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振荡爆发作为时间耦合和信息编码的机制
即使是最简单的认知过程也涉及皮质区域之间的相互作用。为了研究这些过程，我们通常依靠在任务的几个重复或长段数据中平均以达到统计有效的结论。神经元振荡反映了神经元集合中的同步兴奋性弹性，并且在存在或不存在外部刺激的情况下可以在电生理记录中观察到。振荡性脑活动被视为在特定频带下的功率持续增加。然而，近年来，这种观点受到了以下观点的挑战：振荡可能是在单个试验中发生的瞬态爆发事件发生的，并且只有在将多个试验平均时才能表现为持续活动。在这篇综述中，我们研究了振荡活动可以表现为短暂爆发以及功率持续增加的想法。我们讨论了在单个试验级别的瞬态事件检测和表征所涉及的技术挑战，可能会产生它们的机制以及可以从这些事件中提取的特征来研究神经元集合活性的单审动力学。
利用超顺磁体中的概率切换实现神经形态系统中的时间信息编码
摘要 — 脑启发计算利用神经科学原理来支撑大脑在解决认知任务方面无与伦比的效率 — 正在成为一种有前途的途径，以解决当今深度学习面临的若干算法和计算挑战。尽管如此，当前的神经形态计算研究是由我们在执行确定性操作的计算平台上运行深度学习算法的完善概念驱动的。在本文中，我们认为在概率神经形态系统中采用不同的方式执行时间信息编码可能有助于解决该领域的一些当前挑战。本文将超顺磁隧道结视为一种潜在的途径，以实现新一代脑启发计算，它结合了计算神经科学的两个互补见解的各个方面和相关优势 — — 信息如何编码以及计算如何在大脑中发生。硬件算法协同设计分析证明 97。由于时间信息编码，状态压缩的 3 层自旋电子学使随机脉冲网络在 MNIST 数据集上具有高脉冲稀疏度，准确率为 41%。
通过交叉克尔非线性将单个逻辑量子比特信息编码到四光子无退相干状态的过程
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