XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemspire
张，粉丝，狮子，ting，刘，康，彭，亨，洪，永，魏，杨，杨，海耶，杨，杨，郑
图2。生物启发的Zn@C电极的制造以及腐蚀和氢的耐药性评估。（a）生物启发的Zn@C电极的SEM图像后24 h聚合和热解后，（b）生物启发的SEI层的横截面视图。（c）TEM图像和碳球涂层的相应元素映射。（d）在2 m ZnSO 4中裸露锌电极的腐蚀表面的SEM图像7天，（e）生物启发的Zn@C电极的腐蚀表面，（F）xrd xrd表征在裸露的Zn电极的腐蚀表面上，并在50个cycles the cycm cycm -2 cer in 1 ma cm -2之后，（g）cy cy cy cy in Zn电极和Zn@C电极基于两个电极细胞，（H）裸Zn和生物启发的Zn@C阳极的接触角。碳球的沉积可以限制在选定区域，例如在
具有生物学启发的高维入住网格图的可推广的增强学习，用于探索和目标导向路径计划
摘要 - 真实的时间自主系统利用多层计算框架来执行关键任务，例如感知，目标查找和路径计划。传统方法使用占用网格映射（OGM）实施感知，并通过概率信息将环境分为离散的单元。这种经典方法是完善的，并为下游过程提供了一个结构化输入，例如目标查找和路径计划算法。最近的方法利用了一种以生物学启发的数学框架，称为矢量象征体系结构（VSA），通常称为高维计算，以在高维空间中执行概率的OGM。这种方法（VSA-OGM）与尖峰神经网络提供了兼容性，将VSA-OGM定位为常规OGM的潜在神经形态替代品。但是，对于大规模集成，与已建立的OGM方法相比，评估VSA-OGM对下游任务的性能含义至关重要。本研究研究了VSA-OGM对传统的OGM方法，贝叶斯·希尔伯特·地图（BHM）的功效，基于强化学习的目标找到和路径计划框架，在受控的探索环境中，以及受到第10 f1 f1挑战启发的自主驾驶场景。我们的结果表明，VSA-OGM保持在单一和多幕科培训配置之间的可比学习绩效，同时将看不见的环境的性能提高了约47％。索引术语 - 占用网格映射，高维计算，概率学习，增强学习，脑启发的学习这些发现强调了通过BHM培训的政策网络的普遍性提高，从而增强了其在不同环境中现实部署的潜力。
用于推理的脑启发硬件解决方案......
由于浮点运算需要大量资源，使用传统计算范式在贝叶斯网络中实现推理（即计算后验概率）在能源、时间和空间方面效率低下。脱离传统计算系统以利用贝叶斯推理的高并行性最近引起了人们的关注，特别是在贝叶斯网络的硬件实现方面。这些努力通过利用新兴的非易失性设备，促成了从数字电路、混合信号电路到模拟电路的多种实现。已经提出了几种使用贝叶斯随机变量的随机计算架构，从类似 FPGA 的架构到交叉开关阵列等受大脑启发的架构。这篇全面的评论论文讨论了考虑不同设备、电路和架构的贝叶斯网络的不同硬件实现，以及解决现有硬件实现问题的更具未来性的概述。
量子启发计算推动湍流模拟取得重大进展
牛津大学的研究人员与汉堡、匹兹堡和康奈尔大学的同事合作，重新定义了这个问题，完全避免了直接解决和模拟这些湍流波动的需要。他们没有直接模拟这些麻烦的波动，而是将它们建模为根据概率分布函数分布的随机变量。模拟这样的概率分布使他们能够从流动中提取所有有意义的量（例如升力和阻力），而不必担心湍流波动的混乱。
通过合成和生物启发的纳米型纳米>提供癌症疗法
背景：作为对新抗癌分子的临床发展的补充，治疗矢量化的创新旨在解决与肿瘤特异性和相关毒性有关的问题。纳米医学是一个快速发展的领域，可提供各种解决方案，以提高临床功效和安全性。主：在这里介绍了化学和生物学性质的不同类型的纳米分类器的最新进展，以确定最适合转化研究项目的方法。这些纳米电炉包括不同类型的化学工程纳米颗粒，这些纳米颗粒现在以“智能”药物输送系统的许多不同口味。具有增强生物相容性的替代方法，并且对新型治疗分子的适应性更好，是细胞衍生的细胞外囊泡和微生物衍生的溶瘤病毒，病毒样颗粒和细菌微型菌株。在评论的第一部分中，我们描述了它们的主要物理，化学和生物学特性及其个性化修饰的潜力。第二部分重点是介绍有关使用不同纳米分子家族的最新文献，以提供抗癌分子进行化学疗法，放疗，基于核酸的治疗，调节肿瘤微环境和免疫疗法的调节。结论：本综述将帮助读者更好地欣赏可用纳米分析器的复杂性，并确定最合适的“类型”，以有效，特定的抗癌疗法。
认知和脑启发人工智能（E016360）
本课程涵盖 6 个主题，可从以下主题中选择（但不限于）： • 认知科学与人工智能的关系。 • 自然认知与人工认知之间的相似点与不同点。 • 进化、环境与个体之间的相互作用及其与人工智能的关系。 • 计算创造力（创造力的定义和指标、生成式人工智能）。 • 具身认知（中枢模式生成器、主动顺从、传感器和形态的机械优化、视觉系统）。 • 大脑中的算术和学习（神经元和突触、突触学习、自组织、基于奖励的学习、反向传播）。 • 意识（与意识相关的概念、意识理论、自然和人工系统中的意识）。 • 情感（情感概念、量化情感、情感对认知、决策和学习的贡献）。 • 自然语言（语言对认知的贡献、语义、人类物种的独特地位）。 • 模仿和从示范中学习（定位模仿、模仿在机器学习中的作用）。
社论：脑启发计算：从神经科学到新形式的人工智能
对日常生活中的AI应用程序的增加增加导致对先进的机器学习系统的需求显着增加，例如人工神经网络，这些神经网络现在在许多任务中都超过了人类。基于变压器体系结构的生成AI解决方案的快速增长（Vaswani等，2017）进一步加速了对更强大的计算硬件的需求。此外，人类机器人技术的研究重点是开发复制神经过程的系统。但是，传统的硬件解决方案是不可持续的，因为它们需要频繁的培训周期，监督学习和大型OfflINE数据集，从而限制了可持续性AI的采用。最近，出现了使用常规模型的工业应用，但是受到大脑功能，有希望的，可持续的替代方案的启发的神经形态方法（Bhanja等人，2023年）。神经形态是一个伞术语，它涵盖了许多跨学科领域，包括神经科学，材料科学和电子体系结构，扩展到数学和软件模型。计算神经科学的进步以及神经元和突触模型的发展驱动了神经启发的微电子学的出现。首先，提出的电路主要基于以下观察结果：在亚阈值方面运行的晶体管与生物神经元膜的生物物理学具有显着相似之处（Indiveri等，2011）。这为开发基于硅神经元的新体系结构铺平了道路。值得注意的例子是功能化CMOS过程的成熟度允许稳定实施脑机界面和神经启发的低功率计算系统，从而达到了更高的复杂性（Indiveri等，2011）。然而，最近，科学界认识到模仿神经元行为的新材料和新兴设备的出色性能，进一步加速了这一方向的研究。
今年春天受到启发！
春天在这里，带来了一个增长，更新和联系的季节。本赛季的节目旨在帮助您接受一年中充满活力的时间的能量。对于小孩子来说，Baby＆Toddergym和Kindergym等计划提供了学习，社交和发现的培养环境，而家人可以随时随地享受户外纽带。青年可以通过艺术课程来点燃自己的创造力，例如轻松印刷，探索砖块4 Kidz Junior Robotics，或者通过我的身体，体操和运动来建立信心。青少年和成年人有机会潜入诸如开始水彩，远足和创意艺术疗法之类的兴趣。今年春天加入我们，参加激动人心的课程，户外冒险以及各个年龄段的丰富体验。当我们共同创造持久的回忆时，让这个季节成为发现和联系之一。
通过肿瘤非正式启发1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月5日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636605 doi：Biorxiv Preprint