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此外，研究团队还强调了这些磁光材料的独特之处，在于它们允许使用外部磁场来调控光的传播方式。在此基础上，团队成员利用电流对微小磁体进行了编程，用以保存信息。这些磁体反过来又决定了光在材料内部如何行进，从而使得复杂运算，如矩阵向量乘法得以实施，这是所有神经网络架构的关键组成部分。
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更令人兴奋的是，科学家发现有一个名为“克隆结构因果图”的数学模型，能准确地再现这种学习过程。这不仅让人们对大脑的工作机制有了更深理解，也为治疗像阿尔茨海默病这样的记忆障碍疾病提供了新思路，甚至能帮助开发出更加可靠的人工智能系统。
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