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在 Achronix Speedster®7t FPGA 上进行 AI 基准测试
摘要 — 具有自回归关键路径或递归的机器学习网络的部署通常不能很好地利用 AI 加速器硬件。此类网络（如自动语音识别中使用的网络）必须以低延迟和确定性尾部延迟运行，以适应大规模实时应用。在本文中，我们介绍了一种推理引擎的覆盖架构，然后在 Speedster7t FPGA 上实现该架构。Speedster7t 是 Achronix Semi-conductor Corporation 生产的 AI 优化设备。我们展示了所考虑的网络类型的潜在高利用率。具体来说，我们描述了一种双时钟方法，该方法可实现 Speedster 设备中机器学习处理器块额定频率的 74.7% 的时钟频率。我们表明，该设备可以在一组标准的 AI 基准测试中实现 36.4 TOPS，并表明它可以在一系列场景中实现约 60% 的设备总体效率。然后，我们重点介绍了这种架构对于自动语音识别等低延迟实时应用的好处。
大脑-7T：7 Tesla MR体积的快速而完全容量的脑部分割
图10图灵测试的结果。（a）这三个子图显示了在调查过程中提出的三个比较（手动与小脑-7T，手动与IGT，IGT，IGT与小脑7T），因为在夫妻中介绍了分割掩码。IGT投票以蓝色，大脑-7T为橙色显示，而跳过的响应（s），这意味着参与者无法在两种分段之间进行选择，以灰色显示。条的高度表示跨主题的平均值（即进行了多少次选择，最大是3卷8区= 24）;每个标记X都是参与者。（b）结果是每个感兴趣面积的结果：早期视觉皮层（EVC），高级视觉区域（HVC），运动皮层（MCX），小脑（CER），Hippocampus（HIP），早期听觉皮层（EAC），脑干（EAC），脑干（BST）和BAGA（BGA）（BGA）
大脑-7T：7 Tesla MR体积的快速而完全容量的脑部分割
图10图灵测试的结果。（a）这三个子图显示了在调查过程中提出的三个比较（手动与小脑-7T，手动与IGT，IGT，IGT与小脑7T），因为在夫妻中介绍了分割掩码。IGT投票以蓝色，大脑-7T为橙色显示，而跳过的响应（s），这意味着参与者无法在两种分段之间进行选择，以灰色显示。条的高度表示跨主题的平均值（即进行了多少次选择，最大是3卷8区= 24）;每个标记X都是参与者。（b）结果是每个感兴趣面积的结果：早期视觉皮层（EVC），高级视觉区域（HVC），运动皮层（MCX），小脑（CER），Hippocampus（HIP），早期听觉皮层（EAC），脑干（EAC），脑干（BST）和BAGA（BGA）（BGA）
7T MRI MRI周围空间中MS患者的血管周空间，用于测量静脉
www.applied-statistics.de/lst.html）。13使用SPM12（http://wwwww.fil.ion.ucl.ucl.ac.ac.ac.ac.uk/spm/software/spm12）将均匀的DeNOCH，T2- TSE和易感性加权图像进行了核心，并使用了自由粉的掩蔽层用于米苏米布尔奶油粉。通过最近的邻居沿着18个环网的网络连接所得的3D数据集。使用MATLAB中的“ bwlabel”函数表征了各个对象，并提取主轴。网络被过滤，以排除4个大/小轴长度比为4的对象，以消除易感性的非船尾点状焦点。对于所有受试者，WM PVSS均由2个评估者手动标记在T2-TSE图像上（I.C.G.和A.A.-A。）在Osirix成像软件上，版本9.0.2（http：//www.osirix-viewer.com）。为每个标记的PV鉴定了一个单独的ROI。PVSS通过ROI的短轴在直径上标记（排除直径为0.5mm）。灰质和后窝PVS被排除在外，因为这些区域容易在7t时进行工件。评估了分子可靠性，比较了每个审阅者每个部分标记的总PVSS。血管和PVS口罩被覆盖，以量化PVSS和分段静脉相对于检测到的PVS的总数。在MS和HC患者的评估者之间平均PVSS和静脉PVS的总数。通过将检测到的静脉空间数量除以周围空间总数的静脉空间数量来计算每个受试者的百分比。非参数
在 7T 人类神经影像数据预测中对各种人工视觉模型进行大规模基准测试
机器视觉和认知神经成像技术的快速同步发展为（重新）评估人类视觉系统人工模型的现状提供了无与伦比的机会。在这里，我们对 85 种现代深度神经网络模型（例如 CLIP、BarlowTwins、Mask-RCNN）进行了大规模基准分析，以强大的统计能力表征架构和训练任务的差异如何影响对人类视觉系统 16 个不同区域的 fMRI 活动的预测。我们发现：第一，即使是鲜明的架构差异（例如 Transformers 和 MLP-mixer 中没有卷积）对大脑数据的紧急拟合也影响很小；第二，任务的差异有明显的影响——分类和自监督模型显示出相对更强的大脑预测能力；第三，特征重新加权可显着提高大脑预测能力，而不会过度拟合——产生模型到大脑的回归权重，这些权重在数千张新图像中对大脑反应的预测能力达到相同的水平。广义上，这项工作展示了现代深度神经网络模型的特征空间与人类视觉系统固有的表征结构之间出现的对应关系的概况。
映射研究类型C：Niemann-Pick中脑铁的7T定量易感性研究
来自墨尔本神经精神病学中心（P.R.，W.T.S.，A.H.M.，V.L.C.，D.V.，C.P.，M.W.），澳大利亚维多利亚州卡尔顿南部墨尔本大学和墨尔本健康系精神病学系；精神病学神经影像学实验室（P.R.，R.J.R.，A.E.L.，N.M.，M.E.S。），精神病学系（A.E.L.，M.E.S。）和放射学系（M.E.S.），马萨诸塞州波士顿的杨百翰和妇女医院和哈佛医学院；马萨诸塞州查尔斯敦市马萨诸塞州综合医院的形态计量分析中心（R.J.R.，N.M。）；解剖学和神经生物学系（R.J.R.），马萨诸塞州波士顿的波士顿大学医学院；墨尔本脑中心成像单元（B.M.），澳大利亚维多利亚州帕克维尔市墨尔本大学放射学系；精神病学系（A.E.L.，M.E.S。），马萨诸塞州马萨诸塞州医学院，马萨诸塞州波士顿；脑成像中心（G.A.D.，M.M.C。），道格拉斯研究中心，加拿大魁北克蒙特利尔；精神病学部（G.A.D.，M.M.C。）和生物医学工程（M.M.C.），麦吉尔大学，蒙特利尔，加拿大魁北克；放射学部（P.D.）和Neuropsychiatry（D.V.，M.W。），墨尔本皇家墨尔本医院，澳大利亚维多利亚州帕克维尔市；墨尔本痴呆
使用7T验尸MRI MRI
用于准备本文的#DATA是从衰老唐氏综合症（NIAD）数据库（niad.loni.usc.edu）和唐氏综合症（ADDS）数据库中的阿尔茨海默氏病（NIAD.LONI.USC.EDU）和阿尔茨海默氏病中获得的。因此，ABC-DS研究中的研究人员有助于ABC-DS和/或提供数据的设计和实施，但未参与本报告的分析或撰写。可以在以下网址找到ABC-DS调查人员的完整列表：
使用静音梯度线圈进行安静 T1 加权 7T 脑成像的图像质量和受试者体验
摘要 目的：磁共振成像 (MRI) 中的噪声会对患者产生负面影响。我们评估了以 20 kHz 切换的静音梯度线圈与 7 T 1 加权磁化制备的快速梯度回波 (MPRAGE) 序列的结合。方法：五名健康受试者（21-29 岁；三名女性）之前没有接受过 7-T MRI 检查，分别接受了两次安静 MPRAGE (Q-MPRAGE) 和常规 MPRAGE (C-MPRAGE) 序列。两名神经放射科医生对图像质量进行了定量和定性评估。所有受试者在每个序列之后立即以及整个检查（延迟）后（0-10 的量表）客观测量声级并主观评分。所有受试者还报告了舒适度、总体体验和再次接受该序列的意愿。结果：与 C-MPRAGE 相比，Q-MPRAGE 具有更高的信噪比 (10%；p = 0.012) 和更低的对比噪声比 (20%；p < 0.001)，并且图像质量良好。Q-MPRAGE 产生的噪音水平低 27 dB (76 对 103 dB)。受试者报告 Q-MPRAGE 的即时 (4.4 ± 1.4 对 6.4 ± 1.3；p = 0.007) 和延迟 (4.6 ± 1.4 对 6.3 ± 1.3；p = 0.005) 的噪音水平较低，而他们评定的舒适度 (7.4 ± 1.0 对 6.1 ± 1.7；p = 0.016) 和总体体验 (7.6 ± 1.0 对 6.0 ± 0.9；p = 0.005) 较高。再次接受该序列的意愿也更高，但并不显著（8.1 ± 1.0 对比 7.2 ± 1.3；p = 0.066）。结论：与 7 T 的 C-MPRAGE 相比，使用静音梯度线圈的 Q-MPRAGE 可将声级降低 27 dB，同时具有可接受至良好的图像质量以及更安静、更愉快的受试者体验。关键词：声学、健康志愿者、磁共振成像、神经成像、噪音
深度吸收冥想状态中大脑活动的意志控制的密集全脑7T MRI案例研究
jhanas是通过先进的冥想实现的深刻心态，为意识和工具的性质提供了宝贵的见解，以增强幸福感。然而，由于方法论上的困难和先进的冥想从业者的稀有性，其神经素学学仍然受到限制。我们进行了一项高度探索性的研究，以研究JHANAS的神经培训学在深入采样的熟练冥想案例研究中（在27个课程中收集了4个小时7T fMRI），后者进行了JHANA冥想并立即对经验的特定方面进行了评估。线性混合模型和相关性用于检查脑活动和JHANA现象学之间的关系。我们确定了与Jhana相关的特定皮质，皮层，脑干和小脑区域中脑活动的独特模式。此外，我们观察到了大脑活动与关注，JHANIC品质和叙事处理的现象学品质之间的相关性，与非统治状态相比，强调了Jhanas的独特性质。我们的研究提供了迄今为止最严格的证据，即JHANA实践解构了意识，为意识和对心理健康和福祉的重要意识提供了独特的见解。