XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSpi
Hines, Adam D.、Stratton, Peter G.、Milford, Michael 和 Fischer, Tobias (2024) VPRTempo：一种用于视觉的快速时间编码脉冲神经网络
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 凭借其潜在的节能、低延迟和持续学习能力，处于神经形态计算的前沿。虽然这些功能非常适合机器人任务，但迄今为止，SNN 在该领域的应用有限。这项工作引入了一种用于视觉位置识别 (VPR) 的 SNN，它既可以在几分钟内训练，又可以在几毫秒内查询，非常适合部署在计算受限的机器人系统上。我们提出的系统 VPRTempo 使用抽象的 SNN 克服了训练和推理时间缓慢的问题，该 SNN 以生物现实性换取效率。VPRTempo 采用时间代码，根据像素的强度确定单个脉冲的时间，而之前的 SNN 则依赖于确定脉冲数量的速率编码；将脉冲效率提高了 100% 以上。 VPRTempo 使用脉冲时间依赖性可塑性和监督增量学习规则进行训练，强制每个输出脉冲神经元只对一个位置做出反应。我们在 Nordland 和 Oxford RobotCar 基准定位数据集上评估了我们的系统，这些数据集包含多达 27,000 个位置。我们发现 VPRTempo 的准确性与之前的 SNN 和流行的 NetVLAD 位置识别算法相当，同时速度快几个数量级，适合实时部署 - CPU 上的推理速度超过 50 Hz。VPRTempo 可以作为在线 SLAM 的环路闭合组件集成到资源受限的系统（例如太空和水下机器人）上。
Spinnova财务报表公告2024
•收入为7.62亿欧元（10 64万欧元）。收入大大降低，因为伍德斯派工的生产设施的技术项目于2023年完成。•此期间的运营结果为欧元-18 3.49千（欧元–20 9.26千）。•总投资为5 7.83亿欧元（8 96.3万欧元）。•2024年底的净现金为40 8.81亿欧元（54 4.26亿欧元）。•期末期末永久雇员人数为57（76）。•Spinnova于2024年3月宣布了更新的策略，重点是技术销售。•在2024年3月，为了支持更新的战略并实现盈利能力目标，Spinnova开始为其人员进行更改谈判，并宣布对管理团队进行更改。•Spinnova PLC和Suzano S.A.签署了一份无约束力的意向书（LOI），涉及木基型Spinnova®纤维的潜在新生产设施。在2024年期间未满足到达下一个阶段所需的目标过程指标，因此该项目未按计划在2024年之前进入工程前阶段。•Spinnova和Ecco就其合资公司Ressin的未来计划签署了一封意向书。•Spinnova和Valmet签署了有关Spinnova客户提供工艺设备的合伙协议。•Spinnova的合资木星和PUMA进入了多年的意图信，以固定Spinnova®纤维量。
BUSINGER, Moritz 等人。固态杂化电子-核自旋中的光学自旋波存储
目前，人们正在研究具有光控的固态杂质自旋，以用于量子网络和中继器。其中，稀土离子掺杂晶体有望成为光的量子存储器，具有潜在的长存储时间、高多模容量和高带宽。然而，对于自旋，通常需要在带宽（有利于电子自旋）和存储时间（有利于核自旋）之间进行权衡。这里，我们展示了使用 171 Yb 3 + ∶ Y 2 SiO 5 中高度杂化的电子-核超精细态进行的光存储实验，其中杂化可以同时提供长存储时间和高带宽。我们达到了 1.2 毫秒的存储时间和 10 MHz 的光存储带宽，目前仅受光控制脉冲的 Rabi 频率限制。在此原理验证演示中的存储效率约为 3%。该实验是首次使用具有电子自旋的任何稀土离子的自旋态进行光存储。这些结果为具有高带宽、长存储时间和高多模容量的稀土基量子存储器铺平了道路，这是量子中继器的关键资源。
针对抗癌治疗引起的心脏毒性的GPCR
摘要：过渡金属复合物中的热诱导的自旋横断现象是熵驱动的过程，已通过量热法进行了广泛的研究。然而，与分子自旋态切换相关的过量热容量从未在实际应用中探索。在本文中，我们通过实验评估了由自旋杂交膜引起的热阻尼效应，对金属微管的瞬时加热响应，并由电流脉冲加热。由于分子膜的自旋态切换，在数十微秒的时间尺度上，电线温度的阻尼最高可达10％。我们展示了快速的热充电动力学和可忽略不计的疲劳性，与自旋跃迁的固体性质一起，它似乎是在功能设备中实现热能管理应用的有前途的特征。
使用有机电化学晶体管阵列和脉冲神经模拟进行神经形态信号分类
摘要 — 神经形态计算是一个令人兴奋且发展迅速的领域，旨在创建能够复制人类大脑复杂动态行为的计算系统。有机电化学晶体管 (OECT) 因其独特的生物电子特性而成为开发此类系统的有前途的工具。在本文中，我们提出了一种使用 OECT 阵列进行信号分类的新方法，该方法表现出类似于通过全局介质连接的神经元和突触的多功能生物电子功能。我们的方法利用 OECT 的固有设备可变性来创建具有可变神经元时间常数和突触强度的储存器网络。我们通过将表面肌电图 (sEMG) 信号分为三个手势类别来证明我们方法的有效性。OECT 阵列通过多个门馈送信号并测量对具有全局液体介质的一组 OECT 的响应来执行有效的信号采集。我们比较了在有和没有将输入投射到 OECT 上的情况下我们的方法的性能，并观察到分类准确率显著提高，从 40% 提高到 68%。我们还研究了不同的选择策略和使用的 OECT 数量对分类性能的影响。最后，我们开发了一种基于脉冲神经网络的模拟，该模拟模仿了 OECT 阵列，并发现基于 OECT 的分类与基于脉冲神经网络的方法相当。我们的工作为下一代低功耗、实时和智能生物医学传感系统铺平了道路。
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
量子自旋链阻塞态中局域测量的宏观效应
局域测量可看作是一种“量子猝灭”，即由突然扰动引起的非平衡动力学，近几十年来尤其是在量子多体系统弛豫的背景下对其进行了研究（见 [28] 及其中的文章）。此类扰动破坏了系统的均质性，使其研究具有挑战性。在可积模型中，对存在不均匀性时的动力学最有效的大尺度描述可以说是所谓的“广义流体动力学”（GHD）[29–31]。尽管 GHD 正确地预测了众多猝灭方案（例如在双温度场景中）中局部可观测量的大尺度动力学，但该理论提供的信息有时并不完整。第一个例子在参考文献中展示。 [32]，考虑了大规模海森堡模型：GHD 的成分对自旋翻转下的奇数可观测量视而不见，因此需要包含一个额外的独立连续性方程。参考文献 [33–37] 中考虑了一个更引人注目的例子，其中 GHD 保持了一种对称性，但在热力学极限下却被打破了：不遵守该对称性的可观测量受到一类局部扰动的影响，这些扰动发生在任意长时间内，距离不均匀性很远。
COVID-19 mRNA 疫苗（Moderna/Spikevax® 和辉瑞/...
针对接受体外受精 (IVF) 的女性的研究发现，COVID-19 mRNA 疫苗对卵巢（释放卵子的器官）的功能、卵母细胞（未成熟卵子）的数量、激素水平或胚胎植入成功率没有影响。大多数研究未发现接受生育治疗的近期接种疫苗和未接种疫苗的女性在妊娠率方面存在差异。目前尚无建议在接种 COVID-19 mRNA 疫苗后推迟生育治疗，或避免在治疗期间或治疗后接种疫苗。
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
情感两极分化及其伴随的基于裂解的分类使气候变化和其他与科学有关的问题引起了不可思议和争议性。围绕着Covid-19时期，我们研究了在Twitter和Reddit上与气候变化和气候科学的公共活动中的跨域溢出和争议性的溢出。我们找到了有力的证据表明，周围的共证范围溢出到气候变化域中。在不同的社交媒体系统中，Covid-19内容与Climente讨论中的不可活力和争议有关。这些增加的拮抗模式对大流行事件有反应，这使科学与公共政策之间的联系更加突出。我们还表明，观察到的溢出案沿流行前的政治分裂，特别是反国际民粹主义信仰，这将气候政策反对与疫苗的犹豫联系起来。我们的发现突出了根深蒂固的跨域极化的危险，表现为拮抗行为的溢出。
脊髓损伤后功能恢复的非侵入性方法：治疗目标和多模式设备干预
© 2021 Elsevier。根据知识共享署名-非商业-禁止演绎 4.0 国际许可协议获得许可，允许在任何媒体中进行无限制、非商业性的使用、分发和复制，前提是对作品进行适当引用。