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Fujitsu和横滨国立大学使用超级计算机Fugaku
泰顿香山（2024）于8月22日起起源于玛丽安娜群岛，在日本附近缓慢行动，并于8月27日以极强的力量接近阿马米地区。然后，它向北转移了路线，并以极强的类别向九州南部转移，并在8月29日的08:00左右与强大的类别相比，在Kagoshima县Satsumasendai City附近登陆。由于从西部到东部的大气条件非常不稳定，因此某些地区受到与云层云相关的龙卷风的影响。在宫崎骏县，几个城镇在28和29号被龙卷风袭击。资料来源：日本气象局网站
Terabrain项目：在标准计算机硬件上模拟数十亿个尖峰神经元
摘要 - 我们描述了一种计算体系结构，能够使用配备有M2处理器的普通Apple MacBook Air模拟数十亿个尖峰神经元的网络，24 GB的芯片统一内存和4TB固态磁盘。我们使用基于事件的传播方法，该方法在每个处理周期中处理系统中M神经元的N尖峰数据包。每个神经元具有C二进制输入连接，其中C可以为128或更多。在传播阶段，我们将激活的N神经元的所有靶标的激活值增加。在第二步中，我们使用激活值的直方图来确定即时的触发阈值，并选择将在下一个数据包中发射的N神经元。我们注意到，这种主动选择过程可能与大脑中的振荡活动有关，这可能具有固定在每个周期上发射的神经元百分比的功能。至关重要的是，绝对没有对体系结构的限制，因为每个神经元都可以直接与其他神经元建立联系，从而使我们可以具有前馈和反复的连接。具有M = 2 32个神经元的，这允许2 64个可能的连接，尽管实际连接性极为稀疏。 即使使用现成的硬件，模拟器也可以连续传播包数据包，每秒数千次连接数十次。 值得注意的是，所有这些都可以使用仅37瓦的能源预算，接近人脑所需的能量。 索引术语 - 启用神经网络，大脑尺度模拟，二进制重量，稀疏网络，GPU加速度，Apple M2芯片，生物成分网络，这允许2 64个可能的连接，尽管实际连接性极为稀疏。即使使用现成的硬件，模拟器也可以连续传播包数据包，每秒数千次连接数十次。值得注意的是，所有这些都可以使用仅37瓦的能源预算，接近人脑所需的能量。索引术语 - 启用神经网络，大脑尺度模拟，二进制重量，稀疏网络，GPU加速度，Apple M2芯片，生物成分网络这项工作表明使用当前的硬件可以进行大脑尺度模拟，但这需要重新思考如何实施模拟。
引用：Zhou CD、Huang Y、Yang YG 等。具有增强存储能力的精简光子储存器计算机。Opto-Electron Adv 8，240135
光子平台正逐渐成为满足日益增长的人工智能需求的一种有希望的选择，其中光子时间延迟储存器计算（TDRC）被广泛期待。虽然这种计算范式只能采用单个光子器件作为数据处理的非线性节点，但其性能高度依赖于延迟反馈回路（FL）提供的衰减记忆，这限制了物理实现的可扩展性，特别是对于高度集成的芯片。在这里，我们提出了一种简化的光子方案，利用设计的准卷积编码（QC）实现更灵活的参数配置，从而完全摆脱了对FL的依赖。与基于延迟的TDRC不同，基于QC的RC（QRC）中的编码数据支持时间特征提取，从而有助于增强记忆能力。因此，我们提出的QRC无需实现FL即可处理与时间相关的任务或序列数据。此外，我们可以使用低功率、易于集成的垂直腔面发射激光器来实现该硬件，以实现高性能并行处理。我们通过 QRC 和 TDRC 的模拟和实验比较来说明概念验证，其中结构更简单的 QRC 在各种基准测试任务中表现更佳。我们的结果可能为深度神经网络的硬件实现提供了一个有利的解决方案。
使用低温蓝宝石振荡器改进离子阱量子计算机
我们描述了一种灵活的微波合成系统，该系统由一个超低相位噪声低温蓝宝石振荡器 (CSO) 设计，可用作镱离子 (Yb+) 量子比特的主时钟。我们报告称，使用该合成系统，量子比特相干时间从 0.9 秒提高到 8.7 秒，提高了 10 倍，单量子比特量子门的误差为 1.6e-6。使用滤波函数方法 [1]，我们发现证据表明，0.9 秒的宝贵相干性受到精密级商用现成微波合成器 [1] 的相位噪声的限制。此外，我们还利用微波合成系统的灵活性来演示贝叶斯学习算法，该算法可以自主设计信息优化的控制脉冲来识别和校准定量动力学模型，以表征囚禁离子系统。我们通过实验证明，新算法在少量样本的情况下超过了传统校准方法的精度 [2]。
科学家开发出一种新的计算机语言来模拟生物体特征
大自然最美丽的一面是生物体展现出无穷无尽的形状、颜色和行为。这些特征有助于生物体生存和寻找配偶，例如雄孔雀多彩的尾巴如何吸引雌孔雀，或者它的翅膀如何帮助它飞离危险。了解特征对于生物学家来说至关重要，他们研究这些特征是为了了解生物体如何进化并适应不同的环境。
来自光子计算光谱计算机断层扫描中的虚拟单角图像，以评估膝盖骨关节炎
©作者在欧洲放射学学会的独家许可下。2022 Open Access本文均在创意共享归因4.0国际许可下获得许可，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者（S）和来源，并提供了与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
一种将大脑与量子计算机连接起来的方法
我们报告了第一个概念验证系统，该系统展示了如何通过心理活动控制量子比特。我们开发了一种方法，将心理活动的神经关联编码为量子计算机的指令。利用放置在人头皮上的电极检测脑信号，人学习如何产生所需的心理活动来发出旋转和测量量子比特的指令。目前，我们的概念验证在量子计算机的软件模拟上运行。在撰写本文时，可用的量子计算硬件和大脑活动传感技术还不足以实时控制大脑的量子态。但随着未来两方面的硬件技术的改进，我们距离将大脑与真正的量子机器连接又近了一步。本文最后讨论了在将大脑与量子硬件连接之前需要解决的一些具有挑战性的问题。
基于SSVEP的大脑计算机界面，用于使用低
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城市街景的视觉复杂性：人类与计算机视觉
抽象理解城市环境的视觉复杂性可能会改善城市设计策略，并限制由于广告，道路标牌，电信系统和机械而引起的视觉污染。本文旨在通过向一组450个以上的互联网用户提交一组地理参考的照片来量化城市街景中的视觉复杂性。将本调查发出的平均复杂性排名与一组计算机视觉预测进行了比较，试图找到最佳匹配。总的来说，一个计算机视觉指标可以全面匹配调查结果，并未清楚地从分析中出现，但是一组感知的假设表明，某些类别的刺激更相关。结果表明，具有对比颜色区域和锋利边缘的图像如何更容易驱动高复杂性的感觉。
计算机辅助解剖胎儿解剖 3D 图谱的可行性
Vincent Balaya、Fabien Guimiot、Matthieu Bruzzi、Salma El Batti、Alexis Guedon 等人。通过计算机辅助解剖学研究胎儿解剖学 3D 图谱的可行性。《妇产科与人类生殖杂志》，2020 年，第 49 期，第 101880 页 -。�10.1016/j.jogoh.2020.101880�。�hal-03493180�