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用于电子神经网络的数模混合突触芯片
级联的 CMOS 突触芯片包含一个 32x32 (1024) 个可编程突触的交叉阵列，已被制造为用于完全并行实现神经网络的“构建块”。突触基于混合数模设计，该设计利用片上 7 位数据锁存器来存储量化权重，并利用两象限乘法 DAC 来计算加权输出。突触具有 6 位分辨率，传输特性具有出色的单调性和一致性。已制造了一个包含四个突触芯片的 64 神经元硬件，用于研究反馈网络在优化问题解决中的性能。在本研究中，已在硬件中实现了 7x7 一对一分配网络和 Hop field-Tank 8 城市旅行商问题网络。已证明该网络能够实时获得最佳或接近最佳的解决方案。
柔性储能装置中利用离子动力学进行基于神经形态计算的自适应学习
具有自适应权重调节功能的高精度神经形态装置对于高性能计算至关重要。然而，在不改变电脉冲的情况下实现选择性和线性突触权重更新的研究有限。在此，我们提出了一种基于可调柔性MXene储能装置的高精度自适应人工突触。这些突触可以根据存储的权重值进行自适应调整，以减轻重新计算造成的时间和能量损失。该电阻可用于有效调节单个装置中离子的积累和耗散，而无需改变外部脉冲刺激或预编程，以确保选择性和线性突触权重更新。通过训练和机器学习研究了基于柔性能源装置突触的神经网络的可行性。结果表明，该装置对数值分类等各种神经网络计算任务的识别准确率约为95%。
论系统软件在神经形态计算能源管理中的作用
摘要 神经形态计算系统（例如 DYNAP 和 Loihi）最近已被引入计算社区，以提高机器学习程序的性能和能源效率，尤其是使用脉冲神经网络 (SNN) 实现的程序。神经形态系统的系统软件的作用是聚类大型机器学习模型（例如，具有许多神经元和突触），并将这些聚类映射到硬件的计算资源。在这项工作中，我们制定了神经形态硬件的能耗，考虑了神经元和突触消耗的功率，以及在互连上传递脉冲所消耗的能量。基于这种公式，我们首先评估系统软件在管理神经形态系统能耗方面的作用。接下来，我们制定一种简单的基于启发式的映射方法，将神经元和突触放置到计算资源上以降低能耗。我们通过 10 个机器学习应用程序评估了我们的方法，并证明所提出的映射方法可以显著降低神经形态计算系统的能耗。
大型
抽象阐明了突触分子（例如AMPA受体）如何介导神经元的通知并跟踪其行为过程中的动态表达对于了解认知和疾病至关重要，但是当前的技术障碍阻止了体内分子动力学的大规模探索。我们开发了一系列创新的方法论，这些方法突破了这些障碍：具有荧光标记的内源性AMPA受体的新敲蛋白小鼠系，在行为小鼠中成千上万个标记的突触的两光子成像，以及基于计算机视觉的自动突触检测。使用这些工具，我们可以纵向跟踪行为过程中突触种群的强度如何变化。我们使用这种方法来生成一个前所未有的详细时空图像突触的时空图，经历了感官体验的强度变化。更一般地，这些工具可以用作能够在任何行为范式中测量整个大脑区域的功能突触强度的光学探针，从而描述了分子精度的复杂系统范围的变化。
«智慧创造知识，想象力预示着……
知识 3. 自主性的另一个优势是软件，因为神经元之间有突触，这意味着没有代码。突触被用作任何目的的通用格式，并能够积累知识。随着进化的进行，功能的分化也在进行，表现为某个身体的内部器官。大脑负责协调所有身体部位，并将外部世界表示为知识。这意味着适应作为知识的稳定积累，基于自身经验，同时探索环境。结果是一个逻辑宇宙，空间、时间和有组织的物质是基于（重新）组合组件的对象。
AFN国家气候战略的课程
神经科学研究表明，学习是一种物理，生物学，能量依赖性活性。它响应了环境的感觉输入和刺激，触发神经元连接（突触）的变化和神经网络的功能（许多神经元通过突触的互连）。人工神经网络的结构受到人类神经系统的启发。在神经科学家与计算机科学家之间的对话中，这种壁炉式聊天将探讨人类和人工智能创造力的世界。专注于认知过程及其组成部分，包括信息处理，学习，意识和决策，演讲者将探索人类和人工智能学习机制之间的相似之处。
成功老龄化和你的大脑
神经细胞或神经元是大脑的主力。它们的纤维或轴突与其他神经元形成突触连接。当神经元被激活时，它会向轴突发送低水平电流，释放大脑化学物质（神经递质），这些化学物质会扩散到微小的间隙中，并附着在接收神经元的受体上。这会引发一系列化学事件，信号沿着轴突传递，就像接力赛中的选手一样。当我们反复表演或体验某件事时，例如练习乐谱，我们会一次又一次地激活相同的突触回路。这些重复提高了回路的效率，并将体验或行为编码为持久记忆。
