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人脑器官中的功能神经网络
人脑器官是源自人多能干细胞的三维脑类组织，具有建模神经，精神病和发育障碍的有希望的潜力。虽然已经深入研究了人脑类器官的分子和细胞方面，但它们的功能特性（例如器官神经网络（ONNS））在很大程度上得到了研究。在这里，我们总结了人类脑器官中功能性ONN的理解，表征和应用方面的最新研究进展。我们首先讨论ONN的形成，并跟进包括微电极阵列（MEA）技术和钙成像在内的特征策略。此外，我们重点介绍了使用ONN的最新研究来研究RETT综合征和阿尔茨海默氏病等神经系统疾病。最后，我们提供了对在基础研究和翻译应用中使用ONN的未来挑战和机会的看法。
晚期肺癌的治疗时间
肺癌仍然是美国第二大确诊癌症（美国癌症协会，2024 年）。随着肿瘤学治疗方式的快速发展，肿瘤科护士导航员 (ONN) 必须及时了解这些方式、测试和指南，以便为患者提供循证护理协调和教育。患者了解各种测试背后的理由和期望，以及它们如何有助于决定最佳治疗方法，是 ONN 的重点（肿瘤护理协会，nd，2017 年）。接受全面检查的患者面临的障碍可能包括缺乏前往多个预约的交通工具、共同支付或测试费用的财务障碍、保险覆盖障碍、焦虑、缺乏支持或其他健康社会决定因素 (SDOH)。 ONN 可以评估并提供主动资源来解决障碍，消除临床检查的额外延误或障碍（肿瘤护理协会，nd，2017）。
具有纳米秒的原位训练能力的光学神经网络的电气更换光子记忆
抽象的光学神经网络（ONNS），可以使低潜伏期和无电磁干扰的高平行数据处理，已成为快速和节能处理和计算的可行参与者，以满足对哈希速率不断增长的需求。采用非易失性相变材料的光子记忆可以实现零静态功耗，低热横式谈话，大规模和高能量的光子神经网络。尽管如此，基于相位材料的光子记忆的开关速度和动态能量消耗使它们不适合原位训练。在这里，通过将一组相变薄膜与销钉二极管的微孔谐振器集成在一起，展示了双功能光子存储器，既可以启用5位存储和纳米秒挥发性调制。首次提出了与纳秒调制集成的电气变化材料驱动的光子记忆的概念，以允许在ONN中进行快速的原位训练和零静态功耗数据处理。ONNS具有由我们的光子存储器构建的光卷积内核在理论上构建的，当由MNIST手写数字数据库测试时，预测的准确性高于95％。这为构建具有高速原位训练能力的大规模非易失性ONN提供了可行的解决方案。
自由空间光学脉冲神经网络
神经形态工程已成为开发大脑启发式计算系统的一种有前途的途径。然而，传统的基于电子人工智能的处理器经常遇到与处理速度和散热相关的挑战。作为一种替代方案，已经提出了此类处理器的光学实现，利用光的固有信息处理能力。在光学神经形态工程领域探索的各种光学神经网络 (ONN) 中，脉冲神经网络 (SNN) 在模拟人脑的计算原理方面表现出显著的成功。光学 SNN 基于事件的脉冲特性提供了低功耗操作、速度、时间处理、模拟计算和硬件效率方面的功能，这些功能很难或不可能与其他 ONN 类型相匹配。在这项工作中，我们介绍了开创性的自由空间光学深度脉冲卷积神经网络 (OSCNN)，这是一种受人眼计算模型启发的新方法。我们的 OSCNN 利用自由空间光学来提高功率效率和处理速度，同时保持模式检测的高精度。具体而言，我们的模型在初始层采用 Gabor 滤波器进行有效特征提取，并利用使用现成光学元件设计的强度到延迟转换和同步器等光学元件。OSCNN 在基准数据集（包括 MNIST、ETH80 和 Caltech）上进行了严格测试，显示出具有竞争力的分类准确性。我们的比较分析表明，OSCNN 仅消耗 1.6 W 的功率，处理速度为 2.44 毫秒，明显优于 GPU 上的传统电子 CNN，后者通常消耗 150-300 W，处理速度为 1-5 毫秒，并且与其他自由空间 ONN 相媲美。我们的贡献包括解决光学神经网络实现中的几个关键挑战。为了确保组件对准的纳米级精度，我们提出了先进的微定位系统和主动反馈控制机制。为了提高信号完整性，我们采用了高质量的光学元件、纠错算法、自适应光学和抗噪声编码方案。通过设计高速光电转换器、定制集成电路和先进的封装技术，优化了光学和电子元件的集成。此外，我们还利用高效、紧凑的半导体激光二极管，并开发了新颖的冷却策略，以最大限度地减少功耗和占地面积。