该研究针对高能效计算基础问题，提出一种基于多状态编码的新型计算电路设计方案，为大算力、低功耗、高密度计算提供了一条全新的研究思路。

该团队针对典型的Vision Transformer网络算法提出全整形量化方案和高效的硬件设计方案。

研究报道了一种全新的基于逆向腺相关病毒（retrograde AAV）的神经调控策略，这一技术与现有左旋多巴和多巴胺受体激动剂类药物相比最大特点是可以实现对帕金森病累及的基底节神经环路的精准靶向干预，而不影响全...

该团队提出了一种基于物理信息的无监督复值网络架构，用于高效、高质量彩色无透镜全息重建。

该方法不仅能用于乳腺癌，还能转化应用到全身多种肿瘤中，具有广泛的临床应用价值

研究团队提出了一种基于折展型可调双稳态结构的可编程双稳态执行器，能够实现抓持器跨尺度的、快速的、多样化的、选择性的抓取。