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高维计算——“诅咒”的好处......
Pentti Kanerva。2009 年。超维计算：使用高维随机向量进行分布式表示的计算简介。认知计算 1、2 (2009)，139–159。https://doi.org/10.1007/s12559-009-9009-8
肿瘤免疫微环境的患者来源的肿瘤外植体模型揭示了明显且可再现的免疫疗法反应
Patient-derived tumor explant Models of tumor immune Microenvironment Reveal Distinct and Reproducible Immunotherapy Responses Rita Turpin * 1.2, Karita Peltonen 3.4,5 *, Jenna H. Coast 2, Ruixian Juo 1, Anita N. Kumari 3,4 1, Moon Hee Lee 3,4, Minna Mutka 6, Panu E. Kovanen 6, Laura Niinikoski 7，Tuomo Meretoja 7，Johanna Mattson 8，PetrusJärvinen9，Kanerva Lahdensuo 9，RiikkaJärvinen9，Sara Tornberg 9，Tuomas Mirtti 10，PiaBostrti 10，PiaBoström11，Ilkka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskka Koskkivuo 12。 Pouwels 1，MaijaHollmén2 **，Satu Mustjoki 3,4,5 **，JuhaKlefström1,14,15,16** 1癌细胞巡回赛实验室，转化癌症医学，医学院，赫尔辛基大学医学院。
超维计算的理论视角（扩展摘要）
超维 (HD) 计算是计算机体系结构和理论神经科学交叉领域的一个新兴领域 [Kanerva, 2009]。它基于这样的观察：大脑能够使用以下电路执行复杂任务：(1) 功耗低、(2) 精度要求低、(3) 对数据损坏具有高度鲁棒性。HD 计算旨在将类似的设计原则延续到新一代数字设备中，这些设备具有很高的能效、容错能力，非常适合自然信息处理 [Rahimi et al. , 2018]。最近关于神经网络的大量研究也从大脑中汲取了灵感，但这些方法的现代实例已经偏离了上述要求。这些网络的成功取决于神经上不合理的选择，最明显的是显著的深度和通过反向传播进行的训练。此外，从实际角度来看，训练这些模型通常需要高精度和大量的能量。虽然大量文献试图通过神经网络改善这些问题，但这些努力大多是为了解决特定的性能限制。相比之下，上述属性
生物样本收集以推进研究和治疗：通过欧洲研究和欧洲欧洲联盟陈述
Drarell Green 1 , Roelof van Ewijk 2 , Elisa Cup 12, Lucia Cottone 13, 22:23 , Anne Gives-Mascard 24 , Stefanie Hecker-Noting 8 , Edita Kabickova 25 , Leo Kager 26,27 , Cannerva 28 , Laurence 32 , Cyril Bervat 33 , Antonin Market 18 , Marriage-Berard Merks 2.36 , Benjamin Ory 37，Pantziarca 15.39.40，Sophie Piperno-Neuman 33，Anna Raciborska 42：44，Acmal Safwat 45，Katia Scotlandi 46，Eric LSys 50，Marie-Doin 51，Miss 52，Claudia Valverde 53，Michiel A.J. van of san 54，关闭ẅ艺术1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100 100 10 10 10 10 10 10 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 121 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200，clausẅArtẅArt5，56，56，56，56，56，56，56，56，56，56.60 <Sys 50，Marie-Doin 51，Miss 52，Claudia Valverde 53，Michiel A.J.van of san 54，关闭ẅ艺术1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100 100 10 10 10 10 10 10 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 121 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200，clausẅArtẅArt5，56，56，56，56，56，56，56，56，56，56.60 <
向量符号架构作为新兴硬件的计算框架
稿件收到日期为 2022 年 4 月 11 日；修订日期为 2022 年 6 月 30 日；接受日期为 2022 年 9 月 2 日。当前版本日期为 2022 年 10 月 17 日。Denis Kleyko 的工作部分得到了欧盟“地平线 2020”研究与创新计划（根据玛丽居里资助协议 839179）的支持，部分得到了美国国防高级研究计划局 (DARPA) VIP（超高清项目）和 AIE（HyDDENN 项目）计划的支持，部分得到了空军科学研究办公室 (AFOSR)（资助编号为 FA9550-19-1-0241）的支持，部分得到了英特尔 THWAI 计划的支持。 Pentti Kanerva 的工作部分由 DARPA 的 VIP（超高清项目）和 AIE（HyDDENN 项目）计划资助，部分由 AFOSR（拨款 FA9550-19-1-0241）资助。Bruno A. Olshausen 的工作部分由 DARPA 的 VIP（超高清项目）和 AIE（HyDDENN 项目）计划资助，部分由 AFOSR（拨款 FA9550-19-1-0241）资助，部分由英特尔的 THWAI 计划资助。Jan M. Rabaey 的工作部分由 DARPA 的 VIP（超高清项目）和 AIE（HyDDENN 项目）计划资助。 Dmitri A. Rachkovskij 的工作部分由乌克兰国家科学院资助，资助编号为 0120U000122、0121U000016、0122U002151 和 0117U002286；部分由乌克兰教育和科学部资助，资助编号为 0121U000228 和 0122U000818；部分由瑞典战略研究基金会 (SSF) 资助，资助编号为 UKR22-0024。Friedrich T. Sommer 的工作部分由英特尔的 THWAI 计划资助，部分由 NIH 资助，资助编号为 R01-EB026955，部分由 NSF 资助，资助编号为 IIS-1718991。 （通讯作者：Denis Kleyko。）Denis Kleyko 就职于美国加州大学伯克利分校红木理论神经科学中心，加利福尼亚州伯克利市 94720，同时还就职于瑞典研究机构智能系统实验室，瑞典希斯塔 16440（电子邮箱：denis.kleyko@ri.se）。