Toward Intelligent Display with Neuromorphic Technology

神经形态工程学 计算机科学 互操作性 显示设备 人机交互 人工智能 人工神经网络 万维网 操作系统
作者
Xianghong Zhang,Di Liu,Shuai Liu,Yongjie Cai,Liuting Shan,Cong Chen,Huimei Chen,Yaqian Liu,Tailiang Guo,Huipeng Chen,Huipeng Chen,Huipeng Chen
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:36 (26): e2401821-e2401821 被引量:30
标识
DOI:10.1002/adma.202401821
摘要

In the era of the Internet and the Internet of Things, display technology has evolved significantly toward full-scene display and realistic display. Incorporating "intelligence" into displays is a crucial technical approach to meet the demands of this development. Traditional display technology relies on distributed hardware systems to achieve intelligent displays but encounters challenges stemming from the physical separation of sensing, processing, and light-emitting modules. The high energy consumption and data transformation delays limited the development of intelligence display, breaking the physical separation is crucial to overcoming the bottlenecks of intelligence display technology. Inspired by the biological neural system, neuromorphic technology with all-in-one features is widely employed across various fields. It proves effective in reducing system power consumption, facilitating frequent data transformation, and enabling cross-scene integration. Neuromorphic technology shows great potential to overcome display technology bottlenecks, realizing the full-scene display and realistic display with high efficiency and low power consumption. This review offers a comprehensive summary of recent advancements in the application of neuromorphic technology in displays, with a focus on interoperability. This work delves into its state-of-the-art designs and potential future developments aimed at revolutionizing display technology.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
田様应助靓丽的采白采纳,获得20
1秒前
2秒前
xhtnt97完成签到,获得积分10
2秒前
应用1完成签到,获得积分10
4秒前
李雅琳完成签到 ,获得积分10
4秒前
6秒前
Zxyvv完成签到,获得积分10
6秒前
应用1发布了新的文献求助30
8秒前
8秒前
9秒前
zzzz发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
飞快的邴完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
Miao完成签到,获得积分10
13秒前
如意若冰发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
认真的幻姬完成签到,获得积分10
14秒前
李某某发布了新的文献求助10
14秒前
芒果完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
李木子完成签到 ,获得积分10
16秒前
mindi应助阿里巴巴采纳,获得10
16秒前
16秒前
阿阳完成签到 ,获得积分10
17秒前
咚咚完成签到 ,获得积分10
17秒前
Pluto发布了新的文献求助10
18秒前
zzzz发布了新的文献求助10
19秒前
隐形曼青应助xianwen采纳,获得10
20秒前
20秒前
威武的人杰完成签到,获得积分10
20秒前
heiyeshizhe发布了新的文献求助10
20秒前
万能图书馆应助自由抽屉采纳,获得10
20秒前
高兴寒梦完成签到 ,获得积分10
24秒前
香菜张发布了新的文献求助10
24秒前
归海一刀完成签到 ,获得积分10
25秒前
27秒前
28秒前
heiyeshizhe完成签到,获得积分20
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Emmy Noether's Wonderful Theorem 1200
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
基于非线性光纤环形镜的全保偏锁模激光器研究-上海科技大学 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Research Methods for Business: A Skill Building Approach, 9th Edition 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6410798
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8230051
关于积分的说明 17464304
捐赠科研通 5463782
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2886993
邀请新用户注册赠送积分活动 1863440
关于科研通互助平台的介绍 1702532