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概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
Spike-dransventermer的有效稀疏硬件加速器
摘要 - 诸如Vision Transformer和Bert之类的大型模型，由于其表现性能而引起了极大的关注。但是，它们广泛的计算要求导致了大量的功率和硬件资源消耗。脑启发的计算已成为低功率硬件实现的一种有希望的方法。在本文中，我们提出了用于尖峰驱动变压器的有效稀疏硬件加速器。我们首先设计了一种新颖的编码方法，该方法编码有效激活的位置信息并跳过非尖峰值。此方法使我们能够使用编码的尖峰来执行线性，最大化和尖峰驱动的自我注意力的计算。与主要关注基于卷积的尖峰计算的常规SNN加速器的单个尖峰输入设计相比，用于尖峰驱动的自我注意的专门模块在处理双尖峰输入的能力方面是独一无二的。通过专门利用激活的尖峰，我们的设计充分利用了尖峰驱动的变压器的稀疏性，从而减少了冗余操作，降低了功率组合并最大程度地减少了计算潜伏期。实验结果表明，与现有的SNNS加速器相比，我们的设计分别在吞吐量和能源效率方面可提高13.24×和1.33倍。索引术语 - 弹性神经元网络（SNNS），硬件加速器，Spike-drive Transformer。
生物神经元的尖峰机制可能会促进人工神经网络
图1 ：（左）生物神经元由细胞体（三角形结构）和树突（小分支）组成。输出信号通过轴突（标记为“输出”）发送到其他神经元。来自另一个神经元的传入尖峰集成在突触处，即传输轴突和树突连接的点。突触由重量（W）表示。（右）在LIF模型中，降低W会延迟神经元的输出尖峰时间，直到输入太小而无法达到阈值（橙色脉冲）（橙色脉冲），并导致输出尖峰的消失。相反，QIF模型没有这样的阈值。尖峰由膜电位的差异表示，这导致输出跨度时间对重量和输入跨度的时机的连续依赖性。信用：D。Dold/维也纳大学；由APS/ Alan Stonebraker div>改编
德里选民登记数量激增，选举委员会加强审查
%"$ . 0"% * 2 '+ 执政党 AAP 宣布实施 Mahila Samman Yojana 计划，向符合条件的女性公民发放 2100 卢比，此举导致首都的选民登记人数“突然”飙升。在平民党 (AAP) 和印度人民党 (BJP) 之间就选民名单操纵问题持续发生口水战之际，选举委员会 (EC) 已指示官员仔细审查和核实每一份新选民登记申请，以确定申请者的真实性。选举委员会表示，在过去 20 天里，他们收到了前所未有的 51 万份 Form-6 新登记申请。选举委员会要求进行严格的核实程序，包括实地检查和亲自听证会，以确保真实性。值得注意的是，性别比例也从每 1000 人 855 人增加到每 1000 人 859 人，增幅为 4%。根据德里首席选举官办公室的一份声明，在过去 20 天内收到了超过 51 万份新选民登记申请，在 2024 年 10 月 29 日至 11 月 28 日的修订期内，共有 1,35,089 名新选民登记，
利用思想的力量控制无人机群的潜力
国防工业子领域的国防技术发展提出了一个新的战场，其中之一就是使用无人机（无人机战争）。无人机已被世界各国广泛应用，既用于战场，也用于应对混合威胁。据 SP 的《印度陆军报》（2021 年）报道，美国在阿富汗战争中使用无人机打击基地组织和塔利班战士和领导人。历史上最惊人的无人机使用发生在2020年1月3日，那次袭击在巴格达击毙了精锐圣城军指挥官卡西姆·苏莱曼尼少将。一些国家也曾使用无人机，包括土耳其对抗库尔德工人党，尼日利亚对抗博科圣地，伊拉克对抗伊斯兰国，沙特阿拉伯对抗利比亚和也门。无人机袭击已演化为群体袭击，使得无人机战场愈加致命。 SP 的印度陆军部队还表示，也门胡塞叛军于 2019 年 9 月 14 日进行了无人机群攻击，使用了 18 架无人机和 3 枚导弹，袭击了沙特阿拉伯石油公司旗下的两处阿美设施。援引美国之音印尼版2024年11月10日报道，俄罗斯国防部报告称，其防空部队已成功摧毁俄罗斯西部地区36架乌克兰无人机；援引美国之音印尼版2024年12月26日报道，乌克兰军方称，在切尔尼戈夫、第聂伯罗彼得罗夫斯克、哈尔科夫和基辅地区的袭击中，他们击落了俄罗斯军队发射的31架无人机中的20架。此外，据《大纪元时报》印尼媒体报道（2024年），乌克兰第255独立突击营的“黑天鹅”无人机部队成功部署在库尔斯克地区，据称多达270架（二百七十架）蜂群无人机袭击了莫斯科及周边的军用机场。这些例子表明，群体无人机已经成为当今战场上一种有效且致命的新武器选择。
移动机器人的快速适应和持续学习尖峰神经网络路径计划算法
摘要 - 基于此地图的环境和计划途径中的遍历成本对于自主航很重要。我们提出了一种神经动物导航系统，该系统利用尖峰神经网络（SNN）波前策划者和电子企业学习同时绘制和计划路径在大而复杂的环境中。，我们结合了一种新颖的映射方法，当与尖峰波前计划器（SWP）结合使用时，通过选择性地考虑任何成本组合，可以进行自适应计划。该系统在室外环境中具有障碍物和不同地形的室外环境中进行测试。结果表明，该系统能够使用三种成本量度，（1）轮子的能量消耗，（2）在存在障碍物的情况下花费的时间以及（3）地形斜率。在仅十二个小时的在线培训中，电子prop通过更新SWP中的延迟来学习并将遍历成本纳入路径计划地图。在模拟路径上，SWP计划比A*和RRT*明显短，成本较低。SWP与神经形态硬件兼容，可用于需要低尺寸，重量和功率的应用。
自由空间光学脉冲神经网络
神经形态工程已成为开发大脑启发式计算系统的一种有前途的途径。然而，传统的基于电子人工智能的处理器经常遇到与处理速度和散热相关的挑战。作为一种替代方案，已经提出了此类处理器的光学实现，利用光的固有信息处理能力。在光学神经形态工程领域探索的各种光学神经网络 (ONN) 中，脉冲神经网络 (SNN) 在模拟人脑的计算原理方面表现出显著的成功。光学 SNN 基于事件的脉冲特性提供了低功耗操作、速度、时间处理、模拟计算和硬件效率方面的功能，这些功能很难或不可能与其他 ONN 类型相匹配。在这项工作中，我们介绍了开创性的自由空间光学深度脉冲卷积神经网络 (OSCNN)，这是一种受人眼计算模型启发的新方法。我们的 OSCNN 利用自由空间光学来提高功率效率和处理速度，同时保持模式检测的高精度。具体而言，我们的模型在初始层采用 Gabor 滤波器进行有效特征提取，并利用使用现成光学元件设计的强度到延迟转换和同步器等光学元件。OSCNN 在基准数据集（包括 MNIST、ETH80 和 Caltech）上进行了严格测试，显示出具有竞争力的分类准确性。我们的比较分析表明，OSCNN 仅消耗 1.6 W 的功率，处理速度为 2.44 毫秒，明显优于 GPU 上的传统电子 CNN，后者通常消耗 150-300 W，处理速度为 1-5 毫秒，并且与其他自由空间 ONN 相媲美。我们的贡献包括解决光学神经网络实现中的几个关键挑战。为了确保组件对准的纳米级精度，我们提出了先进的微定位系统和主动反馈控制机制。为了提高信号完整性，我们采用了高质量的光学元件、纠错算法、自适应光学和抗噪声编码方案。通过设计高速光电转换器、定制集成电路和先进的封装技术，优化了光学和电子元件的集成。此外，我们还利用高效、紧凑的半导体激光二极管，并开发了新颖的冷却策略，以最大限度地减少功耗和占地面积。
使用机器学习算法的茶产量预测中的趋势和模式 - 文献分析Pallavi Nagpal 1，Deepika Chaudhary 2，Jaiteg
Trends and Patterns in Tea Yield Prediction using Machine Learning Algorithms – a Bibliometric Analysis Pallavi Nagpal 1, Deepika Chaudhary 2, Jaiteg Singh 3 1 Pallavi Nagpal, Research Scholar, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 2 Deepika Chaudhary, Professor, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 3 Jaiteg Singh,印度旁遮普邦Chitkara大学Cuiet教授a）pallavi1008cs.phd20@chitkara.edu.in b）deepika.chaudhary@chitkara.enchitkara.edu.inc）预测产量已成为研究的重点领域，因为它在应对诸如自然灾害，市场波动和有效的农业规划等挑战方面的重要作用。在各种农作物中，茶产量预测尤为重要，印度是世界上最大的茶水出口商之一[11，13]。这项研究进行了文献计量分析，以检查茶产率预测和ML技术的收敛性。它旨在提供详细的文献计量概述，并突出未来探索的研究差距。分析需要从Scopus，Web of Science，PubMed或Google Scholar等受信任来源收集书目数据，并根据[7]对其进行评估。数据跨越2015年至2024年。通过书目分析，该研究试图提供有价值的见解：1。通过机器学习（ML）的茶产量预测涉及使用先进的计算方法来估计可以从特定区域收获的茶的数量，考虑到各种影响因素，例如天气状况，土壤健康，灌溉实践，作物疾病和害虫侵扰。ml可以创建预测模型，这些模型比传统方法提供了更准确，可靠和及时的预测，从而改善了对茶养殖业务的管理。关键词：茶产量预测，农业中的机器学习，作物产量预测，茶的ML技术，环境因素，土壤气候，遥感等。简介：茶是全球消费量最广泛的饮料之一，其耕种在印度，中国和肯尼亚等国家的农业经济中起着至关重要的作用。准确的茶产预测对于有效的农作物管理，收获计划和促进可持续的农业实践至关重要。近年来，机器学习（ML）在农业研究中获得了重要的吸引力，因为它可以在农业数据中对复杂和非线性模式进行建模[14]。ML通过引入数据驱动的方法来改变农业，从而提高生产率，提高效率并促进可持续性[3,8]。通过处理大型数据集，ML算法实现精确的收益预测，优化资源使用情况，监控环境条件并检测植物疾病。特别是，茶产率预测已成为ML的关键应用，支持更好的
尖峰蛋白质致病性研究库
尖峰蛋白致病性研究库Abdi A等人，“ SARS-COV-2与心肌细胞的生物相互作用：对心脏损伤和药物治疗的基本分子机制的见解。”药物。2022; 146：112518。 doi：10.1016/j.biopha.2021.112518 Aboudounya MM和RJ头，“ Covid-19和类似Toll的受体4（TLR4）：SARS-COV-2可以结合并激活TLR4，以增加ACE2的表达，促进并促进并引起超in-inflammation。”介体插入式。2021; 2021：8874339。 doi：https：//doi.org/10.1155/2021/8874339 Acevedo-Whitehouse K和R Bruno，“基于mRNA的疫苗疗法的潜在健康风险：一种假设：Med。假设2023，171：111015。doi：https：//doi.org/10.1016/j.mehy.2023.111015 Ahn Wm等人，“ SARS-COV-2峰值蛋白会刺激鼠类和人类元群的大型型号的pkccase comcase tandy taimands comcase tangicants comcase tandys tandy ty24-NAdadphInds nodphicts tybccase。 2：175。doi：https：//doi.org/10.3390/10.3390/antiox13020175 AIT-Belkacem I等，“ SARS-COV-2峰值蛋白会诱导双重性单核细胞激活，这可能会导致COVID 19的年龄偏见，” COVID 19的严重程度，”REP。2022，12：20824。doi：https：//doi.org/10.1038/s41598- 022-25259-2 Aksenova ay等在Silico研究中提出的，” Int J Mol Sci。2022，23（21）：13502。DOI：https：//doi.org/10.3390/ijms232113502 Al-Kuraishy HM等人，“ SARS-COV-2感染患者的血液粘度的变化。”正面。Med。2022，9：876017。 doi：10.3389/fmed.2022.876017 al-Kuraishy HM等人，“ Covid-19中的溶血性贫血”。安。剧烈。Med。2022; 101：1887–1895。doi：10.1007/s00277-022-04907-7 Albornoz Ea等人，“ SARS-COV-2驱动NLRP3通过峰值蛋白中人类小胶质细胞中的nlrp3渗透性激活”，Mol。Psychiatr。（2023）28：2878–2893。doi：https：//doi.org/10.1038/s41380-022-022-01831-0 Aleem A和Ahmed Nadeem，Coronavirus（Covid-19）疫苗（Covid-19）疫苗诱导的无症状血栓性血栓形成血栓形成血栓细胞（Vitt）（Vitt）（vitt）（vitt）（vaster niber Island），faster niber niber niber n eal eal elm：statpears elm：statpe elm：statpe e。 “ SARS-COV-2尖峰蛋白：发病机理，疫苗和潜在疗法”，感染49，第1期。5（2021年10月）：855–876，doi：https：//doi.org/10.1007/s15010-021-01677-8 Angeli Fet al。，“ Covid-19，Ace2和其他ACE2和其他血管紧张素酶的疫苗和表现。关闭“ Spike ecect”上的循环。” Eur J.实习生。2022; 103：23–28。doi：10.1016/j.ejim.2022.06.015 Angeli F等。2023年3月; 109：12-21。 doi：10.1016/j.ejim.2022.12.004 AO Z等人，“ SARS-COV-2 DELTA SPIKE蛋白增强了病毒式融合性和炎症性细胞因子的产生。” Iscience 2022，25，8：104759。DOI：10.1016/j.isci.2022.104759 Appelbaum K等人，“ SARS-COV-2 SPIKE-2 SPIKE依赖性血小板在COVID-19疫苗诱导的血小板诱导的血小板上的血小板激活中。”血液副词。2022 no。6：2250–2253。 doi：10.1182/bloodAdvances.2021005050506：2250–2253。doi：10.1182/bloodAdvances.202100505050
COVID-19 Moderna Spikevax 疫苗
迅速、安全、高效地开展全省 COVID-19 疫苗接种计划是 BC 卫生系统的重中之重。通过联邦合同，Moderna 疫苗直接运送到全省各地的众多接收点。但是，卫生当局可能会选择将疫苗从这些主要地点转移到二级甚至三级地点。本文件提供了支持在主要交付点之外重新分配疫苗的信息，并将进行更新以反映卫生当局确定的最佳做法和疫苗制造商提供的新信息。BC 致力于以合乎道德的方式开展免疫接种阶段。COVID-19 疫苗将按照国家道德框架和 BCCDC 的 COVID-19 道德决策框架公平、合乎道德地分发给 BC 人民。因此，参与疫苗重新分配的组织必须致力于这种方法，并确保所有居民都能公平、平等地获得疫苗。B. 定义