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悉尼大学推光子计算机核心技术,未来其运行速度将至少快出20倍 | 内送AR卡片

利用声光子间特有性质,悉尼大学研究团队研制出光子芯片存储和传输技术。 量子计算机想要成为现实,其中的一大难点就在于如何实现对量子的操纵。最近集成电路中相干声振动声子的控制和操纵引起了极大的关注,因为声子可以作为射频和光信号之间的链接,为量子之间的通信提供通道,并且它是一种先进的信号处理方式。 早前,已经存在基于光的操作,实现对光的存储,但是受限于带宽限制,真正达到对光子的处理一直没有实现。 近日,在《自然通讯》杂志上的一篇文章详细描述了澳大利亚悉尼大学的研究团队所做的工作,在这项工作中,他们演示了具有千兆赫

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    AR光波导眼镜何时才能进入消费级市场?参与直播,背后“BOSS”来揭晓核心技术奥秘 | 量子位·视点

    视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 元宇宙产业的发展,正在将各种前沿领域技术汇集到一起,构建出下一代互联网的新形态。 正如互联网的准入级终端是PC,移动互联网的准入级终端是手机,那么下一代互联网,准入级终端或许就将是VR和AR设备。 VR终端或将承载深度元宇宙的交互,而AR终端的普及或将让元宇宙技术走向千家万户。 AR设备,尽管外形看来极度接近于普通眼镜,但其核心的光学显示部分,也就是光学模组,让它成为最有希望叩开元宇宙大门的“低门槛”终端。 6月16日,量子位发起的「量子位·视点」CEO

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    首个光电子神经网络问世,速度快3个数量级,扩展人工智能新疆域

    【新智元导读】 光学计算一直被计算机科学界寄予厚望 。光子具有比电子多得多的带宽,因此可以更快地处理更多的数据。但是光学数据处理系统的优点从未超过制造它们的额外成本,因此从未被广泛采用。近日,普林斯顿大学的研究员宣布开发出了世界上首个光电子神经网络芯片,有效硬件加速提升至少3个数量级。 神经网络正在以席卷之势占领计算世界。研究人员使用它们来创建机器,让机器学习大量的此前是人类特有的技能:对象识别,面部识别,自然语言处理,机器翻译等。所有这些技能,以及更多更多的技能,现在正成为机器的“标配”。 因此,创建

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    3D Imaging Using Extreme Dispersion in Optical Metasurfaces

    由于超表面对入射光的相位、偏振和振幅的极端控制,因此具有革新成像技术的潜力。它们依靠增强的光的局部相互作用来实现所需的相位轮廓。由于光的局部相互作用增强,超表面是高度色散的。这种强分散被认为是实现常规超表面成像的主要限制。在这里,我们认为这种强色散为计算成像的设计自由度增加了一个程度,潜在地打开了新的应用。特别是,我们利用超表面的这种强分散特性,提出了一种紧凑、单镜头、被动的3D成像相机。我们的设备由一个金属工程,聚焦不同的波长在不同的深度和两个深度网络,恢复深度和RGB纹理信息从彩色,散焦图像获得的系统。与其他基于元表面的3D传感器相比,我们的设计可以在更大的视场(FOV)全可见范围内运行,并可能生成复杂3D场景的密集深度图。我们对直径为1毫米的金属的模拟结果表明,它能够捕获0.12到0.6米范围内的3D深度和纹理信息。

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    领券