作者简介
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论文一作 ， FarshidAshtiani现任美国宾夕法尼亚大学电气和系统工程系博士后研究员 ， 主要研究方向是光子-电子联合/混合集成系统 。

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论文的其他作者也都来自宾大的电气和系统工程系 。
去年 ， 就有一位日本NTT研究所的科学家表示 ， 光子计算可以降低神经网络计算的能耗 ， 拥有巨大潜力 ， 很可能成为深度学习的未来重点发展对象 。
该研究的宾大工程师们则表示 ， PDNN对光学数据的直接、无时钟处理消除了模拟-数字转换和对大型内存模块的要求 ， 使下一代深度学习系统的神经网络更快、更节能 。
对于光子深度神经网络的前景和应用 ， 你怎么看？
论文地址：
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04714-0#article-info参考链接：https://spectrum.ieee.org/photonic-neural-network—完—
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