Новости
15.05.2023
Результаты измерений парно-импульсной фасцилляции

Парно-импульсная фасцилляция (PPF) является одним из ключевых свойств синаптической пластичности отдельных импульсов. PPF происходит, когда синапс активируется двумя последовательными спайками с коротким интервалом между ними, причем второй ответ сильнее первого. PPF является формой краткосрочной пластичности, вызванной усиленным высвобождением нейротрансмиттера при втором стимуле. Величина реакции на второй спайк зависит от времени между парными импульсами. Для измерения…

Подробнее
12.05.2023
Прошла защита курсовых студентов 2 курса

Поздравляем студентов 2 курса с успешной защитой курсовых работ по темам лаборатории нейроморфной фотоники: Джанчаров Темирлан, тема: «Реализация оптических фазовых масок для создания дифракционных нейронных сетей» Кимличенко Егор, тема: «Оптическая реализация метода случайных проекций» Шмырин Никита, тема: «Производительность фотонных нейроморфных устройств»

Подробнее
12.05.2023
Разработана и оптимизирована конструкция метаповерхности

Разработана и оптимизирована конструкция метаповерхности с кремниевыми нанорезонаторами для выполнения свертки падающего изображения с опорным. Создан экспериментальный образец метаповерхности со сложным поверхностным профилем методами электронно-лучевой литографии и реактивного ионного травления. Исследована работоспособность экспериментального образца метаповерхности на изображениях, отличающихся от опорного поворотом на заданный угол. Экспериментальные результаты совпадают с результатами численного моделирования.  

Подробнее
12.05.2023
Напечатаны тестовые маски для бинарной классификации изображений рукописных цифр

Напечатаны тестовые маски для бинарной классификации изображений рукописных цифр. Маски размером 10 х 10 пикселей по 2 мкм каждый  были напечатаны при помощи метода двухфотонной лазерной литографии и охарактеризованы при помощи оптической и сканирующей электронной микроскопий.

Подробнее
03.04.2023
Разработана система бинарной классификации изображений на основе датасета MNIST

Разработана система бинарной классификации изображений на основе датасета MNIST (рукописные цифры). Переход к бинарной классификации позволил сократить обучаемую систему до одной маски, что существенно облегчает юстировку тестовой схемы. Для масок размерами 10 х 10 пикселей точность классификации изображений достигает 90%.

Подробнее
Загрузить еще
Ваш браузер устарел рекомендуем обновить его до последней версии
или использовать другой более современный.