中国科学院物理研究所金奎娟研究员、葛晨研究员、杨国桢院士团队：光致VO2非挥发性相变的神经形态光电传感器。 Struct2Graph：用于基于结构的蛋白质-蛋白质相互作用预测的图注意网络。武汉理工大学麦立强教授和颜梦宇研究员团队提出了调制材料费米能级结构使储能芯片性能翻倍的新思路。通过设计和构建场效应储能芯片，他们实现了电化学条件下的材料费米表面。梯度的原位调节和性能改进。
为了证明构建类脑跨范式智能系统的可行性，团队利用无人驾驶自行车开发了异构可扩展的通用人工智能开发演示平台，在一颗天机芯片内并行部署和运行多个专用网络。瑞士洛桑联邦理工学院Tobias Kippenberg教授团队一直是引领光频梳微腔技术的核心力量。其成员刘俊秋开发的氮化硅光子大马士革工艺制备工艺代表氮化硅微腔达到了最高水平，成为这一突破的关键因素。
1、中国芯片登NATURE
天机芯片采用众核架构、可重构的功能核心模块和混合编码方案的准数据流控制模式。它不仅可以适应基于计算机科学的机器学习算法，还可以轻松实现神经计算模型以及受大脑原理启发的各类神经计算模型。编码方案。团队设计的AI训练芯片Trainer旨在实现场景自适应、节能的模型训练，突破传统AI训练芯片学习机制和电路实现的技术限制，为高效的AI模型提供坚实的硬件基础训练。
使用这种混合模型所增加的额外开销可以忽略不计，因为Tianjic 可以自然地在FCore 中实现异构转换。从那时起，舒拉克和他在麻省理工学院的同事们开始着手解决生产处理器的三大挑战：材料缺陷、工艺缺陷和功能问题。该芯片上的FCore 以二维2D 网格排列，如图2e 和2f 所示。
中国科学院微电子研究所刘明院士、张峰研究员团队与北京理工大学王兴华副教授团队：基于三维阻变存储器的内存计算宏芯片。论文合著者Max M. Shulaker 表示：“这是迄今为止最先进的芯片，它利用了新兴纳米技术，在性能和能耗方面都具有出色的表现。
《芯片》杂志开展我国芯片科学十大进展评选，旨在梳理盘点我国芯片科技领域年度标志性进展，致敬和激发科学热情和奉献精神提高我国芯片工作者的知名度，增强公众对我国芯片前沿科研成果的关注度。助推芯片国产化进程。结果于2022年3月9日发表在《自然》杂志上。在这一步中，MRAM阵列芯片并未对场景中的所有物体进行人脸认证。相反，它首先检测场景中是否存在人脸，然后在确认存在后激活更高功率的人脸认证算法。
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