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qprof：受 gprof 启发的量子分析器
由于可以将分析的程序直接运行在目标硬件上，“指令集模拟器”可用于在隔离且完全受控的环境中运行要分析的程序。使用这种技术的分析器的优点是十分准确，并且可以收集各种各样的指标，但是它们会给分析的程序运行时增加相当大的开销。某些分析器（如 gprof [19]）使用的另一种技术是通过添加或修改代码的指令来检测代码，以收集有关其执行的数据。这类分析器可以收集的信息不如指令集模拟器方法那么详尽，但是它们给程序运行时执行增加的开销通常相对较低。最后，某些分析器使用静态分析来收集数据，甚至无需执行程序。对于传统计算机，由于当前传统处理器执行指令的方式非常复杂，这些分析器仅限于指令数及其变化等信息。
受中脑启发的稳健变化检测循环神经网络模型
我们提出了一种受生物启发的循环神经网络 (RNN)，它可以有效检测自然图像中的变化。该模型具有稀疏拓扑连接 (st-RNN)，与“中脑注意网络”的电路架构紧密相关。我们将 st-RNN 部署到一个具有挑战性的变化视盲任务中，该任务必须在一系列不连续的图像中检测变化。与传统 RNN 相比，st-RNN 的学习速度提高了 9 倍，并且以减少 15 倍的连接实现了最佳性能。低维动力学分析揭示了假定的电路机制，包括全局抑制 (GI) 基序对成功变化检测的关键作用。该模型再现了关键的实验现象，包括中脑神经元对动态刺激的敏感性、刺激竞争的神经特征以及中脑微刺激的标志性行为效应。最后，该模型在变化盲视实验中准确预测了人类注视点，超越了最先进的基于显着性的方法。st-RNN 提供了一种新颖的深度学习模型，用于将变化检测背后的神经计算与心理物理机制联系起来。
通过受贻贝启发的原型实现高效的湿粘附...
线是由贻贝足分泌的液态贻贝足蛋白 (Mfps) 产生的。这些 Mfps 由腺体通过注塑反应组装和制造。[3] 贻贝的足压在表面形成真空室，从而推动流体 Mfps 的输送。据信，局限于斑块中的 Mfps，例如 Mfp-2、Mfp-3、Mfp-4 和 Mfp-5，在暴露于盐水时会形成凝聚层。所有 Mfps 都含有翻译后氨基酸 DOPA，而 mfp-5 含有最大浓度的 DOPA 残基（30 mol%）并导致强粘附。 [4] 据报道，MFP 的凝聚以多种方式发生，例如由静电相互作用驱动的复杂凝聚，如 MFP-131 和 MFP-151 的聚离子中所揭示的那样，[5] 以及由静电和/或疏水力驱动的自凝聚，如 MFP-3S 中所揭示的那样。[6]
文章 可解释的人工智能：神经启发的决策堆栈框架
两架波音 737-Max 商用客机最近坠毁，引发了人们对嵌入式计算系统 (MCAS) 的重要质疑，该系统的安装是为了让新的 737 机型在人类飞行员眼中更像旧机型 [ 1 ]。提出的关键问题之一是，人类飞行员并不知道该系统的存在，而且该系统的“智能”容易出现单点故障（迎角传感器）[ 1 ]。人工智能 (AI) 将在这种系统中发挥越来越重要的作用，尤其是当自主机器在太空或深海等遥远而恶劣的环境中运行时 [ 2 ]。在这种恶劣的环境下，当发生故障时，准确评估问题所在至关重要，这样设计人员才能从故障中吸取教训。同时，当此类系统做出基于证据的决策时，解释为什么以及如何做出某个决策至关重要。欧盟法律要求对此类解释进行解释，这是 2016 年颁布的“解释权”的一部分，主要是在对公民产生不利影响的决策背景下。现代人工智能系统利用嘈杂且通常不确定的数据来代表人类做出决策。当这些系统发挥作用时，它们具有很大的实用性，可用于自动驾驶汽车和在恶劣环境中运行的自主机器人等。除了实用性之外，这些系统还可以采用自学模式，使它们在国际象棋和围棋等游戏中超越人类的能力 [ 3 – 5 ]。然而，与人类智能一样，人工智能有时也未能实现目标。一个众所周知的失败案例是特斯拉 Model S，由于人工智能对白色卡车的特征提取和智能理解不准确，导致汽车在“自动驾驶模式”下发生致命车祸 [6]。人工智能的失败并不令人惊讶。智能是基于不确定性做出决策的行为。这一事实将人工智能与基于流程图设计的非智能决策系统区分开来，就像大多数计算机程序一样 [7]。对于人类来说，在童年和成年时期，许多类型的学习都需要这样的失败。大多数机器学习 (ML) 人工智能算法还依赖于“训练阶段”，在此阶段，工件在人类标记的数据集上进行指导，并从失败中学习，然后才被允许在非标记数据上“野外”运行 [8]。
神经启发式超维分类，实现高效、稳健的生物信号处理
摘要 生物信号由多个收集时间序列信息的传感器组成。由于时间序列包含时间依赖性，现有的机器学习算法很难处理它们。超维计算（HDC）作为一种受大脑启发的轻量级时间序列分类范例被引入。然而，现有的 HDC 算法存在以下缺点：（1）线性超维表示导致分类准确率低，（2）由于操作昂贵且不利于硬件而缺乏实时学习支持，以及（3）无法从部分标记数据建立强大的模型。在本文中，我们提出了 TempHD，一种用于高效和准确生物信号分类的新型超维计算方法。我们首先开发一种新型非线性超维编码，将数据点映射到高维空间。与使用昂贵数学进行编码的现有 HDC 解决方案不同，TempHD 在将数据映射到高维空间之前保留了原始空间中数据的时空信息。为了获得最具信息量的表示，我们的编码方法考虑了空间传感器和时间采样数据之间的非线性相互作用。我们的评估表明，TempHD 提供了更高的分类准确度、显著更高的计算效率，更重要的是，它能够从部分标记的数据中学习。我们评估了 TempHD 对用于脑机接口的嘈杂 EEG 数据的有效性。我们的结果表明，与最先进的 HDC 算法相比，TempHD 的分类准确度平均提高了 2.3%，训练和测试时间分别提高了 7.7 倍和 21.8 倍。
Erythro–Magneto–HA–Virosome：一种用于肺部主动靶向药物的仿生药物输送系统
摘要：在过去的几十年中，由于药物在治疗物质的生物利用度、吸收率和药代动力学中起着至关重要的作用，寻找更有效、更具选择性的给药途径引起了人们的极大关注。肺部给药已成为医疗保健研究领域科学和生物医学研究的一个有吸引力的目标，因为肺部由于其高渗透性和大的吸收表面积以及良好的血液供应，能够吸收药物进行局部沉积或全身给药。然而，肺部药物输送相对复杂，需要采取一些策略来减轻机械、化学和免疫屏障的影响。在此，工程红细胞，即红细胞-磁-血凝素 (HA)-病毒体 (EMHV)，被用作一种有效向肺部输送药物的新策略。 EMHV 生物基载体利用磁性纳米粒子的物理特性，在外部磁场的作用下，静脉注射后实现有效靶向。此外，EMHV 膜上存在血凝素融合蛋白，使 DDS 能够锚定并与目标组织融合，并局部释放治疗化合物。我们对 EMHV 的生物力学和生物物理特性（例如膜的坚固性和可变形性以及高磁化率）及其体内生物分布的研究结果突出表明，这种生物启发式 DDS 是一种有前途的药物控制和肺部靶向输送平台，并且是满足未满足的临床需求的吸入疗法的宝贵替代方案。
受约束组合优化问题的量子启发张量网络算法
组合优化在理论研究和实际应用中都具有普遍意义。快速发展的量子算法为解决组合优化问题提供了不同的视角。在本文中，我们提出了一种基于量子启发的张量网络算法，用于解决一般的局部约束组合优化问题。我们的算法为感兴趣的问题构建了一个汉密尔顿量，有效地将其映射到量子问题，然后将约束直接编码到张量网络状态中，并通过将系统演化到汉密尔顿量的基态来求解最优解。我们用露天采矿问题演示了我们的算法，结果得出了二次渐近时间复杂度。我们的数值结果表明了这种构造的有效性以及在一般组合优化问题的进一步研究中的潜在应用。
社论：工业信息学中受认知大脑启发的网络物理系统
人工智能 (AI)、认知计算、机器学习和脑启发计算是信息物理系统 (CPS) 中最热门的研究重点。脑启发计算可以更快、更有效地检测 CPS 中的威胁。这导致了脑启发计算算法的发展，包括自然启发算法、遗传算法、群体算法和模式识别算法，用于解决困难的计算问题和 CPS 研究挑战。认知信息物理系统 (CCPS) 正在经历快速转型，成为一种跨学科技术，它融合了物理组件和计算设备以实现基于 AI 的解决方案。CCPS 正在将机器学习/AI 与脑启发计算相结合，以实现智能系统。这个时代正在见证数字技术的快速转型，具有脑启发计算解决方案的 AI 将在工业信息学中发挥至关重要的作用。CCPS 与脑启发计算在工业 4.0 工业革命中的应用使智能工厂成为工业革命的一部分。其他应用，如智能家居设备、医疗系统、自动驾驶系统、连接设备中的机器人系统、数据分析、云计算和人工智能，使该过程进一步自动化。这些支持技术具有提供互操作性、信息透明度、技术援助和分散决策的全部功能。第五次工业革命有望将人类和机器配对，进一步利用人类的智力和创造力，通过将工作流与智能系统相结合来提高流程效率。在工业 5.0 中，机器人不仅将是可编程的机器，而且在某些情况下还将转变为理想的人类伴侣。随着脑启发计算和人工智能的最新发展，现在可以创建更现实和脑智能级别的算法。本社论的目的是探索支持 CPS 技术及其最新方法的研究成果，介绍最新进展，从而展示脑启发计算在 CCPS 中的潜力。在本期特刊中，发表的论文展示了脑启发学习和计算的全面概述/方法论方法，重点关注 CCPS 感兴趣的应用。
植物细胞能量稳态调节机制及其对微电网模型的启发潜力
摘要：本文概述了响应环境波动而灵活调节植物细胞能量状态所需的系统的主要特征。植物细胞具有多种来源（叶绿体和线粒体）来产生能量，这些能量被消耗以驱动许多过程，以及根据条件以高优先级为过程充分提供能量的机制。这种能量供应系统与监测环境状态和细胞内部的传感器紧密相连。此外，植物具有在细胞水平和更高水平上有效储存和运输能量的能力。此外，这些系统可以根据环境变化精细地调整植物细胞中能量稳态的各种机制，并确保植物在恶劣的环境条件下生存。电力系统也容易受到环境变化的影响；此外，它们需要越来越强地抵御极端自然事件的威胁，例如气候变化、停电和/或外部蓄意攻击。从这一考虑出发，确定了植物细胞和电网中与能量相关的过程之间的相似性，并描述了调节植物细胞能量稳态的机制可能启发定义灵活和有弹性的电网（特别是微电网）的新模型。本综述的主要贡献是详细调查能量调节机制作为参考，并帮助读者找到有用的信息，以帮助他们在这个研究领域开展工作。
受到 Shri 的生活和工作的启发。CVJacob，Synthite 工业集团创始人 CVJ 代谢工程和合成生物学中心 (CM
设施：PCR 装置-自动热循环仪（Applied biosystems）凝胶文档系统（Biorad）、HPLC – 制备和分析（Shimadzu）、二氧化碳培养箱、蛋白质凝胶电泳系统（Amersham Pharmacia）、色谱柱（Amersham Pharmacia）、冷冻离心机（Heraeus）、分光光度计（Shimadzu 2）、14 升发酵罐 - 全自动（Scigenics）、迷你发酵罐（Eyela Inc. Japan）、伽马计数器（ECI）、相差显微镜（Nikon，日本）、倒置相差显微镜（Olympus CK 40）、冻干机（Yamata Neocool，日本）、电子天平（Mettler）、实时 PCR 应用生物系统）、纳米分光光度计、低温恒温器、-80˚C 深度冷冻机（Thermo、Panasonic、 Eppendorf)、脉冲场凝胶电泳 (PFGE)-Bio-Rad、II 级生物安全柜、步入式冷藏室、多模式平板读数器、荧光细胞分选器- FAC、带照相机附件和其他配件的倒置显微镜、荧光显微镜、植物组织培养设施、动物细胞培养设施、斑马鱼设施、秀丽隐杆线虫设施、小动物设施。