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变压器真的是机器人技术的基础吗？
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SNN真的能节能吗？ - 硬件透视
摘要 - 迅速的神经网络（SNN）已获得了能源有效的机器学习能力，利用生物启发的激活功能和稀疏的二进制峰值数据表示。虽然最近的SNN算法进步在大规模的计算机视觉任务上达到了高度准确性，但其能源效率主张依赖于某些不切实际的估计指标。这项工作研究了两个硬件基准平台，用于大规模SNN推断，即SATA和Spikesim。SATA是一种稀疏感应的收缩阵列加速器，而Spikesim评估基于内存计算（IMC）的模拟横杆实现的SNN。使用这些工具，我们发现，由于各种硬件瓶颈，最近的SNN算法工作的实际能效提高与它们的估计值有很大差异。我们识别并解决了在硬件上有效的SNN部署的关键障碍，包括在时间段上的重复计算和数据移动，神经元模块开销和SNN易受跨键bar非理想性的脆弱性。
过渡母牛重新思考免疫力：它们是否真的……
◼Chapinal等人，2011年； Huzzey等，2011; Ospina等，2010a，2010c; Duffield等，2009； Leblanc等，2005
梯度的真正稀疏和通用实现......
摘要 — 从梯度下降中得出的在线突触可塑性规则在广泛的实际任务中实现了高精度。然而，它们的软件实现通常需要繁琐的手工梯度或使用梯度反向传播，这牺牲了规则的在线能力。在这项工作中，我们提出了一种自定义自动微分 (AD) 管道，用于稀疏和在线实现基于梯度的突触可塑性规则，该管道可推广到任意神经元模型。我们的工作结合了前向 AD 的反向传播类型方法的编程简易性，同时节省了内存。为了实现这一点，我们利用在线突触可塑性的优势计算和内存扩展，提供一种固有稀疏的 AD 实现，其中如果张量是对角的，则昂贵的张量收缩被简单的元素乘法取代。基于梯度的突触可塑性规则（如资格传播 (e-prop)）恰好具有这种特性，因此从这一特性中获益匪浅。我们在合成任务中展示了梯度反向传播与梯度对齐，其中 e-prop 梯度是精确的，以及音频语音分类基准。我们展示了内存利用率如何随网络规模而变化，而不依赖于序列长度，这与前向 AD 方法的预期一致。索引术语 — 算法、神经形态计算、资格传播、自动微分
AI和艺术：可以真正创建
I.从其起源作为科幻小说中的概念中引入了人工智能，它具有非常速度的速度，以成为每个学科中艺术的一种变革性技术。创造力通常被认为是人类的属性，是由个人经验，情感和意识出生的。使用AI，这一概念被操纵了，因为现在是机器似乎与人类本身所产生的艺术，音乐和文学作品的创造力和美学品质相抗衡。机器生成的艺术的早期例子，例如由哈罗德·科恩（Harold Cohen）的亚伦（Aaron）开发的艺术，将其提升到了另一个层次，并将其重点放在了一个非常重要的学习领域。亚伦旨在在没有艺术家干预的情况下创作原创艺术品；关于创造力的性质和艺术家的角色，已经提出了非常有趣的问题。多年来，神经网络，深度学习和生成模型的改善已帮助AI重现了人类已知的任何风格并产生新风格。因此，新兴趋势开始将AI驱动的艺术带入画廊，拍卖空间和公共话语的亮点。本文试图问：AI首先可以成为艺术家吗？这回顾了AI创作的原始作品的能力，并与人类创造力进行了比较。本文进一步讨论了AI在艺术中的含义，如果从道德问题看，这将影响艺术家的双方和一般创意行业。目前的研究针对审查案例研究，技术方法和与AI的AI相关的哲学辩论
brite-真正可穿戴的多通道FNIRS设备
nirs是铜基于的技术，主要依赖于人类组织的两个特征。首先是人类组织在NIR范围内光的相对透明度，其次是血红蛋白依赖于氧合的吸光度。基于这些原则，Brite使得可以监测您的主题的大脑活动：NIRS用于许多研究领域。nirs测量了生物组织中氧血红蛋白（O2HB），脱氧血红蛋白（HHB）和总血红蛋白（THB）的相对变化。
