XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminspired
ayahuasca启发的N，...
2苏黎世苏黎世大学心理学系3神经科学中心苏黎世，苏黎世大学，苏黎世大学和ETH，苏黎世，瑞士，瑞士4号，健康科学与技术系，Eth，Eth，Eth，Eth，Zurich，瑞士，瑞士5瑞士苏黎世，IMT高级研究学院卢卡，卢卡，意大利卢卡8，心理医学和心理治疗系8精神病学，心理治疗和心理学家，苏黎世苏黎世苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士
胎盘转移动力和母体共证的疫苗诱导的婴儿抗体的耐用性
这项工作通过开发具有二维（时频）卷积长期记忆（ConvlstM2D）的混合和尖峰形式的心脏异常检测，并具有封闭形式的连续（CFC）神经网络（SCCFC），这是一个是生物生物味的Sallow Sallow sallow sallow sallow sallow sallof netward。该模型在心脏异常检测中达到了F1分数，AUROC为0.82和0.91。这些结果可与非加速ConvlstM2D-CFC（CORVCFC）模型1相媲美。值得注意的是，SCCFC模型在模拟Loihi的神经形态芯片架构上的估计功率消耗显示出明显更高的能量效率，与ConverCFC模型在传统过程中的450 µ µ J/INF的消耗相比。另外，作为概念验证，我们在常规且相对受资源约束的Radxa零上部署了SCCFC模型，该模型配备了Amlogic S905Y2处理器进行验证培训，这导致了绩效证明。在常规GPU上对2个时期进行初步训练后，F1分别和AUROC分别从0.46和0.65和0.56和0.73提高，并在5个时期的室内训练训练中提高了5个。此外，当呈现新数据集时，SCCFC模型展示了可以构成伪观点测试的强样本外泛化功能，实现了F1分数，AUROC为0.71和0.86。峰值SCCFC在鲁棒性方面还表现出在推理过程中有效处理缺失的ECG通道方面的非加速Convcfc模型。该模型的功效扩展到单个铅心电图（ECG）分析，在这种情况下证明了合理的精度，而我们的工作重点一直放在模型的计算和记忆复杂性上。关键字：尖峰神经网络，心电图分析，能量效率，设备微调，生成，鲁棒性。
有效社会合作的集体思维模型的脑启发理论
摘要 - 社会智能表现出通常被称为心理理论（汤姆）的能力，以辨别他人的行为意图，信念和其他精神状态。汤姆在多代理和人机上的行动环境中尤其重要，因为每个代理都需要了解其他代理的心理状态，以便更好地做出响应，互动和协作。最近的研究表明，汤姆模型具有推断信仰，意图并预测未来的观察和行动的能力。尽管如此，它在解决复杂任务方面的部署仍然特别有限。当代理人数量增加时，挑战就会出现，环境变得更加复杂，并且与环境互动并预测彼此的精神状态变得困难和耗时。为了克服这种局限性，我们从集体思维理论（TOCM）机制中汲取灵感，将所有其他代理的观察结果预测到一个统一但多元的代表性中，并辨别我们自己的行为如何影响这种心理状态。基于这个基础，我们构建了一个富有想象力的空间来模拟多代理交互过程，从而提高了复杂决策环境中多个代理之间合作的效率。在具有不同数量的代理的各种合作任务中，实验结果强调了与多代理增强学习（MARL）基准相比，我们方法的优越效率和表现。我们对基于SNN和DNN的决策网络实现了一致的提升，并证明TOCM对他人心理状态的推论可以转移到新任务中，以快速，灵活地适应。
具有特殊润湿性的生物启发的宏观结构阵列材料的最新进展 - 从表面工程到功能应用
带有特殊润湿性（MAAMS-SW）的摘要生物启发的宏观结构阵列（MAA，尺寸：亚毫米计至毫米尺度）材料，由于其在许多应用中的出色表现，包括石油剥夺，液体/液滴操纵，抗气管操纵，抗气管，传热，收集，水收集和油 - 水分，引起了大量的研究注意。在这篇综述中，我们关注的是生物启发的Maams-SW的理论，设计，制造和应用的最新发展。我们首先回顾了特殊润湿性的基本理论的历史，并讨论了某些生物表面的代表性结构和相应的功能，从而为生物启发的MAAMS-SW的设计和制造奠定了基础。然后，我们总结了特殊润湿MAA的制造方法，分别是三类：添加剂制造，减法制造和形成性制造，以及它们的多样化功能应用，从而为这些Maams-SW的开发提供了见解。最后，简要解决了对生物启发的MAAMS-SW的未来研究的挑战和方向。全球努力，进步和突破性从表面工程到本文详细阐述的功能应用将促进生物启发的MAAMS-SW的实际应用。
珍珠层材料综述：化学、强化
仿生材料的开发灵感来源于具有非凡 10 特性或外观的生物材料和生物体，例如出色的机械强度和韧性、自清洁、自修复、鲜艳的色彩 11 等，以开发具有先进功能的材料和产品。珍珠层就是这样一种非凡的灵感来源，它形成 12 贝壳的内层，通常被称为珍珠母。珍珠层由 95 vol％ 的脆性无机矿物 13（CaCO 3 ）和 5％ 的有机聚合物组成，作为砖和砂浆结构，但其断裂功比纯组成矿物高出约 3000 倍 14。模仿珍珠层这种高强度和高断裂韧性的理想组合，为生产替代、可持续的高性能结构和功能材料铺平了道路。 16 最近的研究进展促成了受珍珠层启发的分级结构纤维、薄膜和块状复合材料的制造。本综述讨论了珍珠层形成的化学性质、实体结构的细节以及强化和变形机制。此外，我们还概述了受珍珠层启发的材料的合成工艺和应用的最新趋势和发展。我们重点介绍了分级复合材料，并简要讨论了通过模仿珍珠层的自然形成而合成的人造碳酸盐。21
纳米图案的生物启发的单层，序列 - ...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-z6frj-v2 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-5060-0766 Chemrxiv不同行评审的内容。许可证：CC由4.0
一种受大脑启发的算法，可以以较低的计算成本缓解人工和脉冲神经网络的灾难性遗忘
大脑中的神经调节剂以多种形式的突触可塑性发挥作用，这些可塑性被表示为元可塑性，现有的脉冲神经网络 (SNN) 和非脉冲人工神经网络 (ANN) 很少考虑到这一点。在这里，我们报告了一种有效的受大脑启发的 SNN 和 ANN 计算算法，本文称为神经调节辅助信用分配 (NACA)，它使用期望信号将定义水平的神经调节剂诱导到选择性突触，从而根据神经调节剂水平以非线性方式修改长期突触增强和抑制。NACA 算法在学习空间和时间分类任务时实现了高识别准确率，同时大幅降低了计算成本。值得注意的是，NACA 还被证实可有效学习五种不同复杂程度的类别连续学习任务，并以低计算成本显著缓解灾难性遗忘。映射突触权重变化表明，这些好处可以通过基于期望的整体神经调节所导致的稀疏和有针对性的突触修改来解释。
通过逆向工程实现机器学习启发的非绝热几何量子计算的量子最优控制
量子控制在量子计算机的实际应用中起着不可替代的作用。然而，要找到更合适、更多样化的控制参数，必须克服一些挑战。我们提出了一种有前途且可推广的基于平均保真度的机器学习启发式方法来优化控制参数，其中使用具有周期性特征增强的神经网络作为拟设。在通过逆向工程实现猫态非绝热几何量子计算的单量子比特门时，与简单形式的三角函数控制参数相比，我们的方法可以产生保真度明显更高（> 99.99%）的相位门，例如π/ 8门（T门）。单量子比特门对系统噪声、加性高斯白噪声和退相干具有很强的鲁棒性。我们用数字证明了神经网络具有扩展模型空间的能力。借助我们的优化，我们提供了一种在玻色子系统中实现高质量级联多量子比特门的可行方法。因此，机器学习启发的方法在非绝热几何量子计算的量子最优控制中可能是可行的。
受到启发。分享您的观点。与行业同事网络。
Kongsberg Discovery具有技术，可提供有关海洋生命以及生态系统状况的必要洞察力和关键数据。对于我们不断开发我们的技术是至关重要的，以确保我们是为子孙后代确保海洋的一部分。要成功，我们需要与合作伙伴，客户和客户合作。这将确保我们保持在技术的最前沿，将市场领先的产品和解决方案带入市场。在本周在Femme举行，我期待更多地了解最新趋势和新兴技术，以更多地了解水文领域内的应用程序和创新策略。femme是网络的理想场所，也是互相协作，讨论和学习的枢纽。世界正面临着真正艰巨的挑战。只有一起工作，我们才能解决它们。