DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
数据截止日期:2024年7月1日。*LBCL患者必须接受抗CD20 MAB和含蒽环类药物的化学疗法方案,并且失败或没有资格接受高剂量的化学疗法和ASCT; INHL患者必须接受抗CD20 MAB和烷基化剂。†环磷酰胺300 mg/m 2和氟达拉滨30 mg/m 2。AE,不利事件; ASCT,自体干细胞移植; INHL,懒惰的非霍奇金淋巴瘤; LBCL,大B细胞淋巴瘤; LDC,淋巴结障碍化疗; mAb,单克隆抗体。
心力衰竭(HF)是心血管发病率和死亡率的主要原因,随着患病率的增加,全球医疗系统面临HF大流行[1-3]。尽管现代药物疗法,包括血管紧张素受体 - 抑制剂抑制剂(ARNI)和 - 葡萄糖糖共转移蛋白-2抑制剂(SGLT2I),但患者的预后,尤其是患有晚期HF的人的预后仍然很差[4]。eicosanoids先前在基本的心血管和肾脏研究中进行了研究。这些细胞色素P-450(CYP) - 脱发 - 烯烃的代谢产物(AA),尤其是环氧酸 - 辛酸 - 辛酸 - 辛酸酸(EET),重要的是,重要的是,通过其vasodilital and natriuration and natriuration和Natriurater效应,有助于调节car骨和肾脏系统。此外,在临床前研究中,它们发挥了器官保护作用[5-7]。在生理条件下,EET由内皮细胞(作为内皮衍生的超极化因子 - EDHF)和表现出自分泌和旁分泌作用而产生。eets被可溶性环氧水解酶(SEH)转化为生物学上的活性较低的二羟基乙酸酸酯(DHETS)[5,8],并主要排出
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
摘要:位于蛋白质 - 水界面的Poly(Proline)II螺旋基序稳定天然蛋白质的三维结构。在此报告是合成仿生聚(脯氨酸)稳定的多肽纳米结构的第一个例子,该纳米结构是通过连续的N-羧基氢化物(NCA)聚糖的直接开环聚合诱导的自组装(ROPISA)过程获得的。发现使用多功能8臂启动器对于形成纳米颗粒至关重要。蠕虫状胶束以及球形形态。证明了纳米结构用染料的负载。这种快速和开放式的过程可访问具有在纳米医学中应用的基于氨基酸的纳米材料。
本文介绍了关于大脑供血动脉和 Willis 环 (CW) 模型中的流动的实验结果。血管模型是根据解剖标本准备的。考虑了最典型的动脉形状和尺寸。提供了 6 个特征点的压力分布,以及大脑前部、中部和后部的平均流速。在复制生理状态(即供血动脉完全畅通时)和病理条件下进行了测试,其中颈内动脉和椎动脉在一侧或两侧被阻塞。将所得结果与基于线性和非线性流动模型的计算机模拟结果进行了比较。为了估计血管段的非线性阻力,提出了两个现象学公式。从实验中获得的值与非线性计算机模型中记录的值之间的高度相关性证明了所提公式的实用性。验证了以下假设:血管段的流动特性非线性很大程度上是由其曲折和长度相对于直径较小造成的。非线性效应在供血血管病理性闭塞的情况下尤为明显。
背景和动机:离散动力系统是研究网络中扩散现象的形式化模型。这些模型的应用领域包括社会传染(例如信息、观点、时尚、流行病)的研究和能源需求建模(例如太阳能的适应)(Adiga 等人 2019 年;Chistikov 等人 2020 年;Ogihara 和 Uchizawa 2020 年;Gupta 等人 2018 年)。非正式地说,这样的动力系统 4 由一个底层(社会或生物)网络组成,每个节点都有一个来自域 B 的状态值。在本文中,我们假设底层图是有向的,域是二进制的(即 B = { 0,1 } )。传染病的传播由一组布尔局部函数建模,每个节点一个。对于任何节点 v ,v 处的局部函数 fv 的输入是 v 的当前状态及其邻居(即,v 具有传入边的节点)的状态,而 fv 的输出是下一时刻 v 的状态。我们考虑同步更新模型,其中所有节点都评估其局部函数并并行更新其状态。这些动力系统在文献中被称为同步动力系统 (SyDS)(例如,(Adiga 等人 2019;Rosenkrantz 等人 2018))。在涉及系统生物学的应用中,这样的系统也称为同步布尔网络(例如,(Kauffman 等人 2019))。