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SpiNNaker2：用于基于事件和异步机器学习的大规模神经形态系统
人工神经网络 (ANN) 和 GPU 和 TPU 等特定领域硬件加速器的联合发展占领了机器学习研究的许多领域。这一发展伴随着对更大模型和更多数据所需计算需求的快速增长。同时，基础模型的新兴特性（如情境学习）为机器学习应用带来了新的机遇。然而，此类应用的计算成本是数据中心技术的一个限制因素，更重要的是移动设备和边缘系统。为了调节当代系统的能源足迹和不平凡的延迟，神经形态计算系统利用低功耗模拟和数字技术深度整合了神经生物系统的计算原理。SpiNNaker2 是一种为可扩展机器学习而开发的数字神经形态芯片。SpiNNaker2 基于事件和异步的设计允许组成涉及数千个芯片的大型系统。这项工作介绍了 SpiNNaker2 系统的工作原理，概述了新型机器学习应用的原型。这些应用范围从基于生物启发脉冲神经网络的 ANN 到基于事件的广义神经网络。随着 SpiNNaker2 的成功开发和部署，我们的目标是促进基于事件和异步算法的进步，以用于未来几代机器学习系统。
佛罗里达社区学院系统内远程学习学生异步参考服务的有效性
远程学习对高等教育的影响以及在数字环境中为学生提供公平的图书馆服务的需要成为 20 世纪 90 年代的关键领域。远程学习学生可获得的图书馆服务包括数字参考和教学服务、远程访问在线研究工具、数据库和研究教程、馆际互借和文献传递。数字参考服务似乎是学术图书馆提供的更重要的服务之一，尽管这些服务的开发往往没有考虑到目标和评估。本研究的目的是检查佛罗里达州 28 所社区学院图书馆提供的异步电子邮件参考服务的充分性以及这些数字参考服务提供商对学生在线学习社区的贡献。研究人员分析了通过对异步数字参考服务的不显眼研究和对数字参考服务提供商进行的访谈获得的数据。已有关于传统和电话参考服务的研究；然而，文献中缺乏针对异步数字参考服务的研究。本研究非侵入部分的结果显示，研究人员收到了来自数字参考服务提供商的 392 份回复中的 240 份。研究人员认为，有源信息的准确性为 24%，没有源信息的准确性为 4%，部分准确性为 20%
多药耐药者 - 生物控制和控制 -
1.0简介Sherwood Forest Hospitals NHS基金会信托基金会（Trust）认识到，它有责任保护患者，员工，承包商和游客免受感染的影响，并支持有效的系统安排的需求，因此该信托致力于减少医疗保健相关感染的发生率，更重要的是，它是减少信任患者的核心元素。多药耐药的生物具有明显的临床，并在医疗保健提供者环境中引起了预防和控制挑战。某些细菌天然对某些类型的抗菌剂具有抗性，而另一些细菌则会发展或获得抗性。本政策为鉴定高风险群体，隔离和预防跨感染措施，预防手术和侵入性程序的预防以及对处于危险中确定的患者的监视而提供了规定。2.0策略声明本政策描述了实施舍伍德森林医院中建议的协议的责任框架，用于管理和控制多药抗性生物，包括：
2024 年劳动部劳动力发展署桃竹苗分署AI 智慧控制创意竞赛
二、竞赛日期： 113 年5 月29 日(星期三) 08:00-16:00 三、竞赛地点：桃园市方曙商工四、活动网址： http://www.fsvs.tyc.edu.tw 五、办理单位： (一)指导单位：劳动部劳动力发展署桃竹苗分署(二)主办单位：方曙商工高级中等学校、 (三)协办单位：国立勤益科技大学、中华科技大学、万能科技大学、先创国际股份有限公司(四)竞赛时程表：
基于异步运动的 BCI 中快速生成训练数据的新范例
简介：基于运动的脑机接口 (BCI) 利用执行或尝试运动期间产生的大脑活动来控制应用程序。通过依赖自然运动过程，这些 BCI 与其他 BCI 系统相比提供了更直观的控制。然而，利用脑电图 (EEG) 信号的非侵入式基于运动的 BCI 通常需要大量训练数据才能在检测运动意图方面达到适当的准确度。此外，运动障碍患者需要基于提示的范例来指示与运动相关的任务的开始。这样的范例往往会在试验之间引入较长的延迟，从而延长训练时间。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的实验范例，可以在 18 分钟内收集 300 次提示运动试验。
关于专题“当前在线支持状态，包括同步和异步类型”的评论
（ 1 ） Fabriz S, Mendzheritskaya J, Stehle S: 高等教育中同步和异步在线教学设置对学生在新冠疫情期间学习体验的影响。Front Psychol. 12: 733554, 2021 （ 2 ） Sattler A, Dunn J, Albarran M 等：初级卫生保健系统中异步与同步筛查抑郁和自杀倾向：质量改进研究。JMIR Ment Health. 11: e50192, 2024
异步甲烷和二氧化碳通量驱动红树林蓝色碳固存的时间变化
1海洋环境科学的国家主要实验室，沿海和湿地生态系统的主要实验室（教育部），沿海和海洋管理研究所，环境与生态学院，Xiamen University，Xiamen University，Xiamen，Fujian，中国，2个国家观察和研究站中国藤本富州气象学科学，南中国海遥感，测量和地图合作应用技术创新中心，南中国海开发研究所，自然资源部，广东，广东，中国广东，中国广东，中国，尤里奇，尤里斯大学的大气层学院中国广东的朱海，南方海洋科学与工程实验室（Zhuhai），珠海，中国广东，8号生态学学院，太阳森大学，孙森大学，深圳，广东，中国，中国，9 nanjing
饮食控制 vs. 胰岛素/降血糖控制
我们分析了 TriNetX 联合网络中确诊为 GDM 患者的数据，利用了 2013 年至 2023 年的去识别电子病历 (EMR)。该研究涉及两个队列：一个饮食控制队列 (N=96,678)，不包括使用胰岛素或口服降糖药的患者，以及一个胰岛素/降糖药控制队列 (N=27,155)，不包括饮食控制病例。两个队列以 1:1 的比例匹配，使用倾向评分来调整混杂变量。我们使用风险比评估了各种妊娠相关并发症（例如 2 型糖尿病、先兆子痫、产后抑郁症）的风险，并对总体生存率进行了 Kaplan-Meier 分析。所有数据定义均遵循 ICD9/10、CPT 和 RxNorm 标准。
