稀疎入力を用いた高効率かつ正確なニューラルフィールド再構築

本研究は、ニューラルフィールド表現と抵抗性メモリベースのコンピューティング・イン・メモリ(CIM)ハードウェアを組み合わせることで、稀疎入力から効率的かつ正確にシグナルを再構築する手法を提案している。