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以人为启发的框架加速增强学习
强化学习（RL）对于数据科学决策至关重要，但源于样本效率低下，尤其是在具有昂贵的物理互动的现实情况下。本文引入了一个新型的人类启发框架，以提高RL算法样品效率。它通过最初将学习代理暴露于更简单的任务来实现这一目标，这些任务逐渐增加了复杂性，最终导致了主要任务。此方法不需要预训练，并且只需要学习更简单的任务才能进行一次迭代。所产生的知识可以促进各种转移学习方法，例如价值和政策转移，并增加计算复杂性。可以在不同的目标，环境和RL算法中应用，包括基于价值的，基于策略的，表格和深度RL方法。实验评估证明了该框架在提高样本效率方面的效率，尤其是在挑战主要任务中，通过简单的随机步行和更复杂的最佳控制问题证明了具有约束的最佳最佳控制问题。
带有设备学习的节能新皮层启发的系统
将计算工作负载从云转移到边缘设备可以显着证明推理和学习的总体延迟。相反，此范式偏移加剧了边缘设备上的资源约束。受神经过程启发的神经形态计算体系结构是边缘设备的自然基板。他们是共同存在的记忆，原位训练，能量效率，高记忆密度和计算能力，以较小的形式。由于这些特征，在最近的过去，混合CMOS/MEMRistor神经形态计算系统迅速扩散。但是，这些系统中的大多数具有有限的可塑性，靶向空间或时间输入流，并且未在大规模的异质任务上证明。设计可扩展的神经形态系统存在关键的知识差距，该系统可以支持边缘设备上的时空输入流的混合可塑性。
运输和处理李离子电池 - 灵感的能量
IATA锂电池指导文件。为2013年法规修订的锂金属和锂离子电池的运输。日期为2012年4月10日（或随后的修订）IATA危险货物法规第54版生效于2013年1月1日生效，两者均可从www.iata.org锂离子处理标签上获得：搜索互联网上的“锂离子处理标签”。可以在空白空间中购买lables，以识别内容为锂离子，并且要添加您的电话号码。您无法重新使用我们的李离子处理标签，因为当您向后运送产品时，必须使用您的电话号码。包装：如果您重复使用我们的运输盒，则您的责任是托运人，以确保盒子100％适合其持续旅程。注意：我们的盒子仅用于一次旅行。找到载体：
受磁学启发的量子力学模型...
为了在这个世界上生存和发展，人类一直努力了解自己是谁、是什么。这个持续的过程导致了某些规范、可接受的社会角色和行为模式的产生。性别概念就是这些规范之一，它是女性、男性、女孩和男孩的一组社会建构特征，在不同社会中各不相同，并会随着时间而变化[1-7]，在流行文化和文学中发挥着重要作用[8,9]。性别流动的概念挑战了社会规范[10-17]。从二元的角度来看，性别流动可以定义为在不同时间拥有不同的性别认同[18]。例如，在某一时刻，一个人可能认为自己是女性，而在另一时刻，他们可能认为自己是男性。然而，一个人也可能同时认为自己是男性和女性，或者都不认为自己是男性和女性。这种身份转变可能发生在不同的时间尺度上：一天几次、每周、每月或每年[19]。事实上，性别流动更为复杂。然而，尽管尝试利用复杂系统领域的方法来理解它，但其复杂程度尚未确定[20]。
看到的是：用于机械解释性的脑启发的模块化训练
摘要：我们引入了脑启发的模块化训练（BIMT），这是一种使神经网络起作用的方法更模块化和可解释。受到大脑的启发，BIMT将神经元嵌入几何空间中，并以与每个神经元连接长度成正比的成本增强损失函数。这是受到进化生物学中最低连接成本的想法的启发，但我们是首先将这一想法与培训神经网络结合起来的，具有梯度下降以供解释性。我们证明，BIMT发现了许多简单任务的有用的模块化神经网络，以符号公式，可解释的决策边界和分类特征以及算法数据集中的数学结构揭示了组成结构。在定性上，受BIMT训练的网络具有肉眼容易识别的模块，但经常训练的网络似乎更为复杂。定量，我们使用纽曼的方法来计算网络图的模块化； BIMT在我们所有的测试问题上都达到了最高的模块化。一个有前途且雄心勃勃的未来方向是应用提出的方法来了解视力，语言和科学的大型模型。
由人类双流启发的假肢手的半自治层次控制框架
摘要：假肢手的常规使用显着增强了amputees的日常生活，但它经常引入认知载荷并降低反应速度。为了解决这个问题，我们引入了一个可穿戴的半自治层次控制框架，该框架是为截肢者量身定制的。从人类的视觉处理流中汲取灵感，将完全自主的仿生控制器集成到假肢手部控制系统中，以折断认知负担，并以人类在循环（HIL）控制方法中进行补充。在腹流阶段，控制器整合了用户手眼协调和生物本能中的多模式信息，以分析用户的运动意图并操纵视图域中的原始开关。通过HIL控制策略实现了向背流阶段的过渡，将精确的力控制与假肢的传感器和用户的肌电图（EMG）信号相结合。实验结果证明了所提出的界面的有效性。我们的方法提出了一种更有效的机器人控制系统与人之间相互作用的方法。
脑启发计算 脑启发计算
背景：类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合，以构建智能信息系统，用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多，信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题，以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说，它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算（1 后面跟着 18 个零）的数学运算。相比之下，世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而，要实现这一壮举需要数百万倍的功率，即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看，能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力，但进展却正在放缓。有趣的是，我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的，我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务，例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低，只有20W。大脑能效高的原因主要有两点：一是信息交换和处理是事件驱动的；因此，尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次，神经元和突触位于同一个神经网络中，高度互联，每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理（由突触兴奋和神经元放电组成）和记忆（由突触权重和神经元阈值组成）在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型，以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标，其中，脉冲神经网络（SNN）是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而，在 SNN 中，神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应，例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比，其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，具有两个显著的关键优势：首先，CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用，包括设计、制造和鉴定，为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次，CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化，其中减小
植物启发的粘合剂和可注射的天然水凝胶
另一侧的组合可以增加其抗菌活性（Han等人2017; Shao等。2015）。SA和CMC组合的抗菌活性基于不同的参数，例如使用的量，矩阵中的其他成分，培养基的pH和孵育温度（Abdellatif Soliman等人2021; Han等。2017）。因此，在这项研究中，制备的水凝胶基质中抗菌活性的存在基本上归因于其内在组成。迄今为止，抗菌活性通常由琼脂盘扩散法确定（Han等人2017; Kamoun等。2015; Kumar等。2019）。尽管如此，由于组件相互作用及其
在线监测96深的微量滴定板中的呼吸活动中国仓鼠卵巢培养物的流线杀死曲线实验
1 Biohybrid＆Medical Textiles（Biotex），AME Applied Medical Engineering Institute，Helmholtz Institute，Rwth Aachen University，Forckenbeckstr。55，52074 Aachen，德国； boehm@ame.rwth-aachen.de（C.A.B. ）; Christine.neusser@rwth-aachen.de（C.D. ）; andreas.lubig@rwth-aachen.de（a.l. ）; fernandez@ame.rwth-aachen.de（A.F.-C。）2电子显微镜设施，Pauwelstr Aachen大学医院。 30，52074亚兴，德国； sruetten@ukaachen.de 3 Applied Mechanics，RWTH Aachen University，Mies-Van-der-der-Rohe-STR。 1，52074亚兴，德国； mahmoud.sesa@ifam.rwth-aachen.de（M.S. ）; stefanie.reese@ifam.rwth-aachen.de（s.r。） 4 Aachen-Maastricht生物基材料研究所，Maastricht University，Chemelot Campus，Urmonderbaan，Urmonderbaan 22，6167 Geleen，荷兰 *通信：jockenhoevel@ame@ame.rwth-aachen.de;电话。 ： +49-241804747855，52074 Aachen，德国； boehm@ame.rwth-aachen.de（C.A.B.）; Christine.neusser@rwth-aachen.de（C.D.）; andreas.lubig@rwth-aachen.de（a.l.）; fernandez@ame.rwth-aachen.de（A.F.-C。）2电子显微镜设施，Pauwelstr Aachen大学医院。30，52074亚兴，德国； sruetten@ukaachen.de 3 Applied Mechanics，RWTH Aachen University，Mies-Van-der-der-Rohe-STR。1，52074亚兴，德国； mahmoud.sesa@ifam.rwth-aachen.de（M.S.）; stefanie.reese@ifam.rwth-aachen.de（s.r。）4 Aachen-Maastricht生物基材料研究所，Maastricht University，Chemelot Campus，Urmonderbaan，Urmonderbaan 22，6167 Geleen，荷兰 *通信：jockenhoevel@ame@ame.rwth-aachen.de;电话。 ： +49-24180474784 Aachen-Maastricht生物基材料研究所，Maastricht University，Chemelot Campus，Urmonderbaan，Urmonderbaan 22，6167 Geleen，荷兰 *通信：jockenhoevel@ame@ame.rwth-aachen.de;电话。： +49-2418047478
生物启发的学习比反向发展更好吗？基准测试生物学习与Backprop
摘要 - Bio启发的学习最近一直在越来越受欢迎，因为反向传播（BP）在生物学上不合理。在文献中提出了许多算法，它们在生物学上比BP更合理。然而，除了克服BP的生物学不可使用之外，仍然缺乏使用生物启发算法的强大动机。在这项研究中，我们对BP与多种生物启发的算法进行了整体比较，以回答生物学习是否比BP的其他好处的问题。我们在不同的设计选择下测试生物叠加，例如仅访问部分培训数据，训练时期数量的资源约束，神经网络参数的稀疏以及在输入样本中添加噪声。通过这些实验，我们明显发现了生物算法比BP的两个关键优势。首先，当不提供整个培训数据集时，生物算法的表现要比BP好得多。当仅20％的培训数据集可用时，五个生物算法中的四个测试的均优于BP的精度高达5％。其次，即使有完整的数据集可用，生物叠加学的学会更快地学习，并在较小的训练时期融合到稳定的精度，而不是BP。Hebbian学习，特别是在仅5个时代学习，而BP则需要100个时代。 这些见解提出了利用生物学习的实际原因，而不仅仅是它们的生物学合理性，还指出了有趣的新方向，以实现生物学习的未来工作。Hebbian学习，特别是在仅5个时代学习，而BP则需要100个时代。这些见解提出了利用生物学习的实际原因，而不仅仅是它们的生物学合理性，还指出了有趣的新方向，以实现生物学习的未来工作。