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具有神经振荡和尖峰相信息的深尖峰神经网络
深度尖峰神经网络（DSNN）是一个有希望的人为智能的构成模型。它通过层次结构从DNN和SNN中受益，分别提供多个级别的抽象和事件驱动的综合方式，分别提供超低功率的神经形态实现。然而，如何有效地训练DSNN仍然是一个空旷的问题，因为不可差的尖峰函数可以防止直接应用于DSNN的传统后反向传播（BP）学习算法。在这里，受到生物神经网络的发现的启发，我们通过向DSNN引入神经振荡和尖峰信息来解决上述问题。特别是，我们提出了振荡后电势（OS-PSP）和相锁的活动函数，并进一步提出了新的尖峰神经元模型，即共鸣尖峰神经元（RSN）。基于RSN，我们为DSNN提供了峰值级依赖性的后传播（SLDBP）学习算法。实验结果表明，所提出的学习算法解决了由于BP学习算法 - rithm和SNN之间不兼容而引起的问题，并在基于尖峰的学习算法中实现了最先进的表现。这项工作提出了引入以生物学启发的机制的贡献，例如神经振荡和尖峰期信息对DSNNS，并为设计未来的DSNN提供了新的观点。
厄尔尼诺 - 南方振荡二氧化碳振荡的滞后
厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）是最强大的年际气候变异性，具有深远的社会意义后果。许多研究已经调查了未来温室变暖下的ENSO项目的变化，但其对合理缓解行为的反应仍然未知。我们表明，基于CESM1.2模型的28-MERD集成模拟，ENSO海面温度（SST）变异性和相关的全球远程连接模式对二氧化碳（CO 2）的降低表现出强烈的滞后响应（CO 2）模型。与坡道时期相比，在坡道降低时期内，逐渐增加的东部太平洋SST异常方差大幅增加。这种ENSO滞后主要归因于热带太平洋间太平洋间收敛带对CO 2去除的滞后响应，并得到了几个选定的单个单一成员耦合模型对比度项目6（CMIP6）模型模型仿真进一步支持。根据未来缓解途径的细节，ENSO磁滞的存在导致其在温暖的气候下的扩增和长时间影响。
气候反馈参数λ的时间变化与太平洋衰老振荡有关
气候模型表明，气候反馈参数λ表示地球辐射响应对全球表面温度变化的大小随时间而变化。这是因为λ取决于海面温度的模式。然而，在多年观测中尚未评估λ的时间变异及其与海面温度模式的关系。在这里，使用最新的观察，我们评估了连续的25年窗户的全球能源预算，并在1970年至2005年间得出了λ的时间序列。我们发现λ在[ - 3.2，−1.0] w·m -2·k -1以来自1970年以来变化。这些变化与与PACIFID腐蚀振荡相关的海面温度模式变化有关。对历史海面温度的观测强迫的气候模型模拟显示了与观察结果一致的1970 - 2005年平均λ。然而，它们未能再现自1970年以来观察到的λ时间变化，这与Pacififfif-decadal振荡相关，这意味着气候模型低估了在十年时间尺度上的模式效应。
澳大利亚西北部的Madden -Julian振荡与降雨趋势之间的联系
自1950年代以来，澳大利亚西北部的降雨量一直在显着增加（图1A和1B）（Smith，2004年）。大部分降雨量增加发生在12月至2月，这与季风时期大约一致（Wheeler＆McBride，2012年）。图1A和1B显示了自1975年以来在澳大利亚北部的每个季风（12月至3月）的降雨天数和总降雨量的增加（图S1的图S1支持S1的趋势S1和SI单位的趋势和额外的降雨指数）。与其他研究相比，此处发现的降雨量增加并不是统计学上的显着意义（Dey，Lewis，Arblaster和Abram，2019; Shi等，2008），因为我们不得不将分析限制在1974年之前（有关更多详细信息，请参见第2.2节）。但是，这个时间周期的降雨趋势在降雨天数和总降雨量中仍显示出很大的增加，在某些地方，降雨量增加了10％。理解这种趋势是否会在未来持续存在，对于理解区域气候变化及其含义很重要。
厄尔尼诺 - 南方振荡是否是气候系统中的小费元素？
摘要观察到的厄尔尼诺 - 南部振荡（ENSO）在数十年之间具有高ENSO振幅和更加东部太平洋（EP）的ElNiño事件，并且数十年来，ENSO振幅较低，主要是弱ElNiño事件。基于使用CESM1模型的实验，ENSO可能会在温暖的气候 + 3.7 K温暖的气候下锁定到极端的EP ElNiñoDonive状态中，而在-4.0 K凉爽的气候中，ENSO可能会将ENSO锁定到弱的ElNiñoDomindom -domined状态下。通过全球变暖的ENSO的状态转移可以通过在东部赤道太平洋上最强的变暖的位置和振幅来解释，这会扩大BJERKNES的反馈，并允许向南迁移到Intropical Acctgence Crockence区域，这是对位置的赤道，这是极端的Ep Ep ElNiñños的前提。根据这些结果，我们讨论了ENSO的状态在多大程度上可能是气候系统中的小费元素。
基于高性能神经形态计算的低变差阈值开关设备振荡神经元
摘要：高功率和低变异性人工神经元设备非常需要高性能神经形态综合。在本文中，基于低可变性Ag纳米（NDS）阈值开关（TS）设备的振荡神经元具有低操作电压，较大的ON/OFF/OFF比率和高均匀性。测量结果表明，该神经元的示范在低至1 V的施加电压下表现出自振荡行为。振荡频率随施加的电压脉冲振幅而增加，并且随着载荷电阻而降低。然后，当振荡神经元连接到用于神经形态计算的RRAM Crossbar AR-Ray的输出时，可以准确地评估电阻随机记忆（RRAM）突触权重。同时，模拟结果表明，由于AG NDS TS设备的高开/OFF比（> 10 8），我们的振荡神经元可以通过我们的振荡神经元来支持大的RRAM横杆阵列（> 128×128）。此外，AG NDS TS设备的高均匀性有助于提高输出频率的分布并抑制神经网络识别精度的降解（<1％）。因此，基于AG NDS设备的开发的振荡神经元显示出对未来神经形态计算应用的巨大潜力。
在青春期早期句子处理过程中γ振荡的发展：对语义处理成熟的见解
摘要：儿童能够检索单词含义并将其纳入句子的能力，以及支持这些技能的神经结构，在整个青春期都在不断发展。theta（4-8 Hz）活动与儿童的单词检索相对应减少，并随着年龄的增长而变得更加局部。这个自下而上的单词检索通常与伽马（31-70 Hz）的变化配对，这被认为反映了成人的语义统一。在这里，我们在句子处理过程中使用EEG时间 - 频率（8-15岁）研究了伽玛的参与度，以揭示句子处理期间伽马网络的发展轨迹。儿童在很大程度上依靠语义整合来理解句子，但是随着他们成熟，语义和句法处理单元的成熟和局部化。我们观察到11岁左右的γ振荡发生了类似的发育变化，年轻的组（8-9和10-11）表现出宽广的分布的伽马活性，具有较高的幅度，而年龄较大的组（12-13和14-15）（12-13和14-15）表现出较小，更局部的伽玛活性，尤其是在左中央和后部地区。我们将这些发现解释为支持以下论点：与年龄较大的孩子相比，年幼的孩子更严重地依赖语义过程来理解句子。和成人一样，儿童的语义处理与伽马活性有关。
研究基于信号流程图模型的多芯片SIC MOSFET电路的寄生振荡
本研究提出了一种通过技术计算机辅助设计（TCAD）模拟评估振荡条件的新方法，并基于使用TCAD仿真结果计算的信号流图模型和散射参数（S-参数）。使用所提出的方法研究了短路时，碳化硅（SIC）金属氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化型晶体管效应晶体管（MOSFET）。使用该技术计算电路的振荡条件，并与TCAD瞬态模拟计算的振荡条件进行了比较。这些方法之间的栅极电阻抑制振荡。此外，该方法还应用于估计由相反连接的SIC MOSFET组成的电路的稳定性。考虑了两种振荡模式。我们证明，可以使用简单的计算来计算抑制寄生振荡所需的电路参数。
北大西洋均值平均状态影响大西洋子午线倾覆循环对北大西洋振荡的循环
摘要：大西洋子午翻转循环（AMOC）在气候中起着重要作用，将热量和盐传输到北大西洋亚北大西洋。AMOC的变异性对大气强迫敏感，尤其是北大西洋振荡（NAO）。由于AMOC观察值很短，因此气候模型是研究AMOC可变性的宝贵工具。然而，气候模型存在已知问题，例如不确定性和系统偏见。进行投资，评估了参与耦合模型对比项目（CMIP6）的6阶段模型的工业前控制实验。在模型的子极平均表面温度和盐度中有一个大但相关的扩散。通过将模型分成温暖的或冷的新鲜的亚极性回旋，表明温暖的 - 咸模型在拉布拉多海中具有较低的海冰盖，因此，在正阳阳性的NAO期间，较大的热量损失。层次也较弱，因此较大的与NAO相关的热量损失也会影响更大的深度。因此，在温暖的模型中，地下密度异常比倾向于冷又新鲜的模型要强得多。当这些异常沿西部边界向南传播，它们建立了一个区域密度梯度异常，从而促进了温暖的咸模型中对NAO的延迟延迟的延迟。这些发现证明了模型的含义是如何在变量之间链接并影响变异性的，这强调了改善模型中北大西洋平均状态的需求。