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基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
在 HPC 基础设施上扩展脉冲神经网络
1 机器人、人工智能与实时系统，慕尼黑工业大学信息学院，德国慕尼黑，2 于利希超级计算中心 (JSC) 神经科学模拟与数据实验室，高级模拟研究所，JARA，于利希研究中心有限公司，德国于利希，3 瑞士国家超级计算中心 (CSCS)，苏黎世联邦理工学院，瑞士卢加诺，4 神经计算单元，冲绳科学技术研究生院，日本冲绳，5 机器人与人工智能卓越系，生物机器人研究所，Scuola Superiore Sant'Anna，意大利蓬泰代拉，6 计算机架构与技术系，格拉纳达大学信息与通信技术研究中心，西班牙格拉纳达，7 图像处理研究团队，日本理化学研究所先进光子学中心，和光，8 计算工程应用单元，信息系统与网络安全总部，理化学研究所，日本和光市、9 日本东京电气通信大学信息与工程研究生院、10 德国于利希研究中心、神经科学与医学研究所 (INM-6)、高级模拟研究所 (IAS-6)、JARA BRAIN 研究所 I、11 德国亚琛工业大学计算机科学 3-软件工程、12 日本神户理化学研究所计算科学中心
用于估计 iCub 机器人头部姿势的片上脉冲神经网络
在这项工作中，我们提出了一种用于人形 iCub 机器人头部姿势估计和场景表示的神经形态架构。脉冲神经网络在英特尔的神经形态研究芯片 Loihi 中完全实现，并精确整合发出的运动命令，以在神经路径整合过程中估计 iCub 的头部姿势。iCub 的神经形态视觉系统用于校正姿势估计中的漂移。机器人前方物体的位置使用片上突触可塑性来记忆。我们使用机器人头部的 2 个自由度 (DoF) 进行实时机器人实验，并展示精确的路径整合、视觉重置和片上物体位置学习。我们讨论了将机器人系统和神经形态硬件与当前技术集成的要求。
操作相干短脉冲激光二极管 st905a13-to...
将激光二极管连接到驱动器时，将串联电感降至最低将使脉冲的上升时间保持在最低水平，从而实现最短的脉冲。这意味着引线应尽可能短，激光二极管应尽可能靠近驱动器安装。如果无法将激光二极管直接连接到驱动器，则需要使用低电感传输线。传输线电感的典型值约为每英寸 20 nH。这意味着在 10 ns 内切换 40 A 的电流（di/dt 为 40 A/10 ns）将导致 80 V 的瞬态电压。较长的传输线会导致更高的感应瞬态电压，从而导致脉冲上升时间显著增加并限制性能。[2] 很好地概述了电气连接如何影响脉冲性能。
循环脉冲神经网络的非线性动力学与机器学习
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中，许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近，对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是，人们对这一主题越来越感兴趣，这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题，有必要建立新的动态模型，这些模型首先可以重现复杂的层次组织，其次可以重现神经元结构的可塑性，因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止，已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法，模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上，对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型，首先，基于对神经元和结构之间连接的真实描述，建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然，这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中，神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模，即重建一个动态系统，该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模，即
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
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将激光二极管连接到驱动器时，将串联电感降至最低将使脉冲的上升时间保持在最低水平，从而实现最短的脉冲。这意味着引线应尽可能短，激光二极管应尽可能靠近驱动器安装。如果无法将激光二极管直接连接到驱动器，则需要使用低电感传输线。传输线电感的典型值约为每英寸 20 nH。这意味着在 10 ns 内切换 40 A 的电流（di/dt 为 40 A/10 ns）将导致 80 V 的瞬态电压。较长的传输线会导致更高的感应瞬态电压，从而导致脉冲上升时间显著增加并限制性能。[2] 很好地概述了电气连接如何影响脉冲性能。
年龄和性别对成对脉冲抑制的影响和对听觉的预抑制诱发潜力
在现代植物育种中，基因组选择已成为选择仅部分表型的大型繁殖种群中的优质基因型的黄金标准。许多育种计划通常依赖于单核苷酸多态性（SNP）标记来捕获全基因组的选择候选数据。为此，具有中等至高标记密度的SNP阵列代表了一种强大且具有成本效益的工具，可从大规模繁殖群体中生成可重现，易于处理的高通量基因型数据。但是，SNP阵列容易出现导致等位基因呼叫失败的技术错误。为了克服这个问题，基于失败的SNP调用纯粹是技术性的，通常会估算失败的呼叫。但是，这忽略了失败调用的生物学原因，例如：缺失 - 越来越多的证据表明基因存在 - 缺失和其他类型的基因组结构变体可以在表型表达中发挥作用。由于缺失通常不与其弯曲的SNP不平衡，因此缺少SNP调用的排列可能会掩盖有价值的标记 - 性状关联。在这项研究中，我们使用四个参数和两个机器学习模型分析了为低油菜籽和玉米分析的数据集，并证明基因组预测中的等位基因调用失败对重要的农艺性状具有很高的预测。我们根据种群结构和连锁不平衡提出了两个统计管道，这使可能由生物学原因引起的失败SNP调用过滤。对于所检查的人群和特征，基于这些过滤的失败等位基因调用的预测准确性与基于标准SNP的预测具有竞争力，这是基因组预测方法中缺失数据的潜在价值的基础。SNP与所有失败的等位基因调用或过滤等位基因调用的组合并不能以基于基因组关系估计的冗余性而获得的基于SNP的预测的预测均超过预测。
使用相干的多脉冲X射线散射
胰腺癌是一种高度侵略性的恶性肿瘤，近年来变得越来越普遍。尽管在包括手术，放射疗法，生物疗法和靶向治疗在内的强化治疗方式方面取得了进步，但胰腺癌患者的总生存率并没有明显改善。这可能归因于阴险的发作，未知的病理生理学和疾病预后不良。因此，必须识别和开发对胰腺癌的更有效和更安全的治疗方法。肿瘤免疫疗法是手术，放疗和化学疗法后的新的和第四个抗肿瘤疗法的支柱。近年来对各种恶性肿瘤的免疫疗法的使用取得了显着进步。在治疗胰腺癌方面，也取得了突破。本综述描述了免疫检查点抑制剂，癌症疫苗，收养细胞疗法，溶瘤病毒和基质止血疗法的进展，用于治疗胰腺癌。同时讨论了一些新的潜在生物标志物和胰腺癌的潜在免疫疗法组合。也已经阐明了各种免疫疗法的分子机制，并突出了它们的临床应用。还讨论了与免疫疗法和提议克服这些局限性有望的拟议策略相关的挑战，目的是为胰腺癌的免疫疗法提供新的见解。