XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脉冲
2024大型机市场脉冲：
作为一种技术，大型机已经存在了半个多世纪。在此期间，他们提供了必不可少的计算和处理能力，通过为各种规模和类型的企业组织管理大量数据来为世界经济提供动力。大型机在某些最敏感，最庞大的计算操作中表现出巨大的一致性，以高水平的高水平执行。大型机被广泛视为不仅可靠，而且不断可用，而且也很安全。银行，金融服务，政府和医疗组织对大型机的普遍依赖可以证明这一点，以执行其许多最关键的IT功能。
采用超宽带技术对分布式高压系统电源转换器进行无线脉冲宽度调制控制：预印本
摘要 — 在本研究中，我们提出了一种用于无线脉冲宽度调制 (PWM) 控制电源转换器的新方法，该方法适用于复杂配电系统中的众多电源转换器。此方法无需在分布式转换器模块之间建立多个门控/PWM 信号的物理连接。通过使用基于超宽带的通信，PWM 控制信号可以同时无缝地从中央控制器无线传输到多个转换器。系统稳定性经过彻底分析，实验结果验证了无线控制方案对于以 50 kHz 开关频率工作的降压转换器的有效性。从此设置获得的最小延迟为 5.38 μs。这种控制概念使高压电力系统中的分布式控制更容易实现，尤其是在多级架构中，即使在环境噪声恶劣的条件下也是如此。
迈向大规模脉冲神经网络
摘要 —深度学习彻底改变了人工智能 (AI)，在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著进步。此外，大型语言模型 (LLM) 的最新成功推动了对大规模神经网络的研究热潮。然而，对计算资源和能源消耗的不断增长的需求促使人们寻找节能的替代方案。受人脑的启发，脉冲神经网络 (SNN) 有望通过事件驱动的脉冲实现节能计算。为了为构建节能的大型 SNN 模型提供未来方向，我们概述了开发深度脉冲神经网络的现有方法，重点关注新兴的脉冲 Transformer。我们的主要贡献如下：（1）深度脉冲神经网络的学习方法概述，按 ANN 到 SNN 的转换和使用代理梯度的直接训练分类；（2）深度脉冲神经网络的网络架构概述，按深度卷积神经网络 (DCNN) 和 Transformer 架构分类； （3）对最先进的深度 SNN 进行全面比较，重点关注新兴的 Spiking Transformers。然后，我们进一步讨论并概述了大规模 SNN 的未来发展方向。
脉冲波监测的智能光子腕带
日常生活中人类脉搏信号的实时获取对于心血管疾病监测和诊断至关重要。在这里，我们提出了一个智能光子腕带，用于基于斑点模式分析的脉冲信号监测，并使用集成到运动腕带中的聚合物光纤（POF）。评估了几种不同的带有不同核心直径的POF的不同斑点模式处理。结果表明，智能光子腕带具有较高的信噪比和低潜伏期，测量误差约为3.7％。该视觉脉冲信号可用于进一步的医学诊断，并能够客观地监测微妙的脉冲信号变化，例如在凸出之前和之后的Cunkou和Cumpofforms的不同位置的脉冲波形。在人工智能（AI）的协助下，通过处理脉冲信号通过确定的预测模型实现了诸如手势识别之类的功能，在该模型中，识别精度达到95％。我们的AI-ASIST智能光子腕带具有潜在的用于心血管疾病和家庭监测的临床治疗的应用，为支持医疗Internet的智能系统铺平了道路。
使用循环脉冲神经网络从皮质脉冲序列解码手指速度
摘要 — 侵入式皮质脑机接口 (BMI) 可以显著改善运动障碍患者的生活质量。尽管如此，外部安装的基座存在感染风险，因此需要完全植入的系统。然而，这样的系统必须满足严格的延迟和能量限制，同时提供可靠的解码性能。虽然循环脉冲神经网络 (RSNN) 非常适合在神经形态硬件上进行超低功耗、低延迟处理，但它们是否满足上述要求尚不清楚。为了解决这个问题，我们训练了 RSNN 来解码两只猕猴的皮质脉冲序列 (CST) 中的手指速度。首先，我们发现大型 RSNN 模型在解码精度方面优于现有的前馈脉冲神经网络 (SNN) 和人工神经网络 (ANN)。接下来，我们开发了一个微型 RSNN，它具有较小的内存占用、较低的发放率和稀疏连接。尽管计算要求降低了，但生成的模型的性能明显优于现有的 SNN 和 ANN 解码器。因此，我们的结果表明，RSNN 在资源受限的情况下提供了具有竞争力的 CST 解码性能，并且是完全植入式超低功耗 BMI 的有希望的候选者，具有彻底改变患者护理的潜力。索引术语 — 脉冲神经网络、脑机接口、皮质脉冲序列解码、神经形态硬件
脉冲经颅电刺激可增强言语理解能力
背景：语音处理的一个关键机制被认为是大脑皮层节律与声学输入的一致性，这种机制称为同步。最近的研究表明，与语音相关的频率或适应语音包络的经颅电刺激 (tES) 实际上可以增强语音处理。但是，目前尚不清楚振荡 tES 是否是必要的，或者相关时间的刺激瞬变（例如，tES 信号中的峰值）是否足够。目标：在本研究中，我们使用了一种新颖的脉冲 tES 协议，并通过行为测试瞬变脉冲（而不是持续振荡）tES 信号是否可以改善语音处理。方法：当受试者聆听嵌入噪音中的口语句子时，将与语音瞬变（音节开始）一致的短暂电直流脉冲施加到听觉皮层区域以调节理解。此外，我们还调节了 tES 脉冲和语音瞬变之间的时间延迟，以测试行为的周期性调节，这表明 tES 引起了同步。结果：当 tES 脉冲相对于语音瞬变延迟 100 毫秒时，语音理解能力得到提高。与之前的报告相反，我们没有发现行为的周期性调节。然而，我们发现有迹象表明，周期性调节可能是由于过于粗糙地采样行为数据而产生的虚假结果。结论：受试者的语音理解能力受益于脉冲 tES，但行为并没有受到周期性调节。因此，脉冲 tES 可以帮助皮质对语音输入进行同步，这在嘈杂的环境中尤其重要。然而，脉冲 tES 本身似乎并不能同步大脑振荡。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
用于无直方图单光子深度感知的单门脉冲循环神经网络
摘要 — 最近的研究表明，将时间分辨的单光子雪崩二极管 (SPAD) 传感器与神经网络直接耦合，可以简化信号处理并减少冗余。然而，之前的尝试仅限于通用神经网络模型，包括长短期记忆 (LSTM)，这些模型无法实现针对特定任务的优化。基于对 SPAD 深度感知任务需求的洞察，这项工作引入了一种高度简化的脉冲循环神经网络，专门为此目的而量身定制。该模型具有独特的单输入门架构，仅通过简单的脉冲神经元实现。与经典 LSTM 相比，它的准确度有所提高，参数数量减少了 1.95 倍，能耗降低了至少 8.40 倍，同时性能显著优于其他脉冲神经网络。结果强调了开发专用于当前任务的网络架构的重要性，这可能为完全像素内处理的潜在进步铺平道路。索引词 — 单光子雪崩二极管、直接飞行时间、脉冲神经网络、循环神经网络、机器学习
供应链市场脉冲2 3 1
•加拿大劳资关系委员会（CIRB）裁定，加拿大铁路CN和CPKC可以从8月22日开始罢工。这是因为加拿大团队加拿大铁路会议（TCRC）工会和铁路公司无法就工资，安全和劳动力供应的主题达成协议。罢工或停工将在8月22日之前的几天内导致加拿大网络的分阶段和逐步关闭，因此只有在8月22日开始才能发生院子内的火车运动有限。罢工会导致秋季高峰运输期的广泛破坏。