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将人脑映射概念扩展到人工智能......
摘要。本文介绍了人工智能 (AI) 计算系统的映射概念。将人类神经生理学中的“小人”概念扩展到 AI 系统。假设 AI 系统的行为类似于自然动物大脑中的小柱或神经节，包括一层不同的（输入）神经元、许多相互连接的处理单元和一层不同的（输出）神经元或器官。本研究的目的是确定当智能系统受到某些刺激时，对每个不同的神经元的刺激与每个不同的器官的相应反应之间的相关性。为了阐明一般概念，以一个小型三层前馈神经网络 (NN) 为简单示例，并构建了一个 NNculus。这一概念有两个重要应用：一是自主机器人的质量控制，可以构建 NN 或 AI 集群来评估其性能；二是使用人工 NN 通过硬件或数值模拟研究人脑微柱内层的拓扑组织。
突破方法产生灵活的钻石膜
Zhiqin Chu受到启发，使用粘性胶带通过单层石墨烯发现故事从硅表面上删除钻石胶片。Konstantin Novoselov和Andre Geim赢得了2010年诺贝尔物理奖，因为您可以使用粘性胶带从石墨（铅笔线索中的材料）剥离一层石墨烯。
生成人工智能在电动汽车互联网中的作用
摘要 - 随着生成人工智能（Genai）模型的进步，它们的功能正在大大扩展到内容生成，并且模型越来越多地在不同的应用中使用。尤其是，Genai在应对电动汽车（EV）生态系统的挑战方面具有巨大潜力，从充电管理到预防网络攻击。在本文中，我们专门考虑电动汽车互联网（IOEV），并将genai归为IOEV的四个不同层，即EV的电池层，单个EV层，智能网格层和安全层。我们介绍了在IOEV应用的每一层中使用的各种Genai技术。随后，总结了用于培训Genai模型的公共数据集。最后，我们为将来的方向提供建议。这项调查不仅对Genai在IOEV中的应用进行分类，还可以通过强调每一层的设计和实施挑战来成为研究人员和从业人员的宝贵资源。此外，它为未来的研究方向提供了路线图，从而通过整合高级Genai技术来开发更强大，更有效的IOEV系统。
AFG-216 - 太阳简介
更远的地方是太阳对流区，能量以湍流翻腾运动的形式传输，类似于一锅沸腾的汤。可见表面，即光球层，厚度只有约 400 公里。在光球层上方，我们发现了色球层，这是一层薄薄的热气体，延伸至几千公里。在色球层上方是日冕，即太阳大气的最外层。
用于数学方程生成的表达式树解码策略
从自然语言生成数学方程式需要准确理解数学表达式之间的关系。现有的方法大致可分为标记级和表达式级生成。前者将方程式视为数学语言，顺序生成数学标记。表达式级方法逐一生成每个表达式。然而，每个表达式代表一个求解步骤，这些步骤之间自然存在并行或依赖关系，而现有的顺序方法却忽略了这些关系。因此，我们将树结构融入表达式级生成中，提倡表达式树解码策略。为了生成以表达式为节点的树，我们采用逐层并行解码策略：在每一层并行解码多个独立表达式（叶节点），并逐层重复并行解码，以顺序生成这些依赖于其他表达式的父节点表达式。此外，采用二分匹配算法将每一层的多个预测与注释对齐。实验表明，我们的方法优于其他基线方法，特别是对于那些具有复杂结构的方程。
Predify：使用脑机接口增强深度神经网络......
深度神经网络擅长图像分类，但其性能对输入扰动的鲁棒性远不如人类感知。在这项工作中，我们探索是否可以通过在深度卷积网络中结合大脑启发的循环动力学来部分解决这一缺点。我们从神经科学中流行的框架“预测编码”中汲取灵感。在分层模型的每一层，生成反馈“预测”（即重建）前一层的活动模式。重建误差用于在时间步长上迭代更新网络的表示，并优化网络在自然图像数据集上的反馈权重——一种无监督训练的形式。我们表明，在两个流行的网络 VGG16 和 EfficientNetB0 中实施此策略可以提高它们对各种破坏和对抗攻击的鲁棒性。我们假设其他前馈网络也可以从所提出的框架中受益。为了促进这方面的研究，我们提供了一个基于 PyTorch 的开源包 Predify，可用于实现和研究任何卷积神经网络中预测编码动态的影响。
TC53/TC58 TC53e/TC58e TC53e-RFID 配件指南
使用 Zebra 的支架锁，可轻松为智能机柜和机架添加一层物理安全保护。这些机械锁适用于 Zebra 的 HC2x、HC5x TC2x、TC5x 和 TC7x 移动计算机，可从物理上防止任何未经授权的人员移除设备，从而提高设备安全性并减少设备丢失或被盗的数量。
活动：从草莓中提取 DNA
步骤 4：将混合物通过咖啡滤纸或粗棉布过滤到透明塑料杯中，去除固体部分。步骤 5：小心地将冷外用酒精倒入杯壁，在草莓液体顶部形成一层。DNA 将开始在两种液体之间的边界处沉淀。步骤 6：使用搅拌棒收集形成的白色丝状 DNA。