据TechXplore网12月8日消息，中国北京大学研究团队研发出一种新型可重构神经形态计算平台，可兼容多种神经网络架构。该平台是一个基于氧化铌忆阻器的多光电晶体管单忆阻器阵列，可以跨不同编码格式感知和处理光学图像。此外，该平台可与由单晶体管单忆阻器构成的非易失性存储器阵列分类网络耦合，从而支持多种光学神经网络和仿生算法执行各种视觉任务，例如识别静态、运动和彩色图像。团队负责人杨玉超教授表示，该平台降低了网络复杂性和时间延迟并提高了能源效率，为构建大规模节能低延迟的神经形态视觉系统奠定了关键基础。相关研究成果发表于《自然电子学》（Nature Electronics）期刊。

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