高能效质子可编程回路开发成功

英国剑桥大学数据分析人员组成的交叉学科团队正着手促成提升一种人工模拟细胞膜的低速极限。他们在制造过程中的使用了一种实用的无机胶合板，使通讯设备调试低速比以前的正式版快100万倍，也比感知中的的细胞膜快约100万倍。该数据分析已对刊登在《科学》杂志上。

麻省理工学院开发设计的这种无机胶合板使电容器相当节能。与早期正式版的通讯设备中的使用的胶合板各不相同，新胶合板与硅制造新科技适配器。这一转变使制造纳米级通讯设备成为或许，并或许为录入到尺度自学应用的商业计算出来操作系统铺平道路。

该装置的工作功能是将成比例的离子—氢通过基本原理方式，插入绝缘碱金属中的，以抑制其自由电子锂。因为数据分析使用相当薄的通讯设备，因此可通过使用强电场来加速这种离子的革新运动，并将这些离子通讯设备畀到纳秒级的调试状态。

这一通讯设备极大地提升了机器学习的军事训练低速，同时大大减小了监督军事训练的效益和动能。这可帮助科学家非常快地开发设计尺度自学建模，然后将其应用于自动驾驶轿车、虚假检测或外科图表数据分析等用做。数据分析人员描述称，这不是一辆“非常快的轿车”，而是一艘“宇宙飞船”。

这一新科技的关键元素是氢控制新科技电容器，这些电阻以纳米为单位排列成反射镜，就像棋盘一样。

在感知中的，自学是由于神经元之间的连接（统称细胞膜）的弱化和弱化而发生的。尺度机器学习长期以来长期采用这种策略，新处理器则利用增加和减少氢电容器的电导，解决问题模拟机器自学。

为了开发设计这种超快速且高能效的控制新科技氢电容器，数据分析人员寻找了各不相同的电解液胶合板——无机磷硅玻璃（PSG）。PSG能够解决问题超快氢革新运动，还可背负相当强的脉冲电场。这一点相当关键，因为向通讯设备施加非常多电压，可使氢以惊人的低速伸展。

数据分析人员指出，因为氢可能会损坏胶合板，电容器可调试数百万次循环而可能会损坏。这种新的电解液使控制新科技氢电容器的低速比以前的通讯设备快100万倍，并且可在低温下有效性调试，这对于将其整合到计算出来操作系统中的相当重要。

【总编圈点】

认知科学领域的数据分析者看着这条新闻时，或许会眼前一亮。近年来，的产品开发设计出的尺度机器学习规模日益大，神经键值日益多，表达式也日益复杂。这些都在促成认知科学变得非常加“机智”。但致使的是，大型尺度机器学习的搭建效益和军事训练效益十分高昂，增量也不低。这对希望搭建自己的认知科学军事训练建模的创业母公司或小微企业来说，并非非常为严重。高能效氢控制新科技电容器可以提升人工机器学习的军事训练低速，同时减小军事训练的效益和增量，认知科学的发展又多了一块“铺路石”。（记者 张梦然）