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CLIF：用于脉冲神经网络的互补泄漏积分激发神经元
脉冲神经网络 (SNN) 是一种很有前途的受大脑启发的节能模型。与传统的深度人工神经网络 (ANN) 相比，SNN 表现出卓越的效率和处理时间信息的能力。然而，由于其不可微的脉冲机制，训练 SNN 仍然是一个挑战。替代梯度法通常用于训练 SNN，但与 ANN 相比，其准确性往往较差。我们通过对基于泄漏积分和激发 (LIF) 神经元的 SNN 的训练过程进行分析和实验研究，将准确性的下降与时间维度上梯度的消失联系起来。此外，我们提出了互补泄漏积分和激发 (CLIF) 神经元。CLIF 创建了额外的路径来促进计算时间梯度的反向传播，同时保持二进制输出。CLIF 是无超参数的，具有广泛的适用性。在各种数据集上进行的大量实验表明，CLIF 比其他神经元模型具有明显的性能优势。此外，CLIF 的性能甚至略优于具有相同网络结构和训练条件的优秀 ANN。代码可在 https://github.com/HuuYuLong/Complementary-LIF 获得。
Tajikistan经济更新2024年夏季
©2024国际重建与发展银行 /世界银行1818 H街NW华盛顿特区20433电话：202-473-1000 Internet：www.worldbank.org标准免责声明：此卷是国际企业银行的产物。本文所表达的发现，解释和结论并不一定反映了世界银行或其代表的政府的执行董事的观点。世界银行不能保证本工作中包含的数据的准确性。本工作中任何地图上显示的边界，颜色，教派和其他信息并不意味着世界银行关于任何领土的法律地位，认可或接受此类界限的任何判断。版权陈述：本出版物中的材料是版权的。在未经许可的未经许可的情况下复制和/或发送部分或所有这项工作可能违反适用的法律。国际重建与发展银行/世界银行鼓励其工作传播，通常会允许迅速复制部分工作的许可。要允许影印本或重印本工作的任何部分，请发送带有完整信息的请求到美国马萨诸塞州222 Rosewood Drive，222 Rosewood Drive，MA 01923，USA，电话978-750-8400，FAX 978-750-750-4470，HTTTP:/http://wwwwww.copyright.com/。所有其他有关权利和许可的查询，包括子公司权利，应介绍出版商，世界银行的办公室，世界银行，1818 H Street NW，华盛顿特区20433，美国，传真202-522-2422，电子邮件bubrights@worldbank.org。
直接训练高性能深度脉冲神经网络：理论与方法综述
脉冲神经网络 (SNN) 具有高度的生物合理性、丰富的时空动态和事件驱动计算，是人工神经网络 (ANN) 的一种有前途的节能替代方案。基于替代梯度法的直接训练算法提供了足够的灵活性来设计新颖的 SNN 架构并探索 SNN 的时空动态。根据以前的研究，模型的性能高度依赖于其大小。最近，直接训练深度 SNN 在神经形态数据集和大规模静态数据集上都取得了巨大进展。值得注意的是，基于变压器的 SNN 表现出与 ANN 同类产品相当的性能。在本文中，我们提供了一个新的视角，以系统而全面的方式总结了训练高性能深度 SNN 的理论和方法，包括理论基础、脉冲神经元模型、高级 SNN 模型和残差架构、软件框架和神经形态硬件、应用和未来趋势。评论的论文收集在 Awesome-Spiking-Neural-Networks 中。
改革外交免疫力：在
1詹姆斯·帕克希尔（James S.L. Rev.565（1998）。p。 568可在以下网址提供：https：//repository.uchastings.edu/hastingsinternationalcomparativelawreview/vol21/iss2/3 2 Williams，Sharon A.“书评：针对国际保护的人：预防和惩罚的罪行，路易斯·布卢姆菲尔德（Louis M. Bloomfield）和杰拉尔德F.fitzgerald。”加拿大律师评论54.1（1976）：197-198。3 Mitchell S. Ross，重新思考外交免疫：对补救方法的审查，以解决滥用外交特权和免疫力的滥用，4（2011）4 Fox，H。（2008）。国家免疫法（第二版）。牛津大学出版社。5 J. Craig Barker，《外交人员的保护》（苏塞克斯大学2006年）29 6加勒特。 r Mattingly，文艺复兴外交（1988）59 7米切尔·罗斯（Mitchell S.5 J. Craig Barker，《外交人员的保护》（苏塞克斯大学2006年）29 6加勒特。r Mattingly，文艺复兴外交（1988）59 7米切尔·罗斯（Mitchell S.
当音频denoising遇到尖峰神经网络
摘要 - Audio DeNoisisiques是增强音频质量的重要工具。尖峰神经网络（SNN）为音频转化提供了有希望的机会，因为它们利用了脑启发的体系结构和计算原理来有效地处理并分析音频信号，从而通过提高的准确性和降低了计算机上的高空空间，从而实现了实时Denoo。本文介绍了Spiking-Fullsubnet，这是一种基于SNN的实时音频DeNoising模型。我们提出的模型不适合一种新型的封闭式尖峰神经元模型（GSN），以有效捕获多尺度的时间信息，这对于实现高赋予音频降解至关重要。此外，我们建议将GSN集成在优化的全snet神经架构中，从而实现了全频段和子带频率的有效处理，同时显着降低了计算的额外处理。与体系结构的进步一起，我们结合了一个基于度量歧视的损失函数，该功能有选择地增强所需的性能指标而不会损害他人。经验评估表明，尖峰全鞋的表现出色，将其排名为英特尔神经形态深噪声抑制挑战的轨道1（算法）的赢家。索引术语 - 语言denoising，尖峰神经网络，neu-Romorphic Computing，Audio Signal Processing
Anoikis耐药性调节清晰细胞肾细胞癌的免疫浸润和药物敏感性：来自多膜的见解，单细胞分析和体外实验
透明细胞肾细胞癌（CCRCC）代表肾癌最普遍的亚型，占所有肾癌病例的75％（1）。手术干预和化学疗法目前主导了这种恶性肿瘤的治疗局势。尽管与CCRCC相关的总体存活率相对较高，但在晚期阶段的发生的发生率将五年的生存率急剧降低至8％以下（2）。由于肾癌的复发率高和预后不良，因此抑制肾脏肿瘤细胞的远处转移至关重要。肿瘤发生和转移与肿瘤微环境的变化和肿瘤细胞的迁移能力密切相关（3）。Anoikis是一种编程的细胞死亡，是由细胞与细胞外基质（ECM）之间相互作用的丧失触发的（4）。在正常细胞中，这些相互作用受到在细胞表面和糖基化的ECM蛋白上启动Anoikis的分子的破坏，从而导致凋亡和细胞死亡。ECM将肿瘤细胞固定到组织内的固定位点。获得迁移能力并转移到血管部位的肿瘤细胞会产生对厌氧菌的抗性，从而使其通过血液转移到远处的位置，从而形成转移性灶（5-7）。最近的研究发现了调节对Anoikis耐药性的分子途径和机制，包括细胞粘附分子，生长因子和信号传导途径，这些途径诱导上皮到间质转变（8）。例如，K。Planells等人的研究。这些途径中的下游分子，例如pi3k/akt（9）和erk1/2（10），在凋亡耐药性和促进生存中扮演着重要角色。最新的研究表明，河马途径和胶原蛋白XIII与乳腺癌中的厌氧性抗性有关（11，12）。T细胞执行监测功能，识别和消除异常细胞，从而限制肿瘤细胞的存活。免疫细胞在培养肿瘤微环境和影响肿瘤进展中的作用已得到充分认识（13、14）。许多研究强调了免疫细胞凋亡对包括肺，乳腺癌和子宫内膜癌在内的各种恶性肿瘤发展和进展的影响。表明，沉默的Faim2可以通过调节T细胞来抑制存活和耐药性（15）。此外，L1CAM对子宫内膜癌预后的影响与其在促进Treg锻炼中的作用有关，从而损害了对凋亡的耐药性（16）。现有研究阐明了免疫细胞凋亡与各种癌症的预后之间的联系（17、18），但肿瘤细胞可以通过获得对厌氧菌的耐药性来逃避免疫检测（19）。尽管肾癌的临床治疗包括根治性的手术干预，化学疗法和免疫疗法，但仍缺乏公认且可靠的标准预测因子，用于诊断和预后。已经探索了免疫细胞与Anoikis之间的关系，以及Anoikis对CCRCC患者存活的影响。探索肾脏癌组织中免疫细胞和Anoikis的异常性能保持
doi 10.61770/nbejms.2024.v02.i06.011即将发生心脏润棉条作为SLE Nikita Shetty的最初表现，1 Disha Shahri，1 Manjappa
1个研究生，JSS医学院医学院，JSS医学院和医院，JSS高等研究学院，迈索尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦2 2 Research, Mysore, Karnataka, India 4 Professpr and Head, Department of Clinical Immunology and Rheumatology, JSS Medical College and Hospital, JSS Academy of Higher Research, Mysore, Karnataka, India Accepted: 22-April-2024 / Published Online 07-June-2024 Abstract Systemic lupus erythematosus (SLE) is an autoimmune disorder with protean表现。 最常见的影响女性心血管表现很常见，但在初始介绍中很少见。 我们的患者出现了即将发生的心脏润肤膜，随后被诊断出患有SLE。 一名31岁的女性出现发烧，皮疹和进行性劳累呼吸困难。 在检查时，她的基线血液调查表现出急性肾脏损伤，蛋白尿和BNP的急性肾脏损伤。 胸部射线照相显示心脏剪影肿大，超声心动图显示出大大的心包积液，并且即将发生的心脏填塞性，患者接受了紧急心脏心脏对照。 ana剖面证实了我们用阳性抗dsDNA，抗核体，抗调节，抗SSA和抗JO1。的SLE诊断。1个研究生，JSS医学院医学院，JSS医学院和医院，JSS高等研究学院，迈索尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦2 2 Research, Mysore, Karnataka, India 4 Professpr and Head, Department of Clinical Immunology and Rheumatology, JSS Medical College and Hospital, JSS Academy of Higher Research, Mysore, Karnataka, India Accepted: 22-April-2024 / Published Online 07-June-2024 Abstract Systemic lupus erythematosus (SLE) is an autoimmune disorder with protean表现。最常见的影响女性心血管表现很常见，但在初始介绍中很少见。我们的患者出现了即将发生的心脏润肤膜，随后被诊断出患有SLE。一名31岁的女性出现发烧，皮疹和进行性劳累呼吸困难。在检查时，她的基线血液调查表现出急性肾脏损伤，蛋白尿和BNP的急性肾脏损伤。胸部射线照相显示心脏剪影肿大，超声心动图显示出大大的心包积液，并且即将发生的心脏填塞性，患者接受了紧急心脏心脏对照。ana剖面证实了我们用阳性抗dsDNA，抗核体，抗调节，抗SSA和抗JO1。为阳性，她接受了脉搏类固醇和羟氯喹的治疗。还进行了肾脏活检，显示IV类狼疮肾炎。她在临床上有所改善，并用口服类固醇，霉酚酸酯和羟基氯喹出院。心脏填塞是一种威胁生命的条件，SLE是在评估过程中考虑的重要差异。关键字：SLE，心脏润肤室，心脏穿刺术
1>用您的手稿ID替换此线（在此处双击以编辑）
1>用您的手稿ID编号（在此处双击以进行编辑）<以脑为工业故障诊断的尖峰神经网络：调查，挑战和机会Huan Wang，Yan-Fu Li，IEEE和Konstantinos Gryllias高级成员和Konstantinos Gryllias的这项工作已提交给IEE EEE，以供IEE EEE。版权可以在不通知的情况下传输，此后不再可以访问此版本。摘要 - 近几十年来，工业故障诊断（IFD）已成为与检测和收集有关工业设备健康状况的重要信息的关键纪律，从而促进了失败类型和严重性的识别。追求精确有效的故障识别引起了极大的关注，最终集中于自动化设备监控以防止安全事故并减少对人工劳动的依赖。人工神经网络（ANN）的出现在增强智能IFD算法方面发挥了作用，尤其是在大数据的背景下。尽管有这些进步，但ANN是一种简化的仿生神经网络模型，表现出固有的局限性，例如资源和数据依赖性以及受限的认知能力。为了解决这些局限性，建立在脑启发的计算原理的第三代尖峰神经网络（SNN）已成为有希望的替代方案。SNN的特征是其生物神经元动力学和尖峰信息编码，在表示时空特征方面具有出色的潜力。因此，开发基于SNN的IFD模型已获得动力，表现出令人鼓舞的性能。尽管如此，该领域缺乏系统的调查来说明当前情况，挑战和未来的方向。因此，本文系统地回顾了基于SNN的模型的理论进展，以回答SNN是什么问题。随后，它审查和分析了现有的基于SNN的IFD模型，以解释为什么需要使用SNN以及如何使用SNN。更重要的是，本文系统地回答了IFD中SNN的挑战，解决方案和机会。索引术语 - 智能诊断，工业健康监测，尖峰神经网络，深度学习。
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Md Sahil Ali 1 , Tracy Suchiang 2 , Tushar Pratim Saikia 3 , Danish Gulzar 博士 4* 1,2,3,4* 印度旁遮普邦洛夫利专业大学社会科学学院 *通讯作者：Danish Gulzar 博士 *印度旁遮普邦洛夫利专业大学社会科学学院 引用：Danish Gulzar 博士等人 (2024)，高等教育中人工智能融合的益处与担忧：来自印度的见解，教育管理：理论与实践，30(5)，656-668 Doi：10.53555/kuey.v30i5.5122
文章信息摘要技术创新给人类生活带来了根本性的改变。技术在社会存在的方方面面都留下了足迹。该研究采用混合方法，主要旨在全面了解印度高等教育中使用人工智能工具的利弊。从研究中得出的关键推论是，人工智能已经引领了高等教育机构的系统整合。从教育角度来看，学生们熟练掌握了这些工具的使用方法。然而，关键结论表明，学生使用人工智能工具方面存在差异。与本科生相比，研究生更容易使用人工智能工具。此外，与最后一年的学生相比，学生使用人工智能设备的可能性较小。尽管在教育人工智能领域取得了积极进展，但仍存在可及性差距、成本效益以及对人工智能工具缺乏认识。研究中占据核心地位的更大问题是，在教育目的上合理和学术地使用这些工具时所面临的伦理困境。关键词：人工智能、发展、伦理、技术、转型