XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System低维
用于神经形态视觉传感器的低维光电突触装置
摘要 神经形态系统是下一代人工智能硬件发展的一条重要途径。机器视觉是人工智能的核心之一，需要低功耗、低延迟、并行计算的系统级支持。神经形态视觉传感器通过模拟生物视网膜的结构和功能，为机器视觉提供了有效的解决方案。光电突触是神经形态视觉传感器的基本单元，它以光为主要手段，实现感光和突触的双重功能。因此，需要开发各种光电突触器件来拓展神经形态视觉系统的应用场景。本文对生物和人工视网膜系统的结构和功能进行了比较，介绍了各种基于低维材料和工作机制的光电突触器件，并全面总结了光电突触作为神经形态视觉传感器的先进应用。最后，简要讨论了该领域的挑战和前景。
得分近似，低维数据上扩散模型的估计和分布回收
扩散模型在各种一代任务中实现了最新的表现。但是，他们的理论基础远远落后。本文研究了在未知的低维线性子空间上支持数据时，扩散模型的得分近似，估计和分配恢复。我们的结果提供了使用扩散模型的样本相结合范围，用于分布估计。我们表明，通过选择性选择的神经网络体系结构，得分函数可以准确地近似且有效地估计。此外，基于估计的分数函数的生成的分布会结合数据几何结构并收敛到数据分布的近距离。收敛速率取决于子空间维度，这意味着扩散模型可以规避数据环境维度的诅咒。
低维歧管模式的全脑建模揭示了大脑动力学原理
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
低...
bv（加利福尼亚州核桃溪；堪萨斯州欧弗兰公园）将进行项目管理，示范设计和数据分析。Hach（Loveland，Co）将设计与ML-AL工具包相关的元素。哥伦比亚大学（纽约，纽约）将进行与微生物种群有关的基准尺度分子实验。Argonne National Laboratory（IL Argonne）将开发用于NGNR监测的现场效应晶体管。现有的废水处理设施将在海沃德水污染控制设施（Hayward; Hayward，CA）上进行现场测试。Hayward将协助将在其设施中运行的飞行员规模和示范规模单元的设计，制造和操作。这些单元将被添加到设施内部的现有系统中。将对设施内处理的实际废水进行测试，二氧化氮传感器和NGNR系统。
对低...
在这篇综述中，堆的生物无能过程的一般机制，参与过程中涉及的微生物的类型以及每种微生物活动的适当条件，影响过程的优势和缺点的参数以及HEAP生物介绍过程的主要问题和限制。考虑到从矿山中提取的矿石等级的不断下降，以及沉积在加工厂和矿场上的大量低级尾矿，使用传统的Hydrometallurgy和PyromeTallurgy方法来恢复有价值的元素没有技术和经济的理由。另一方面，全球对贵金属的需求每天都在增加，但是宝贵的资源正在减少。因此，实现具有成本效益的方法的努力是不可否认的。使用微生物从上述低级来源溶解和回收有价值的材料是一种合适而重要的方法，这是一种合适而重要的方法，因为低投资，低要求的人力资源和简单的过程，并且在某种程度上没有环境并发症。但是，可以说使用微生物的主要问题是缓慢的动力学和实现所需结果的较长过程。关键字
低碳水化合物饮食与低
这项系统评价评估了低碳水化合物饮食（LCD）与低脂饮食（LFD）的比较疗效，以改善2型糖尿病（T2DM）或前糖尿病患者的血糖控制，体重管理和脂质谱。包括七项涉及不同种群的随机对照试验，饮食干预措施从非常低碳水化合物的生酮（LCK）饮食（通常占碳水化合物总热量摄入量的10％，脂肪较高的脂肪和中度蛋白质）到适度的碳水化合物治疗方案（30-45％的平均卡路里）。LFD优先考虑碳水化合物的摄入量（占总卡路里的50-60％），脂肪降低（<20-30％）和中等蛋白质（15-20％）。在整个研究中，与LFD相比，LCD始终显示出较大的HbA1c，空腹葡萄糖和甘油三酸酯的降低以及高密度脂蛋白胆固醇的增加。此外，LCD与使用糖尿病药物使用的显着降低有关，突出了其降低药理依赖性并改善代谢结果的潜力，包括增强的胰岛素敏感性和降低炎症。尽管长期结局和依从性的差异，但LCD还是成为管理T2DM的传统饮食方法的一种有希望的替代方法。有必要进行进一步的研究，以探索改善饮食依从性的策略，例如行为干预和技术支持，并评估长期可持续性，包括它们对心血管健康和生活质量的影响。这些发现强调了LCD在糖尿病管理中的变革潜力，并强调了对个性化饮食方法的需求。
基于低...
摘要：可编程光子集成电路（图片）是光学科学和工程中越来越重要的平台。但是，当前可编程图片主要是通过减法制造技术形成的，该技术限制了设备的重构性，并使原型制作成本昂贵且耗时。可重写的PIC架构可以避免这些缺点，其中图片在单个图片帆布上反复编写和删除。我们通过选择性激光撰写一层宽带间隙相变材料（PCM）SB 2 S 3，并使用低成本的台式设置来演示这种可重写的PIC平台。我们以高达300 nm的分辨率显示任意图案，并编写介电辅助波导，低光损耗为0.0172 db/μm。我们设想，使用这个廉价的台式平台可以在同一芯片上编写，测试和擦除数千个图片设计，而无需使用光刻/蚀刻工具或纳米制造工具，从而降低了制造成本并提高可访问性。关键字：可重写的光子集成电路，相变材料，低损失，激光写作
一种受大脑启发的低维计算分类器，用于微型设备推理
通过模仿类似大脑的认知并利用并行性，超维计算 (HDC) 分类器已成为实现高效设备推理的轻量级框架。尽管如此，它们有两个根本缺点——启发式训练过程和超高维度——导致推理精度不理想且模型尺寸过大，超出了资源受限严格的微型设备的能力。在本文中，我们解决了这些根本缺点并提出了一种低维计算 (LDC) 替代方案。具体而言，通过将我们的 LDC 分类器映射到等效神经网络，我们使用原则性训练方法优化我们的模型。最重要的是，我们可以提高推理精度，同时成功地将现有 HDC 模型的超高维度降低几个数量级（例如 8000 对 4/64）。我们通过考虑不同的数据集在微型设备上进行推理来进行实验以评估我们的 LDC 分类器，并且在 FPGA 平台上实现不同的模型以进行加速。结果表明，我们的 LDC 分类器比现有的受大脑启发的 HDC 模型具有压倒性优势，特别适合在微型设备上进行推理。