為未來技術發展打下基礎-程式化表面電漿神經網路
程式化表面電漿神經網路( SPNN )是一項新穎的技術，透過表面電漿極化體 (SSPP) 感測及處理微波，此項技術將可能在未來的 5G 及 6G 通訊技術以及其他科技領域獲得廣泛應用。相較於過往應用人工神經網路的解決方案，SPNN 在速度、普適性及專案靈活性上體現出非凡的應用價值。
SPNN 的原理及特點
SPNN 是由中國東南大學推出的一項創新技術，其架構由多個程式化表面電漿極化體單元所組成，透過調整單元的激發函式和電路所繫結的變壓器來實現神經網路的權重調整。此項技術最大的特點就是可以調整權重和激發函式，也可應用於深度學習領域，可避免過往其他技術在處理非線性問題上效果不佳的問題。
SPNN 的應用
除了可以實現微波檢測和處理外，SPNN 廣泛應用於影象識別，例如手寫文字識別中，在與其他基於神經網路的技術相比較的情況下，SPNN 的識別準確率顯著優於這些技術。此外 SPNN 還可應用於無線通訊系統中，在傳輸過程中利用其調變微波的能力，實現對大量資料的高速處理。
SPNN 的優勢
SPNN 的一個優勢是可以實現高速和高效的運算，更適用於多維度，處理複雜問題，提高智慧產品的應用效率。另一個優勢是架構適應性，因其積木式的設計，具有高度自適應性和普適性，可用於不同領域，並具有良好的控制和調節效能，可進一步推動未來智慧化技術的發展。
展望
隨著科技的快速發展，未來將有更多新興技術需要高效和靈活的運算平臺，SPNN 透過其自身的優勢在領域的應用發展中體現其無限潛力。我們期待更多專業技術人員的引領和推動以及不斷的科技創新，打造更好的未來！
Surface Plasmon Neural Network-程式化表面電漿、神經網路、微波檢測、微波處理、新方法
