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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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利用队列中的样本，研究人员追踪了不同种类的生物分子。他们所研究的不同分子包括核糖核酸、蛋白质、脂质、肠道、皮肤、鼻腔和口腔微生物组，共有135239个生物学特征。每个参与者在626天内平均提交了47份样本，其中时间最长的参与者提交了367份样本。这些丰富的数据生成了超过2460亿个数据点，研究人员随后进行了处理，以寻找这些变化中的模式。
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