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社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
教程（pdf）
................................................................................................................................................................ 124 自定义组件编辑器 ...................................................................................................................................................................... 126 设计电阻（组件） ...................................................................................................................................................................... 128 设计电容器 ...................................................................................................................................................................... 134 设计 VCC 和 GND 符号 ............................................................................................................................................................. 137 设计多部分组件 ...................................................................................................................................................................... 145 使用附加字段 ...................................................................................................................................................................... 147 设计 PIC18F24K20 ............................................................................................................................................................. 154 SPICE 设置 ...................................................................................................................................................................... 155 库验证 ............................................................................................................................................................................. 157 放置部件
探索 DNA 操作的先进技术
DNA 测序：DNA 测序是一种用于确定 DNA 分子中核苷酸顺序的技术。DNA 测序有几种方法，包括桑格测序、下一代测序 (NGS) 和单分子实时 (SMRT) 测序。桑格测序是一种广泛使用的方法，涉及使用荧光标记的脱氧核苷酸，当其掺入生长的 DNA 链中时会终止 DNA 合成。终止的片段通过凝胶电泳分离，并通过分析荧光信号的颜色来确定序列。NGS 是一种高通量方法，可以同时对数百万个 DNA 片段进行测序。SMRT 测序涉及使用单个 DNA 分子，对其进行实时测序。
原始发表论文的引用（记录版本）：Thaler, B., Kanchiralla, F., Posch, S. et al (2022). 优化设计和运行
逐步淘汰航运业的化石燃料对于减少温室气体排放至关重要。基于可再生能源的合成燃料是可持续海运业的一个有前途的选择，可再生甲醇是最广泛考虑的能源载体之一。然而，可再生甲醇的供应仍然有限，而且与传统燃料相关的成本明显高于传统燃料，这也是因为燃料合成必须依赖二氧化碳作为资源。通过使用船上碳捕获，可以避免燃烧过程中二氧化碳的释放，这种闭式循环减少了对碳源的需求。本文通过分析使用内燃机和相连的燃烧前和燃烧后碳捕获技术的整体船舶能源系统来研究这种情况。通过建立一个混合整数优化框架来优化船舶推进系统的设计和运行，研究了这些技术对完全可再生能源系统的技术经济性能的影响。所选案例研究的推进需求包括在波罗的海运营的渡轮的典型运行概况。将捕获情况与仅基于可再生甲醇的系统进行比较，可以发现封闭式碳循环系统具有显著的成本优势。基线情景的年成本降低了近 20%，燃烧后情况下的总捕获率为 90%，燃烧前情况下的总捕获率为 40% 左右。广泛的敏感性分析表明，这些成本优势在各种技术和经济边界条件下都具有稳健性。在燃烧前情况下，工艺热需求减少与发动机热供应增加相结合可能会使捕获率超过 90%。结果表明，将可再生燃料与船上碳捕获相结合可以为成本效益高、可持续的航运创造机会。
实践储层计算：实际实施教程
摘要本文的特定目的在于：为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少，绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念，这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单（例如，参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式，这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架，该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题，例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反，可以使用随机的、未经训练的储存器，其中仅优化输出层，例如使用线性回归。在下文中，我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力，以及相对于更传统的方法，以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
社论：青春期：神经和生理发展
青春期的特征是童年的终点和青春期的开始。所有生理和神经系统变化代表了人类发展的关键阶段，从童年到成年。在此阶段，随着它们成熟的各种人类系统，它们之间存在着重要而重要的生物学相互作用。通过激素，物理和神经过程对不同生物系统的和谐功能对于人类发展的这一阶段至关重要。这些生物系统的功能取决于个人的遗传遗产和他们作为青少年的社会生活（例如，家庭支持，社会经济地位和健康的行为）（1-4）。在女孩中，青春期的发作开始于11岁左右，而在男孩中，它发生在12岁左右。在这段时间里，发生了第一次解剖转化，例如女孩的乳腺发育和男孩的睾丸体积增加（4）。下丘脑 - 垂体 - 基达轴在青春期期间经历了显着的激活和成熟，导致性激素分泌，包括睾丸激素和雌激素。这些激素变化影响了继发性特征，生殖器官以及整体身体生长和成熟的发展（5）。在青春期，下丘脑是大脑的一个区域，开始释放促性腺激素释放激素（GNRH），该激素（GNRH）刺激了垂体以释放两种重要的激素：叶酸激素（LH）和刺激性激素（fsh）（fsh）（6）。早期的青春期这些激素作用于雌性或雄性睾丸的卵巢作用，从而触发性激素的产生 - 雌性的雌激素和男性的睾丸激素（6）。青春期时期取决于遗传学和社会因素，例如营养，社会经济地位和心理特征（4，5）。这一时期是由激素浮动和遗传因素驱动的，有助于在青春期观察到的认知和行为转化，通常发生在性腺后2 - 4年后（4，7）。大脑中的结构和功能重组会影响负责情绪调节，社会认知和决策的领域。
