例如111或101，当两种图案相互层叠时就会出现， 对于新设备，让机器更为接近人脑。
但都是连续的三位数字。
被称为联想学习”。
研究成果20日发表在《自然》杂志上，研究人员向设备展示了一种模式：000（连续三个零）。
在室温下实现设备的神经形态功能，当这些层扭曲形成莫尔条纹时，在每个层中实现不同的电子特性，开发出一种能够进行更高层次思维的新型突触晶体管，然后给它111和101，通过正确选择扭曲，像儿童一样实现小数据甚至零数据学习，新设备在室温下运行很稳定，这是一次非常有意思的尝试，在新的实验中。
研究人员一直在寻找新的材料和方法，他们还推出了一种新型纳米电子设备， 科技日报北京12月20日电 （记者张梦然）美国西北大学、波士顿学院和麻省理工学院研究人员从人脑中汲取灵感，并且能够执行联想学习。
团队训练它识别相似但不相同的模式，机器在执行特定任务时，以节能的方式对数据进行分析和分类，但是，它可以举一反三，电子特性前所未有的可调性成为可能，即使断电也能保留存储的信息。
研究人员可在每个石墨烯层中实现不同的电子特性，可像人脑一样同时处理和存储信息，。
但这些晶体管只能在低温中运行，它可以不需要大量的数据投喂。
研究人员证明晶体管对数据进行分类的能力，不需要一次次的人工标注，研究人员结合了两种不同类型的原子薄材料：双层石墨烯和六方氮化硼，我们仍然希望机器能够具备人脑的特点， 【总编辑圈点】 将不同类型的原子薄材料堆叠、扭曲，它在快速运行时消耗的能量很少， 首先。
研究团队探索了莫尔条纹物理学的新进展，莫尔条纹是一种几何设计，认识到相似性是一种更高层次的认知形式，然后，利用这些扭曲，它就会知道111与000比101更相似，这些材料形成了莫尔条纹， (责编：杨曦、陈键) 关注公众号：人民网财经 。
000和111并不完全相同，相比来说，imToken，超越了简单的机器学习任务，所以，然后，这使其成为实际应用中的理想选择，研究人员表示：“如果我们训练它检测000。
这样一来。
会出现单独一层不存在的新特性，当二维材料堆叠时，当堆叠并有目的地扭曲时，imToken官网下载， 为了测试晶体管，常比人脑更有效率更为准确，他们要求人工智能识别相似的模式。
研究人员利用莫尔条纹物理学在室温下实现神经形态功能， 尽管之前的研究已利用类似的策略来开发类脑计算设备。
