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Q-PhotoNAS框架自动化混合量子-经典AI设计
研究人员开发了Q-PhotoNAS，一个专为光子器件设计的混合量子-经典神经网络架构的新型框架。该系统使用遗传算法自动搜索最优配置，同时考虑经典和量子组件。在Digits和MNIST等图像分类任务上进行测试时，Q-PhotoNAS分别达到了99.44%和98.78%的高准确率，并预计在光子硬件上实现快速推理。
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FPGA加速器提升脉冲神经网络的能效
两篇新研究论文详细介绍了在现场可编程门阵列（FPGA）上实现的节能脉冲神经网络（SNN）的进展。第一篇论文介绍了SPIKER-LL，一个专为SNN中的自适应局部学习设计的FPGA加速器，以最小的能耗实现了高精度。第二篇论文提出了一种脉冲递归单元的FPGA实现，展示了生物学合理性与硬件效率之间的平衡，结果显示具有竞争力的准确性和降低的能耗。