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使用有机电化学晶体管阵列和脉冲神经模拟进行神经形态信号分类
摘要 — 神经形态计算是一个令人兴奋且发展迅速的领域，旨在创建能够复制人类大脑复杂动态行为的计算系统。有机电化学晶体管 (OECT) 因其独特的生物电子特性而成为开发此类系统的有前途的工具。在本文中，我们提出了一种使用 OECT 阵列进行信号分类的新方法，该方法表现出类似于通过全局介质连接的神经元和突触的多功能生物电子功能。我们的方法利用 OECT 的固有设备可变性来创建具有可变神经元时间常数和突触强度的储存器网络。我们通过将表面肌电图 (sEMG) 信号分为三个手势类别来证明我们方法的有效性。OECT 阵列通过多个门馈送信号并测量对具有全局液体介质的一组 OECT 的响应来执行有效的信号采集。我们比较了在有和没有将输入投射到 OECT 上的情况下我们的方法的性能，并观察到分类准确率显著提高，从 40% 提高到 68%。我们还研究了不同的选择策略和使用的 OECT 数量对分类性能的影响。最后，我们开发了一种基于脉冲神经网络的模拟，该模拟模仿了 OECT 阵列，并发现基于 OECT 的分类与基于脉冲神经网络的方法相当。我们的工作为下一代低功耗、实时和智能生物医学传感系统铺平了道路。
在神经形态硬件上实施的新皮层的生物学现实计算原始素改善视觉变压器性能
恶意化）。此外，此SWTA图案的稀疏耦合也能够模拟TN芯片上的两态神经状态机，从而复制了对认知任务必不可少的工作记忆动力学。此外，将SWTA计算作为视觉变压器（VIT）中的预处理层的整合，增强了其在MNIST数字分类任务上的性能，证明了改进的概括性对以前看不见的数据进行了改进，并提出了类似于零量学习的机制。我们的方法提供了一个将大脑启发的计算转换为神经形态硬件的框架，并在英特尔的Loihi2和IBM的Northpole等平台上使用了潜在的应用。通过将生物物理精确的模型与神经形态硬件和高级机器学习技术集成，我们是将神经计算嵌入神经ai系统中的全面路线图。
1.2 nW 神经形态增强唤醒无线电
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战，而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电，它具有神经形态预处理系统，均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调，并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能，这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外，输入功率的尖峰频率响应表明，所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效，最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
神经形态硬件的在线测试
摘要 — 我们提出了一种用于支持脉冲神经网络的神经形态硬件的在线测试方法。测试旨在实时检测由于硬件级故障而导致的异常操作，以及筛选容易出现错误预测的异常值或角落输入。测试由两个片上分类器实现，它们基于使用脉冲计数提取的低维特征集预测网络是否会做出正确的预测。分类器系统能够评估决策的置信度，当置信度被判断为低时，重放操作有助于解决歧义。通过将测试方法完全嵌入到基于 FPGA 的定制神经形态硬件平台中，可以演示测试方法。它在后台运行，完全不干扰网络操作，同时为绝大多数推理提供零延迟测试决策。索引术语 — 神经形态计算、脉冲神经网络、测试、可靠性。
NimbleAI：面向神经形态感知处理 3D-...
Xabier Iturbe, Nassim Abderrahmane, Jaume Abella, Sergi Alcaide, Eric Beyne, Henri-Pierre Charles, Christelle Charpin, Lars Chittka, Ang ́elica D ́avila, Manil Dev Gomony, Arne Erdmann, Carles Estrada, Ander Fern ́andez, Anna Jos Fontanelli, Alejandro Heron, Hermione Grosu, Carles Hern´andez, Daniele Ielmini, Eric Isusquiza, David Jackson, Maha Kooli, Nicola Lepri, Bernabe ́e Linares-Barranco, Jean-Loup Lachese, Martxel Lasa, Eric Laurent, Menno Lindwer, Frank Linsenmaier, Mikel Luj´an, Karel Masaˇ´, Orlando, Jeanne Morten, Neca an-Philippe Noel, Arash Pourtaherian, Christoph Posch, Peter Priller, Zdenek Prikryl, Felix Resch, Oliver Rhodes, Todor Stefanov, Moritz Storring, Sander Stuijk, Michele Taliercio, Marcel van de Burgwal, Geert van der Plas, Elisa Vianello, and Pavel Zaykov
通过薄膜中的反应性扩散硅氧化的机理
癫痫是一种常见的慢性神经系统疾病，在全球范围内影响数百万的人[1]。癫痫的高死亡率高 - 直接和间接的后果，例如事故，溺水，受伤下降以及由于长期大脑损害而导致的突然未受到的死亡 - 不需要进行适当的管理以及对疾病降低其潜在风险的监测。尽管抗癫痫药的发展显着提高了该疾病的治疗质量，但仍有30％以上的患者仍与一种特定类型的癫痫症（称为药物抗药性 - 癫痫病（DRE））相比[1]。在没有DRE治疗疗法的情况下，手术治疗可能是降低患者癫痫发作频率的唯一可行处理。但是，考虑到DRE的复杂机制，通过手术实现了根治性的改进
神经科学中的神经形态计算
1. Atapattu, KV、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。斯里兰卡科伦坡地区雨季与登革热爆发关系研究。医学研究院和其他生命科学专题杂志。，1 (3)。2. Morton Cuthrell, K.、Tzenios, N. 和 Umber, J. (2022)。自身免疫性疾病的负担；综述。亚洲免疫学杂志，6 (3)，1-3。3. Sibanda, AM、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2023)。社区赋权作为促进健康的工具。4. OFFIONG, BE、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。非洲的医疗人才流失祸害：重点关注尼日利亚。5. Tzenios, N. (2023)。研究中的统计分析。6. JUSTUS, O.、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。监测是疾病预防和控制的基础。7. Fashanu, H.、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2022)。健康促进计划。剑桥开放参与。
多端忆阻器件实现神经形态硬件中可调突触可塑性：简要回顾
基于脉冲神经网络的神经形态计算有可能显著提高人工智能的在线学习能力和能源效率，特别是对于边缘计算。计算神经科学的最新进展证明了异突触可塑性对于网络活动调节和记忆的重要性。因此，在硬件中实现异突触可塑性是非常可取的，但重要的材料和工程挑战仍然存在，需要在神经形态设备方面取得突破。在这篇小型评论中，我们概述了具有可调突触可塑性的硅基多端忆阻设备的最新进展，从而实现了硬件中的异突触可塑性。讨论了这些设备与工业互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术的可扩展性和兼容性。
1.2 nW 神经形态增强唤醒无线电
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战，而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电，它具有神经形态预处理系统，均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调，并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能，这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外，输入功率的尖峰频率响应表明，所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效，最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
神经形态战略联盟 - Fraunhofer ITWM
神经形态系统市场仍然相对年轻，但市场规模增长迅速。最近的报告 1 估计，这个市场将在 2029 年增长到 8.22 亿美元。到 2034 年，市场规模预计将达到 84 亿美元。虽然在未来几年神经形态技术在 AI 芯片收入中的份额只占很小的一部分（<0.3%），但预计到 2035 年将增加到 18% 2,3 。除了芯片设计本身之外，更多领域将为 AI 芯片周围的价值链做出贡献（例如设计和集成工具、基于事件的传感器等）。因此，有必要在这个领域进行及时定位，以催化和协助系统性增长。STANCE 将促进成熟和多样化的神经形态生态系统的发展，为工业应用做好准备。