【突破】复旦大学全国重在基于二维铁电异质结物理储备池计算领域取得进展；中国科学院脑智卓越中心等发现大脑额叶皮层对工作记忆灵活控制

主要观点总结

本文主要报道了关于复旦大学、中国科学院以及天津大学在科技领域的最新进展。其中，复旦大学在基于二维铁电异质结物理储备池计算领域取得重要突破；中国科学院脑智卓越中心揭示了大脑额叶皮层对工作记忆的灵活控制机制；天津大学微电子学院互联感知集成电路团队在国际应用计算电磁学大会上荣获多个奖项。

关键观点总结

关键观点1: 复旦大学在基于二维铁电异质结物理储备池计算领域取得进展

复旦大学芯片与系统前沿技术研究院等团队报道了一种基于CuInP2S6(CIPS)/石墨烯异质结平面器件的单节点储备池计算(RC)系统，用于实现关键词识别任务。该系统表现出较高的准确率和召回率，即使在网络节点数减少或噪声水平增加的情况下，性能仍然保持。研究成果为二维异质结器件在人工听觉系统中的应用提供了重要支撑。

关键观点2: 中国科学院揭示大脑额叶皮层对工作记忆的灵活控制机制

中国科学院脑智卓越中心等机构合作，在《神经元》杂志上发表研究论文，揭示了猕猴额叶皮层对序列工作记忆的灵活控制机制。研究通过高通量电生理记录发现额叶皮层内存在对感觉信息和序列工作记忆信息可分离的群体编码，反映了大脑对序列工作记忆信息的动态处理过程。

关键观点3: 天津大学微电子学院在国际应用计算电磁学大会上获奖

天津大学微电子学院互联感知集成电路团队在国际应用计算电磁学大会上荣获多个奖项，包括青年科学家奖以及最佳学生论文一等奖等。该团队的研究工作主要围绕微波毫米波通信与成像集成电路等领域展开，展示了其在相关领域的研究实力和成果。

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1.复旦大学全国重在基于二维铁电异质结物理储备池计算领域取得进展 2.中国科学院脑智卓越中心等发现大脑额叶皮层对工作记忆的灵活控制 3.天津大学微电子学院互联感知集成电路团队在国际应用计算电磁学大会荣获多个奖项 1.复旦大学全国重在基于二维铁电异质结物理储备池计算领域取得进展 声学信号的处理，特别是关键词检测(KWS)在人工智能语音激活系统中起着关键的作用，并且已经在语音助手、智能家居和自动驾驶等领域得到了广泛的应用。目前，KWS任务主要依靠云计算技术结合卷积神经网络(CNN)和深度神经网络(DNN)等人工神经网络来执行，这种方法在扩展性和灵活性方面具有显著优势，然而也存在着信号延迟和隐私泄露等问题。受人类听觉系统启发，人们提出在边缘计算平台中应用递归神经网络(RNN)来处理声学信号，从而保护个人隐私并 ………………………………