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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。
生态设计和环境评估 - 可持续性
本文探讨了生态设计如何帮助增强高等教育机构（HEI）采用的环境评估方法（EAM）。当前的EAM主要提供资源管理评估或可持续性排名，但缺乏用于制度改进的整体和可行的解决方案。所提出的方法将生态设计工具（例如生命周期评估（LCA），环境基准测试和参数设计工具）与现有的EAM框架集成在一起。这种协同作用使HEI可以定量评估其环境和社会影响，同时确定有针对性的改进策略。通过将生态设计嵌入机构实践中，该方法为结构化HEI与全球可持续性目标相结合，促进创新和持续改进提供了结构化的途径。本文强调了一种多工具整合策略，提供了一个凝聚力的解决方案，以全面提高HEI内的可持续性。
密歇根州车辆代码（摘录）
根据公认的工程实践，国家运输部，县道路委员会或地方当局确定了不同的速度限制。国家运输部，县道路委员会或地方当局应在第79d（a）节所述的每个工作区中发布速度限制标志，该级别指示该工作区的速度限制，并应使用任何其他交通管制设备确定该工作区，以符合统一交通管制设备上的密歇根州手册。操作车辆的个人不得超过根据本节或根据第628条规定的速度限制规定的速度限制。对于仅在有工人出现的情况下才有速度限制的工作区，国家运输部门，县道路委员会或地方当局被授权包括1个或更多的闪光灯和一个照明的可更换数字消息，以显示本小节所需的速度限制标志的速度限制限制。本小节中使用的：
想象的语音可以从低
使用脑部计算机界面从神经活动中重建预期的语音对有严重言语生产的人的巨大承诺具有巨大的承诺。在解码公开的语音进展中，解码的想象语音取得了有限的成功，这主要是因为相关的神经信号与公开的语音相比较弱且可变，因此很难通过学习算法来解释。我们从13名患者那里获得了三个电视学数据集，植入了癫痫评估的电极，他们执行了公开并获得的语音生产任务。基于最新的语音神经处理理论，我们提取了可用于未来大脑计算机界面的一致和特定的神经特征，并评估了它们的性能，以在表达，语音和人声表示空间中区分语音项目。高频活动为公开语音提供了最佳信号，但低频和高频功率和局部跨频都导致了想象的语音解码，尤其是语音和人声，即知觉，空格。这些发现表明，低频功率和跨频动力学包含用于想象的语音解码的关键信息。
基于工厂的编码一个逻辑量子位的量子极性码的容错准备
最近提出了一种容错方法来准备 Q 1 码的逻辑码态，即编码一个量子比特的量子极性码。其中的容错性由错误检测装置保证，如果在准备过程中检测到错误，则完全丢弃准备。由于错误检测，准备是概率性的，其成功率（称为准备率）随代码长度的增加而迅速下降，从而阻止了大代码长度的代码状态的准备。在本文中，为了提高准备率，我们考虑工厂准备 Q 1 码态，其中尝试并行准备多个 Q 1 码态副本。使用额外的调度步骤，我们可以避免每次检测到错误时完全丢弃准备，从而反过来提高准备率。我们进一步提供了一种理论方法来估计使用工厂准备准备的 Q 1 码的准备和逻辑错误率，该方法被证明与基于蒙特卡洛模拟的数值结果紧密相关。因此，我们的理论方法可用于为大代码长度提供估计，而蒙特卡罗模拟实际上并不可行。对于电路级去极化噪声模型，我们的数值结果表明准备率显著增加，特别是对于较大的代码长度 N 。例如，对于 N = 256 ，对于实际有趣的物理错误率 p = 10 − 3 ，它从 0.02% 增加到 27%。值得注意的是，N = 256 的 Q 1 码在 p = 10 − 3 和 p = 3 × 10 − 4 时分别实现了大约 10 − 11 和 10 − 15 的逻辑错误率。与具有相似代码长度和最小距离的表面码相比，这相当于提高了大约三个数量级，从而表明所提出的方案用于大规模容错量子计算的前景。
颜色代码是一种提高公众对锂资源认识的工具
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
海岸鱼零售的DNA条形码参考库
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使用纵向变分自动编码器对图像数据进行进展模型
摘要。疾病进展模型对于理解退行性疾病至关重要。混合效应模型一直用于模拟临床评估或从医学图像中提取的生物标志物，允许在任何时间点进行缺失数据的填补和预测。然而，这种进展模型很少用于整个医学图像。在这项工作中，变分自动编码器与时间线性混合效应模型相结合，以学习数据的潜在表示，使得各个轨迹随时间遵循直线，并以一些可解释的参数为特征。设计了一个蒙特卡罗估计器来迭代优化网络和统计模型。我们将此方法应用于合成数据集，以说明时间依赖性变化与受试者间变异性之间的分离，以及该方法的预测能力。然后，我们将其应用于来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 的 3D MRI 和 FDG-PET 数据，以恢复大脑结构和代谢改变的详细模式。
使用DNA条形码的水生生物研究
自成立以来，它是一种雄心勃勃的全球生物识别系统[1]，DNA条形码（使用标准化的基因片段作为物种识别的内部标签）已将自己确立为生物多样性科学中的重要方法，并发表了12,000多篇论文（Web of Science搜索“ DNA” DNA“ DNA”和“ Barodod*6月2021年）。Hebert和合作者的最初建议推荐了动物的线粒体细胞色素C氧化酶I（COI）标记。然而，对于植物和真菌，已经提出了其他更有效的标记物，例如Maturasek（MATK）和核糖二磷酸羧化酶大亚基（RBCL）胆固醇成形剂标记物用于流量的植物[2] [2]。已建议使用几种标记为硅藻的DNA条形码，例如，从5.8S + ITS-2 [3]到RBCL [4]，但对这些分类单元的研究受到限制。对于真菌，它已被广泛接受[5]；但是，它的实施也有几个问题，特别是在某些水生物种中[6]，尽管它很重要，但我们发现了六篇DNA条形码水生真菌的论文。DNA条形码已被反复证明是一种生物多样性测量方法的方法，显示了与传统分类法的高度率，例如，薄荷和鸟类和鸟类[7-10] [7-10]，而其作为生物差异科学的预测工具的能力也很快就变得显而易见，刺激了新的框架框架。在这里，已经观察到了一些引人注目的多样性示例[14，15]，并且在众多水生生态系统中已经描述了类似的趋势。目前，DNA条形码可以加速生物多样性库存，并帮助许多国家 /地区的分类学家数量减少。很早就确认了数据共享和协作研究潜力的重要性，从而创建了生命数据系统的条形码（BOLD）[16]。序列数据可以与详细的标本元数据和照片相关联，支持痕量文件，最重要的是博物馆收藏中的保证标本[16]。
2。程序概述。满足回扣资格要求并收到计划资格守则（“参与者”）的每个人，他们制作
2。程序概述。每个人满足回扣资格要求并收到了有资格代码（“参与者”），他们根据计划的回扣要求（“升级（S）”）有资格升级到房屋，有资格通过该计划获得此类升级的回扣。程序资格代码可能在有限的时间内有效，在此情况下，管理员将在发行时传达到期日期。升级必须由“注册承包商”完成，这是CleanBC Better Homes Energy Savings Program注册承包商条款和条件的定义。计划折扣将直接支付给注册承包商，并且注册承包商将以美元余额从参与者的余额中扣除折扣价值（$），这是由于其升级发票的注册承包商。