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World File Search System自组织
通过噪声生长和自组织的神经网络
活神经网络通过生长和自组织过程出现，从单个细胞开始，最终形成大脑，一个有组织、有功能的计算设备。然而，人工神经网络依靠人类设计的手工编程架构来实现其卓越的性能。我们能否开发出无需人工干预就能生长和自组织的人工计算设备？在本文中，我们提出了一种受生物启发的开发算法，该算法可以从单个初始细胞“生长”出一个功能齐全的分层神经网络。该算法组织层间连接以构建视网膜主题池化层。我们的方法受到早期视觉系统所采用的机制的启发，在动物睁开眼睛前几天，该系统将视网膜连接到外侧膝状体 (LGN)。稳健自组织的关键因素是第一层中出现的自发时空活动波和第二层中“学习”第一层中底层活动模式的局部学习规则。该算法可适应各种输入层几何形状，对第一层中的故障单元具有鲁棒性，因此可用于成功增长和自组织不同池大小和形状的池架构。该算法提供了一种通过增长和自组织构建分层神经网络的原始程序。我们还证明了从单个单元增长的网络在 MNIST 上的表现与手工制作的网络一样好。从广义上讲，我们的工作表明，受生物启发的开发算法可以应用于在计算机中自主生长功能性“大脑”。
使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
基于自组织的分布式人工智能CAD体系结构
该研究的目标是开发一种架构并证明其适用于为智能代理创建 CAD 系统。智能代理是一种理性的软件代理，它包含大量其他软件代理，这些代理实现了生命支持系统所需的功能、专业化以及对代理的智能行为的控制。一组相互作用的软件代理——神经元形成一个神经认知架构，其中可以区分执行不同功能的认知节点，它们通过数据相互连接，形成智能决策过程的组织和功能结构的不变量。多智能体神经认知架构的不变量由相互连接的节点组成，用于识别输入图像、评估、设定目标、综合行动计划、建模实施计划的后果以及管理计划的实施。
意识，进化和自组织的大脑
日记和新闻通讯在CIIS @ ciis的日记和新闻通讯带给您免费的公开访问。已被Digital Commons @ CII的授权编辑纳入有意识进化杂志。有关更多信息，请联系ksundin@ciis.edu。
组织自组织在健康和疾病中的新作用
劳尔·拉莫斯（Raul Ramos），1,2,3本杰明·瑞德伦德（Benjamin Swedlund），4 Anand K. Ganesan，5,6 Leonardo Morsut，4,7 Philip K. Maini，8 Edwin S. Monuki，2,9 Arthur D. Lander，1,5加利福尼亚州，欧文，加利福尼亚州，加利福尼亚州2 Sue和Bill Gross细胞研究中心，加利福尼亚大学，欧文分校，加利福尼亚州欧文，加利福尼亚州，美国3 NSF-SIMONS多尺度细胞命运研究中心，加利福尼亚大学，欧文，欧文，欧文大学，加利福尼亚大学，美国加利福尼亚大学4 Eli和Edyth美国加利福尼亚州5，美国5号，加利福尼亚大学，美国加利福尼亚大学，美国加利福尼亚大学，美国6号，加利福尼亚大学皮肤病学系，美国加利福尼亚州欧文，加利福尼亚州欧文，美国7阿尔弗雷德·E·曼恩生物医学工程系，维特比·维特比（Viterbi加利福尼亚州欧文，加利福尼亚州欧文，美国10号病理学系，凯克医学院，南加州大学，加利福尼亚州洛杉矶，美国加利福尼亚州 *通信：adlander@uci@uci.edu（A.D.L.），cmchuong@med.usc.edu（C.-M.C.），plikus@uci.edu（M.V.P。）https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.05.016
量子飞行自组织网络中的能量高效路由（q...
量子飞行自组织网络 (Q-FANET) 提供了一种独特的通信范式，利用量子原理实现安全高效的数据传输。然而，由于动态拓扑变化和有限的通信资源，Q-FANET 中的路由带来了重大挑战。本文提出了一种利用 Mamdani 模糊推理增强型 Dijkstra 算法 (MFI-EDA) 的新型路由方法，该方法专为 Q-FANET 环境量身定制。MFI-EDA 的工作机制涉及将模糊逻辑与 Dijkstra 算法相结合，以根据环境条件（例如节点移动性和能量水平）和网络动态（例如链路质量和流量拥塞）智能地调整路由决策。这种混合方法通过结合模糊逻辑来增强传统路由算法，从而为 Q-FANET 提供稳健性和适应性。其主要贡献在于模糊推理的无缝集成，这使 MFI-EDA 能够根据实时环境反馈动态调整路由路径，从而提高能源效率和可靠性。通过大量模拟实验评估了 MFI-EDA 在 Q-FANET 场景中的性能，证明了其在实现节能和可靠路由方面的有效性。结果表明，MFI-EDA 优于传统路由方法，为量子自组织网络中的高效通信提供了良好的前景。关键词：量子网络、Q-FANET、Mamdani 模糊推理、Dijkstra 算法、路由 1. 引言
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健可以解决互联医疗保健组织内部攻击的传播问题，并确保基于安全性和弹性的医疗保健生态系统的完整性。在医疗保健领域，群体智能正被用于改善诊断和治疗，从而改善患者的治疗效果和提高医疗保健系统的效率。SI 算法可以集成到医疗保健环境中，用于诊断和治疗癌症、心脏病、肿瘤和心脏病等疾病，它已应用于疾病诊断和治疗领域。它已被用于早期预测癌症并解决复杂问题。此外，它可以快速了解癌细胞如何对抗癌药物产生耐药性，这有助于改善药物开发并调整药物使用。通常，SI 算法用于 PSO、ICA、FA 和 IWO 中，用于诊断癌症以解决问题的优化。这反过来会提高 SI 在数据分析中的整体有效性。然而，将群体智能应用于癌症相关问题存在一些挑战。其中一些挑战包括癌症的复杂性、癌症分析、验证和临床转化、抵抗力和适应性等。必须通过改进算法和模型来克服这些挑战，使它们更高效、可扩展，更适合处理大规模和高维癌症数据集。或者，SI 在癌症检测中的主要应用是图像分析和模式识别，这有助于识别与癌组织相关的模式和特征，有助于早期检测和准确诊断。在癌症研究的 SI 领域，预计未来将取得多项进展。在癌症研究与多组学数据的整合、用于靶向药物输送的群体机器人等领域，SI 的一些潜在未来进展正在开发中。在这期题为“用于早期癌症检测的医疗数据分析中的群体智能”的特刊中，旨在探索使用群体智能技术的各个方面，包括适应性、维度、检测和预防、决策、未来发展和医疗数据的其他领域。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
sop-multi：一个自组织的基于聚合物的粗糙...
。cc-by-nc 4.0国际许可证未获得同行评审的认证）是作者/筹款人，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（本版本发布于2024年5月2日。; https：//doi.org/10.1101/2024.04.29.591764 doi：biorxiv Preprint