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　　　　该光芯片在训练测试中准确率超96%，推理准确率超92%，且执行关键计算时间不到半纳秒。整个电路采用与制造CMOS芯片相同的基础设施和工艺，有利于大规模生产和降低制造误差。这一研究为在光芯片上高效训练深度神经网络提供了可能。

四是电动汽车竞争加剧，传统车企优势不再。欧洲汽车制造商曾凭借精湛工艺、卓越性能和经典品牌形象，在全球市场占据重要地位。但是，欧洲传统车企在转型过程中反应迟缓，特别是在电动汽车领域大为落后。尽管大众、宝马和奔驰等在电动汽车领域已加大投入，推出了多款纯电车型，但产品缺乏革命性创新，充电网络建设和软件体验也明显落后，使其难以继续发挥原有优势。

　　　　研究人员表示，构建复杂的血管网络对于制造出更厚的身体组织至关重要，后者是组织工程和再生医学领域的重大挑战之一。他们的最新策略为在实验室内生产出人体工程组织或微型器官开辟了一条全新途径。如果能大规模打印人体组织，就可创建出更复杂的药物筛选平台，这最终将有助于在药物测试中完全摒弃动物。