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忆阻突触连接大脑和硅尖峰神经元
大脑功能依赖于脉冲神经元回路，其中突触在融合传输与记忆存储和处理方面发挥着关键作用。电子技术在模拟神经元和突触方面取得了重要进展，而将大脑和受大脑启发的设备连接起来的脑机接口概念也开始实现。我们报告了大脑和硅脉冲神经元之间的忆阻连接，这些连接模拟了真实突触的传输和可塑性。与金属薄膜氧化钛微电极配对的忆阻器将硅神经元连接到大鼠海马的神经元。忆阻可塑性解释了连接强度的调节，而传输则由通过薄膜氧化物的加权刺激介导，从而产生类似于兴奋性突触后电位的反应。反向大脑到硅的连接是通过微电极-忆阻器对建立的。在此基础上，我们展示了一个三神经元脑硅网络，其中忆阻突触经历由神经元放电率驱动的长期增强或抑制。
lizy Abraham
开发一项研究计划，该计划为传输系统运营商的系统服务开发，以支持在电力系统上集成可再生能源的系统。使用基于实验室的能量存储使用的共模拟方法，以与循环中称为Power Hardware的实时数字模拟合作模拟网格尺度存储
建筑信息手册 - 布莱斯电池
就像汽车中的巡航控制按钮一样，惯性服务是维持网格稳定性的一种方式。与大电池相关的高级电源逆变器可以模仿由化石燃料发电厂老化的机队提供的惯性服务。目前，该服务正在我们的南澳大利亚州的Hornsdale Power Reserve部署。
神经形态VLSI设计课程
30 多年来，神经形态 VLSI 设计一直是一个研究领域。它始于尝试构建可以模拟眼睛和耳蜗等各个大脑区域功能的硅芯片 [1]。随着摩尔定律达到物理极限，业界正在寻求通过探索更好的算法（如神经启发（神经形态））来提高硅电路效率。这包括英特尔进军神经形态芯片 Loihi [2] 的尝试。此前，IBM 推出了神经形态芯片 True North [3]。True North 是一种具有神经元和突触阵列的神经处理器。除了作为神经处理器之外，Loihi 芯片还可以像人脑一样动态学习。这些芯片不仅可用于模拟大脑的各个区域，还可用于构建专用的机器学习硬件 [4] 和构建神经假体。尽管途径众多，但很少有大学提供这样的课程。因此，我们决定在我们的大学开设这门课程。本课程包括教授低功耗设计、亚阈值模式电路、混合信号芯片、将多个芯片组合成一个系统以实现神经形态硬件、背景神经科学和计算模型。
量子计算机如何准确解决氢...
其他作者8,9使用了ELD可编程栅极阵列（FPGA）来效仿量子电路，以建模化学现象。虽然一个人在自然时间内无法对经典结构执行量子算法，但FPGA可用于模仿量子电路并了解其潜在的速度。目前存在许多用于求解方程线性系统的量子算法，其中最突出的是Harrow，Hassidim和Lloyd（HHL）。11线性系统在化学动力学，12个部分分化方程，13个在神经网络中的后传播至关重要，14和图理论分析。15 - 17因此，不能低估量子加速器对求解线性系统的重要性。此外，HHL提供的近似数值解决方案的准确性存在局限性。已有10,18个以前的效果是为了获得由化学动力学模型引起的量子线性系统的准确解决方案。19在uence中显示的一个因素是HHL的准确性是A的条件数（最大幅度特征值与矩阵的最小特征值之比）。此外，限制A的条件数量的预处理以前已知能够优化速度和准确性。18
