有机发光二极管(OLEDS)的直接沉积基于硅的互补金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化芯片(CMOS)芯片已使具有高分辨率和纤维效应器的自我发射微观播放。OLED在增强和虚拟现实(AR/VR)显示器以及生物医学应用中的新兴应用,例如,作为光遗传学中细胞光递送的大脑植入物,需要在传统显示器中发现的光强度高度的宽度量。进一步的要求通常包括显微镜占地面积,特定形状和超强的钝化,例如确保基于OLED的植入物的生物相容性和最小的侵入性。在这项工作中,最多1024个Ultrabright,显微镜OLED直接沉积在针状CMOS芯片上。在CMOS芯片的Foundry提供的铝接触板上进行透射电子显微镜和能量X射线光谱,以指导触点的系统优化。等离子体处理和银层的实施导致欧姆接触条件,因此促进了橙色和蓝色发射OLED堆栈的直接真空沉积,从而导致芯片上的微米大小的像素。每个针中的电子设备允许每个像素单独切换。OLED像素产生的平均光电密度为0.25 mW mm-2,对应于> 40 000 cd m-2,远高于大脑中日光AR应用和光遗传单单元激活的要求。
我们探索了神经动力学的相交以及在框架中不同时间标准的光中迷幻的效果,从而整合了动力学,复杂性和7个可塑性的概念。,我们称之为该框架神经几何动力学,因为它与General 8相对论对时空与物质相互作用的描述的相似之处。“快速时间”动力学动态景观内的轨迹9个ries的几何形状是由10个差分方程及其连接参数的结构所塑造的,其连接参数本身是由国家依赖性和独立于状态独立的形式机制驱动的“慢11个时间”。最后,可塑性过程的12个调整(替代性)以“ Ultraslow”时间尺度进行。13迷幻药使神经局势呈扁平,从而导致神经动力学的熵和复杂性14,如在神经影像学和建模研究中所观察到的,与功能整合的破坏相关的复杂性增加了15。我们强调了临界性,快速神经动力学的复杂性和突触可塑性之间的关系16。Patho-17逻辑,刚性或“流口化”神经动力学导致超强的封闭曲目,18允许较慢的塑料变化以进一步巩固它们。然而,在迷幻的影响下,复杂动力学的不稳定的出现会导致更加流动性和20个适应性的神经状态,这一过程被21种迷幻药的可塑性增强作用所增强。我们的框架提供了这24种物质的急性影响及其对神经结构和功能的潜在长期影响的整体观点。25这种转变表现为疾病的急性全身性增加,并且可能影响短期动力学和长期23个塑料过程的复杂性可能长期持续增长。
2025年3月18日事件描述:网络安全是一个越来越重要的话题,这是由于增强欧洲战略自治的需求以及阻止越来越复杂且频繁的网络攻击的需求。这些挑战是由于技术的快速发展和当前地缘政治格局的复杂性的推动。一种新兴解决方案是量词后密码学,这是一种旨在保护数据抵抗量子计算机的巨大计算能力的技术。与传统的加密方法(量子计算机很容易违反)不同,Quantum加密术提供了高级安全措施,以准备以这些超强的机器为主导的未来。此事件将重点关注网络安全的未来,并额外强调量子后加密术。该活动旨在将研究人员和创新者汇集在一起,以讨论网络安全和量词后技术领域的可能协作。参与者将有机会提出他们的项目想法。这是与网络安全研究和创新的最前沿,塑造安全数字环境的未来,并参与欧盟努力保持领先于量子革命的努力的独特机会。临时议程:10:00 - 10:05简介和欢迎10:05-10:20关于民事安全的REA见解:网络和量子:由REA的代表在民事安全领域的代表,重点是网络安全性和Quantum后加密术。该会议将概述这些领域的新兴趋势和关键主题。11:50关闭备注的见解和最佳实践,用于准备提案和技巧,以使研究与Horizon Europe的战略目标保持一致。10:20 - 11:50推销课程:将展示与Quantum加密和网络安全有关的创新思想和项目建议,并有机会建立潜在的合作伙伴关系。
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首只人工智能公募基金AIEQ于2017年10月18日成立,采用机器学习技术主动选股,成为2017年最受欢迎的基金之一,短短几周内募集资金超过7000万美元。算法交易被广泛应用于优化和自动化订单提交和执行,但只有在做出投资组合选择之后才会发生(Lo et al., 2000; Hendershott et al., 2011)。而人工智能则在投资组合选择的早期阶段做出决策,与此形成鲜明对比。此外,人工智能基金使用专有技术进行实时预测,大大提高了传统量化基金的灵活性和时效性(Abis, 2020)。与人类相比,人工智能的优势是多方面的。首先,人工智能具有超强的计算能力,可以在短时间内对海量数据进行分析,且性能不俗(Donaldson and Kamstra,1997 年;Neely 等,1997 年;Chouard,2016 年;Krauss 等,2017 年;Adcock and Gradojevic,2019 年)。其次,人类的理性是有限的,容易受到各种认知偏见的影响(Bazley 等,2020 年;Linnainmaa 等,2021 年)。相比之下,人工智能会优化预期结果,并学习变得更有效率,预计也会变得更加理性(D'Acunto 等,2019 年)。第三,人力管理的共同基金的业绩一直在下滑,因为在新千年里,熟练的基金经理的比例大幅下降,甚至几乎不存在(Barras 等人,2010 年;Ratanabanchuen 和 Saengchote,2020 年)。因此,投资界渴望通过尖端技术创新获得利润(Gencay 和 Stengos,1998 年;Gradojevic 和 Gençay,2013 年;Fischer 和 Krauss,2018 年)。然而,人工智能基金的缺点也同样明显。第一个担忧与现有金融文献的成就和人工智能技术潜在的增量贡献有关。最近有大量论文研究深度学习是否能比“传统”线性因子模型或特征更好地预测定价核和股票收益的横截面(Hutchinson 等人,1994 年;Fernandez-Rodrıguez 等人,2000 年;Garcia 和 Gençay,2000 年)。迄今为止的进展是积极的,但绝不是突破性的。其中,顾等人(2020 年)发现“所有(机器学习)方法都同意同一组