【科学家设计可重构神经形态视觉传感器，能用于运动目标监测】
近日， #香港理工大学# 郝建华教授团队将铁电与二维材料进行融合，设计出新型的可重构神经形态视觉传感器来实现对运动目标的监测。
铁电门的特性源于双向完全极化的状态之间，存在多个中间级别，使其能够灵活调节。这种特性有助于精确控制原子超薄二维材料的掺杂程度和电子输运行为。
这种方法增强了对神经形态突出权重的准确编程的灵活性和可调性，能够实现优异的线性度和多态下均匀的步长变化，从而抵消难以控制的方法和不可预测的波动限制。
并且，基于铁电与 #二维材料# 的可重构神经形态视觉传感器具有可连续逐渐调节的正负光电导，因此可以成功模拟视网膜中信号接收感知、转换传导、信息处理和修改的过程。
运动目标的检测与识别已成为智能场景中的核心需求，如 #智能家居# 、人工视觉、安全监控、无人驾驶汽车和军事防御。
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近日， #香港理工大学# 郝建华教授团队将铁电与二维材料进行融合，设计出新型的可重构神经形态视觉传感器来实现对运动目标的监测。
铁电门的特性源于双向完全极化的状态之间，存在多个中间级别，使其能够灵活调节。这种特性有助于精确控制原子超薄二维材料的掺杂程度和电子输运行为。
这种方法增强了对神经形态突出权重的准确编程的灵活性和可调性，能够实现优异的线性度和多态下均匀的步长变化，从而抵消难以控制的方法和不可预测的波动限制。
并且，基于铁电与 #二维材料# 的可重构神经形态视觉传感器具有可连续逐渐调节的正负光电导，因此可以成功模拟视网膜中信号接收感知、转换传导、信息处理和修改的过程。
运动目标的检测与识别已成为智能场景中的核心需求，如 #智能家居# 、人工视觉、安全监控、无人驾驶汽车和军事防御。
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