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半球视网膜由等离子光电子复制器模拟，并具有全光调制的神经形态立体视觉
双眼立体视觉依赖于两个半球视网膜之间的成像差异，这对于在三维环境中获取图像信息至关重要。因此，与生物眼的结构和功能相似性的视网膜形态电子始终非常需要发展立体视觉感知系统。在这项工作中，开发了基于Ag-Tio 2纳米簇/藻酸钠纤维的半球光电磁带阵列，以实现双眼立体视觉。由等离子热效应引起的全光调制和Ag-Tio 2纳米群体中的光激发，以实现像素内图像传感和存储。广泛的视野（FOV）和空间角度检测是由于设备的排列和半球形几何形状的入射角依赖性特征而在实验上证明的。此外，通过构造两个视网膜形态的恢复阵列，已经实现了基于双眼差异的深度感知和运动检测。这项工作中证明的结果提供了一种有希望的策略，以开发全面控制的回忆录，并促进具有传感器内架构的双眼视觉系统的未来发展。
具有非线性选择器和电阻切换行为的双功能TA/TAOX/RU设备
由于简单的金属/绝缘子/金属（MIM）结构，快速速度，低功耗和高积分密度，因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段，可实现高密度积分，较小的存储器大小为＆4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品，因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用，例如，神经形态计算系统。6 - 11然而，最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小，从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列，稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外，Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战，这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题，选择设备（选择器），例如二极管，13
基于高级...
回忆录是一种神经形态电子产品的基石，通过改变其跨州的电阻，对电刺激的历史做出反应。最近努力致力于发展对光激发的类似响应。在这里，我们意识到了一种新型的隧道照相仪表，其行为是双峰的：它的阻力取决于双重电光历史。这是在最终简单的设备中获得的：高温超导体和透明的半导体之间的界面。被剥削的机制是两种材料之间可逆的纳米氧化还原反应，其氧含量可以确定界面上的电子隧道速率。氧化还原反应是通过电化学，光伏效应和光合辅助离子迁移之间的相互作用来光学驱动的。除了其基本利益外，揭幕的电形记忆效应具有巨大的技术潜力。尤其是与高温超导性结合使用，除了促进低衰减连接外，还为超导电子产品带来了光征效应。
基于连接组的储层计算工具箱
神经回路的连接模式形成一个复杂的网络。这些电路中的信号如何表现为复杂的认知和适应性行为仍然是神经科学中的核心问题。伴随连接组和人工智能的进步从根本上开放了新的机会，以了解连接模式如何影响生物脑网络中的计算能力。储层计算是一种多功能范式，它使用高维动力系统的非线性动力学来执行计算和近似认知功能。在这里我们提供Conn2Res：一种开源Python工具箱，用于实现生物神经网络作为人工神经网络。conn2res是模块化的，允许施加任意体系结构和任意动态。该工具箱允许研究人员输入使用多种技术重建的连接组，从图形跟踪到非侵入性扩散成像，并施加多个动力学系统，从简单的尖峰神经元到磁性动力学。CONN2RES工具箱的多功能性使我们能够在神经科学和人工智能的汇合处提出新问题。通过将函数重新概念化为计算，Conn2Res为对大脑网络中结构功能关系的更机械理解设定了阶段。
从数字到脑介导的量子计算
摘要：数字计算机仅模拟大脑的神经元网络。例如，他们的von Neumann架构将记忆和处理器单元分开，因此导致相当大的能源消耗和环境有害的能量消散与绿色交易相矛盾。以脑为导向的（神经形态）计算，可以通过熟悉的电路网络和光子设备来重现大脑结构，这些电路网络和光子设备将这些功能集成到诸如自然大脑的能源消耗较少，效率显着增长和环保友好的功能。它们可用于建模物理，化学，生物学和神经系统中的结构和模式形成。最近的诺贝尔物理学奖（Hopfield and Hinton 2024）突出了现代机器学习在自然形成中的深层根源。模式和结构形成通过人工智能中的学习算法打开了模式识别的新应用。可以通过使用（例如光子量子芯片）与量子并行性和纠缠的量子计算的优势结合使用。他们的原则也深深地植根于自然中，最近也由物理学中的诺贝尔奖（Fack，Clauser，Zeilinger，Zeilinger 2022）强调。我们旨在集成所有这些计算范式的混合和可持续性AI。
基于群集组装的Au/Zro X膜的平面纳米复合电阻开关装置中的传导机制
纳米结构的氧化锆和黄金膜（NS-AU/ZRO X）已被证明为具有非线性和滞后电气行为的特征，具有短期记忆和增强/抑郁活性。在这里，我们研究了调节纳米结构双层Au/Zro X膜的非线性行为的传导机制。尤其是，我们遵循Chua对综合系统的方法进行了研究，并分别对膜中的离子迁移和电子传输进行了建模。双层纳米结构系统所表现出的传导机制受到纳米形态的强烈影响，纳米形态由于电刺激而动态变化。沿微观结构中的瓶颈和边缘沿着强烈的本地电场和高迁移率促进了结构重排。电子传输是电极界面处的Schottky屏障和块状纳米材料中的Poole-Frenkel效应。在这里讨论了Poole-Frenkel效应的模型，以在高应用场机制中包括库仑陷阱的饱和；提出的模型已通过具有不同的扫描速度和不同温度（从300至200 K）的实验电压坡道进行了验证，以及功率指数参数分析。
具有非线性选择器和电阻切换行为的双功能TA/TAOX/RU设备
由于简单的金属/绝缘子/金属（MIM）结构，快速速度，低功耗和高积分密度，因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段，可实现高密度积分，较小的存储器大小为＆4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品，因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用，例如，神经形态计算系统。6 - 11然而，最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小，从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列，稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外，Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战，这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题，选择设备（选择器），例如二极管，13
2024关于密码学中故障检测和公差的研讨会（FDTC 2024）（目录）
Abdallah Fathy, Marvy Badr Monir Mansour, Memristive Coupled Neural Network Based Audio Signal Encryption .......................................................................................................................................................... 149 24.Tomasz Grzywalski, Dick Botteldooren, Automatic re-labeling of Google AudioSet for improved quality of learned features and pre-training ................................................................................................................... 155 25.Nur BanuHancı，İlkeKurt，Sezer Ulukaya，OğuzhanErdem，SibelGüler，Cem Uzun，Hybrid语音频谱 - 基于基于校友的深度学习（HVSC-DL）模型，用于检测帕金森氏病的检测 ............................................................................................................................................................... 161 26.tomasz grzywalski，Dick Botteldooren，Yanjue Song，Nilesh Madhu，使用深神经网络的显着声音提取，预测复杂的口罩.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Deepthi Kattula, P. Rajesh Kumar, Praveen B. Choppala, Multiple sampling with reduced resampling for particle filtering .................................................................................................................................................. 172 28.Bianca-Alexandra Zîrnă, Denis Mihailovschi, Mădălin Corneliu Frunzete, EMG Signal Acquisition and Processing for Muscle Contraction Classification ............................................................................................. 177 29.Alin Alexandru șerban, Mădălin frunzete, Traffic flow models and statistical analysis using compressed date from acquisition module ...............................................................................................................................Solomon Habtamu Tessema, Daruisz Bismor, Roman Wyżgolik, Advanced Signal Processing Techniques for Plasma-Mag Welding Process ...................................................................................................................................................Karolina Bronczyk，MichałAdamski，AgatadąBrowska，Adam Konieczka，Adamdąbrowski，来自各种Passnger Car发动机的污染物的二次污染物.. div>卡洛琳娜·布朗西克（Karolina Bronczyk），米歇·亚当斯基（MichałAdamski），阿加塔·dąbrowska，亚当·科尼克斯卡（Adam Konieczka），亚当·迪布罗斯基（Adamdąbrowski），PMS5003 formaldehyde传感器的准确性和交叉敏感性分析Damian Jankowski，Sebastian Szwaczyk，PawełKaczmarek，PrzemysławFścibiorek，Zbigniew Piotrowski，大数据技术在互联网资源处理系统中的有效应用 ................................................................................................................................................... 211
利用新兴存储设备进行内存计算
内存计算 (IMC) 已成为一种新的计算范式，能够缓解或抑制内存瓶颈，这是现代数字计算中能源效率和延迟的主要问题。虽然 IMC 概念简单且前景广阔，但其实施细节涵盖了广泛的问题和解决方案，包括各种内存技术、电路拓扑和编程/处理算法。本观点旨在提供涵盖 IMC 这一广泛主题的方向图。首先，将介绍内存技术，包括传统的互补金属氧化物半导体和新兴的电阻/忆阻设备。然后，将考虑电路架构，描述其目的和应用。电路包括流行的交叉点阵列和其他更先进的结构，例如闭环存储器阵列和三元内容可寻址存储器。同一电路可能服务于完全不同的应用，例如，交叉点阵列可用于加速神经网络中前向传播的矩阵向量乘法和反向传播训练的外积。本文将讨论实现电路功能多样化的不同算法和记忆特性。最后，本文将介绍 IMC 面临的主要挑战和机遇。
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现代神经科学的挑战之一是创建基于体外神经网络的“活计算机”。这样的人造装置应该执行神经计算任务，并在体现在机器人中时与环境相互作用。最近的研究确定了最关键的挑战，即寻找神经网络体系结构来实施关联学习。这项工作提出了一个模块化体系结构模型，该模型通过单向耦合连接的尖峰神经网络。我们表明该模型可以根据Pavlovian的调节训练神经机器人。机器人在回避障碍物中的性能取决于网络间耦合中的权重比。我们表明，除了STDP外，成功学习的关键因素是突触和神经元竞争。我们使用最近发现的最短路径规则来实施突触竞争。此方法已准备好进行实验测试。强抑制耦合在负责无条件响应的子网中实施神经元竞争。对这种方法的经验测试需要一种技术，用于增长具有给定兴奋性和抑制性神经元比率的神经网络。一种替代方案是建立一个混合系统，其体外神经网络通过硬件复合连接结合。