HYBRAIN · Hybrid electronic-photonic architectures for brain-inspired computing
cordis:101046878Hybrid electronic-photonic architectures for brain-inspired computing
Identität reicht nur so weit wie die veröffentlichte stabile Kennung oder ausdrückliche Zuordnung. Ähnliche Namen werden nicht zusammengeführt. Fehlende Verbindungen bedeuten: in den begrenzten Quellen nicht beobachtet – nicht in Wirklichkeit abwesend.
Identität ≠ Namensähnlichkeit · Kante ≠ KausalitätJede direkte Verbindung mit ihrem Beleg
Beziehungsbezeichnung und Evidenzklasse beschreiben die gesamte Aussage. Prüf den Quellbeleg, bevor du eine weitergehende Schlussfolgerung ziehst.
edge:project-output:101046878:2a5e7f329a068166e64ba475Kein zusätzlicher Textauszug veröffentlicht.
Quelle öffnen ↗claim:funding:101046878:999853691Kein zusätzlicher Textauszug veröffentlicht.
Quelle öffnen ↗claim:funding:101046878:999987648Kein zusätzlicher Textauszug veröffentlicht.
Quelle öffnen ↗Felder, die an dieser Identität bleiben
Attribute sind beschreibende Quellfelder. Sie erzeugen keine datensatzübergreifende Identität, solange eine Kante diesen Join nicht ausdrücklich ausweist.
- Acronym
- HYBRAIN
- Code
- 101046878
- End Date
- 2026-10-31
- Framework Programme
- HORIZON
- Funding
- Currency: EUR · German Net Eu Contribution Cents: 65250000 · Participant Edge Count: 2 · Status: linked
- Knowledge Flow
- Citing Country Count: 4 · Citing Institution Count: 8 · Distinct Citing Work Count: 3 · First Observed Citation Date: 2022-02-07 · Last Observed Citation Date: 2023-03-30 · Observed Citation Edge Count: 3 · Status: bounded_observation
- Research
- Citation Data Output Count: 66 · Cited Output Count: 29 · First Publication Date: 2022-08-18 · Last Publication Date: 2025-11-21 · Open Access Output Count: 63 · Output Count: 66 · Status: linked · Total Citations: 1068
- Start Date
- 2022-05-01
Prüf die Quellstände
Ein Quellstand beschreibt, was zum Abrufzeitpunkt verfügbar war. Korrekturen und spätere Veröffentlichungen können künftige Beobachtungen verändern.
Zurück ins vollständige Evidenznetz
Durchsuch alle veröffentlichten Entitäten, prüf Ein-Hop-Nachbarschaften und finde die Brücken, die öffentliche Daten noch nicht tragen.