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用于非受限脑机接口的可扩展脉冲分类
摘要 脉冲分类是解析来自神经元的电生理信号以确定是否、何时以及哪些特定神经元激发的过程。由于记录技术规模不断扩大以及传统脉冲分类算法的复杂性不断增加，脉冲分类在计算神经科学中是一项特别困难的任务。以前的脉冲分类器可分为基于软件和基于硬件的解决方案。软件解决方案具有很高的准确性，但事后对记录进行操作，并且通常需要利用高功率 GPU 来及时处理，并且它们不能用于便携式应用程序。硬件解决方案在准确性方面受到影响，因为为了实施而简化了机制，并且只能处理最多 128 个输入。这项工作回答了以下问题：“需要多少计算能力和内存存储来对来自 1000 个通道的脉冲进行分类，以跟上探针技术的进步？”我们分析了现代软件脉冲分类器的计算和内存需求，以确定其潜在的瓶颈 - 即模板内存存储。我们设计了 Marple，一种高度优化的用于尖峰分类的硬件管道，它采用一种新颖的机制，将模板内存存储量从 8 倍减少到 11 倍。Marple 是
NX One hiPSC 单细胞分选
人类诱导性多能干细胞 (iPSC) 在再生医学和疾病建模方面具有巨大的意义和潜力。这些细胞来源于成人体细胞，如皮肤或血细胞，可以重新编程以恢复到多能状态，从而使它们能够分化成人体中的任何细胞类型 ( Mahajani 等人，2019 年)。研究人员可以将 CRISPR 基因编辑技术与患者来源的 iPSC 结合使用，以研究各种遗传疾病的潜在机制，从而开发个性化治疗方法。随着全球实验室不断改进生成、模式化和利用 iPSC 的技术，它们对医学和生物技术的影响将呈指数级增长，为解决众多健康挑战提供新途径。
在德国实施生物能源 - 2024年更新
本报告探讨了在IEA Bioenergy任务框架内的材料和能源量化领域中废物的分类技术的经验教训。本报告的目的，正如任务36所做的所有工作一样，是展示示例，从中可以从中获得灵感和支持，以实施废物/资源管理和废物浪费部门的解决方案，这些解决方案将促进其向循环过渡。IEA生物能源任务36，致力于“循环经济中废物的物质和能量量化”主题，旨在提高公众对从生物量残留物和包括MSW在内的废物分数以及技术信息传播的意识。如三年的工作计划中所述，任务36试图了解浪费和物质回收中的能量在循环经济中可以具有什么作用，并确定实现这一愿景所需的技术和非技术障碍和机会。请参阅http://task36.ieabioenergy.com/有关IEA Bioenergy任务执行的工作的链接36。
全纤维动态可重新配置轨道角动量模式排序
摘要：在许多应用中广泛探索了轨道角动量（OAM）光的空间自由度，包括电信，量子信息和基于光的微型消除。能够分离和区分不同横向空间模式的能力称为模式排序或模式消除，并且在此类应用程序中恢复编码的信息至关重要。理想的D模式分散器应该能够忠实地区分不同的D空间模式，具有最小的损失，并具有D输出和快速响应时间。所有以前的模式分子都依赖于散装的光学元素，例如空间光调节器，如果要与光纤系统集成在一起，它们将无法快速调整，并且会造成其他损失。在这里，我们提出并在实验上证明了我们的最佳知识，这是使用超快动态可重构性的第一种全纤维模式分类的全纤维方法。我们的方案首先分解了OAM模式内纤维线性偏振（LP）模式，然后经过对照法规的重组以确定拓扑电荷，从而正确对OAM模式进行了分类。此外，我们的设置也可用于执行OAM模式的超快路由。这些结果显示了一种新颖的光纤形式的光空间模式排序，可以很容易地用于经典和量子信息处理中的许多新应用。关键字：轨道角动量，光子灯笼，光纤，空间除法■简介
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。
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。
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。