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大型内核神经网络上的数字建模
摘要。最近使用的深神经网络（DNN）是通过计算单元（例如CPU和GPU）物理部署的。这样的设计可能会导致重大的计算负担，显着的延迟和密集的功耗，这是物联网（IoT），边缘计算和无人机的使用等应用的关键限制。光学计算单元（例如，超材料）的最新进展揭示了无势能和光速神经网络。但是，超材料神经网络（MNN）的数字设计从根本上受到其物理局限性的限制，例如精确，噪声和制造过程中的带宽。此外，未通过标准的3×3卷积内核完全探索MNN的独特优势（例如，光速计算）。在本文中，我们提出了一种新型的大核超材料神经网络（LMNN），该神经网络（LMNN）最大程度地利用了最先进的ART（SOTA）MNN的数字能力（SOTA）MNN，并通过模型重新参数和网络压缩，同时也考虑了光学限制。新的数字学习方案可以在建模元元素的物理限制时最大化MNN的学习能力。使用拟议的LMNN，可以将卷积前端的计算成本用于制造的光学硬件。两个公开可用数据集的实验结果表明，优化的混合设计提高了分类准确性，同时降低了计算潜伏期。提出的LMNN的发展是朝着无能和光速AI的最终目标迈出的有前途的一步。
一个新颖的自主学习框架来增强SEMG ...
在过去的几十年中，使用表面肌电图（SEMG）的手势识别（SEMG）一直是人类计算机相互作用中最有效的运动分析技术之一。尤其是，多通道SEMG Teches在手势识别方面取得了稳定的性能。，始终，收集和标记大数据的一般解决方案可以手动导致耗时的实现。因此，需要一种新颖的学习方法来促进有效的数据收集和预处理。在本文中，提出了一个新颖的自主学习框架，以整合深度视觉和EMG信号的好处，该框架使用深度信息自动标记收集的EMG数据类别。然后，它利用多层神经网络（MNN）分类器仅使用SEMG实现对手势的实时识别。使用Myo Armband和HTC Vive Pro识别了十个手势，在增强现实应用中证明了整个框架。结果显示出突出
薄膜合成，结构分析和新型三元过渡金属氮化金属MNCON2
最近的高通量计算搜索预测了许多新型的三元氮化物化合物为在未倍增的相位空间中提供了新的材料发现机会。然而，几乎没有任何预测和/或合成仅将过渡金属纳入新的三元氮化物中。在这里，我们报告了MNCON 2的合成，结构和性能，MNCON 2是一种仅包含过渡金属和N的新三元氮化物材料。我们发现，Crystalline MNCON 2可以在其竞争性的二进制物中稳定，并且在该系统的趋势中可以通过在狭窄的范围内控制该系统的趋势，以使其成为不型生长的趋势。我们发现，单相MNCON 2在阳离子隔离的岩石晶体结构中形成。X射线光电子光谱分析表明，MNCON 2通过各种氧化物和氢氧化物与表面上钴结合的氧气敏感。X射线吸收光谱用于验证Mn 3 +和Co 3 +阳离子是否存在于八面体的协调环境中，这与CON和MNN二元组的组合不同，并且与基于岩石基的晶体结构预测一致。磁性测量表明，MNCON 2在10 K以下具有倾斜的抗磁磁基态。我们提取θ= -49的Weiss温度。7 K，突出显示了MNCON 2中的抗磁相关性。