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空间神经形态计算和传感
“神经形态”是指与生物神经网络的架构和 / 或动态非常相似的系统 [1, 2, 3]。典型的例子是模仿生物大脑架构的新型计算机芯片，或从昆虫和哺乳动物的视觉或嗅觉系统等中获取灵感以获取环境信息的传感器。这种方法并非没有野心，因为它有望使工程设备能够重现生物有机体的性能水平 — — 主要的直接优势是有效利用稀缺资源，从而降低功耗。如今，神经形态方法主要在两个层面进行研究 (i) 算法和 (ii) 硬件。在算法层面，它利用基于脉冲的处理和训练 [2] 来构建能够有效处理数据的新型机器学习管道。在硬件层面，神经形态方法被用于设计受生物神经系统启发的新型模拟和数字电路和计算机芯片。这导致了新型传感设备的出现，据信这些设备可以产生特别好的候选对象来模拟生物视觉，以及用于设计专用于有效实现刚刚介绍的基于脉冲的系统的计算机芯片。事实上，由于基于脉冲的通信的不连续性和脉冲神经元的时间动态性，在传统计算机硬件上模拟整个脉冲神经元网络的行为在计算上（因此在能源方面）非常低效。这在人工智能 (AI) 领域也有近亲，Geoffrey Hinton 最近在其中引入了“凡人计算”的概念[ 4 ]：一种不存在软件和硬件分离的计算形式。在“凡人计算”中，神经网络解决方案与它们的计算能力独特地联系在一起
评估早期患者和公众参与产品开发的好处，并与小型公司进行测试
1。Biddle Msy，Gibson A，Evans D.欧洲患者和公众参与的态度和方法：系统评价。健康社会护理社区。2021; 29（1）：18 -27。2。NIHR研究设计服务。患者和公众参与健康和护理研究：研究人员的手册。NIHR研究设计服务； 2014。 Boivin A，Richards T，Forsythe L等。 评估患者和公众参与研究。 bmj。 2018; 363：K5147。 4。 KOK M.指导文件：评估公众参与研究。 uwe bristol e -prints存储库； 2018。 5。 Greenhalgh T，Hinton L，Finlay T等。 用于支持患者和公众参与研究的框架：系统审查和共同设计飞行员。 健康期望。 2019; 22（4）：785 -801。 6。 Brett J，Staniszewska S，Mockford C等。 映射患者和公众参与对健康和社会护理研究的影响：系统评价。 健康期望。 2014; 17（5）：637 -650。 7。 Gibson A，Welsman J，Britten N.评估患者和公众参与健康研究：从理论模型到实用研讨会。 健康期望。 2017; 20（5）：826 -835。 8。 Popay J，Collins M，PIIAF研究小组。 公众参与影响评估框架指导。 兰开斯特大学，利物浦和埃克塞特大学； 2014。NIHR研究设计服务； 2014。Boivin A，Richards T，Forsythe L等。评估患者和公众参与研究。bmj。2018; 363：K5147。 4。 KOK M.指导文件：评估公众参与研究。 uwe bristol e -prints存储库； 2018。 5。 Greenhalgh T，Hinton L，Finlay T等。 用于支持患者和公众参与研究的框架：系统审查和共同设计飞行员。 健康期望。 2019; 22（4）：785 -801。 6。 Brett J，Staniszewska S，Mockford C等。 映射患者和公众参与对健康和社会护理研究的影响：系统评价。 健康期望。 2014; 17（5）：637 -650。 7。 Gibson A，Welsman J，Britten N.评估患者和公众参与健康研究：从理论模型到实用研讨会。 健康期望。 2017; 20（5）：826 -835。 8。 Popay J，Collins M，PIIAF研究小组。 公众参与影响评估框架指导。 兰开斯特大学，利物浦和埃克塞特大学； 2014。2018; 363：K5147。4。KOK M.指导文件：评估公众参与研究。uwe bristol e -prints存储库； 2018。5。Greenhalgh T，Hinton L，Finlay T等。用于支持患者和公众参与研究的框架：系统审查和共同设计飞行员。健康期望。2019; 22（4）：785 -801。6。Brett J，Staniszewska S，Mockford C等。 映射患者和公众参与对健康和社会护理研究的影响：系统评价。 健康期望。 2014; 17（5）：637 -650。 7。 Gibson A，Welsman J，Britten N.评估患者和公众参与健康研究：从理论模型到实用研讨会。 健康期望。 2017; 20（5）：826 -835。 8。 Popay J，Collins M，PIIAF研究小组。 公众参与影响评估框架指导。 兰开斯特大学，利物浦和埃克塞特大学； 2014。Brett J，Staniszewska S，Mockford C等。映射患者和公众参与对健康和社会护理研究的影响：系统评价。健康期望。2014; 17（5）：637 -650。7。Gibson A，Welsman J，Britten N.评估患者和公众参与健康研究：从理论模型到实用研讨会。健康期望。2017; 20（5）：826 -835。8。Popay J，Collins M，PIIAF研究小组。公众参与影响评估框架指导。兰开斯特大学，利物浦和埃克塞特大学； 2014。9。Staley K，Buckland SA，Hayes H，Tarpey M.“缺失链接”：了解上下文和机制如何影响公众参与研究的影响。健康期望。2012; 17：755 -764。10。Elliott E，Williams G.通过健康影响评估发展公共社会学。 社会健康疾病。 2008; 30：1101- 1116。 11。 Staley K.在公众参与研究中学习与影响之间的联系：评估和实践的影响？ 双重协会； 2017。 12。 Douglas CMW，Wilcox E，Burgess M，Lynd LD。 为什么孤儿药覆盖范围报销决定 - 使需求患者和公众参与。 卫生政策。 2015; 119（5）：588 -596。Elliott E，Williams G.通过健康影响评估发展公共社会学。社会健康疾病。2008; 30：1101- 1116。11。Staley K.在公众参与研究中学习与影响之间的联系：评估和实践的影响？双重协会； 2017。12。Douglas CMW，Wilcox E，Burgess M，Lynd LD。 为什么孤儿药覆盖范围报销决定 - 使需求患者和公众参与。 卫生政策。 2015; 119（5）：588 -596。Douglas CMW，Wilcox E，Burgess M，Lynd LD。为什么孤儿药覆盖范围报销决定 - 使需求患者和公众参与。卫生政策。2015; 119（5）：588 -596。
机器的补充信息...
材料。Fmoc-β-amino acids, including Fmoc- L -β-homoalanine, Fmoc- L -β-homoisoleucine, Fmoc- L -β-homoleucine, Fmoc- L -β-homophenylalanine, Fmoc-(1S,2S)-2-aminocyclopentane carboxylic acid, Nβ-Fmoc-Nω-Boc- L -β-homolysine, Fmoc-O-tert-butyl- L -β-homoserine, and Fmoc-α-amino acids, including Fmoc-glycine, Fmoc- L -alanine, Fmoc- L -isoleucine, Fmoc- L - leucine, Fmoc- L -phenylalanine, Fmoc-O-tert-butyl- L -serine, FMOC-L-β-双晶，FMOC-L-主要酸β-TERT-丁基酯，FMOC-L-谷氨酸γ-tert-叔丁基酯，Nα-FMOC-Nε-boc-l-赖氨酸是从Chem-impex International，Inc.（Wood Dale，Inc.，IL，USA，USA，USA）购买的。fmoc-l-脱毛氨酸是从热科学化学品购买的。FMOC-L-Norvaline购自Santa Cruz Biotechnology。hatu是从奥克伍德化学品获得的。Tentagel S RAM FMOC购自Advanced Chemtech（肯塔基州路易斯维尔）。Menadione，N，N-二异丙甲胺，Mueller Hinton肉汤和磷酸二氮的磷酸钠，是从Sigma-Aldrich（密苏里州圣路易斯）获得的。3-（n-甲磷脂）丙烷磺酸（MOPS）获自Fisher Scientific（宾夕法尼亚州匹兹堡）。2,3-双（2-甲氧基-4-硝基-5-磺苯基）-2H-四唑-5-羧基（XTT）购自从Invitrogen购买。Gibco Brand RPMI 1640粉末（含有苯酚红和L-谷氨酰胺，没有碳酸氢钠或HEPES）和Dulbecco的磷酸盐缓冲盐水（DPB，无钙或镁）是从Thermo Fisher Scientific（MA）获得的。使用Millipore过滤系统纯化水（18.2MΩ）。细胞滴度GLO 2.0分析套件来自Promega（WI）。
2024-2027 年农村卫生行动计划
艾伯塔省政府致力于改善艾伯塔省居民的医疗保健系统，以便他们能够获得尽可能最好的医疗保健，无论他们住在卡兹顿、海莱夫、欣顿、康索特，还是两者之间的其他农村社区。多年来，艾伯塔省城市中心及周边地区居民与居住在农村和偏远社区的居民之间的医疗保健差异一直是一个日益严重的问题。这些社区面临着独特的医疗保健挑战，需要创造性的解决方案，以创造更公平的医疗保健服务，让他们能够享受到他们想要和应得的医疗保健。作为卫生部长，我的任务是解决艾伯塔省农村地区的医疗保健问题，并寻找改善农村和偏远社区艾伯塔省居民整体医疗服务的方法。这就是我们重新调整医疗保健系统的原因，这样我们就可以找到改善所有艾伯塔省居民医疗保健的方法，并建立一个创新的系统，提供所需的医疗服务。重新调整医疗保健工作的一部分是建立一个专门的农村卫生部门，专注于改善艾伯塔省农村和偏远地区的医疗保健服务。 2024-2027 年农村卫生行动计划是一份路线图，我们将根据这份路线图开始取得切实和有针对性的进展，以改善我们伟大省份最偏远地区的医疗保健。该计划具有远见卓识，概述了关键优先事项和重点领域，不仅承认我们当前面临的挑战，还提供了阿尔伯塔省政府将采取的具体行动，以解决健康差距和促进公平的医疗保健，使阿尔伯塔人能够过上更幸福、更健康的生活。我们努力通过这项行动计划实现的成果包括：
物联网无线网络中人工智能的挑战
物联网 (IoT) 这一术语由 Kevin Ashton 在 [1] 中首次提出，是网络连接向物理设备（如执行器、传感器和移动设备）的扩展，这些设备能够相互交互和通信，并可进行远程控制或监控。物联网被誉为下一次工业革命的推动者，它将改变我们看待、交互和使用周围现有物理系统的方式。它已经对医疗保健、智能家居、制造业、商业、教育和日常生活的许多其他关键领域产生了重大影响。物联网市场正在经历惊人的增长，预计到 2025 年物联网行业将增长 10 倍 [2]。在可预见的未来，智慧城市将以各种形式出现，例如无人机 (UAV)、智能家居、电子健康设备以及日常生活中使用的情境感知增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 应用，底层通信网络必须不断发展以满足其需求。由于服务不断变化、网络流量空前增加以及由于各种物联网设备和服务的融合而导致的安全威胁形势日益复杂，通信网络还必须支持自主操作。所有这些挑战进一步增加了网络操作的复杂性。人工智能 (AI) 及其学科，即机器学习 (ML)，是实现自主和智能运行网络的主要推动力。自从 Hinton 等人的开创性工作以来。[3] 2006 年，随着深度神经网络快速训练方法的出现，人们对神经网络和其他 ML 方法在通信网络中的兴趣重新燃起 [4]。ML 在无线网络中的应用引起了极大的兴趣，并发表了大量研究文章。然而，这并不是人工智能第一次引起研究界的极大关注。在 70 年代和 80 年代，人们对 ML 产生了极大的热情，
人工智能：澄清误解，......
人工智能 (AI) 有着数十年的悠久传统。1956 年，麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这个名称，从此开启了这一研究领域的热潮，并一直延续至今 (McCarthy et al., 2006)。人工智能最初的重点是符号模型和推理，随后出现了第一波神经网络 (NN) 和专家系统 (ES) 的浪潮 (Rosenblatt, 1957; Newel and Simon, 1976; Crevier, 1993)。当明斯基和帕普特 (Minsky and Papert, 1969) 证明感知器在学习非线性可分函数（例如异或 (XOR)）时存在问题时，该领域遭受了严重挫折。这极大地影响了人工智能在随后几年的发展，尤其是在神经网络领域。然而，在 20 世纪 80 年代，神经网络通过反向传播算法的发明而卷土重来（Rumelhart 等人，1986 年）。后来在 20 世纪 90 年代，关于智能代理的研究引起了广泛的兴趣（Wooldridge 和 Jennings，1995 年），例如探索感知和行为的耦合效应（Wolpert 和 Kawato，1998 年；Emmert-Streib，2003 年）。最后，在 21 世纪初，大数据的出现，导致了神经网络以深度神经网络 (DNN) 的形式再次复兴（Hochreiter 和 Schmidhuber，1997 年；Hinton 等人，2006 年；O'Leary，2013 年；LeCun 等人，2015 年）。这些年来，人工智能在机器人、语音识别、面部识别、医疗保健和金融等许多领域取得了巨大成功（Bahrammirzaee，2010；Brooks，1991；Krizhevsky 等人，2012；Hochreiter 和 Schmidhuber，1997；Thrun，2002；Yu 等人，2018）。重要的是，这些问题并不都属于一个领域，例如计算机科学，而是涉及心理学、神经科学、经济学和医学等多个学科。鉴于人工智能应用的广泛性和所用方法的多样性，毫不奇怪，看似
统计力学、神经网络和人工智能...
分别来自统计力学和贝叶斯概率的方法对于思考某事是否发生的可能性来说是截然不同的。统计力学是理论物理学的一个领域，在神经网络中主要用作寓言；作为在一个领域创建的模型，并（非常有用地）应用于另一个领域。这几乎就像用物理学来讲故事。这些方法可以成功使用的想法是如此极端，以至于这些方法可以在神经网络和深度学习中找到新家几乎令人震惊。统计力学的概念是受限玻尔兹曼机 (RBM) 学习方法的核心。受限玻尔兹曼机使用的底层方法与随机梯度下降实现（例如反向传播）所使用的方法非常不同。这意味着 RBM 可以具有多层架构并学会区分更复杂的模式，从而克服我们之前讨论过的简单多层感知器 (MLP) 的局限性。统计力学处理的是只能通过其能量状态来区分的小单元的发生概率。相比之下，贝叶斯概率提供了一种截然不同的思考事情发生概率的方式。这两种面向概率的方法共同为高级机器学习方法奠定了基础。既然我们已经确定了统计力学和贝叶斯方法的重要性，我们将把注意力（针对本章和紧接着的章节）限制在统计力学及其与神经网络的基础关系上。稍后，当我们讨论更高级的主题时，我们将全面讨论统计力学和贝叶斯方法的融合。统计力学在神经网络中的作用首次为人所知是在 1982 年 John Hopfield 发表他的研究成果时 [1]。他的研究成果借鉴了 Little 及其同事在 1974 年 [2] 提出的观点。本章介绍了统计力学中的一些关键概念；足以理解一些经典论文的主题：Hopfield 的原创成果（介绍了后来被称为 Hopfield 网络的内容）以及由 Geoffery Hinton 及其同事开发的玻尔兹曼机的一些关键成果。
开始使用 AI
简介 “人工智能”（AI）一词由科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出。他将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。在接下来的几十年里，人们对人工智能的兴趣有高潮也有低谷。 2011年，由于深度学习技术的发展，人工智能再次复兴。 Andrew Ng、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun等研究人员也因此推动了算法的智能化。之前被认为不可能的人工智能应用突然变得可行。例如，超级计算机沃森（IBM）肯轻松击败了他的人类对手詹宁斯和布拉德·鲁特，这两位选手曾在电视智力竞赛节目《危险边缘！》中打破纪录，而谷歌则利用人工智能从我们的点击行为中学习，以区分狗和猫。此外，2016 年，谷歌开发的 AlphaGo 在围棋比赛中击败了世界冠军李世石，而我们当时认为围棋只有依靠人类的智慧（和直觉）才能达到高水平。在高等教育领域，人工智能正在全球范围内取得重大进展。高等教育机构在实施人工智能 1 时取得了可衡量的成果。因此，人们对人工智能的作用寄予厚望，例如在教师工作量、个性化学习、数字学习资源的有效性以及对学生表现的切实见解方面2。目前已建造了许多成功的原型。我们现在面临的挑战是扩大这些原型并将其集成到整个机构的系统中 3 。为此，我们必须重新审视当前的决策。我们利用人工智能获得的新数据、分析、技术和服务如果以传统的决策方式应用，将不会有效且可持续。在本次黑客马拉松期间，我们将探索人工智能在当代教育实践中的实际可能性。我们专注于教育中的认知任务的自动化，特别是教师和学生的作用和后果。
四个新颖的无结核分枝杆菌
作者分支机构：1个国际分枝杆菌学实验室，丹麦哥本哈根Statens Serum Institut； 2英国诺丁汉诺丁汉特伦特大学生物科学系； 3罗斯基尔德大学科学与环境系，丹麦4000 Roskilde； 4丹麦哥本哈根大学公共卫生系全球卫生科。*通信：Xenia Emilie Sinding Iversen，Xesi@ssi。DK关键字：burgundiense sp。nov。;分枝杆菌Holstebronense sp。nov。;分枝杆菌kokjensenii sp。nov。;分枝杆菌Wendilense sp。nov。;非结核分枝杆菌；新物种；分类学描述。†共享的最后作者身份：这些作者对工作也同样贡献。在线补充材料中提供了补充数字和两个补充表。006620©2025作者缩写：ALRT，近似似然比测试； AMR，抗菌素耐药性； ANI，平均核苷酸身份； AST，抗菌敏感性测试； BIC，贝叶斯信息标准； CD，蛋白质编码序列； CLSI，临床和实验室标准研究所； GGD，基因组到基因组距离； HPLC，高性能液相色谱； IRLM，分枝杆菌国际参考实验室；它的内部转录垫片； LJ，Löwenstein -Jensen； LPA，线探测测定； MALDI-TOF，基质辅助激光解吸电离时间； MB7H10，Middlebrook 7H10; MBT，MALDIBIOTYPER®； MGIT，分枝杆菌生长指示灯管； MHB，Mueller – Hinton汤； MIC，最少抑制浓度； MS，质谱； NCBI，国家生物技术信息中心； NTM，无结核分枝杆菌； ONT，牛津纳米孔技术； PGAP，原核基因组注释管道； PPS，病原体概率评分； SSI，Statens Serum Institut；结核病，结核病； TES，N-三三（羟甲基）甲基-2-氨基乙磺酸； WGS，全基因组测序； Zn，Ziehl – Neelsen。
带射频的卷积神经网络，带有射频旋转纳米驱动器
摘要卷积神经网络（Lecun and Bengio 1998脑理论与神经网络手册255-58； Lecun，Bengio和Hinton 2015 Nature 521 436-44）在现代信号处理和机器视觉中是最先进的，无处不在。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。 这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。 SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。 然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。 在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。 这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。 我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。 我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。 我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。对于每个人，我们解释了如何同时调整许多人工突触，从而利用了突触重量共享特定的卷积。我们通过使用自旋振荡器作为人工微波神经元来展示如何通过使用自旋振荡器在卷积层之间传输信息。最后，我们模拟了这些射频谐振器和自旋振荡器的网络，以求解MNIST手写数字数据集，并获得与软件卷积神经网络相当的结果。由于它可以与纳米设备的单一步骤完全平行运行卷积神经网络，因此本文提出的架构对于需要机器视觉的嵌入式应用程序（例如自主驾驶）很有希望。