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CMOS-MEMRISTOR混合动力突触的设计及其在耐噪声的尖峰神经网络
鉴于数据量的越来越多，有一个显着的研究重点是硬件，可提供低功耗的高计算性能。值得注意的是，神经形态计算，尤其是在利用基于CMO的硬件时，已经表现出了有希望的研究成果。此外，越来越强调新兴突触设备（例如非挥发性记忆（NVM）），目的是实现增强的能量和面积效率。在这种情况下，我们设计了一个硬件系统，该硬件系统采用了1T1R突触的一种新兴突触。Memristor的操作特性取决于其与晶体管的配置，特别是它是位于晶体管的源（MOS）还是排水口（MOS）。尽管其重要性，但基于Memristor的操作电压的1T1R配置的确定仍然不足以在现有研究中探索。为了实现无缝阵列的扩展，至关重要的是要确保单位单元格适当设计以从初始阶段可靠地操作。因此，对这种关系进行了详细研究，并提出了相应的设计规则。香料模型。使用此模型，确定最佳晶体管选择并随后通过仿真验证。为了证明神经形态计算的学习能力，实现了SNN推理加速器。此实现利用了一个基于在此过程中开发的验证的1T1R模型构建的1T1R数组。使用降低的MNIST数据集评估了精度。结果证明了受大脑功能启发的神经网络操作成功地在高精度而没有错误的硬件中实现。此外，在DNN研究中通常使用的传统ADC和DAC被DPI和LIF神经元取代，从而实现了更紧凑的设计。通过利用DPI电路的低通滤波器效应来进一步稳定该设计，从而有效地降低了噪声。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
了解神经网络：大脑如何处理信息。
神经网络是大脑功能的基础，使人们能够感知，认知和学习。神经元与突触之间的复杂相互作用使大脑可以有效地处理大量信息。神经科学的进步继续揭示这些网络的复杂性，为大脑功能，疾病机制和潜在的治疗干预提供了新的见解。随着研究的进展，我们对神经网络的理解不仅会增强医学科学，而且会影响人工智能和脑机界面的发展，为开创性的创新铺平了道路。
对粒子系统和神经网络应用的一般可控性
摘要。存在许多具有对称性的系统的示例，并且可以通过具有对称性的控件进行监视。由于沿进化保留了对称性，因此不可能完全可控，并且必须将可控性视为具有相同对称性的状态的内部。我们证明，具有对称性的通用系统在这个意义上是可以控制的。该结果具有多种应用，例如：（i）当粒子之间相互作用的内核扮演均值场控制的作用时，粒子系统的一般可控性； （ii）在具有边界的歧管上对向量场的家庭的一般可控性； （iii）具有“通用”自发型层的神经网络体系结构的通用介绍 - 在最近的神经网络体系结构中，例如在变形金刚体系结构中的一种无处不在的层。我们开发的工具可以帮助解决模棱两可系统控制的其他各种问题。
稀疏深神经网络的算法和理论方面
2从稀疏的深神经网络到稀疏基质分解22 2.1神经网络简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.1神经网络的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.2神经网络的培训问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.2稀疏神经网络的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.2.1稀疏神经网络：定义和培训问题。。。。。。25 2.2.2稀疏深神经网络培训的实用方法。。。。。。。。29 2.2.3关于稀疏深神经网络的理论。。。。。。。。。。。。。34 2.3稀疏基质分解及其与稀疏深神经网络的关系。35 2.3.1问题制定和与稀疏深神经网络的第一个关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.3.2稀疏基质分解的算法以及稀疏DNNS训练中与修剪/再培训方法的关系。。。。。。。。。。。36 2.3.3稀疏基质分解的其他应用。。。。。。。。。。。38 2.3.4稀疏基质分解的相关作品。。。。。。。。。。。。。40 2.4固定支持矩阵分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.1问题公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.2固定支持基质分解的动机。。。45 2.4.3固定支持矩阵分解的众所周知的实例。。。。。47 2.5论文的前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
跨发散啮齿动物的基因编辑的AAV-CRISPR/CAS9策略：靶向神经催产素受体作为概念证明。 Boender，A.J。
神经科学的一个主要问题是，研究结果是动物临床前研究到临床结果的不良翻译性。比较神经科学可以通过研究多种物种在神经回路功能的物种特异性和一般机制之间差异来克服这一障碍。针对性的神经回路的操纵通常取决于遗传解剖，并且该技术的使用仅限于几种模型物种，从而限制了其在比较研究中的应用。然而，基因组学的持续进展使得在越来越多的物种中可以实现遗传解剖。为了证明比较基因编辑方法的潜力，我们开发了一种病毒介导的CRISPR/CAS9策略，该策略预测靶向> 80种啮齿动物物种中的催产素受体（OXTR）基因。该策略专门降低了所有评估物种（n = 6）的OXTR水平，而不会引起总体神经元毒性。因此，我们表明基于CRISPR/CAS9的工具可以同时在多种物种中起作用。因此，我们希望鼓励比较基因编辑并改善神经科学研究的转化性。
尽管应用神经生物电子设备
尽管在CMS上应用神经生物电子设备设计是一种概念证明，但显然，对于CAR-DIAC模型而言，需要进一步优化，并且需要对CMS的特定生理特征进行生物电子网格设计的修订。为了增强网状生物电子设备的鲁棒性并优化了专门针对CMS的网格脚手架设计，我们完善了所选的色带宽度（30-60µm），从而减少了丝带之间的间距，以提高细胞接近性，并增加设备厚度，以提高刚度（5ppss vs. 0.5ppa vs. 0.5ppa）和交接。这些修饰显着改善了细胞对设备的相互作用，促进了细胞伸长和附着。未来的工作将评估新设备的几何形状和刚度对CMS钙处理的影响。这些初步结果表明，我们的生物电子平台在创建用于再生医学的心脏组织模型方面表现出了希望，这可能提供了用于心血管疾病疗法的新途径。利益冲突不适用
糖尿病黄斑缺血的基于图神经网络的多光谱学习模型
图4病例和亚组分析。a。 CFP和OCTA的图像代表性眼睛的图像。预测是由人类分级器（具有10年经验的眼科医生3）和GNN-MSVL模型（具有跳线n = 2）做出的。左：DMI阳性的眼睛，人类分级器和模型都正确预测了结果；中间：DMI阳性的眼睛，其中人类级别做出了错误的预测，而模型的预测是正确的；右：DMI阴性的眼睛和模型都正确地预测了结果。b。测试数据集中的DR分级和DMI存在。c。 GNN-MSVL模型（跳线n = 2）在不同的DR严重程度上进行的预测准确性。d。 GNN-MSVL模型（跳线n = 2）的示例DMI眼的CFP和OCTA图像做出了正确的预测。比例尺：0.5mm。