(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人本版本发布于2025年1月2日。 https://doi.org/10.1101/2024.05.20.594996 doi:Biorxiv Preprint
摘要 — 脑机接口 (BCI) 促进了大脑和外部设备之间的直接交互。为了在侵入式 BCI 中同时实现高解码精度和低能耗,我们提出了一种结合局部突触稳定 (LSS) 和通道注意 (CA) 的新型脉冲神经网络 (SNN) 框架,称为 LSS-CA-SNN。LSS 优化了神经元膜电位动力学,提高了分类性能,而 CA 细化了神经元激活,有效降低了能耗。此外,我们引入了 SpikeDrop,这是一种数据增强策略,旨在扩展训练数据集,从而增强模型的通用性。在两只恒河猴记录的侵入式脉冲数据集上进行的实验表明,LSS-CA-SNN 在解码精度和能源效率方面均超越了最先进的人工神经网络 (ANN),性能提升了 0.80-3.87%,节能了 14.78-43.86 倍。这项研究强调了 LSS-CA-SNN 和 SpikeDrop 在推进侵入式 BCI 应用方面的潜力。
引用:Sowjanya 等人的数量。 “解码缺失的协同作用:无糖 Hetafu 糖果中的素食 DHA、磷脂酰丝氨酸和益生菌凝结芽孢杆菌”。Acta Scientific Nutritional Health 9.1 (2025): 24-32。
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/资助者,它是根据预印本提供的(未经Peer Review的认证),他已授予Biorxiv的许可证,以在2024年12月24日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.12.23.630055 doi:Biorxiv Preprint
注意:对于SAA转换器,在转换时间点之前和之后提供了队列特征(即分别使用CSF 𝛼 -SYN SAA-的最后一个时间点,分别与CSF 𝛼 -SYN SAA +的第一个时间点)。n(%),用于连续变量的中位数(IQR)。在支持信息中,表S1提供了临床和生物标志物数据的数据计数和百分比。缩写:β,淀粉样蛋白β; ADAS-COG11,阿尔茨海默氏病评估量表认知子量表11-项目; Ancova,协方差分析;方差分析,方差分析; apoe,载脂蛋白E; CDR-SB,临床痴呆评级盒子的总和; CSF,脑脊液;铜,认知没有受损; MCI,轻度认知障碍; MMSE,小型国会考试; PACC,临床前阿尔茨海默氏症的认知复合材料; p-tau181,磷酸化的tau181; SAA,种子扩增测定法。皮尔森的卡方测试。b单向方差分析。c Fisher精确测试。d Ancova针对年龄,性别,教育,诊断和APOE进行了调整。e Ancova针对年龄,性别,教育,APOE,诊断和CSFAβ42状态进行了调整。f逻辑回归针对年龄,性别,教育,诊断和APOE进行了调整。g配对t检验:所有连续变量; McNemar测试:所有二进制变量;配对标志测试:诊断。
多模式大型语言模型(MLLM)在视觉教学调整中取得了显着的成功,但由于大型语言模型(LLM)骨干的自动回归解码,它们的推论既耗时又耗时。传统的加速推理方法,包括模型压缩和从语言模型加速的迁移,通常会损害输出质量或有效整合多模式特征的face Challenges。为了解决这些问题,我们提出了AASD,这是一个新型的框架,用于加速使用精制的KV缓存并在MLLM中对准投机解码。我们的方法利用目标模型的缓存键值(KV)对提取生成草稿令牌的重要信息,从而有效地投机解码。为了减少与长多模式令牌序列相关的计算负担,我们会引入KV投影仪,以压缩KV缓存,同时保持代表性保真度。此外,我们设计了一种目标放射线注意机制,以优化草稿和目标模型之间的对齐方式,从而以最小的计算开销来实现真实推理情景的好处。主流MLLM的广泛实验表明,我们的方法在不牺牲准确性的情况下达到了2倍推理的速度。这项研究不仅为加速MLLM推断提供了有效且轻巧的解决方案,而且还引入了一种新颖的对齐策略,用于在多模式背景下进行投机解码,从而为未来的有效MLLM研究奠定了强大的基础。代码可在https://anonymon.4open.science/r/asd-f571上使用。
数字技术正成为我们日常生活中日益重要的一部分。这对环境产生了重大影响,这是由设备数量不断增加(数据中心、网络设备、用户终端)造成的。尤其是视频流,它占了互联网总流量的 75% 以上 [1],因此造成了很大一部分影响。因此,减小通过互联网交换的视频的大小可以减轻数字技术带来的一些不便。MPEG 和 ITU 等标准化组织已经发布了多项视频编码标准(2003 年的 AVC [2]、2013 年的 HEVC [3] 和 2020 年的 VVC [4]),在保持可接受的视觉质量的同时减小了视频的大小。最近,压缩社区正在研究基于神经的编码器。在短短几年内,它们的图像编码性能已达到与 VVC [5] 相当的水平。然而,由于额外的时间维度,视频编码对于神经编码器来说仍然是一项具有挑战性的任务。
免疫介导的肌张力障碍是由骨髓中周围产生的抗体引起的,该抗体穿过血脑屏障,或者可能是由固定的抗体合成的抗体引起的。抗体靶向神经元的不同成分,包括核内,细胞质成分或突触受体。在临床上,它们可以通过急性发作,缺乏家族病史和对免疫疗法的显着反应来与遗传性肌张力障碍区分开[3]。通常,免疫介导的肌张力障碍倾向于作为肌张力障碍症组合,但是当肌张力障碍是表现特征或形成现象学的主要部分时,现有文献就参与模式而言稀缺。在本文中,我们回顾了不同自身免疫性疾病中肌张力障碍的模式,并在患有可疑自身免疫性疾病的患者的唯一或主导性呈现特征时表现出临床方法。
通用人工智能(GPAI)开发的美国公司的舒适领导者表明,欧盟及其成员国具有竞争性的劣势。了解为什么Openai的Chatgpt成为最广泛使用的GPAI应用程序的关键成功因素对于欧洲而言至关重要,对于欧洲解决了不良市场惯例,增强其经济竞争力并加强国家安全。这本Clingendael政策摘要强调了Openai成功的三个关键动力:(1)其使命,最初由Openai的非营利性质进行了验证; (2)它的人民将深厚,多样和独特的学术专业知识和实践经验汇集在一起,与原始任务保持一致; (3)它可以进入资本,这使Openai能够聘请一流的研究人员和专业人士,并且对于开发其产品所需的庞大计算能力至关重要。此外,它对产品开发中速度和冒险的倾向对于Openai的商业成功也至关重要。所有这些元素都来自旧金山湾区的独特创新生态系统,并得到了增强。1基于这些发现,作者在寻求加强欧洲的经济竞争力和国家安全时为欧洲决策者和技术企业家提供了初步的思考。在此迷你剧中,关于欧洲AI未来的小型政策摘要将进一步深入研究这些课程。2
有机太阳能电池(OSC)的功率转化效率超过20%,这是形态优化起着重要作用的进步。普遍认为,加工溶剂(或溶剂混合物)可以帮助优化形态,从而影响OSC效率。在这里,我们开发了对一系列加工溶剂的强大耐受性的OSC,所有设备的高功率转换效率均约为19%。通过研究溶液状态,膜的形成动力学以及经过实验和计算的处理膜的特征,我们确定控制形态的关键因素,即受体材料的侧链与溶剂链的侧链以及供体和受体材料之间的相互作用之间的相互作用。我们的工作为形态控制的长期问题和有效指南提供了新的理解,以将OSC材料设计用于实用应用,在这种应用中,大规模加工需要绿色溶剂。
