XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemneuromorphic
大规模的神经形态计算
神经形态计算是一种脑启发的硬件和算法设计方法，有效地实现了人工神经网络。神经形态设计师应用神经科学家发现的生物智能原理来设计有效的计算系统，通常用于大小，重量和功率约束的应用。在关键时刻的这项研究场上，至关重要的是要绘制发展未来大规模神经形态系统的过程。我们描述了创建可扩展神经形态体系结构并识别关键特征的方法。我们讨论了可以从扩展中受益的潜在应用以及需要解决的主要挑战。此外，我们研究了一个维持增长和扩展神经形态系统时未来的新机会所必需的综合生态系统。我们的工作使几个计算子领域的想法扭曲了想法，为旨在推动边境向前发展的神经形态计算的研究人员和从业人员提供了指导。
神经形态计算简介
大脑依靠神经元和突触来存储、处理和检索信息。神经元和突触在同一空间内执行所有功能，避免了冯·诺依曼架构面临的数据传输问题。神经元通过离子电流传输电信号，并使用神经递质通过称为突触的小间隙与邻近神经元进行通信。突触具有一种称为突触可塑性的重要特性，此视频包含对突触可塑性的简单而深入的介绍及其重要性：https://www.youtube.com/watch?v=tfifTUYuAYU（Brains Explained，2014 年）。突触可塑性允许神经元调整与其他神经元的连接，从而允许大脑“重新编程”。神经形态计算应用这些原理来开发计算固态电路，这些电路在代表神经元的相同重复结构中存储和处理数据，这些结构通过代表突触的记忆保存连接进行通信（Indiveri，2013 年）。然而，模拟具有记忆的突触是一项艰巨的挑战。目前，神经形态计算的研究正在探索用有机和无机材料来代替神经形态电路中的突触。
用于神经形态计算的微激光
欧洲形态的照片旨在使用光子基板从大脑中汲取灵感来设计有效的计算硬件。与标准的von Neumann体系结构相比，由于使用光学技术而导致的速度和并行性的潜在增长源于速度和并行性的潜在增益。在数值神经形态的光子平台中，令人兴奋的微晶石表现出在生物神经元中存在的许多特性，因此吸引了快速有效的脑浸入功能。从构建块开始，光学神经隆（主要目标）是设计具有可控权重的互连可激发节点的光子神经网络，从而实现了学习能力。这些构建块也可以是
医学中的神经形态应用
摘要近年来，医疗保健行业对小型化，低功耗，快速治疗和非侵入性临床策略的需求不断增长。为了满足这些需求，医疗保健专业人员正在寻求新的技术范式，以提高诊断准确性，同时确保患者合规性。使用硬件和软件中的神经模型来复制大脑样行为，可以通过提供低功率，低潜伏期，小足迹和高带宽解决方案来帮助您进入医学新时代。本文概述了医学上最新的神经形态进步，包括医学成像和癌症诊断，生物信号的诊断和生物医学界面，例如运动，认知和感知假体。对于每个部分，我们提供了示例，说明了如何成功地与传统人工智能算法竞争，证明了神经形态工程以满足需求并改善患者结果的潜力。最后，我们讨论了当前在将神经形态硬件与非神经形态技术拟合的斗争中，并为硬件兼容性中的未来瓶颈提出了潜在的解决方案。
神经形态计算 - 概述
随着传统的计算技术达到极限，一个新的计算系统领域已经出现了，试图效仿人脑的例子，成为一个新时代 - 神经形态计算。本文介绍了神经形态计算，为什么需要和其他新颖的新计算系统以及当前在神经形态领域中存在哪些技术。它从对传统计算及其当前问题的历史的一般介绍开始，然后进行了广泛的神经形态系统概述。随后讨论了当前正在开发的主要技术。为了完整性，本文首先讨论了传统硬件上的神经形态风格计算，然后讨论了该领域中专用硬件的两个顶级分支 - 神经形态芯片和光子系统。都解释了两个分支机构及其相对好处和缺点。本文得出的结论是，手头的技术都是非常有前途的。尚不清楚他们将如何进入公共领域，但是他们的高性能不能忽略。
神经形态计算 - ijrpr
神经形态计算将机器学习和人工智能等计算领域与尖端硬件开发和材料科学以及神经科学的理念相结合。在其最初的形式中，“神经形态”用于指代包含模拟组件并模仿生物神经活动的定制设备/芯片 [Mead1990]。如今，神经形态计算已扩展到包括各种软件和硬件组件，以及材料科学、神经科学和计算神经科学研究。为了适应该领域的扩展，我们提出以下定义来描述神经形态计算的现状：神经形态系统也倾向于强调时间交互；这些系统的运行往往是事件驱动的。神经形态系统的几个特性（包括事件驱动行为）允许低功耗实现，即使在数字系统中也是如此。神经形态系统的各种特性表明，社区必须在神经生理学家、计算神经科学家、生物学家、计算机科学家、设备工程师、电路设计师和材料科学家的意见下解决大量的设计选择。图：生物大脑的抽象层次以及它们可能实现的功能
从自旋电子学到神经形态
• 通过溅射或 MBE 在 bcc CoFe 或 Fe 磁性电极上，或在非晶态 CoFeB 电极上生长，然后进行退火以重结晶电极，从而形成质地非常好的 MgO 屏障。
量子神经形态计算
在过去的几十年里，量子计算和神经形态计算已经成为计算未来的两大主要愿景。量子计算利用纠缠和叠加等量子固有特性来设计比传统算法更快的算法来解决某些类型的问题。另一方面，神经形态计算从大脑中获得灵感，使用复杂的人工神经元和突触组合来模仿动物智能，以低能耗进行更快的计算。在本文中，我们回顾了这两个领域之间的不同融合，特别关注量子硬件上神经形态计算的实验实现。我们首先回顾了量子计算的两种主要方法，即基于门的量子计算和模拟量子计算。然后，我们概述了不同的受大脑启发的计算系统，包括在通用硬件上运行的人工神经网络和在专用硬件上运行的神经形态网络。在本文的核心部分，我们回顾了量子神经网络的不同提案和实验实现。我们将它们分为两类：数字的，在基于门的量子计算机上实现；模拟的，利用量子退火器的动态和更普遍的无序量子系统。量子计算的两种主要方法是基于数字门的量子计算和模拟量子计算（图 1）。基于门的量子计算使用由量子比特组成的量子电路，其状态通过量子门进行操纵。量子门是可逆的幺正操作，例如单个量子比特的旋转，或涉及两个或更多量子比特的条件门，可用于纠缠它们。基于门的量子计算机是