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神经科学学位计划
*Elective Coursework Credit Hour Term Offered Core Curriculum - Cells 2 Fall 2 nd half Synapses and Channels 1.5 Fall on Even years 1 st half Heritable Neurological Diseases of Mice & Men 1.5 Spring on Odd years 1 st half Neurotechniques 1.5 Spring on Odd years 1 st half Neurobiology of Mental Illness 1.5 Spring on Even years 1 st half Neural Control of Homeostasis 1.5 Spring on Even years 2 nd half Current Topics in神经成像3.0秋天的学生可以从DBS中的其他计划（包括通过Lyda Hill Bioinformatics提供的纳米库）中获得选修课，但必须在入学前获得计划主管的批准。Mod Track课程无法代替选修课。如有必要，学生可以在任何给定的半学期中最多参加3个选修课程，以适应第一年的选修课。
储能行业白皮书2023（摘要...欢迎从一般椅子
这次会议将于12月9日（星期六）开始，我们受欢迎且非常成功的教程。现在在第13年，他们针对学生，从业者或正在寻找教科书级别知识与领先当前研究之间联系的任何人。The topics for 2023 are: “Innovative Technology for Beyond 2 nm”, “CMOS+X: Functional Augmentation of CMOS for Next-Generation Electronics”, “Reliability Challenges of Emerging FET Devices”, “Advanced Packaging and Heterogeneous Integration - Past, Present & Future”, “Synapses, Circuits, and Architectures for Analog In-Memory Computing-Based Deep Neural Network Inference Hardware加速度”，“设备建模工具：从香料到科学机器学习”。在周日，将提供两门全面的短期课程：“下一代低功率和高性能计算的晶体管，互连和chiplets”和“用于高性能记忆和计算的记忆技术的未来”。简短的课程由来自行业和学术界的国际知名研究人员和活跃于这些领域的学术界组织和提出。已经仔细选择了主题和讲师，以广泛吸引IEDM参与者，并将包括适合新手和专家的材料。
分子记忆代码和突触可塑性
关于大脑记忆，最广为接受的观点认为，突触是记忆的存储点，记忆是通过突触的联想修改形成的。这一观点在概念和经验上受到了质疑。另一种观点认为，细胞体内的分子是记忆的存储点，记忆是通过对这些分子进行生化操作形成的。本文基于记忆的计算模型，综合了这两种观点。突触被认为是潜在原因的近似后验概率分布参数的存储点。细胞内分子被认为是生成模型参数的存储点。该模型规定了这两个组件如何作为学习和推理集成算法的一部分协同工作。
类似CMOL的Memristor-CMOS神经形态芯片核心，展示了随机二进制STDP
摘要 - 纳米级候选人的出现提出了能够构建CMOL（CMOS/纳米线/分子）类型的超密集内存内计算电路架构的希望。在CMOL中，将在纳米线的交点上制造纳米级备忘录。CMOL概念可以通过在CMO上制造较低密度的神经元并与纳米线和纳米级 - 墨西哥纤维织物放置在顶部的纳米线和纳米级 - 梅斯托织物，从而在神经形态硬件中利用CMOL概念。但是，技术问题阻碍了目前可靠的可靠商业单片CMOS-MEMRISTOR技术的这种开发。一方面，每个备忘录都需要串联的MOS选择器晶体管，以确保大型阵列的形式和编程操作。这会导致复合Mos-Memristor突触（称为1T1R），这些突触不再是纳米线穿越时的突触。另一方面，回忆录尚未构成高度可靠，稳定的模拟记忆，用于逐步学习的大规模模拟重量突触。在这里，我们演示了一种伪 - 旋转整体芯片核心，该芯片绕过上面提到的两个技术问题：（a）利用一种类似CMOL的几何芯片布局技术来提高1T1R的限制，以及（b）利用二进制重量跨度的依赖性依赖性（s sTD），该规则（b）更大的二进制重量跨度的依赖性（b）使用的备忘录。实验结果是针对具有64个输入神经元，64个输出神经元和4096 1T1R突触的尖峰神经网络（SNN）CMOL核心提供的，该突触在顶部为200nm大小的TI/HFOX/TIN MEMRISTOR的130nm CMO制造。cmol-core使用查询驱动的事件读取，这允许内存可变性不敏感的计算。实验系统级别的演示是针对普通模板匹配任务的，以及正则化的随机二进制STDP特征提取学习，可在硬件中获得完美的识别，以进行4个字母的识别实验。
欢迎和介绍 - 数据人工智能大师 - Télécom Paris
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神经可塑性疗法在大脑健康和恢复中的作用
神经可塑性的核心涉及突触强度的变化、新突触的形成以及未使用突触的修剪。突触可塑性是指突触（神经元之间的通信点）的增强或减弱。长期增强 (LTP) 和长期抑制 (LTD) 是突触可塑性的两种主要机制。LTP 是突触连接随着频繁激活而变得更强的过程，而 LTD 是指突触连接在不太活跃时变弱的过程。结构可塑性是另一个关键方面，涉及大脑结构的物理变化。这包括新树突和轴突的生长、这些神经延伸的分支以及新突触连接的形成。这些结构变化受各种因素的影响，包括环境刺激、学习经历和身体活动。
果蝇连接组的分层模块结构
图 2. 网络扰动的影响。A. 半脑中的每个突触都有一个置信度分数，表明自动识别它们的机器学习算法的置信度。我们通过排除置信度分数低于某个阈值的突触来扰动网络。扰动网络中每条边的权重都是其原始权重的一小部分；这里显示的是这些权重比的分布。这种扰动导致整体边缘变弱，更高的阈值也会切断更多边缘（在 0.0 的箱中计数）。B. 扰动网络中发现的社区数量与原始网络中的数量相比。灰线表示相等。在更高的分辨率尺度下，随着扰动图变得弱连接，相对于原始网络发现了更多的簇。
神经形态计算的物理学
图 1：深度神经网络硬件 (a) 由通过突触（箭头）连接的多层神经元（圆圈）组成的深度神经网络。(b) 连接两层神经元的忆阻交叉阵列 21。插图表示单个忆阻器单元，垂直连接一行和一列。突触前 CMOS 神经元（红色）向行施加电压。每列的输出电流 Ij 是所有输入电压 Vi 乘以忆阻器电导 Gij 的总和。每列的放大器驱动突触后 CMOS 神经元（蓝色）。(c) 由圆形谐振器组成的光学神经网络，将不同波长 λ i 输入（不同颜色）耦合到神经元（灰色）22。突触（橙色方块）和神经激活功能（绿色方块）由相变材料实现。
新兴计算 用于人工智能的可重构钙钛矿镍酸盐电子器件
可重构设备提供了按需编程电子电路的能力。在这项工作中，我们展示了在后制造的钙钛矿 NdNiO 3 设备中按需创建人工神经元、突触和记忆电容器，这些设备可以通过单次电脉冲简单地重新配置为特定用途。钙钛矿镍酸盐的电子特性对氢离子局部分布的敏感性促成了这些结果。利用来自我们的记忆电容器的实验数据，储层计算框架的模拟结果显示出在数字识别和心电图心跳活动分类等任务中的出色性能。使用我们的可重构人工神经元和突触，模拟动态网络在增量学习场景中的表现优于静态网络。按需设计大脑启发计算机构建块的能力为自适应网络开辟了新的方向。C