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实现更快更好地转换人工神经网络...
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 通过离散二进制事件计算和传递信息。在新兴的神经形态硬件中，它被认为比人工神经网络 (ANN) 更具生物学合理性且更节能。然而，由于不连续和不可微分的特性，训练 SNN 是一项相对具有挑战性的任务。最近的工作通过将 ANN 转换为 SNN 在出色性能上取得了实质性进展。由于信息处理方面的差异，转换后的深度 SNN 通常遭受严重的性能损失和较大的时间延迟。在本文中，我们分析了性能损失的原因，并提出了一种新型双稳态脉冲神经网络 (BSNN)，解决了由相位超前和相位滞后引起的失活神经元 (SIN) 脉冲问题。此外，当基于 ResNet 结构的 ANN 转换时，由于快捷路径的快速传输，输出神经元的信息不完整。我们设计了同步神经元 (SN) 来帮助有效提高性能。实验结果表明，与以前的工作相比，所提出的方法仅需要 1/4-1/10 的时间步骤即可实现几乎无损的转换。我们在包括 CIFAR-10（95.16% top-1）、CIFAR-100（78.12% top-1）和 ImageNet（72.64% top-1）在内的具有挑战性的数据集上展示了 VGG16、ResNet20 和 ResNet34 的最先进的 ANN-SNN 转换。
2023陶尔米纳
陶米纳意识科学TSC-2023是第29届国际国际跨学科会议，涉及与意识相关的基本问题和尖端问题。意识科学（TSC）是最大，最长的跨学科会议，强调了意识研究的概念，经验，文化甚至艺术方法。自1994年以来每年举行一次，TSC会议在图森，亚利桑那州和世界各地的各个地点之间交替。TSC会议继续在意识研究中汇集各种观点，方向和方法。这些不仅包括科学和人文科学中的学术学科，还包括沉思和体验的传统，文化和艺术。TSC旨在整合观点和桥梁差距，赞赏建设性的争议，并追求真正的对话精神。会议的格式包括全体会议，深入的讲习班，并发演讲，海报会议和社交活动。TSC TAORMINA 2023将包括主题，例如意识的神经基础，体现认知，综合信息方法，自由能原理，脱节，幻觉，幻觉，梦想，意图，第一人称体验，第一人称体验，第一人称体验，麻醉，麻醉，动物认知，量子生物学，量子生物学，bobob-books-book-bobs- bock-bood-bobs-sass-ass-ass-ass-ass-ass-asas sist-bists sister- sister-bist sists cists reasist ro.感知，宗教研究，进化，语言，体现，时间意识，神经科学，现象学，并将详细概述意识科学和研究的现状。TSC Tucson，亚利桑那州计划于2024年4月22日至26日举行，并将庆祝第30届年度意识会议。
记忆形成中能量与动力的竞争
物理系统存储有关其如何制备的信息的能力（即记忆）现在被认为对各种无序材料的行为至关重要 [1] 。受到反复剪切循环的软球塞、周期性揉皱的纸张和振荡磁场中相互作用的自旋，都会形成它们如何被训练的记忆 [2 – 12] 。此类系统中的记忆取决于学习能量景观亚稳态之间路径的能力。它被比作一组双稳态元素（称为迟滞子）中的记忆，当外部场高于或低于临界值时，它们会在状态之间切换 [13 – 16] 。尽管进行了极大的简化，但独立迟滞子集合可以非常好地捕捉到复杂系统中记忆形成的一些特征 [1,15,17,18] 。但是，独立迟滞子无法捕捉到常见的其他特征 [15,19 – 21] 。例如，第一个循环结束时产生的配置保证与后续相同振幅循环后的配置相同。这是因为每个迟滞子都具有这种特性。相比之下，循环剪切填料可能需要许多循环才能训练，并且可以表现出多周期响应 [22]，其中响应的周期是驱动周期的整数倍，这在具有摩擦的系统中首次得到证明 [23]。最近的研究表明，将迟滞子作为独立双态对象的简单想法推广为
使用量子真空噪声的光子概率机器学习
概率机器学习利用可控的随机性来编码不确定性并启用统计建模。利用量子真空噪声的纯粹随机性，这是由于电磁磁场的流动，已经对高速和能量的随机光子元素表现出了希望。尽管如此，可以控制这些随机元素以编程可能的机器学习算法的光子计算硬件受到限制。在这里，我们实现了由可控的随机光子元件组成的光子概率计算机 - 光子概率神经元（PPN）。我们的PPN在带有真空级注入偏置的偏见的双态光学参数振荡器（OPO）中进行。然后，我们使用电子处理器（FPGA或GPU）进行了一个测量和反馈循环，以解决某些概率机器学习任务。我们展示了MNIST手写数字的概率推断和图像生成，它们是判别和生成模型的代表性示例。在两个实现中，量子真空噪声都用作随机种子来编码样品的分类不确定性或概率生成。此外，我们为通向全光概率计算平台的路径提出了一条路径，估计的采样速率约为1 Gbps，能源消耗约为5 FJ / MAC。我们的工作为可扩展，超快和能量良好的概率机器学习硬件铺平了道路。
KV Agrawal
抽象残留应力可有利地用于永久预紧弯曲微型机制，以修改其挠度和刚度。本文提出了一种新的前加载雪佛龙机构（PCM），用于扩大薄膜残留应力的预加载效果。为评估该结构的预加载性能，通过实验研究了由PCM预装的弯曲梁和弯曲线性阶段的挠度特征。所有机制均使用深层反应离子蚀刻和残留应力由湿热氧化提供。测量结果表明，当PCM集成时，固定固定氧化硅扣的固定型固定硅弯曲梁最多可提高5倍。这项研究中研究的弯曲线性阶段由平行的叶弹簧阶段组成，该弹簧阶段与PCM预装的两个固定引导的弯曲梁相连。取决于光束尺寸，可以将阶段的翻译刚度设置为特定值。我们设计了一个接近零的正刚度线性阶段，揭示了98％的测得的刚度降低，并且具有恒定负刚度区域的双态线性阶段。多亏了PCM提供的升级前移位移，操作中风（刚度保持恒定的驱动区域）相对较大（超过0.4毫米的行程，叶子弹簧长度为2.59 mm）。为设计机制而进行的分析和数值模型与实验数据非常吻合。结果表明，由于PCM施加的强大力，固定帧刚度对预加载性能具有显着影响。此外，提出的预加载概念，建模和尺寸方法可以应用于其他合规机理的设计，尺度和材料，从而在微电机械系统和制表中实现了应用。
大脑中的定向信息共享在感知双稳态过程中将感知与其后果区分开来
在寻找意识体验的神经基础时，感知及其认知后果通常会被混淆，因为在记录神经活动的同时，参与者会明确报告他们所经历的事情。在这里，我们提出了一种新颖的方法，使用基于卷积神经网络的眼动分析技术和基于信息论的神经动力学分析来将感知与报告区分开来。我们使用双稳态视觉刺激来实例化意识感知的两个众所周知的特性：整合和分化。在任何给定时刻，观察者要么将刺激视为一个整合的单一对象，要么视为两个明显不同的分化对象。使用脑电图，我们表明，当报告切换时，基于信息论的整合和分化测量与参与者对这些内容的感知体验密切相关。我们观察到在切换到整合感知之前，前电极与后电极（从前到后）之间的信息整合增加，并且在报告分化感知之前，前信号的信息分化更高。至关重要的是，信息整合与感知密切相关，甚至在无报告条件下也能观察到，因为感知转换仅从眼球运动推断出来。相反，神经分化与感知之间的联系仅在主动报告条件下观察到。因此，我们的结果表明，感知和报告需要不同数量的前后网络通信和前部信息分化：尽管从前到后的定向信息与感知内容的变化有关，无论报告如何，但前部信息分化在无报告条件下不存在，因此具有与感知本身没有直接联系的不同作用。
磁双稳态可提高振动冲击摩擦电能收集器的带宽
摘要：振动产生的机械能广泛存在于周围环境中。可以使用摩擦发电机有效地收集这些能量。然而，由于带宽有限，收集器的效率受到限制。为此，本文对变频能量收集器进行了全面的理论和实验研究，该收集器集成了基于振动冲击摩擦电的收集器和磁非线性，以增加工作带宽并提高传统摩擦电收集器的效率。带有尖端磁铁的悬臂梁与另一个极性相同的固定磁铁对齐，以产生非线性磁排斥力。通过利用尖端磁铁的下表面作为收集器的顶部电极，将摩擦电收集器集成到系统中，而将附有聚二甲基硅氧烷绝缘体的底部电极放置在下方。进行了数值模拟以检查磁体形成的势阱的影响。讨论了结构在不同激励水平、分离距离和表面电荷密度下的静态和动态行为。为了开发具有宽带宽的变频系统，通过改变两个磁体之间的距离来改变系统的固有频率，以减小或放大磁力，从而实现单稳态或双稳态振荡。当系统受到振动激励时，梁会振动，从而导致摩擦电层之间产生撞击。收集器电极之间的周期性接触-分离运动会产生交变电信号。我们的理论发现得到了实验验证。本研究的结果有可能为开发有效的能量收集器铺平道路，该收集器能够在广泛的激励频率范围内从环境振动中获取能量。与传统能量收集器相比，在阈值距离处发现频率带宽增加了 120%。非线性冲击驱动的摩擦电能量收集器可以有效拓宽工作频率带宽并增强收集的能量。
什么是生活：生命结构的信息模型
摘要：Schröedinger的问题“什么是生活？”对于科学界来说是一个真正的挑战，这仍然是一个开放的问题，因为尽管哲学，生物学，化学和物理学等各种科学分支的重要进展，但每个人都从其特定的角度评估了生活的生活，以解释生活的特征，因此并没有报道过一个连贯且结构良好的生活模型。在本文中，从信息的角度来看，从较早的Draganeacu的哲学概念开始，表明生命实际上是由物质和信息结构的。因此，它是根据生存结构的组成的基础分析的，不仅可以产生相当数量的碳基化合物，而且还可以在硅旁边使用，作为微/纳米结构应用的有用材料。Such specific properties refers to the high ability of carbon to associate/dissociate in chemical reactions regulated/facilitated by informational (Bit unit) YES/NO bistable mechanisms to form macro/small molecules with complementary properties, reactive info-functional pathways of transduction, relaying, amplification, integration, spreading, modulation, activation and positive/negative feedback reactions, like in the informational微电子/微系统电路。有人认为，在施罗丁分析中早些时候所调用的负拷贝是细胞和人类有机体信息辅助结构/组织的结果。通过分析细胞中的/间内通信机制，并与人体信息模型所描述的结果进行比较，可以推断出，生物体是基于三个主流流动回路确保生命功能的基础运行的：（1）与代谢相关的电路； （2）手术信息电路； （3）中央信息结构中信息逐渐整合的表观遗传信息回路 - DNA。It is founded on these bases the Informational Model of the Living Structures, and the Informational System of the Living Structures (ISLS), with similar functions on the entire living scale size, from unitary to multicellular living structures, composed by seven informational systems, namely [CASI (center of acquisition and storing of information), CDC (center of decision and command), IRSS (info-reactive sentient system), MIS (maintenance信息系统），GTS（遗传传输系统），IgG（信息基因生成器）和IC（信息连接）] ISLS，并被识别为它们每个的特定功能。生命结构像自我“极化”双极信息 - 信息 - 信息 - 通过备用代谢物相关的电路的方式，并对外部/内部信息刺激做出反应/反应/反应，从而调节其功能，返回外部反应信号（“态度”），以适应和生存。
Mario Caironi 工作地点
个人信息 姓名：Mario Caironi 工作地点：意大利米兰 IIT 纳米科学技术中心 电子邮件：mario.caironi@iit.it 电话：研究员唯一标识符：研究员 ID O-2745-2013 个人资料网页：https://www.iit.it/web/printed-and-molecular- electronics/our-staff-details/-/people/mario-caironi研究小组网页：https://www.iit.it/web/printed-and-molecular- electronics Autorizzo il trattamento dei miei dati individuali ai sensi del D.lgs。 196 del 30 giugno 2003 e smi 教育 2004 – 2007 博士，viva 日期：2007 年 5 月 5 日；学位授予日期：2007 年 10 月 18 日，以“优异成绩”获得意大利米兰理工大学电子与信息系 博士论文题目：《基于有机半导体的光电探测器和电双稳态存储设备》。 博士生导师：Marco Sampietro 教授 1997 – 2003 电子工程硕士，100/100 意大利米兰理工大学电子与信息系 1992 – 1997 高中文凭，60/60 “优异成绩”，L. Mascheroni”，贝加莫，意大利 博士后培训 2007 – 2010 博士后研究员，在英国剑桥大学卡文迪什实验室 FRS Henning Sirringhaus 教授的指导下 现任职位 2019 终身高级科学家，CNST@PoliMi，IIT，意大利米兰 前任职位 2017 – 2019 终身研究员，第二阶段，意大利米兰理工学院（IIT）纳米科学与技术中心@PoliMi 2014 – 2017 终身研究员，第一阶段，意大利米兰理工学院（IIT）纳米科学与技术中心@PoliMi 2010 – 2014 团队负责人，意大利米兰理工学院（IIT）纳米科学与技术中心@PoliMi 学术任职情况 2018 – 2020 博士课程“有机电子学：原理、设备和应用”的联合组织者和讲师 米兰理工大学信息技术博士学院 2014 – 2021 受邀讲师，“光伏物理学”课程研讨会，G. Lanzani 教授 米兰理工大学物理工程系，米兰 (IT) 2004 – 2010 受邀讲师，“电子设备和电路的聚合物材料”课程研讨会，物理工程教授，都灵理工大学，都灵 (IT) 2004 – 2007 在线教学助理，“电工技术 A”在线课程，A. Storti-Gajani 教授 米兰理工大学信息工程系，莱科 (IT) 2004 – 2006 实验室助理，“模拟电子学”和“电子学基础”课程，米兰理工大学电子工程教授，米兰 (IT) 2004 – 2006 导师，“Orcad PSpice 和微控制器”实践课程，F. Zappa 教授电子工程，米兰理工大学，米兰 (IT) 2003 – 2006 助教，“电子学基础”课程，C. Guazzoni 教授电子工程，米兰理工大学，米兰 (IT) 科学服务
电子产品
单元 1：放大器 16 小时 多级放大器：多级放大器的需求和使用、总增益、级联与共源共栅。RC 耦合放大器。达林顿放大器 - 电路、电流增益、Zi、Zo、优点。功率放大器：电压与功率放大器、功率放大器的需求、分类 A 类、C 类（仅提及）B 类：推挽放大器、工作、效率（推导）、交叉失真、谐波失真、互补对称（无变压器）。比较。调谐放大器：需要单调谐和双调谐、工作、频率响应曲线、优点和缺点、耦合说明。JFET - 类型 - p 沟道和 n 沟道、工作和 IV 特性 - n 沟道 JFET、参数及其关系、BJT 和 JFET 的比较。共源放大器、MOSFET：E&D、MOSFET – n 沟道和 p 沟道、构造、工作、符号、偏置、漏极和传输特性、CMOS 逻辑、CMOS 反相器 - 电路、工作和特性。单元 2：反馈放大器和振荡器 10 小时反馈：反馈类型正反馈和负反馈、框图、反馈对 Av、BW、Zi 和 Zo 的影响（仅适用于电压串联反馈放大器电路）。振荡器的需求；正反馈、储能电路 – 振荡、谐振频率。巴克豪森振荡准则、LC 调谐振荡器 - Colpitts 和 Hartley 振荡器、振荡频率（无推导）、最小增益、优点和缺点、RC 振荡器 - 相移和 Wein 桥振荡器（无推导）、频率和最小增益、晶体振荡器、压电效应、等效电路、串联和并联谐振电路、Q 因子。非正弦振荡器：非稳态多谐振荡器，工作波形，频率公式（仅提及），单稳态多谐振荡器，双稳态多谐振荡器（触发器概念）。 单元 3：集成电路 04 小时 IC555 框图和引脚图。 IC555 应用 - 非稳态（推导）和单稳态多谐振荡器，压控振荡器。 施密特触发器。 IC 稳压器：LM317，IC78XX，79XX 系列（框图） 单元 4：运算放大器（Op-Amp） - 理论与应用 11 小时 Op-Amp 框图，引脚图 IC741，规格，理想和实际运算放大器参数的特性 - 输入偏置电流，输入失调电压，输出失调电压，CMRR，斜率 SVRR，失调零，开环运算放大器限制，闭环运算放大器。负串联反馈放大器的框图，反相和非反相反馈电路，增益，R if ，R of 。虚拟接地，单位增益带宽积。应用：加法器 - 反相和非反相，减法器，比例变换器，缓冲器，积分器，微分器（理想和实用）。比较器，过零检测器，有源滤波器 - 巴特沃斯一阶低通、高通、带通、带阻、全通滤波器。二阶滤波器（仅提及）。自学：04 小时 IC 制造技术。推荐教科书 1、运算放大器和线性电路，Ramakanth Gayakwad PHI，第 5 版，2015 年。2. 应用电子学教科书，RS Sedha