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編輯推薦：
《神经形态光子学》由院士作序推荐，汇聚知名专家深厚智慧与前沿洞察的权威之作，正式揭开下一代计算架构的神秘面纱。
內容簡介：
《神经形态光子学》一书对神经形态计算（类脑计算）系统和工程及相关概念作了详尽介绍，充分阐释了这一技术如何将机器学习和人工智能算法以及反映其分布性质的硬件进行匹配，并对相关的概念、理论、方法进行了深入分析。
關於作者：
Paul R. Prucnal，普林斯顿大学电气工程教授，光通信与光子技术领域的杰出学者。他在光码分多址及自路由光子交换领域贡献卓越，开创研究新纪元，引领超千篇论文发表。其发明的太赫兹光学非对称解复用器，革新了高速光开关技术。作为多部重要著作的编辑及作者，他拥有丰富学术成果与专利，荣获OSA与IEEE会士称号，及多项荣誉奖章，彰显了他在光子交换与光网络领域的领军地位。
目錄
第1章神经形态工程1
內容試閱
光子学让信息通信发生了革命性的改变，但与此同时，电子学仍对信息处理起着主导作用。如今，人们一直坚定不移地对光子学和电子学在同一界面上的交集进行探索，这在一定程度上是由摩尔定律的发展所驱动的——它在不断地接近人们预料之中的终点。比如，数字处理的计算效率（每焦耳的乘积累加运算或MAC操作）已经稳定在100 pJ/MAC左右。因此，现在的计算效率和下一代需求之间的差距越来越大，比方说，大数据应用是需要先进的模式匹配和实时分析大量数据作为支撑的。反过来，这使得以下方面的研究取得迅速进步： ① 称为“超越CMOS”或“超越摩尔”的新兴设备；② 称为“超越冯·诺伊曼”的新型处理或非传统计算架构，这种架构受到大脑启发，即具备神经形态学特性；③ 与CMOS兼容的光子互连技术。总的来说，这些研究为可重构的新兴光子硬件平台和我们所说的可编程光子集成电路（POIC），如光子尖峰处理器，提供了机会。在不久的将来，这种芯片可以结合超快运行、中等复杂性和完全可编程性等特性，扩展应用的计算范围，如高超声速飞机的导航控制和射频（RF）频谱的实时传感和分析。
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