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光电神经形态设备
作为集成电路接近其物理限制，神经形态计算已成为一种有希望的计算范式，但基于传统的von Neumann架构的计算，在人工智能，神经网络，脑部机器接口和其他领域中具有重要的应用前景。与电信号相比，光信号具有潜在的优势，例如高速，高带宽，对串扰的免疫力以及对环境变化的敏感性。利用神经生物学的研究成就，例如光遗传学，将光引入突触/神经元设备中，可以使光电子信号传感和转换能够显着改善神经形态设备的性能以及通过其集成形成的神经网络的性能。光电神经形态设备的开发将为集成感测，记忆和计算提供强有力的支持，这对于构建有效的新计算系统具有重要意义。近年来，光电神经形态设备的开发迅速发展，科学家和工程师在全球范围内在材料，结构，功能和集成方面的一系列研究进步。为了总结该领域的重要研究成就并展示了前瞻性工作，《半导体杂志》已专门计划了有关“光电神经塑态设备”的特刊。欢迎评论文章和研究论文的贡献。本期特刊的重点是但不限于以下主题：
神经形态人工智能系统
基于冯·诺依曼架构和经典神经网络的现代人工智能 (AI) 系统与哺乳动物的大脑相比具有许多基本局限性。在本文中，我们将讨论这些局限性及其缓解方法。接下来，我们将概述目前可用的神经形态 AI 项目，这些项目通过将一些大脑特征引入计算系统的功能和组织来克服这些局限性（TrueNorth、Loihi、Tianjic、SpiNNaker、BrainScaleS、NeuronFlow、DYNAP、Akida、Mythic）。此外，我们还介绍了根据神经形态 AI 系统所使用的大脑特征对其进行分类的原则：联结主义、并行性、异步性、信息传输的脉冲性质、设备上学习、本地学习、稀疏性、模拟和内存计算。除了回顾基于现有硅微电子技术的神经形态设备所使用的新架构方法外，我们还讨论了使用新忆阻器元件基座的前景。我们还给出了在神经形态应用中使用忆阻器的最新进展示例。
未来的人工智能治理形态
因此，许多高管开始考虑有效的人工智能治理如何帮助他们保护和获得竞争优势、实现运营效率，以及至关重要的是，在包括客户在内的主要利益相关者中建立信任。虽然近年来已经制定了监管框架来解决与隐私相关的问题，但在制定纳入人工智能的更全面框架方面却进展不大。政府方面暗示，人工智能技术人员和数据科学家不能独自负责有效的自我监管。各国政府一直在起草积极主动的人工智能监管措施，以保护公民的权利，同时也吸引新兴产业，并尽量减少知识产权的流失。
大规模的神经形态计算
神经形态计算是一种脑启发的硬件和算法设计方法，有效地实现了人工神经网络。神经形态设计师应用神经科学家发现的生物智能原理来设计有效的计算系统，通常用于大小，重量和功率约束的应用。在关键时刻的这项研究场上，至关重要的是要绘制发展未来大规模神经形态系统的过程。我们描述了创建可扩展神经形态体系结构并识别关键特征的方法。我们讨论了可以从扩展中受益的潜在应用以及需要解决的主要挑战。此外，我们研究了一个维持增长和扩展神经形态系统时未来的新机会所必需的综合生态系统。我们的工作使几个计算子领域的想法扭曲了想法，为旨在推动边境向前发展的神经形态计算的研究人员和从业人员提供了指导。
神经形态硬件的在线测试
摘要 — 我们提出了一种用于支持脉冲神经网络的神经形态硬件的在线测试方法。测试旨在实时检测由于硬件级故障而导致的异常操作，以及筛选容易出现错误预测的异常值或角落输入。测试由两个片上分类器实现，它们基于使用脉冲计数提取的低维特征集预测网络是否会做出正确的预测。分类器系统能够评估决策的置信度，当置信度被判断为低时，重放操作有助于解决歧义。通过将测试方法完全嵌入到基于 FPGA 的定制神经形态硬件平台中，可以演示测试方法。它在后台运行，完全不干扰网络操作，同时为绝大多数推理提供零延迟测试决策。索引术语 — 神经形态计算、脉冲神经网络、测试、可靠性。
佛罗里达州土地利用、覆盖和形态...
负责办公室：测绘办公室 佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统 关于此版本：这是更新的佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统。1985 年 9 月版本几乎与原版一样完整，除了一些添加的分类。我们要感谢佛罗里达州环境保护部在添加一些“湿地类别”方面做出的贡献。我们保留了第二版中的大部分简介。目的：自土地利用、覆盖和形态分类系统原版发布以来，地理测绘部分与遥感和数字测绘系统的不断发展同步发展。该部门目前经常使用更为复杂、先进的航空摄影形式、Landsat 多光谱扫描仪 (MSS) 数据和 Landsat 专题制图仪 (TM) 数据。此外，从遥感图像中提取的大多数图像数据和所有非图像数据都存储在计算机支持的地理信息系统中。这些资源的使用增加导致了对土地利用、覆盖和形态的非常精确的分类，以及在综合土地利用/覆盖/形态数据库中捕获图像数据和辅助非图像数据的灵活方法。由于这些能力的增强，专题制图部门的任务大大扩展，因此需要新版佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统。1971 年，地理测绘科在佛罗里达州交通部地形局（现为测绘办公室）内成立。当时和现在，我们的使命是应要求协助其他州机构开展测绘活动。虽然我们的主要职责是交通部，但该部门也会不时满足其他政府机构的需求。1
神经形态人工智能系统
基于冯·诺依曼架构和经典神经网络的现代人工智能系统与大脑相比具有许多基本局限性。本文讨论了这些局限性及其缓解方法。接下来，本文概述了当前可用的神经形态人工智能项目，这些项目通过将一些大脑特征引入计算系统的功能和组织中来克服这些局限性（TrueNorth、Loihi、Tianjic、SpiNNaker、BrainScaleS、NeuronFlow、DYNAP、Akida）。此外，本文还介绍了根据神经形态人工智能系统所使用的大脑特征（神经网络、并行性和异步性、信息传输的脉冲性质、局部学习、稀疏性、模拟和内存计算）对其进行分类的原理。除了基于现有硅微电子技术的神经形态设备中使用的新架构方法外，本文还讨论了使用新忆阻器元件基的前景。本文还给出了在神经形态应用中使用忆阻器的最新进展示例。
神经形态自旋电子学
神经形态计算使用受大脑启发的基本原理来设计电路，以卓越的能效执行人工智能任务。传统方法受到传统电子设备实现的人工神经元和突触的能量区域的限制。近年来，多个研究小组已经证明，利用电子的磁性和电学特性的自旋电子纳米器件可以提高能源效率并减少这些电路的面积。在已使用的各种自旋电子器件中，磁隧道结因其与标准集成电路的既定兼容性和多功能性而发挥着重要作用。磁隧道结可以用作突触，存储连接权重，用作本地非易失性数字存储器或连续变化的电阻。作为纳米振荡器，它们可以充当神经元，模拟生物神经元组的振荡行为。作为超顺磁体，它们可以通过模拟生物神经元的随机尖峰来实现这一点。磁结构（如畴壁或 skyrmion）可以通过其非线性动力学配置为用作神经元。神经形态计算与自旋电子器件的几种实现方式展示了它们在这一领域的前景。用作可变电阻突触时，磁隧道结可在联想记忆中执行模式识别。作为振荡器，它们可在储层计算中执行口语数字识别，当耦合在一起时，它们可对信号进行分类。作为超顺磁体，它们可执行群体编码和概率计算。模拟表明，纳米磁体阵列和 skyrmion 薄膜可作为神经形态计算机的组件运行。虽然这些例子展示了自旋电子学在这一领域的独特前景，但扩大规模仍面临一些挑战，包括
