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深度神经网络由多层相互连接的节点组成,执行线性和非线性操作以处理复杂数据。其中,非线性运算(如激活函数)使深度神经网络能够解决复杂问题。2017年,麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室合作,在光芯片上演示了能执行矩阵乘法的光学神经网络,但这种设计无法在芯片上直接进行非线性操作。设计的难题在于,触发光学非线性非常耗电。
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团队将NanoGripper与一种光子晶体传感器平台整合在一起,发明了一种能在30分钟内完成测试的方法。这种方法的灵敏度与医院常用的金标准qPCR分子测试相当。当NanoGripper捕获病毒后,附着在其上的荧光分子会在LED灯或激光的照射下发光,足以让检测系统识别并计数每一个病毒颗粒。
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