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基于脑启发前向的图神经网络...
工业中的过程控制（Huang et al., 2023; Liu et al., 2023; Zhang R. et al., 2023）。受益于信号处理和深度学习（DL）的进步，BCI 的一个突出子集是脑电图 (EEG)（Gao and Mao, 2021; Zhao et al., 2022; Li H. et al., 2023）。EEG 技术主要用于识别和分类运动想象 (MI) 信号，这对中风患者等行动障碍者来说是一种重要的辅助手段。EEG 的高精度、实时响应和成本效益使其有别于其他神经成像技术，如脑磁图和功能性磁共振成像（Huang et al., 2021; Mirchi et al., 2022; Tong et al., 2023）。传统的 MI-EEG 分类算法采用空间解码技术，利用从头皮记录的多通道 EEG 数据来识别运动意图 (Xu et al., 2021)。为了对来自多通道 MI-EEG 的信号进行分类，已经提出了各种方法，有效地捕捉它们的时间、频谱和空间特征 (Tang et al., 2019; Wang and Cerf, 2022; Hamada et al., 2023; Li Y. et al., 2023)。鉴于 EEG 信号的节律性和非线性特性，已经提出了几种利用小波调制和模糊熵的特征提取技术。 Grosse（Grosse-Wentrup and Buss，2008）介绍了一种结合公共空间模式 (CSP) 进行空间滤波和降低维数的方法，并辅以滤波器组技术将空间细化信号划分为多个频率子带。同样，Malan 和 Sharma（2022）开发了一个基于双树复小波变换的滤波器组，将 EEG 信号分离为子带。将 EEG 信号分割成这些子带后，通过 CSP 从每个子带得出空间特征，随后采用监督学习框架进行细化。Fei 和 Chu（2022）提出了一种利用相空间和小波变换的多层孪生支持向量机。尽管这些方法具有潜力，但它们忽略了电极之间的拓扑关系，因此需要进一步优化以提高 MI 分类准确性。认识到神经科学对脑网络动力学和神经信号传播机制的日益重视，图卷积网络 (GCN) 已被引入用于解码 EEG 信号（Wang 等人，2021；Du G. 等人，2022；Gao 等人，2022）。然后 Kipf 和 Welling（2016）将图论和深度学习结合起来以捕捉节点之间的关系。巧合的是，Hinton（2022）提出的神经传递领域的一个突破性概念前向-前向 (FF) 机制正在引起人们的关注。该机制提供了一种有效的方法来处理神经网络中的序列数据，而无需存储神经活动或暂停以进行错误传播。我们的研究旨在将 FF 机制与 GCN 相结合，用于基于 EEG 的 BCI，从而在运动意象分类方面取得重大进展。在研究中，我们提出了一种创新的 F-FGCN 框架用于 MI 分类。我们研究的突出贡献如下：
挑战指南 - 自然启发的食物包装和农业电影
启用食品运输，保存，卫生和安全性，增加食物的寿命，并为食物的安全以及保留其营养含量的保留。塑料的低成本，耐用性和线性用途低水平的回收利用是众多环境挑战的来源，这些挑战会影响整个生态系统，尤其是在生命的尽头。通过涂层和配方添加剂提供了一系列功能性能，这些环境影响进一步加剧了这些影响。这些添加剂反过来又可以进入周围环境，包括空气，食物或动物和人体组织，尤其是在生物降解过程中。这一探路者挑战旨在支持雄心勃勃的跨学科研究，这将导致开发和生产可持续性的启发性替代品，用于食品包装和农业生产，例如但不限于Greenhouse和Greenhouse和Mulch Films。这些材料必须通过设计和生产来减少环境影响，同时提供塑料的功能特征。建议应提出跨越产品生命周期的想法，从新颖的可持续材料的开发，其设计和生产到生命的尽头，同时最大限度地增加了使用时间和使用范围。将鼓励为与食品相关的应用提供优化的特性，并在生产中占环境足迹减少，并提高了重新利用回收利用和生物降解性的增强范围，包括在极端环境中。将鼓励为与食品相关的应用提供优化的特性，并在生产中占环境足迹减少，并提高了重新利用回收利用和生物降解性的增强范围，包括在极端环境中。鼓励申请人在Horizon Europe 6 Work计划2021 - 2022和工作计划2023 - 2024及其合作伙伴关系，特别是基于圆形的欧洲联合企业（CBE JU）的合作伙伴关系（CBE JU），开发与Horizon Europe 6 Work计划的相关活动的协同作用。
自动QML：通过在灰度图像上使用进化算法的稳健量子启发的分类器的自动生成和培训
提出了一种新的混合系统，用于通过使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发的分类器。定义了动态适应性函数，以获得最小的电路复杂性和最高的观点数据精度，从而确保所提出的技术是可以推广且健壮的。同时，它通过惩罚其外观和门数来最大程度地减少生成电路的复杂性。通过使用二维降低方法来减少图像的大小：主成分分析（PCA），该方法在个人内部编码并由系统进行了遗传优化，以及一个小的卷积自动编码器（CAE）。这两种方法相互比较，并采用经典的非线性方法来理解其行为，并确保分类能力是由于量子电路而不是用于降低维度的预处理技术引起的。
藤壶水泥蛋白作为一种有效的生物启发腐蚀抑制剂
©作者2024。开放访问。本文是根据Creative Commons归因4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者和来源，就可以提供与Creative Commons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/by/4.0/。
利用神经启发的AI加速器进行6G网络中的高速计算
随着6G技术的出现，目前正在将无线通信领域推向新的边界。这项先进的技术需要大幅提高数据速率和处理速度，同时需要用于现实世界实用性的能源解决方案。在这项工作中，我们应用了一个名为Echo State Network（ESN）的神经科学启发的机器学习模型，以在Massive Mimo-Ofdm Systems中的符号检测的关键任务，这是6G网络的关键技术。我们的工作涵盖了硬件加速储层神经元体系结构的设计，以加快基于ESN的符号检测器。然后，通过在现实世界中的Xilinx Virtex-7 FPGA板上的概念证明进行验证。实验结果表明，与传统的MIMO符号检测方法（如线性最小均方根误差）相比，在一系列MIMO配置中，我们的符号检测器设计的性能和可扩展性很高。我们的发现还确认了整个系统的性能和可行性，以低误差率，低资源利用率和高吞吐量的形式反映。
受最优状态转移启发的组合优化快速量子方法
在组合优化问题中，例如 MAX-CUT 或 TRAVELLING-SALESPERSON [ 1 ]，目标是从某个初始状态演化到编码优化问题解的最终状态。一种方法可能是绝热演化，将每个初始状态和最终状态编码为某个汉密尔顿量的基态，并在它们之间足够缓慢地插值。在实践中，这种方法受到插值汉密尔顿量的最小谱隙的限制 [ 2 , 3 ]。这种方法被称为绝热量子优化 (AQO) [ 4 – 8 ]。在缺乏成熟硬件的情况下，AQO 依靠绝热原理作为指导设计原则。反过来，AQO 导致了量子退火 (QA)。与 AQO 类似，QA 试图在初始和最终汉密尔顿量之间连续插值。QA 表示一种更广泛的
Kirigami启发的用于应变不敏感操作的气体传感器
物联网（IoT）的可穿戴电子设备促使人们兴趣优化可拉伸基板，电极和传感材料。具体来说，可穿戴气体传感器对于对危险化学物质的实时监测很有价值。对于可穿戴气体传感器，需要在机械变形下进行稳定的操作。在这里，我们介绍了用二氧化钛（TIO 2）功能化的碳纳米管（CNT）装饰的菌株不敏感的基里加米结构的气体传感器，以NO 2传感。使用Kirigami形的底物用于确保我的稳定性在拉伸时。开发的设备在80％的应变下仅显示1.3％的基本电阻变化。此外，分析了各种应变水平的电热性能的影响，以帮助对该设备的性能的明确说明。与裸露的CNT传感器相比，CNT-TIO 2复合诱导的P-N杂音变化，将测量灵敏度提高了约250％。此外，由于在紫外线暴露下TIO 2的光催化作用增强，传感器的脱附速率更快10倍。值得注意的是，Kirigami结构的气体传感器即使在80％以下的应变以下也保持稳定且重复的传感操作，这足以用于各种可穿戴应用。
一种新的量子机器学习算法：受量子条件主方程启发的分裂隐量子马尔可夫模型
隐量子马尔可夫模型（HQMM）在分析时间序列数据和研究量子领域的随机过程方面有巨大潜力，是一种比经典马尔可夫模型更具潜在优势的升级选择。在本文中，我们引入了分裂 HQMM（SHQMM）来实现隐量子马尔可夫过程，利用具有精细平衡条件的条件主方程来展示量子系统内部状态之间的互连。实验结果表明我们的模型在适用范围和鲁棒性方面优于以前的模型。此外，我们通过将量子条件主方程与 HQMM 联系起来，建立了一种新的学习算法来求解 HQMM 中的参数。最后，我们的研究提供了明确的证据，表明量子传输系统可以被视为 HQMM 的物理表示。SHQMM 及其配套算法提出了一种基于物理实现的分析量子系统和时间序列的新方法。
人脑中的神经元微观结构变化与神经认知衰老有关
1伦敦帝国学院，英国伦敦帝国学院2先知设计，南旧金山，美国加利福尼亚州，美国3 F. Hoffmann-la Roche Ltd，巴塞尔，瑞士，瑞士4默克公司，南旧金山，加利福尼亚州南旧金山5美国马萨诸塞州剑桥大学的自然和人工智能，美国马萨诸塞州剑桥市9号大街和哈佛大学，美国马萨诸塞州剑桥市10哈佛大学数据科学倡议，美国马萨诸塞州剑桥