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作为集成电路接近其物理限制，神经形态计算已成为一种有希望的计算范式，但基于传统的von Neumann架构的计算，在人工智能，神经网络，脑部机器接口和其他领域中具有重要的应用前景。与电信号相比，光信号具有潜在的优势，例如高速，高带宽，对串扰的免疫力以及对环境变化的敏感性。利用神经生物学的研究成就，例如光遗传学，将光引入突触/神经元设备中，可以使光电子信号传感和转换能够显着改善神经形态设备的性能以及通过其集成形成的神经网络的性能。光电神经形态设备的开发将为集成感测，记忆和计算提供强有力的支持，这对于构建有效的新计算系统具有重要意义。近年来，光电神经形态设备的开发迅速发展，科学家和工程师在全球范围内在材料，结构，功能和集成方面的一系列研究进步。为了总结该领域的重要研究成就并展示了前瞻性工作，《半导体杂志》已专门计划了有关“光电神经塑态设备”的特刊。欢迎评论文章和研究论文的贡献。本期特刊的重点是但不限于以下主题：
光电神经形态设备
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