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尖峰还是不钉？ SNN和CNN FPGA实现的定量比较
卷积神经网络（CNN）被广泛用于解决各种问题，例如图像分类。由于其计算和数据密集型性质，CNN加速器已被开发为ASIC或FPGA。应用程序的复杂性增加导致这些加速器的资源成本和能源需求增长。尖峰神经网络（SNN）是CNN实施的新兴替代品，有望提高资源和能源效率。本文解决的主要研究问题是，与CNN等效物相比，SNN加速器是否真正满足了能源需求减少的期望。为此，我们分析了多个SNN硬件加速器的FPGA，以涉及性能和能源效率。我们提出了一种新颖的尖峰事件队列编码方案和一种新型的记忆组织技术，以进一步提高SNN能源效率。这两种技术都已经融入了最先进的SNN体系结构，并对MNIST，SVHN和CIFAR-10数据集进行了评估，以及两个不同尺寸的现代FPGA平台上的相应网络体系结构。对于小型基准（例如MNEST），SNN设计与相应的CNN实施相比，没有相当或很少的延迟和能源效率优势。对于更复杂的基准测试，例如SVHN和CIFAR-10，趋势逆转。
第 4 季度高峰参与度
第 4 季度事故高峰 在我们继续关注减少第 4 季度事故高峰的同时，第 102 期包括三篇与该任务相关的文章。首先，由首席准尉 4 Rocha 和评估与标准化局的 Silva 少校提交的一篇文章，介绍了如何正确使用应急响应方法并将其应用于机组；其次，一条简短的情景信息，介绍了机组人员的选择和风险缓解，旨在帮助经验不足的机长在遇到意外风险增加和潜在控制措施时；第三，简要回顾了任务简报流程和任务简报官的重要性。此外，事故回顾还着眼于与高操作节奏、低照度、机组协调和疲劳相关的因素。这些因素可能与第 4 季度的准备培训以及部署到培训中心和 OCONUS 有关。
COVID -19 SPIKE-与...
通过测试与45个疫苗的135个样品（每个样品3个样品）测试，评估了与中和测定法的比较。协议是通过Cohen的Kappa系数衡量的，值为0.951，表明几乎是完美的一致性。Spearman的等级相关系数（R）为0.926（p = 0.000），表明两种方法之间都有很高的相关性。
受脑启发的纳米光峰值计算
1 Inl-国际伊比利亚纳米技术实验室，超快生物和纳米光子学，AV。大师JoséVeigaS/N，4715-330 Braga，葡萄牙2詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学兰金·布丁大学，苏格兰奥克菲尔德大街，苏格兰，G12 8LT，英国英国3，英国3个学院Enhendrik Casimir Institute，Eindhoven技术大学，5600 MB Eindhoven，荷兰5 Centra-Ciênciasand Slections，Lisbon科学系，1749-016 Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，葡萄牙6应用计算机和社区代码（IAC-3）。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙7物理学系。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙8 IQE PLC，加的夫CF3 0LW，英国9 IBM Research -Zurich，8803Rüschlikon，瑞士，瑞士∗作者，与之相应。
第 4 季度参与度飙升
第 4 季度峰值参与 我们继续专注于减少第 4 季度峰值，第 102 期包括三篇与此任务相关的文章。首先，由评估和标准化局四级准尉 Rocha 和 Silva 少校提交的一篇文章，介绍了如何正确使用应急响应方法并将其应用于机组；第二，关于机组选择和风险缓解的简短情景信息，针对经验较少的机长遇到意外风险增加和潜在的控制措施；第三，简要回顾了任务简报流程和任务简报官的重要性。此外，事故审查还考虑了与高作战节奏、低照度、机组协调和疲劳相关的因素。这些因素可能与第四季度的准备培训以及部署到训练中心和 OCONUS 有关。
ORSAY病毒对秀丽隐杆线虫的慢性感染诱导年龄依赖性免疫和超级感染排除
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月12日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637754 doi：Biorxiv Preprint
一种具有脉冲减少和位置特征的全自动多通道神经脉冲分类算法
摘要 目的：对 Neuropixels 等多通道和高通道神经探针记录的神经尖峰数据进行分类，尤其是实时分类，仍然是一项重大的技术挑战。大多数神经尖峰分类算法侧重于事后对神经尖峰进行高分类精度——但这些算法通常无法减少处理延迟以实现快速分类，甚至可能是实时分类。 方法：我们在此报告我们的图形网络多通道排序 (GEMsort) 算法，该算法主要基于图形网络，可以对多个神经记录通道进行快速神经尖峰分类。这是通过两项创新实现的：在 GEMsort 中，通过仅选择任何通道中幅度最高的神经尖峰进行后续处理，从多个通道记录的重复神经尖峰被从重复通道中消除。此外，记录代表性神经尖峰的通道被用作附加特征，以区分从具有相似时间特征的不同神经元记录的神经尖峰。 主要结果：合成和实验记录的多通道神经记录用于评估 GEMsort 的分类性能。 GEMsort 的排序结果还与其他两种最先进的排序算法（Kilosort 和 Mountainsort）在排序时间和排序一致性方面进行了比较。意义：GEMsort 可以快速对神经脉冲进行排序，非常适合用数字电路实现，以实现高处理速度和通道可扩展性。
长钉导弹被集成到 YPG 的阿帕奇导弹中
2023 年 12 月的五天时间里，测试人员在试验场的各种测试场景中发射了八发全弹：白天和夜间射击，针对移动和静态目标，例如模拟 SA-22 和真正的道奇达科他卡车，距离不同，悬停在近距离到 30 多公里外。在不止一次射击中，阿帕奇在导弹加速冲向目标时降低高度甚至旋转 180 度，以故意与炮弹失去联系，以验证它是否仍会在自动跟踪中击中目标：在一次测试中，在撞击前重新建立了联系，而在另一次测试中，故意没有重新建立联系。长钉导弹还能够
定量SARS-COV-2尖峰受体结合域...
抗体分析忽视，以描述抗体中和病原体的能力，该病原体是通过中和抗体滴度来衡量的。因此，在研究几乎所有人都有可检测抗体的人群时需要其他信息。结合和中和抗体滴度在SARS-COV-2感染或真空后可能是异质的（5-7）。因此，这些滴度可能是在几乎所有人都具有可检测抗体的人群中特别有价值的保护性免疫措施（8）。此外，这些滴度检测完全血清阳性种群中血清学状态异质性的能力，包括随着时间的推移的变化，使流行病学家可以为这些人群提供对血清群的更为细微的描述。此外，这些抗体滴度可以澄清人口的持续风险，因为证据表明，较高的结合和中和静脉滴度与较低的感染概率，重新感染和严重疾病有关（9-11; J.A.
对δSARS-CoV-2尖峰的体液和细胞反应......
a 意大利国家传染病研究所 Lazzaro Spallanzani-IRCCS 转化研究单位，邮编 00149 罗马，意大利 b 意大利 S. Andrea 大学医院“Sapienza”大学临床和分子医学系，邮编 00189 罗马，意大利 c 意大利 San Camillo 医院风湿病科，邮编 00152 罗马，意大利 d 意大利国家传染病研究所 Lazzaro Spallanzani-IRCCS 简易手术室 (UOS) 专业卫生技术部门，邮编 00149 罗马，意大利 e 意大利国家传染病研究所 Lazzaro Spallanzani-IRCCS 呼吸道传染病科，邮编 00149 罗马，意大利 f 拉霍亚免疫学研究所 (LJI) 传染病和疫苗研究中心，邮编 92037 拉霍亚，加利福尼亚州，美国 g 风湿病学、过敏学和临床免疫学，Dipartimento di medicina dei sistemi，罗马托尔维加塔大学，罗马，意大利 h 病毒学单位，国家传染病研究所 Lazzaro Spallanzani-IRCCS，00149 罗马，意大利 i UOC Direzione Sanitaria，国家传染病研究所 Lazzaro Spallanzani-IRCCS，00149 罗马，意大利 j UOC Malattie Infettive ad Alta Intensità di Cura，国家传染病研究所 Lazzaro Spallanzani-IRCCS，00149 罗马，意大利