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并行算法与神经执行对齐
经典算法通常对信息处理构成瓶颈[1]。它们通常旨在处理一致的，完全有序的，抽象的数量，而实际上，我们需要对嘈杂，高维数据进行推理。机器学习和神经网络（NNS）尤其使机器可以从此类输入中提取有用的功能，但是如果其输出需要与非差异性算法组成，则他们将无法通过反向传播从直接反馈中学习。以使算法适用的方式压缩信息会丢失许多潜在的相关细节。通过教导NNS如何执行算法来打破这种瓶颈是神经算法推理的目标[1-3]。对现实世界数据的首次应用是有希望的[4-6]，但是即使在高度精心制作的架构上，推断仍然有改进的空间[7，8]。因此，显然需要更仔细地研究神经网络的信息处理功能。
神经网络权重作为新数据模式
范围。过去十年中持续的深度学习革命带来了在各种数据集中受过培训的数亿个神经网络（NNS）。同时，最近的基础模型的兴起导致公开可用的神经网络模型数量迅速增加。单独拥抱面孔，有超过一百万个型号，每天增加数千个型号。结果，数据中包含的丰富知识，通过培训学到的抽象以及受过训练的模型的行为本身存储在训练有素的NNS的架构和参数中。尽管这种大量增长，但对处理模型权重的研究很少，很少被认为是数据模式。该研讨会旨在通过将已经与模型权重相互作用的分散的子社区汇集在一起，以建立一个围绕体重空间学习的社区，并将民主化模型权重作为适当的数据方式进行民主化。
在果蝇的寿命上，丙硫酸磷酸果实，甜叶菊提取物和僧侣果实的比较影响
非纤维甜味剂（NNS），非热甜味设备，已被广泛商业化以减少糖消耗。这种意图与健康益处相关联，尽管报告与这些替代品与非传染性疾病的消费相关。缺乏对这些相互作用的更广泛含义（例如对寿命）的更广泛含义的研究，例如缺乏研究。这项研究的目的是比较三个最近经FDA批准的NNS-Acesulfame-Potassium（ACE-K），Stevia和Monk Fruit的影响，对Drosophila Melanogaster的生存，这是一种寿命研究的模型，用于寿命研究，以发现对人类寿命的可能影响，并进一步影响了人类的使用，并具有对他们的使用，以及他们的用途。可以假设，如果将D. melanogaster喂食这三个NN，则用ACE-K喂养的人将具有最低的生存率，因为ACE-K与微生物失调有关，这与寿命降低有关。将15个男性和女性同步蝇分配给含有甜味剂的小瓶中，并以蔗糖作为对照为基础饮食。幸存者每三到四天记录32天。每种饮食的存活率显着低于对照，并且使用ACE-K，χ2（9，n = 240）= 244.2，p ﹤.00001最明显。试验期一半（第15天）之间的饮食之间的生存也有显着差异，χ2（3，n = 240）= 78.3，p ﹤.00001。11葡萄糖控制，胰岛素反应和具有长期健康影响的代谢受到饮食选择的严重影响。ace-k对D. melanogaster的寿命产生了不利影响，这表明这种甜味剂在人类中的潜在并行作用。引言不健康的饮食是美国发病率的主要危险因素，在2017年，国际上有1100万人死亡是营养因素不良的结果，例如食用热浓密的食物。12，例如，糖消耗的流行率与代谢综合征的发展，包括2型糖尿病，肥胖，高血压和心血管疾病有关。19糖的摄入还可能通过产生炎症性细胞因子而导致慢性炎症，这可以进一步增加对非传染性疾病的敏感性。3在2017 - 2018年，美国人平均每天消耗17茶匙糖，超过了世界卫生组织提供的最大摄入量建议。19
使用空间不连贯的衍射网络
摘要。作为光学处理器，一种衍射深神经网络（D 2 NN）利用通过机器学习设计的工程衍射表面来执行全光信息处理，并以薄光学层以光的速度完成其任务。具有足够的自由度，D 2 NN可以使用空间相干的光执行任意复合物值线性变换。同样，D 2 NN还可以使用空间不连贯的照明执行任意线性强度转换。但是，在空间不连贯的光线下，这些转换是非负的，在视图的输入场上作用于衍射限量的光学强度模式。在这里，我们将空间不连贯的d 2 NN的使用扩展到复杂值的信息处理，用于使用空间不相互分的光执行任意复合物值线性转换。通过模拟，我们表明，随着优化的衍射特征的数量增加超出了由输入和输出空间带宽产品乘法所决定的阈值，因此在空间上不相互不相互的衍射视觉处理器可以近似于使用Incoherent Incoherent Illumentiner的所有复杂的复杂价值线性转换，并用于全部流动图像仿真。这些发现对于使用各种形式的基于表面的光学处理器的自然光的信息在自然光下的全光处理很重要。
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。
识别均匀的医疗保健使用概况和
硅纳米结构（如纳米式阵列）在各种应用中具有巨大的潜力，例如光伏电池[1]，传感器[2]，信息存储[3]，仅举几例。纳米果（NNS）被定义为具有较高纵横比的纳米材料。那些属于两个主要类别：单针，外部操纵以接触细胞和组织（近场显微镜（AFM），微型操纵器）或支持基板支撑的垂直高纵横比纳米结构的阵列。前者涵盖了各种纳米结构，包括纳米线，纳米柱，多孔纳米酮，纳米管和纳米膜。各种材料/尺寸/形状使每种类型的NN具有不同的特定感应需求的特性，也就是说，在机械生物学，纳米电机生理学，光遗传学，纳米遗传学，转染/载体化/矢量化（药物输送）中，各种应用[4] [4]。
数据驱动参数化中的数据不平衡，不确定性定量和转移学习：WACCM中重力波动量传输的经验教训
抽象的神经网络（NNS）越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具，但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是（a）与学习稀有（通常是大振幅）样本有关的数据失衡； （b）预测的不确定性定量（UQ）提供精确指标； （c）对其他气候的概括，例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里，我们使用基于整个大气的社区气候模型（WACCM）物理学的重力波（GW）参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲，对流和前驱动的GWS的复杂状态，对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡，从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法（贝叶斯NN，变异自动编码器和辍学器）提供了与测试过程中准确性相对应的集合差，提供标准，用于识别NN何时给出不准确的预测。最后，我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候（4×CO 2）。但是，通过应用转移学习，仅使用约1％的新数据从温暖的气候中重新训练一层，从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程（包括（但不限于）GWS）提供了见解。
![arxiv：2412.03206v1 [CS.ET] 2024年12月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\aa6a96e88b19e56e99a1bb2ab7390398bd7b3575.webp)
arxiv：2412.03206v1 [CS.ET] 2024年12月4日
简介。对非经典硬件进行脑力启发的计算的研究已在统计中引起了人们的关注。光子平台由于可能实现高带宽，能源效率以及对光学的内在平行性1-3的可能性的可能性而表现出巨大的潜力。在我们的方法中，我们将衍射耦合（DC）1，3 - 6的概念与垂直腔表面发射激光器（VCSELS）结合在一起。DC提供了并行性，并具有高能实施神经网（NNS）的潜力。使用DC的实验实现包括组合的光电模拟计算4，衍射深NNS 3、5，相干VCSEL NNS 1和储层计算（RC）6。vcsels用于多样化的实验实现，用于神经启发的信息处理，最近出现了1、7 - 11。vc- sels可以用作光学深NN体系结构1的节点或RC实现9 - 11中的单个神经元的尖峰行为7。RC 12 - 14的概念简单性允许实施具有当前或近期技术的大规模光子NN，并是研究涉及进一步优化的更复杂方案的理想跳板。许多光子RC实现基于长外部腔体内的时间多头型的高维度15。在这些方法中，提高网络会降低处理速度。我们的方案基于外部空腔16 - 18中的DC，该腔体已证明对更多的发射器可扩展。在这里，我们提出了一种方法，该方法使用24个耦合VCSEL的网络来利用光合并行性，其中每个VCSEL都与一个储层节点相对应，从而避免了时间多路复用的速度惩罚。尽管对于单独的可寻址VCSEL，电气接触设计的局限性可防止
SIBC 前供应商会议
• 瞄准低风险应用以加速部署 • 继续瞄准高风险机会 • 应用机会包括（但不限于）：配件、铸造替代品、阀体、结构部件、焊接件等。 • CVN 的 AM 部署将通过低风险零件生产促进未来供应商的准备 • 以下幻灯片提供了 NNS 联系信息