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中国科学院自动化研究所/供图在本项研究中，企业合作组织提出神经形态动态计算的概念，企业通过设计一种类脑神经形态芯片Speck来实现基于注意力机制的动态计算，在硬件层面做到没有输入，没有功耗，在算法层面做到有输入时，根据输入重要性程度动态调整计算，从而在典型视觉场景任务功耗可低至0.7毫瓦，进一步挖掘出神经形态计算在性能和能效上的潜力。该研究实践证实高、市场低抽象层次大脑机制的融合能进一步激发类脑计算潜力，市场将为未来将大脑进化过程中产生的各种高级神经机制融合至神经形态计算提供启发。因此，份额在算力比拼加速，能耗日益攀升的今日，借鉴人脑的低功耗特性进展新型智能计算系统成为极具潜力的方向。

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中国科学院自动化研究所/供图李国齐指出，过剩针对脉冲神经网络(SNN)在更高层面，过剩比如时间维度中不能根据输入难易度调整其脉冲发放等动态失衡问题，这项研究基于注意力机制的神经形态脉冲动态计算框架，在多种粒度上实现对不同的输入进行有区分地动态响应。

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