XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSort
基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
标题 基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
量子剂量等法上的量子态空间从头到尾：获得，分类和采用高密度神经单位记录
神经单位活动背后的含义一直是一个挑战，因此它将在可预见的未来持续存在。是最能发表的策略之一，检测高分辨率神经传感器记录中的神经活动，然后正确地将其归因于其相应的源神经元，即峰值分选过程，到目前为止已经盛行。支持不断改进的记录技术和复杂的算法，用于提取有价值的信息和聚类过程中的丰度，这使Spike Smorts Smorts spike smants spike cons spike s smitters s smitters s smange cons s spike of to spike conse spike cons in to spike consection spike swiments <> 在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。 本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。 通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。 本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。 通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。
可编程的zwittionic液滴作为生物分子分类器和膜细胞器的模型
越来越多的证据表明，细胞可以通过产生具有明确定义的介观性能的无膜室来调节时间和空间的生化功能。该控制的基础基础的一种重要机制是由编码多价相互作用的联想无序蛋白驱动的简单共凝作。受这些观察结果的启发，基于对响应式合成聚合物的简单共凝聚的可编程液滴，这些聚合物模仿了生物无序蛋白的“贴纸和间隔者”结构。zwitterionic聚合物，并形成液滴，这些液滴明显地排除了大多数分子。从该参考材料开始，Zwitterionic聚合物中的不同函数组可以从添加添加，以编码越来越多的不同分子间相互作用。这种策略允许独立控制液滴的多个新兴特性，例如刺激反应性，极性，选择性吸收客户分子，融合时间和混杂性。通过利用这种高的可编程性，重现了细胞隔室的模型，并产生能够限制空间中不同分子而没有物理屏障的液滴。此外，这些生物分子分类器也被证明能够定位，分离和使靶分子在复杂的混合物中，在生物序列化和诊断方面开放了吸引力的应用。
NC-7500 健身分类机 - 主页 微电子解决方案
NC-7000 系列点钞机由精密系统组成，可在您企业的现金管理过程中发挥重要作用。其完好分类功能使现金中心能够回收纸币，从而减少将现金移入和移出场所的需要。借助一组先进的传感器，NC-7000 系列点钞机可以检测纸币上的孔洞、撕裂、折角或缺角、胶带、污渍和污垢，并随后报告检测到的不完好类型的各种原因。
基于SSVEP，EOG和眼动物跟踪的混合脑计算机界面中使用强制反馈设备用于排序项目
摘要：针对从人类有机体衍生的信号的研究变得越来越流行。在这个领域，基于脑电波的脑部计算机界面扮演了特殊的角色。由于脑电图记录设备和较低的设定价格的缩小尺寸，它们变得越来越受欢迎。不幸的是，此类系统在生成的命令数量方面受到很大的限制。这尤其适用于不是医疗设备的集合。本文提出了一个基于稳态视觉诱发电位（SSVEP），EOG，眼睛跟踪和力反馈系统的混合脑计算机系统。这样的扩展系统消除了许多特定的系统缺点，并提供了更好的结果。本文的第一部分介绍了有关混合脑部计算机系统中应用的方法的信息。根据操作员将机器人的尖端放置在指定位置的能力来测试提出的系统。提出了工业机器人的虚拟模型，该模型用于测试。在现实生活中的工业机器人上重复测试。通过启用和禁用的反馈系统验证了系统的定位精度。在模型和真实对象上进行的测试结果清楚地表明，在由操作员控制时，力反馈提高了机器人尖端的定位精度。此外，模型和现实生活中的工业模型的结果非常相似。在下一阶段，对使用BCI系统进行分类项目的可能性进行了研究。该研究是在模型和真正的机器人上进行的。结果表明，可以使用来自人体的生物信号进行排序。
分类、匹配和经济复杂性 - 增长实验室
贸易中的分配模型预测，生产率水平较高的国家会与能更好地利用这些较高水平的行业进行匹配。在这里，我们假设生产率差异的驱动因素是各国之间要素的差异分布。利用这种结构，我们仅使用有关生产模式的信息来定义和估计国家和产品的平均要素水平 (AFL)。有趣的是，我们的估计与 (Hidalgo and Hausmann, 2009) 的复杂性变量相吻合，这提供了潜在的经济原理。我们表明，AFL 与国家层面的特征高度相关，并可预测未来的经济增长。
人工智能助力城市垃圾分类，推动循环经济
摘要：最近完成的研究项目“城市垃圾的 ZRR”旨在通过补充或替代人工分类，用人工智能机器人 (ZRR) 进行分类，测试和评估城市垃圾分类厂的自动化程度。目标是提高目前的回收率和回收材料的纯度；从目前的废弃物流中收集额外的材料；改善工人的工作条件，使他们能够专注于机器人的维护等工作。基于该项目的实证结果，本文介绍了基于人工智能的机器人分类系统的训练和运行的主要结果，据我们所知，这是首次尝试应用于大件城市固体废物 (MSW) 的分离和在全尺寸废物处理厂中的安装。该研究项目的关键问题包括 (a) 设计测试协议以评估分类过程的质量和 (b) 评估底层人工智能及其数据库在训练的前六个月的性能质量。
基于多目标优化的非支配排序遗传算法对风能潜力的评估 III
摘要：风能是一种丰富的可再生能源，近年来在世界范围内得到广泛应用。本研究提出了一种新的基于多目标优化 (MOO) 的风能系统遗传算法 (GA) 模型。所提出的算法包括非支配排序，其重点是最大化风力涡轮机的功率提取，最小化发电成本和电池寿命。此外，还分析了风力涡轮机和电池储能系统 (BESS) 的性能特征，特别是扭矩、电流、电压、充电状态 (SOC) 和内阻。完整的分析是在 MATLAB/Simulink 平台上进行的。将模拟结果与现有的优化技术（如单目标、多目标和非支配排序 GA II（遗传算法 II））进行了比较。从观察结果来看，非支配排序遗传算法 (NSGA III) 优化算法提供了卓越的性能，特别是更高的涡轮机功率输出、更高的扭矩率、更低的速度变化、更低的能源成本和更低的电池退化率。该结果证明，与传统的优化工具相比，所提出的优化工具可以从自激感应发电机（SEIG）中提取更高的功率。