XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemneuromorphic
![b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“](/simg/f\f1d7ad45cd712c592430685056caab80f66abd68.webp)
b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“
本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库（DIVA）上获得：https：//urn.kb.se/resolve？urn = urn= urn= urnt：se：se：se：se：liu：diva-206387 N.B. N.B.：引用这项工作时，请引用原始出版物。Padinhare Cholakkal，H.，Tu，D.，Fabiano，S。（2024），神经形态感知的有机电化学神经元，自然电子，7（7），525-536。 https://doi.org/10.1038/s41928-024-01200-5
用于解决 MAXCUT 的随机神经形态电路
摘要 — 寻找图的最大割点 (MAXCUT) 是一个经典的优化问题，它推动了并行算法的开发。虽然 MAXCUT 的近似算法提供了有吸引力的理论保证并展示了令人信服的经验性能，但这种近似方法可能会将主要的计算成本转移到随机采样操作上。神经形态计算利用神经系统的组织原理来启发新的并行计算架构，提供了一种可能的解决方案。自然大脑的一个普遍特征是随机性：生物神经网络的各个元素都具有内在的随机性，这是实现其独特计算能力的资源。通过设计利用与自然大脑类似的随机性的电路和算法，我们假设微电子设备中的内在随机性可以转化为神经形态架构的宝贵组成部分，从而实现更高效的计算。在这里，我们展示了神经形态电路，它将一组随机设备的随机行为转化为有用的相关性，从而为 MAXCUT 提供随机解决方案。我们表明，与软件求解器相比，这些电路的性能更佳，并认为这种神经形态硬件实现提供了扩展优势的途径。这项工作展示了将神经形态原理与内在随机性相结合作为新计算架构的计算资源的实用性。
2022神经局计算与工程的路线图
dev> dennis诉Chiristensen 1，Regina Dittmann 2，Bernabe Linares-Barranco 3，Abu Sebastian 4，Manuel Le Gallo 4，Andrea Redaelli 5，Stefan Slesozeck 6，Slesozeck 6，Thomas Mikolajick 6，7 Shi-jun。 Liang 12，Feng Miao 12，Mario Lanza 13，Tyler J Quill 14，Scott T Keene 15，Alberto Salleo 14，Julie Grollier 16，Danijela Markovi´ c 16，Alice Mizrahi 16，Peng Yao 17，Peng Yao 17，J Joshua Yang 17，J Joshua Yang 17，Giacomo Indventa，Johiacomo Indventa，John dim suna stra，约翰·鲍安·鲍安·鲍安·帕纳，亚历山大·瓦伦蒂安22，约翰内斯·费尔德曼（Johannes Feldmann）1，Xuan li 23，Wolfram H P Pernice 24，25，Harish Bhaskaran 23，Steve Furber 26，Emre Nefti 27，Franz Scherl 27，Franz Scherl 28，Wolfggang Maass 28，Srikanth Ramaswamy 29 Kim 31，Gouhei Tanaka 32，Simon Thorpe 33，Chiara Bartolozzi 34，Thomas，Cleland 35，Christoph Posch 36，Shihchii Liu 18，Gabriella Panuccio 37 18，西尔维亚·托卢（Silvia Tolu）， 14，Roberto Galeazzi 40，Martin Ejsing Christensen 41，Sune Holm 42，Daniele Ielmini 43和N Pryds 1
神经形态应用的随机计算 - NSF-PAR
超过了现成的 CPU（例如 Cerebras 的 400,000 核 CS-1 晶圆级引擎 [2]）和用于资源受限系统的小型 NN 解决方案，其主要优势是面积和功耗效率。本期特刊致力于基于随机计算 (SC) 范式的 NN 硬件实现 [3]，[4]。虽然本质上是数字化的，但 SC 提供了模拟计算所具有的几个优势：某些原语的实现非常紧凑且节能——包括 NN 中普遍存在的乘法器和加法器——并且与传感器和执行器具有天然兼容性。此外，SC 没有位有效性的概念，因此相对而言具有容错性。机器学习和模式识别是 20 世纪 60 年代 SC 最初发展的主要驱动力 [3]，但当时的研究人员未能实现可扩展性和大规模采用。
采用自旋电子和新兴技术的神经形态计算
神经形态计算有望通过模仿人脑结构和功能的高效设备和电路为人工智能带来卓越功能。传统 CMOS 晶体管仅提供易失性开关，而新兴非易失性存储器技术提供的非易失性模拟行为有望成为神经形态计算系统的潜在硬件组件。特别是，忆阻器和自旋电子器件（其中除了电子电荷外还操纵电子自旋）因其仿生特性而受到广泛关注。在这个三讲的教程中，我将描述和分析在神经形态计算系统中使用自旋电子和新兴技术模拟神经生物学行为的各种技术。与遵循从物理到整个系统性能的单个设备垂直集成的传统演示不同，本课程评估了各种神经形态计算范例在人工神经网络中利用新兴技术行为的有效性。
神经形态计算综述：模型和硬件
摘要 —“大数据”应用的爆炸式增长对传统计算机系统的速度和可扩展性提出了严峻挑战。由于传统冯·诺依曼机的性能受到 CPU 和内存之间越来越大的性能差距（“称为内存墙”）的极大阻碍，神经形态计算系统引起了广泛关注。生物学可信计算范式通过模拟神经元和突触电位的充电/放电过程进行计算。独特的尖峰域信息编码实现异步事件驱动的计算和通信，因此具有非常高的能源效率的潜力。本综述回顾了现有神经形态计算系统的计算模型和硬件平台。首先介绍神经元和突触模型，然后讨论它们将如何影响硬件设计。进一步介绍了几个代表性硬件平台的案例研究，包括它们的架构和软件生态系统。最后，我们提出了几个未来的研究方向。
使用...的神经形态芯片 Loihi 的模拟器
开发智能神经形态解决方案仍然是一项艰巨的任务。它需要对硬件的基本构建块有扎实的概念理解。除此之外，易于访问且用户友好的原型设计对于加快设计流程至关重要。我们基于神经网络模拟器 Brian 开发了一个开源 Loihi 模拟器，可以轻松将其纳入现有的模拟工作流程。我们在软件中演示了单个神经元和循环连接的脉冲神经网络的无错误 Loihi 模拟。我们还审查并实施了片上学习，由于随机舍入，存在合理的差异。这项工作提供了 Loihi 计算单元的连贯介绍，并介绍了一个新的、易于使用的 Loihi 原型设计包，旨在帮助简化新算法的概念化和部署。
CMOS和用于神经形态计算的回忆硬件
这是被接受出版的作者手稿，并且已经进行了完整的同行评审，但尚未通过复制，排版，分页和校对过程，这可能会导致此版本和记录版本之间的差异。请引用本文为doi：10.1002/aisy.201900189。本文受版权保护。保留所有权利
一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算
神经形态计算最近已成为传统冯·诺伊曼（Von Neumann）架构（Zargham，1996）的可能替代品的突出替代品。使用基于经典CMOS的von Neumann机器时通常面临的一些问题是其能量官方的限制，也是由于物理限制而对速度和扩展的绝对限制（Mead，1990; Koch and Segev，2003年）。尽管摩尔的定律长期持续了，并在硬件性能方面取得了迅速而持续的进展（Moore，1965），但现在很明显，这不会持续。因此，需要寻找替代的计算体系结构，包括神经形态计算（Aand Youjie li等，2017； Kim等，2015； Esser等，2016）。冯·诺伊曼（Von Neumann）建筑也有一个固有的问题，通常称为“ von neumann瓶脖子”，因为CPU和Main Div>之间的带宽有限