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非侵入式异步脑机接口技术研究综述
接口技术［j］。信号处理期刊，2023年，39 （8）：1386-1398。doi：10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
异步合并对基于
摘要：为了确保服务质量和智能车辆的可靠和强大的操作，必须加深感知，位置和障碍物的阶段至关重要。的确，这些方面至关重要，因为它们提供了决策和预测模块甚至轨迹计划所需的数据。提出的论文涉及从立体电视摄像机，Lidar等不同方式的道路障碍检测系统的设计，而这些摄像机的设计很少或没有同步。在拟议的论文中，应将深度学习方法应用于通过融合多模态数据来构建3D对象检测体系结构。大多数现有的方法基于以下假设：数据完全同步，但是信息的数量和信息来源的增加越多，这些来源的同步约束就越难以尊重和保证，从而产生了对智能车辆安全性产生强大影响的科学锁定。在不同级别的深神经元网络的建筑中（早期，中间和/或迟到）在不确定性和信念的功能中融合，应确保在复杂且不利的条件下（缺乏照明，图像的饱和度），并弹性地在Cameras和Sensors的崩溃中建立强大的系统。
异步多方量子计算？
摘要。多方量子计算（MPQC）允许一组各方通过私人量子数据安全地计算量子电路。当前的MPQC协议依赖于网络是同步的事实，即，保证发送的消息可以在已知的固定延迟上限内传递，不幸的是，即使只有一条消息迟到，也完全分解了。是由现实世界网络的动机，Ben-OR，Canetti和Goldreich（Stoc'93）的开创性工作启动了对不同步网络的经典电路的多方计算的研究，其中网络延迟可以是任意的。在这项工作中，我们开始研究异步多方量子计算（AMPQC）协议，其中计算电路为量子。我们的结果完全表征了最佳可实现的损坏阈值：我们提出了一个n-党AMPQC协议，最多可将T 值得注意的是，这种特征与类似的经典环境不同，其中最佳损坏阈值为t值得注意的是，这种特征与类似的经典环境不同，其中最佳损坏阈值为t
异步神经通信的计算成本
为了解决这种设置下的计算挑战，我们首先考虑单个 NOT 门的实现。这个简单的函数已经捕获了异步设置中的基本困难。我们的关键技术结果是 NOT 函数的空间和时间上限和下限，我们的时间界限非常严格。本着分布式同步器 [Awerbuch and Peleg，FOCS'90] 的精神并遵循 [Hitron and Parter，ESA'19]，我们提供了一种通用的同步器机制。我们的构造非常模块化，它基于阈值门的有效电路实现。我们方案的复杂性通过神经元数量的开销和计算时间来衡量，两者都显示为原始网络的最大延迟值和最大传入度 ∆ 的多项式。
用于捕获事件的异步无线网络......
我们引入了一种无线射频网络概念，用于从大量空间分布的自主微传感器（数量可能达数千个）中捕获稀疏事件驱动数据。每个传感器都被认为是一个微芯片，能够在将时变输入转换为脉冲序列时进行事件检测。受大脑信息处理的启发，我们开发了一种基于码分多址方法的频谱高效、低错误率异步网络概念。我们通过实验表征了几十个亚毫米级硅微芯片的网络性能，并辅以更大规模的计算机模拟。对片上时钟的不同实现进行了比较。为了测试基于脉冲的无线通信与神经形态计算技术的下游传感器群体分析自然匹配这一概念，我们部署了一个脉冲神经网络 (SNN) 机器学习模型来解码灵长类动物皮层中八千个脉冲神经元的数据，以准确预测光标控制任务中的手部运动。
异步原子激发的量子门
光子作为信息载体，使得使用线性光学装置实现单量子比特门成为可能，但由于光子之间不直接相互作用，因此纠缠操作的设计很难实现。有一种流行的 KLM 方案 [1]，其中使用测量作为替代相互作用及其改进版本 [2, 3] 与隐形传态，这大大提高了效率，并且该方案还有许多用于原子的选项（例如，参见 [4]）。然而，在实验中使用经典概率方案对单粒子量子门的效率提出了更高的要求，至少在理论上是可能的。使用经典概率掩盖了量子计算机的主要问题：相干性如何在不同粒子的复杂系统中体现？
高级学术课程（AAP）（异步...
•注意：虽然可以提交遵循指南的私人测试，但测试只是考虑的一种类型的数据。在整体筛选组合的较大背景下考虑所有能力测试。FCP不鼓励家庭寻求超出FCPS向所有学生提供的额外测试。
基于ERP的大脑的强大异步控制 -
背景和客观。基于事件相关电位（ERP）的大脑计算机接口（BCI）是在辅助环境中替代和增强通信的有前途的技术。但是，迄今为止的大多数方法都是同步的，当用户希望将注意力转移到BCI系统时，要求主管的干预。为了将这些BCIS带入现实生活中，通过监视用户注意力，需要对系统进行强大的异步控制。尽管这种限制非常重要，这阻止了这些系统在实验室外的部署，但在研究文章中通常会忽略它。这项研究的目的是提出一种新的方法来解决这个问题，在此上下文中第一次深入学习，以克服基于手工制作的特征的先前策略的局限性。方法。基于EEG启动，提出的方法是一种新型的深层卷积神经网络，将问题分为两个阶段以实现异步控制：（i）模型检测用户的控制状态，（ii）仅在用户参与刺激的情况下才能解码命令。此外，我们使用转移学习来减少校准时间，甚至探索无校准方法。结果。我们的方法通过22个健康受试者进行了评估，分析了校准时间和刺激序列对系统性能的影响。此外，我们的无校准方法也取得了合适的结果，最大精度为89.36％，显示了转移学习的好处。结论。对于控制状态检测阶段，我们仅使用1个刺激序列和30次校准试验报告平均精度以上91％，最高为96.95％，使用15个序列。至于包括两个阶段的整体异步系统，最大信息传输速率为35.54 bpm，是高速通信的合适值。拟议的策略通过校准试验和刺激序列比以前的方法较少，这是一个有希望的步骤，为基于ERP的拼写者的更实际应用铺平了道路。