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据麦姆斯咨询报道，随着人工智能技术的飞速发展，传感器数据量的激增对数据处理速度和能效提出了严峻挑战。传统的传感器架构（如冯·诺依曼架构）将传感、计算和存储单元物理分离，其大量的数据转换和传输进一步增加了能耗和时间延迟。为应对这一挑战，科研人员提出了一种先进的传感器架构——感内计算技术，能够在传感器层面同时进行图像的感知和处理。有机半导体因其本征柔韧性和可调带隙而备受关注，尤其在近红外（NIR）光电应用领域具有巨大潜在应用，如荧光成像、医疗监测、遥感和光通信等。但有机光电器件在实现智能传感，尤其是感内计算方面，仍然存在巨大挑战。 近日，微电子研究所刘明院士/李蒙蒙研究员团队开发了一种由部分重叠的p型和n型有机半导体材料组成的新型异质结结构。该结构可以利用常规光刻技术进行
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