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EEG（脑电图）EEG（脑电图）
EEG显示出正常或异常脑电活动的模式。可能由于许多不同的条件而不仅仅是癫痫发作，可能会出现一些异常模式。例如，头部创伤，中风，脑肿瘤或癫痫发作后可以看到某些类型的波。这种类型的常见例子称为“放慢”，其中脑波的节奏比患者的年龄和机敏水平要慢。•某些其他模式表示癫痫发作的趋势。您的医生可能将这些波浪称为“癫痫样异常”或“癫痫波”。它们看起来像尖峰，锋利的波浪以及尖峰和波浪的放电。•如果您在大脑的特定区域（例如颞叶）在脑电图上有部分癫痫发作，尖峰和尖锐的波浪，则可以显示癫痫发作的来源。
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。
![arXiv:2001.04064v1 [q-bio.NC] 2020 年 1 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b95c77bc974e37d4ed130c8793e2c2440c85a634.webp)
arXiv:2001.04064v1 [q-bio.NC] 2020 年 1 月 13 日
神经假体是一种精准医疗设备，其目的是以闭环方式操纵大脑的神经信号，同时接收来自环境的刺激并控制我们大脑/身体的某些部分。就视觉而言，大脑可以在毫秒间隔内处理传入的信息。视网膜计算视觉场景，然后将其输出作为神经元尖峰发送到皮质进行进一步计算。因此，视网膜神经假体感兴趣的神经元信号是尖峰。神经假体中的闭环计算包括两个阶段：将刺激编码为神经元信号，并将其解码为刺激。在这里，我们回顾了一些关于使用尖峰分析自然场景（包括静态图像和动态电影）的视觉计算模型的最新进展。我们假设，为了更好地理解视网膜的计算原理，需要对视网膜有一个超电路视图，其中应该考虑皮质神经网络中揭示的不同功能网络模式。视网膜的不同组成部分，包括多种细胞类型和突触连接，无论是化学突触还是电突触（间隙连接），使视网膜成为理想的神经网络，以适应人工智能中开发的计算技术，用于对视觉场景进行编码/解码建模。总之，我们需要一种带有脉冲的视觉计算系统方法来推动下一代视网膜神经假体作为人工视觉系统的发展。
通过紫外线激光照射在介孔硅上形成的微尖峰
微型和纳米结构的表面受到了广泛的关注，因为它们在传感器技术，表面摩擦学以及依从性和能量收集等广泛应用中的潜力。已经研究了几种修改材料表面，例如血浆处理，离子梁溅射，反应性离子蚀刻和激光处理等材料表面[1-3]。在这些方法中，由于其良好的空间分辨率和对不同材料（例如金属，半导体，介电和聚合物）的良好空间分辨率和高可重现性，激光表面处理近年来引起了人们的兴趣[4-6]。从连续波（CW）到超短梁以及从UV到IR的工作波长已经使用了许多类型的激光源[7-8]。由于激光 - 物质相互作用，从纳米到微尺度的各种结构和模式取决于激光参数和材料特性，例如激光诱导的周期性表面结构（LIPS），2D圆形液滴和特定的微型结构，称为Spikes [9-14]。
机器学习与人工智能的进步
图2：随着机器学习和深度学习的出现以及其在医疗保健应用中的越来越普及的情况，与非癫痫发作的脑电图的间歇区域使主要对a）进行分类a）无用的癫痫发作和b）不同类型的癫痫发作，但在Ictal时期内完成了与SpikeS高频EEG信号相关的，这使得分类很简单。癫痫发作中有许多可用的作品。研究人员使用不同的预加工技术来提高准确性。在文献中，不同的数学模型用作预处理技术，例如经验模式分解（EMD），集合EMD，基于差异性的频率分布，基于高阶统计参数调整，基于离散小波的特征提取（DWT），复合多验分散熵等。[2-8]。对于不断增长的正确诊断需求，开发了各种算法[9]。用于段明智的癫痫发作分类传输功能方法
菲茨罗伊北社区电池第 2 年性能......
硬件故障和系统中断（2023 年 12 月 - 2024 年 1 月）：2023 年 12 月 2 日，由于 AEMO 对与 Acacia 调度系统的接口进行更新，FN1 发生意外中断。该问题很快得到解决，FN1 运行平稳，直到 2023 年 12 月 24 日 Pixii 发现通信问题。第二个问题是由电池模块故障引起的，影响了 4G 路由器的电源并导致系统离线。在 1 月 12 日解决这些问题后，系统又离线了 9 天，调度指挥责任从 Mill Software 转移到 Acacia Energy。累积结果是系统中断，直到 2024 年 1 月 21 日。在此期间，Pixii 继续调查功率尖峰问题，探索电网电压问题可能引起尖峰的可能性，但未发现明确原因。
MEDSPA 市场概览
“Gateway” 程序可以在各种社交和生活事件（青春期、受伤、生育、婚礼、工作晋升）期间经历高峰，之后它们会成为客户健康常规的一部分，为提供商创造一个重复的、永久的收入来源
AVRG750LCD智能LCD UPS
网络能源智能LCD系列AVRG750LCD不间断的电源（UPS）保障PC和其他电子设备（显示器，电缆/DSL调制解调器，VoIP路由器和家庭影院设备），避免了停电，棕色，棕色，冲浪，尖顶，SAGS，SAGS和其他电源的电源。
基于 RRAM Crossbar 的神经形态脑接口...
摘要 — 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地对神经尖峰进行分类，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟的尖峰分类处理器，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）方面均有显著改善。