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组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。在获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响这一前提下，我们重新审视了基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
小胶质细胞介导的突触修剪作为神经发育障碍的关键缺陷：炒作还是希望？ Mordelt，A。; Witte，L.D。 DE 2023，文章 /信函< / div>
摘要在该领域达成共识，即小胶质细胞在神经发育过程中起着杰出作用，例如突触修剪和神经元网络成熟。因此，出现了当前将小胶质细胞缺陷与神经发育障碍（NDDS）相关的动量。这个概念受啮齿动物的研究和临床数据的挑战。有趣的是，小胶质细胞的数量减少或小胶质细胞功能不一定会导致明显的NDD表型，而神经精神病症状似乎主要在成年期发展。因此，仍然开放讨论小胶质细胞是否确实是健康神经发育必不可少的。在这里，我们批判性地讨论了小胶质细胞在突触修剪中的作用，并突出区域和年龄依赖性。我们提出了在NDD的背景下的小胶质细胞介导的突触修剪的更新模型，并讨论了针对这些疾病治疗这些疾病的小胶质细胞的潜力。
基于 FPGA 的剪枝神经网络可靠性评估
卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类。为了使CNN适合在资源有限的系统（如FPGA）上实现，剪枝是一种降低复杂度的流行技术。本文以VGG16为例，评估了剪枝后的CNN对FPGA加速器权重和配置内存错误的鲁棒性，并考虑了两种流行的剪枝方法（基于幅度和过滤器剪枝）。特别地，基于故障注入实验测试了原始VGG16和具有不同剪枝率的VGG16的精度损失，结果表明两种剪枝方法对权重和配置内存的错误影响不同。对于权重错误，使用两种方法剪枝的网络在剪枝率较高的情况下表现出更高的可靠性，但使用过滤器剪枝的网络可靠性相对较低。对于配置内存错误，大约30%的配置位上的错误会影响CNN操作，其中只有14%会导致显着的精度损失。但相同关键比特位对于两种剪枝方法的影响是不同的，采用基于量级方法剪枝后的网络可靠性低于原始VGG16，而采用过滤器剪枝后的网络可靠性高于原始VGG16。从CNN加速器的结构和两种剪枝方法的性质出发，解释了这种不同的影响，并评估了基于量级方法量化对CNN可靠性的影响。
心理学的科学和教师ATAR年
• developmental stages across the lifespan – prenatal, infancy, childhood, adolescence, early adulthood, middle age, older age • role of brain neural plasticity in infancy and adolescent development through the lifespan ▪ adaptive and developmental plasticity ▪ infancy ▪ stages of plasticity – proliferation, migration, circuit formation synaptogenesis , synaptic pruning, myelination ▪ adolescence ▪ effect of changes在青春期的行为和情绪的大脑结构中 - 小脑，杏仁核，call体和额叶前叶皮层o额叶发展对行为和情感的变化影响 - 前额外
CASK - 可收藏的古董谢菲尔德刀
3 背景 数千年来，为园艺活动设计的刀片一直是文明驯化过程的重要组成部分。除了用于屠宰和剥皮的刀片之外，最容易辨认的也许是“修枝刀”——还有嫁接刀、芽接刀、镰刀和大镰刀。众所周知，修枝刀至少从 14 世纪开始在谢菲尔德制造，现在仍在那里生产。1816 年出版的“史密斯的钥匙”1（详情见下面第 4 页）提供了最有用的见解，让我们了解 19 世纪早期甚至可能更早的谢菲尔德修枝刀的样子，事实上，从那个时期一直到 20 世纪初，刀片和手柄的特征也有很大一致性。修枝刀的另一个有趣特点，尤其是在 19 世纪，是修枝刀的样式和图案多种多样 - 无论是手柄还是刀片轮廓；在餐具制造商的目录中展示超过 30 种不同的图案并不罕见；例如此收藏家笔记的附录 1（此处）显示了 1860 年左右的 Joseph Mappin and Sons 目录 2 中展示的 27 把修枝刀（来自 33 件商品的价格表），其中的细微差别可能难以辨别。这表明，在 21 世纪的第二个十年，我们不再欣赏与特定用途的手动工具设计相关的细微差别（例如包括锤子、斧头、锯子等以及刀具） - 这在 19 世纪和 20 世纪初是常识。
复杂度驱动的 CNN 压缩，适用于资源受限的边缘 AI
摘要 — 物联网 (IoT) 支持的网络边缘人工智能 (AI) 的最新进展通过实现低延迟和计算效率，在智能农业、智能医院和智能工厂等多个应用中实现了边缘智能。然而，在资源受限的边缘设备上部署 VGG-16 和 ResNets 等最先进的卷积神经网络 (CNN) 实际上是不可行的，因为它们有大量的参数和浮点运算 (FLOP)。因此，作为一种模型压缩的网络修剪概念正在引起人们的关注，以加速低功耗设备上的 CNN。最先进的修剪方法，无论是结构化的还是非结构化的，都没有考虑卷积层所表现出的复杂性的不同潜在性质，而是遵循训练-修剪-再训练流程，这会导致额外的计算开销。在这项工作中，我们通过利用 CNN 固有的层级复杂性，提出了一种新颖且计算高效的修剪流程。与典型方法不同，我们提出的复杂性驱动算法根据其对整体网络复杂性的贡献选择特定层进行过滤器修剪。我们遵循直接训练修剪模型的过程，避免计算复杂的排名和微调步骤。此外，我们定义了三种修剪模式，即参数感知 (PA)、FLOP 感知 (FA) 和内存感知 (MA)，以引入 CNN 的多功能压缩。我们的结果表明，我们的方法在准确性和加速方面具有竞争力。最后，我们提出了不同资源和准确性之间的权衡，这有助于开发人员在资源受限的物联网环境中做出正确的决策。
LEAFI：带有学习过滤器的类固醇的数据系列索引
数据系列的不断增长的集合创造了对有效相似性搜索的紧迫需求，该搜索是各种分析管道的骨干。最近的研究表明，在许多情况下，基于树的系列索引表现出色。但是，由于次优修剪，我们观察到在搜索过程中浪费了很大的浪费。为了解决这个问题，我们介绍了Leafi，这是一个新颖的框架，它使用机器学习模型来提高基于树的数据系列索引的修剪效率。这些模型充当了学到的过滤器，该过滤器预测了用于制定修剪决策的紧密距离距离下限，从而提高了修剪的有效性。我们描述了增强的索引构建算法，该算法选择叶子节点并生成培训数据以插入和训练机器学习模型以及叶 - 增强搜索算法，该搜索算法在查询时校准了学习的过滤器，以支持每个查询的用户定义的质量质量目标。使用两个基于树的系列索引和五个不同的数据集，我们的实验评估证明了该方法的优势。增强的数据系列索引提高修剪比率高达20倍，搜索时间最高为32倍，同时保持99％的目标召回率。
层次大脑组织的最佳速度
a，骨骼发育与青春期激素水平具有很强的相关性。作为骨骼形式，生长区域内的声电导率发生变化。这种电导率的变化是当代超声骨时代评估的基础 - 一种提供客观的方法，对儿童和青少年的生物年龄（BA）的无创估计。尽管很大一部分人口将其BA与年代年龄相一致，但也有一些加速的个体，其BA超过CA，而减速的人则小于其CA（插图没有显示这些变化，仅显示了平均骨骼发育的例子）。b，大脑发育也受到青春期激素水平的动态变化的深刻影响。例如，青春期发作启动了靶向的突触修剪过程（树突状脊柱密度的降低），然后修剪一直持续到整个神经系统的成年期。但是，正如我们的概念数字所表明的那样，突触修剪可能不遵守其预期的过程，但在加速或减速的青春期成熟情况下可能会发生失调。不合时宜地成熟，可能会导致分层脑组织变化的出现，这是当前研究中解决的主要问题。
