随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式,对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式,受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发,克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是,通过在内存中执行计算,神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈,从而提高了计算能力,同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法,但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的,这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术,以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段,但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而,这些主要是软件实现,与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力,仍存在硬件层面(材料和设备)的基本挑战需要解决。因此,“内存传感和计算:新材料和设备迎接新挑战”于去年启动,引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
英国利兹大学利兹大学的地理学和水学院; B英国利兹大学土木工程学院B; C以色列贝特达根农业部土壤侵蚀研究站土壤保护部; D Kinneret Limnological实验室,以色列海洋学和林木研究,以色列米格达尔; E Zuckerberg水研究所,雅各布·布莱斯坦(Jacob Blaustein)的沙漠研究研究所,以色列内盖夫本·古里安大学; F Yorkshire Water Services Ltd,英国布拉德福德; G德国玛格德堡的Helmholtz环境研究中心水生生态系统分析与管理部; H英国伯明翰伯明翰大学地理,地球与环境科学学院; I IHCANTABRIA - 西班牙桑坦德市的de la la cantabria Instituto dehidráulicaInstituto; J布里斯托尔大学布里斯托尔大学工程,数学和技术学院J; K Escuela de Ingenieria y Ciencias,Tecnologico de Monterrey,墨西哥Nuevo
许多神经系统条件会破坏大脑与其环境之间的信息流。这些疾病包括大脑或脊髓损伤,肌萎缩性侧面硬化症(ALS),脑干中风,多发性硬化症等。这些疾病和其他退化性疾病会损害控制肌肉或损害肌肉本身的神经途径。严重的病例可能导致自愿控制的丧失,包括眼动和呼吸。因此,受影响的个体可能会完全锁定在自己的身体上,无法以任何方式进行交流。现代医疗技术可以使许多如此瘫痪的人过长寿,这加剧了他们的疾病的个人,社会和经济负担。没有治愈这些疾病的任何选择,还保留了三个用于恢复功能的选项[1,2]。第一种选择是增加剩余输出选项的功能。换句话说,仍处于自愿控制的肌肉可以代替瘫痪的肌肉。这种替代通常在实践中受到限制,但仍然有用。对于特殊的技术,借助适当的技术,严重瘫痪的个体可以使用眼动来控制计算机[3];否则他们可能会使用手动作来产生合成语音[4-9]。第二种选择是通过绕过受损的通用途径来恢复功能。例如,脊髓损伤的患者可以使用高于病变水平的肌肉活动来控制瘫痪的肌肉的电刺激,
检测化学和生物物质,以涉及各种应用方案,例如可穿戴电子设备,智能点(POC)诊断,环境监测等。[1,2]要适当地满足这些新兴要求,理想的生化传感器应具有诸如高灵敏度,长期鲁棒性,快速响应,实时监测能力,出色的选择性,低单位成本,检测下限,较大的动态范围,低功耗等等等特性[3]但是,人类仍然需要进行陡峭的攀登之旅才能实现这些目标。值得注意的是,2019年冠状病毒病的全球大流行(Covid-19)表明,我们的技术储备在满足这种紧急,庞大和多功能的要求方面并没有充分准备,并引起了对生化感测技术的极大关注。迄今为止,包括化学主义的几种主要技术路线,[4,5] plasonic,[6,7]电化学,[8,9]声传感器,[10,11]等。已经开发出来,每个传感器中的每一个都在某些上述方面具有针对各种实际应用方案的特定优点。纳米制造技术的快速开发用于不同材料和各种结构,由于其小特征和主动结构特性,例如高地表到数量,独特的物理特性,独特的物理特性等,戏剧性地增强了这些传感设备的性能。[12–14]
量子力学改变了我们对物理世界的看法,在过去的二十年中,物理系统的量化特征也已成为技术不同分支的资源[1,2]。尤其是,当计量学遇到量子机械时,就可以使用整个新的新特征来提高物理测量的精度,并构想新颖的量子增强方案以表征信号和设备[3-5]。相对论也改变了物理的范例,并发现了相关的技术应用[6]。因此,是否可以共同利用相对论和量子机械性能以提高物理测量的精度。在本文中,我们遵循了这一想法,并证明了范式相对论特征,重力时间扩张确实可能代表了可以与量子叠加一起使用的资源,以证明重力常数的估计或其变化。
化学性侵犯转移性结直肠癌(MCRC)的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)/程序性细胞死亡配体1(PD-L1)抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高(MSI-H)/不匹配修复维修剂(DMMR)的生存。不幸的是,对于MCRC而言,微卫星稳定(MSS)/优先不匹配修复(PMMR)无效,占MCRC的95%。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制,这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者,该患者在第一线化学疗法,姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病(PD)。然后,患者接受了PD-1抑制剂的疗法,结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子(GM-CSF)。根据实体瘤版本1.1(recist1.1)的反应评估标准,该患者在三年后与无进展生存期(PFS)的三重疗法后显示了完全反应(CR),迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳(1级)外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。
ICASSCT 2024 会议的主要目标是推动传感器、信号处理和通信领域各方面的创新。会议遵循广泛的盲审流程,选出最佳论文进行演讲,其中包括专门为推进技术、系统和基础设施而设计的技术论文、教程、研讨会和行业会议。会议旨在从通信和信息理论到使用信号处理技术实现、评估和改进实际通信系统的性能。
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量,自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标,我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现,用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值,采用时间滤波来增强传感器读出动态,并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能,我们创建了 MicroBeTa(微传感器味道测试),这是一个用于饮料分类的新数据集,包含 3 天内进行的 7 小时时间记录,包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍,在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度(97%)。
