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　　　　后来，研究团队开发了一种非线性光学功能单元（NOFU），克服了这一挑战。他们通过结合电子学和光学技术，在芯片上实现了非线性操作，从而实现在光芯片上构建光学深度神经网络。其中，神经网络参数编码作为光信号，通过可编程分光镜阵列进行矩阵乘法，再由NOFU实现非线性功能，无需外部放大器，能耗极低。

在访谈湖北省本禹志愿服务队——华中农业大学研究生支教团时，为了打磨好课程，湖北省团校教务部组织教师从武汉奔赴支教地贵州省毕节市大方县猫场镇为民小学，教师与支教团志愿者同吃同住，与他们一起上课，一起翻山越岭去家访，为青年学员还原大山里的真实支教生活。“要想打动别人，先要打动自己。只有真实才能给予人力量。”课程教师陈美华说道。

　　　　张东辉介绍，近年来，神经网络在求解电子运动薛定谔方程的基态波函数方面也取得了重要进展。在不存在费米共振的情况下，团队仅使用15000个参数，就能精确求解丙烷分子（包含11个原子）的振动能量。而这在此前被认为是难以求解的。