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2011-2012 年科学报告 - Ineris
— INERIS 开展坚决的应用研究活动，该活动依赖于强大的合作伙伴关系，这是其成功实现创新服务使命的重要杠杆。创新和技术飞跃对于应对气候和能源挑战至关重要。 9月14日至15日举行的环境会议制定的生态转型路线图强调需要通过开发新能源技术来应对这些挑战。它强调其他优先事项，预防环境健康风险、新出现的风险（纳米材料、内分泌干扰物、不受管制的水中污染物等）、空气质量、对抗环境不平等。 — 本科学报告中介绍的工作表明，在 INERIS 进行的研究是这些优先项目的核心。无论是锂电池、沼气、纳米技术、双酚A、内分泌干扰物还是毒理学和生态毒理学研究。关于风险，特别是关于新出现的风险，强调的要点之一是公共信息和必要的知识共享，这是这方面的一个重要因素。 — INERIS 多年来一直与社会意见传递者（即非政府组织和消费者协会）召开会议，讨论
0098P240100200090 - SM PNLD 2023
本馆藏符合第 10 号法令中规定的国家图书和教材计划的目标。 9,099/2017，基于一致的方法提供有助于改善公立学校英语教学的资源，从而提高教育质量。该作品构成了教学行动的支持材料，尊重教师的自主权，并为他们提供替代用途，以便他们能够选择和适应最适合其环境的内容：城市或农村。这些活动以英语教学作为一项社会活动为基础，始终处于动态之中，有效地融入学生和教师的生活中，而不仅限于在课堂上进行的形式化活动。符合《指导方针和基础法》(LDB) 或第 1 号法律的指导方针。 9,394/1996，该材料除其他外，有助于培养学生行使公民权；传播对公民的社会利益、权利和义务至关重要的价值观；尊重共同利益和民主秩序；加强家庭纽带、人类团结和宽容的纽带，这是社会生活的基础。它还符合《儿童和青少年法》(ECA) 第 53 条的规定。 8,069/1990，通过促进旨在使学徒全面发展并培养他们行使公民权和获得工作资格的活动。根据 2014-2024 年国家教育计划 (PNE)（第 13,005/2014 号法律）的规定，它通过旨在促进公民意识以及道德和伦理价值观的活动，促进人文、科学、文化和技术培训和尊重人权（国家人权计划 – PNDH-3，第 10 号法令） 7,037/2009）、多样性和社会环境可持续性。该集合遵循国家九年制基础教育课程指南（决议 CNE/CEB n. 7/2010）的规定，并遵循其基础和原则。在提供学习英语语言的活动的同时，它还确保学习者获得对学习者个人发展和社会生活至关重要的社会相关知识和文化元素（第5 o )。主题的选择遵循 CNE/CEB 决议中列出的伦理、政治和美学原则。 7/2010。通过这种方式，这项工作投资于寻求正义、团结、自由和自主以及尊重人的尊严的教育，并有助于消除偏见、成见和任何形式的歧视。 、《残疾人法》（第 13,146/2015 号法律）和《老年人法》（第 10,741/2003 号法律）。此外，该系列通过不同的文化和艺术表现形式提升审美敏感性，同时又不忽视巴西文化和多元化身份。
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
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