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优化的脉冲神经元可以通过两个脉冲的时间编码对图像进行高精度分类
目前，人们正在研究使用脉冲神经网络 (SNN) 来解决现代 AI 在边缘设备中得到更广泛应用的一个主要障碍：由深度学习产生的大型先进人工神经网络 (ANN) 的能耗。这尤其适用于常用于图像分类的卷积神经网络 (CNN)，但也适用于其他应用领域。这些 ANN 必须很大才能实现最佳性能，因为它们需要具有足够多的参数才能从它们所训练的庞大数据集（例如 ImageNet2012 数据集的 120 万张图像）中吸收足够的信息。使用这些大型 ANN 的标准硬件实现进行推理本质上非常耗电 1 。脉冲神经元一直是人工智能计算硬件开发的重点，其能量预算大幅降低，部分原因是大脑的巨型 SNN（由大约 1000 亿个神经元组成）仅消耗 20 W（参考文献 2）。脉冲神经元输出一串称为脉冲的典型脉冲。因此，它们的输出与 ANN 神经元输出的连续数非常不同。大多数考虑在神经形态硬件中实现的脉冲神经元模型都受到大脑中脉冲神经元的简单模型的启发。然而，这些简单的神经元模型并没有捕捉到生物神经元通过不同的时间脉冲模式（而不仅仅是通过它们的发放率）编码不同输入的能力（参见图 1 中的示例）。虽然大型 ANN 经过越来越复杂的深度学习算法在巨型数据集上训练，在多个智能类别中接近甚至超过人类的表现，但当前一代基于脉冲的神经形态硬件的性能却落后了。人们希望在循环脉冲神经网络的情况下可以弥补这一差距，因为可以直接训练这些神经网络来实现循环 ANN 的大部分性能 3 。但是，对于前馈网络来说，生成具有与 ANN 类似的性能且脉冲较少的 SNN 的问题仍然存在。实现真正良好图像分类的前馈 CNN
pastprint -uu .diva
相关性（P <0.01）与22个对象的分类时间（目标精度a = 0.52）（图4e和f）。相关分析证明了1 st -Spike正时对分类速度的关键贡献，该速度支持1 st -spikes的关键作用。在归一化的总尖峰计数与分类时间（a = 0.52）之间也有显着的相关性（p <0.01），相关系数为0.63（图。s25d），说明了如何编码动态信息20
神经形态入门套件的披露
神经形态计算是一种受大脑启发的计算方法。神经形态计算的主要构造是脉冲神经网络 (SNN)，许多资料对此进行了解释 [20]、[24]。我们使用术语“神经处理器”来定义一种计算设备，在该设备上可以加载脉冲神经网络，然后将输入脉冲暂时应用于特定的输入神经元。神经处理器处理脉冲并运行 SNN，在整个网络中传播脉冲。有指定的输出神经元，可以从外部读取脉冲。有许多神经处理器模拟器 [3]、[5]、[10] 和硬件项目 [1]、[4]、[8]、[24]。然而，大多数硬件项目都是商业性的，或者由研究项目以各个研究小组独有的方式运行。我们这项工作的目的是提供一种低成本、灵活的硬件套件，研究人员可以使用它来探索神经形态计算。具体来说，我们的目标是让该套件能够实现一种简单且廉价的机制，用于开发由神经处理器驱动的物理应用。我们的灵感之一来自代尔夫特大学的一个项目，其中的作者实现了一个神经形态 PID 控制器，用于调整 MAV 的高度 [28]。作者显然需要一个小型、轻便、自封装的系统，用于将传感器输入转换为脉冲，将这些脉冲发送到神经处理器，然后解释输出脉冲。我们设计了该套件用于类似这样的用例。在本文的后续部分中，我们将描述套件的组件、它们的组成、示例套件和物理应用。
通过冯·诺依曼瓶颈引导脑部通信
脉冲神经网络的通用模拟代码大部分时间都处于脉冲到达计算节点并需要传送到目标神经元的阶段。这些脉冲是在通信步骤之间的最后一个间隔内由分布在许多计算节点上的源神经元发出的，并且相对于其目标而言本质上是不规则的和无序的。为了找到这些目标，需要将脉冲发送到三维数据结构，并在途中决定目标线程和突触类型。随着网络规模的扩大，计算节点从越来越多的不同源神经元接收脉冲，直到极限情况下计算节点上的每个突触都有一个唯一的源。在这里，我们通过分析展示了这种稀疏性是如何在从十万到十亿个神经元的实际相关网络规模范围内出现的。通过分析生产代码，我们研究了算法更改的机会，以避免间接和分支。每个线程都承载着计算节点上相等份额的神经元。在原始算法中，所有线程都会搜索所有脉冲以挑选出相关的脉冲。随着网络规模的增加，命中率保持不变，但绝对拒绝次数会增加。我们的新替代算法将脉冲均匀地分配给线程，并立即根据目标线程和突触类型对它们进行并行排序。此后，每个线程仅完成向其自身神经元的脉冲部分的传递。无论线程数如何，所有脉冲都只被查看两次。新算法将脉冲传递中的指令数量减半，从而将模拟时间缩短了 40%。因此，脉冲传递是一个完全可并行的过程，具有单个同步点，因此非常适合多核系统。我们的分析表明，进一步的进展需要减少指令在访问内存时遇到的延迟。该研究为探索延迟隐藏方法（如软件流水线和软件诱导预取）奠定了基础。
2023年全球变暖尖峰是由厄尔尼诺（ElNiño）驱动的 -
摘要。全球均值的表面温度从2022年至2023年迅速增加0.29±0.04K。在观测记录中，如此大的年际全球变暖尖峰并不是前所未有的，先前的实例发生在1976 - 1977年。但是，为什么出现如此大的全球变暖尖峰是未知的，而2023年的全球快速变暖引起了人们的担忧，因为它本来可以是外部驱动的。在这里，我们表明，仅受内部变异性约束的链式模型会产生这种尖峰，但它们并不常见（p = 1.6％±0.1％）。然而，当延长的拉尼娜（LaNiña）紧接在模拟中的厄尔尼诺现象之前，如1976 - 1977年和2022- 2023年本质上所发生的那样，此类尖峰变得越来越普遍（p = 10.3％±0.4％）。此外，我们发现几乎所有模拟的尖峰（p = 88.5％±0.3％）与当年发生的厄尔尼诺现象有关。因此，我们的结果强调了厄尔尼诺 - 南方振荡在推动全球变暖尖峰（例如2023年）发生的情况下的重要性，而无需调用人为的强迫，例如大气浓度的温室气或气溶胶的变化，例如探索。
对事件、实践和程序的协作审查
TDD，俗称路钉，是警察批准使用的一种工具，用于放掉逃逸车辆的轮胎气。它们本质上是一种可伸缩的绳索，沿其长度均匀地嵌入了钉子。为了不导致被钉车辆立即失去控制，钉子的结构确保轮胎放气的速度缓慢但可控。这种可控的放气会逐渐影响车辆的操纵特性和牵引力，并迫使逃逸驾驶员缓慢降低车速。当轮胎完全放气时，车辆可以继续行驶，但操纵性会受到影响。此时，轮胎将开始发热和撕裂，逃逸车辆只能靠轮辋行驶。
第 9 部分 电气设备 - 传单 9-1 接合和电路...
3.10.5 作为上述方法的替代，可以使用适当的毫欧表采用四端子电阻测量法（见图 1）。使用这种类型的仪器，测试电流（约 2 安培）由内部电池提供，并通过电缆 C1 和 C2 流过电阻。测量电阻两端的电压降（P1 和 P2），并将其与流动的电流进行比较。然后将结果值显示（通常以数字形式）在仪表上。测试引线可以是双尖峰形式（见图 2），或者与鳄鱼型测试引线结合使用时，可以是单尖峰形式。为了检查仪器是否正常工作，应将两个手尖放在低电阻导体上，使电位尖峰（P1 和 P2）紧密靠在一起（见图 3）。此测试的结果应为仪表上的零读数。
第 9 部分 电气设备 - 传单 9-1 接合和电路...
3.10.5 作为上述方法的替代，可以使用适当的毫欧表采用四端子电阻测量法（见图 1）。使用这种类型的仪器，测试电流（约 2 安培）由内部电池提供，并通过电缆 C1 和 C2 流过电阻。测量电阻两端的电压降（P1 和 P2），并将其与流动的电流进行比较。然后将结果值显示（通常以数字形式）在仪表上。测试引线可以是双尖峰形式（见图 2），或者与鳄鱼型测试引线结合使用时，可以是单尖峰形式。为了检查仪器是否正常工作，应将两个手尖放在低电阻导体上，使电位尖峰（P1 和 P2）紧密靠在一起（见图 3）。此测试的结果应为仪表上的零读数。
第 9 部分 电气设备 - 传单 9-1 接合和电路...
3.10.5 作为上述方法的替代，可以使用适当的毫欧表采用四端子电阻测量法（见图 1）。使用这种类型的仪器，测试电流（约 2 安培）由内部电池提供，并通过电缆 C1 和 C2 流过电阻。测量电阻两端的电压降（P1 和 P2），并将其与流动的电流进行比较。然后将结果值显示（通常以数字形式）在仪表上。测试引线可以是双尖峰形式（见图 2），或者与鳄鱼型测试引线结合使用时，可以是单尖峰形式。为了检查仪器是否正常工作，应将两个手尖放在低电阻导体上，使电位尖峰（P1 和 P2）紧密靠在一起（见图 3）。此测试的结果应为仪表上的零读数。