XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单脉冲
刺激介导的静默神经网络逆向工程
从单细胞活动中重建神经元网络连接对于理解大脑功能至关重要，但从大量静默神经元中破译连接这一难题在很大程度上尚未解决。我们展示了一种使用刺激结合监督学习算法来获取模拟静默神经元网络连接的协议，该协议能够高精度地推断连接权重，并高精度地预测单脉冲和单细胞水平的脉冲序列。我们将我们的方法应用于大鼠皮层记录，这些记录通过异质连接的漏积分和放电神经元电路馈送，这些神经元以典型的对数正态分布发声，并证明在刺激多个亚群期间性能有所提高。这些关于所需刺激数量和协议的可测试预测有望增强未来获取神经元连接的努力，并推动新的实验以更好地理解大脑功能。
基本轮廓曲线识别以了解人脑网络中的电刺激效应
大脑网络可以通过在一个区域中提供电流的简短脉冲，同时测量其他区域的电压响应，从而探索大脑网络。我们提出了一个收敛范式来研究脑动力学，重点是单个大脑部位，以观察刺激许多其他大脑部位的平均效果。以这种方式观察，在相邻刺激位点出现了时间响应形状中的视觉图案。这项工作构建并说明了一种数据驱动的方法，以确定这些响应形状中特征时空结构的方法，总结了一组唯一的“基本轮廓曲线”（BPC）。每个BPC可以以自然的方式映射到潜在的解剖结构，并使用简单的指标从每个刺激位点量化投影强度。我们的技术已用于人类患者中的一系列植入脑表面电极。该框架可以直接解释单脉冲脑刺激数据，并可以一定地应用于探索构成连接组的相互作用的多样化环境。
PARC工作包5项目
超快科学建立在精确时脉冲脉冲的动态组成上，并且几乎在每个模式锁定的激光器中都观察到了不断发展的脉冲。但是，到目前为止，基本的物理学很少受到控制或使用。在这里，我们演示了一种一般的方法，可以控制双弯曲激光器内的孤子运动以及超短脉冲模式的可编程合成。在ER内引入单脉冲调制：纤维激光器，我们迅速在两个暂时分离的孤子梳之间移动时间。它们的叠加在腔外产生超时的孤子序列。在实时光谱干涉仪的基础上，我们观察到通过超快非线性和激光增益动力学吸引和排斥力的相互作用引起的索塞质分离的确定性切换。利用这些见解，我们演示了纳米到皮秒泵探针延迟和可编程的自由形式的孤子轨迹的高速全光合成。这个概念可能会为新的一类全光延迟发生器铺平道路，以进行超快测量，以高度调整，循环和采集速度。
基于反向传播的深度脉冲神经网络学习技术：综述
摘要 — 随着智能系统的采用，人工神经网络 (ANN) 已变得无处不在。传统的 ANN 实现能耗高，限制了它们在嵌入式和移动应用中的使用。脉冲神经网络 (SNN) 通过二进制脉冲随时间分布信息来模拟生物神经网络的动态。神经形态硬件的出现充分利用了 SNN 的特性，例如异步处理和高激活稀疏性。因此，SNN 最近引起了机器学习社区的关注，成为低功耗应用的 ANN 的受大脑启发的替代品。然而，信息的离散表示使得通过基于反向传播的技术训练 SNN 具有挑战性。在这篇综述中，我们回顾了针对深度学习应用（例如图像处理）的深度 SNN 的训练策略。我们从基于从 ANN 到 SNN 的转换的方法开始，并将它们与基于反向传播的技术进行比较。我们提出了一种新的脉冲反向传播算法分类法，将其分为三类，即：空间方法、时空方法和单脉冲方法。此外，我们还分析了提高准确性、延迟和稀疏性的不同策略，例如正则化方法、训练混合和调整特定于 SNN 神经元模型的参数。我们重点介绍了输入编码、网络架构和训练策略对准确性-延迟权衡的影响。最后，鉴于准确、高效的 SNN 解决方案仍面临挑战，我们强调了联合硬件和软件共同开发的重要性。
含有 5 纳米的混合脂质纳米粒子的抗癌药物
将化疗药物如阿霉素 (DOX) 封装在脂质纳米颗粒 (LNP) 中可以克服其急性全身毒性。然而，通过实施安全的刺激响应策略，在肿瘤微环境中精确释放药物以提高最大耐受剂量并减少副作用尚未得到很好的证实。本研究提出了一种集成纳米级穿孔来触发混合等离子体多层 LNP 中的 DOX 释放，该 LNP 由聚集在内部层界面的 5 nm 金 (Au) NP 组成。为了促进位点特异性 DOX 释放，开发了一种单脉冲辐射策略，利用纳秒脉冲激光辐射 (527 nm) 与混合纳米载体的等离子体模式之间的共振相互作用。与传统的 DOX 负载 LNP 相比，这种方法将靶细胞中的 DOX 量增加了 11 倍，导致癌细胞显著死亡。脉冲激光与混合纳米载体相互作用的模拟表明，释放机制由 AuNP 簇附近薄水层的爆炸性蒸发或过热脂质层的热机械分解介导。该模拟表明，由于温度分布高度集中在 AuNP 簇周围，因此在辐射后 DOX 的完整性完好无损，并突显出受控的光触发药物输送系统。
基于相变材料光激活的可重构编码超表面用于太赫兹光束操控
图 2. 所提出的光控编码元件的设计和特性。a) 元原子编码元件的详细结构，在 SiO 2 基板上构建了 1 μm 厚的金方块和 1 μm 厚的 GeTe 方块图案。b) 编码元件两种状态的示意图：状态“0”表示 GeTe 的非晶态（绝缘态），状态“1”表示 GeTe 的晶体（导电）态。c) 和 d) 两种状态下编码元件的相应反射特性（c 幅度和 d 相位）。e) GeTe 层表面电阻随温度的变化（双探针测量），显示两种状态下的电特性相差六个数量级以上，并且冷却至室温时晶体状态具有非挥发性行为。 f) 有限元模拟 GeTe 层在具有不同能量密度的 35 纳秒长单脉冲紫外激光照射下的温度上升情况：单脉冲的通量为 90 mJ/cm 2，将使最初为非晶态的 GeTe 的温度升至其结晶温度 ( TC ) 以上，而随后的 190 mJ/cm 2 激光脉冲将使 GeTe 的温度升至其局部熔化温度 TM 以上，并将材料熔化淬火回非晶态。下图是拟议的 1 比特元原子的配置和示意图
具有里德伯原子的少量子比特 CNOT 门的优化模型
少量子比特量子逻辑门作为构造通用多量子比特门的基本单元，在量子计算和量子信息领域得到广泛应用。然而，传统的少量子比特门构造通常采用多脉冲协议，这不可避免地会在门执行过程中出现严重的内在错误。本文报告了一种通用二和三量子比特CNOT门的最优模型，该模型通过激发到具有易实现的范德华相互作用的里德堡态来实现。该门依赖于全局优化，通过遗传算法实现幅度和相位调制脉冲，从而可以用更少的光脉冲实现门操作。与传统的多脉冲分段方案相比，我们的门可以通过同时将原子激发到里德堡态来实现，从而节省了在不同空间位置进行多脉冲切换的时间。我们的数值模拟表明，当排除里德堡相互作用的涨落时，可以实现单脉冲两（三）量子比特CNOT门，对于相距7.10μm的两个量子比特，保真度可达99.23%（90.39%）。我们的工作有望在中性原子量子技术研究中实现快速便捷的多量子比特量子计算。
标题：人类动作准备需要皮质脊髓神经计算
图 1：在目标导向动作准备过程中对人类 CS 输入输出的评估。a、皮质脊髓 (CS) 输入输出 104 可以表现出从基线静息到准备状态的加法和/或乘法调节。b、目标导向动作准备 105 通过需要左 (L) 或右 (R) 反应的指示延迟双选反应时间任务进行评估。大多数试验都是 go 试验 106，在此期间命令性刺激出现直到记录反应时间 (RT) 或 0.8 秒过去。包括一组 catch 试验 (~8%) 107，以防止参与者预测命令性刺激的开始。 c ，实验分为手间任务和 108 手内任务，当目标运动表征处于基线状态以及被选中、未被选中或与动作准备无关时，可使用单脉冲经颅磁刺激 109 (TMS) 评估左手食指的 CS 输出。此处，输入是相对于参与者的静息运动阈值 (%RMT) 的 TMS 强度，输出是随后的运动诱发电位 (MEP) 的幅度 111。d ，CS 输入输出曲线来自任务前的静息状态 MEP 数据 (n = 39)，并使用三参数玻尔兹曼函数与基于人群的非线性混合效应模型进行拟合 112。绿点和误差线表示 113 每个 TMS 强度下的平均 MEP 幅度 ± 标准差。虚线灰色线表示参数估计值。114
粉末片材增材制造过程中粘合剂的蒸发
摘要 多种增材制造方法已经成熟，并已在多个行业投入常规生产。对于金属加工，通常使用线材或粉末作为原料。线材加工通常用于相对较大的结构构建，而粉末加工通常提供更精确的金属应用。对于粉末床熔合工艺，使用非常细的粉末（通常为 20 µm 至 65 µm），而对于定向能量沉积，粉末的范围在 50 µm 至 160 µm 之间。这种细粉末可能对人类健康构成风险（吸入、皮肤整合）。避免在生产环境中接触粉末可能是一项艰巨的任务，甚至无法避免。因此，开发了一种替代工艺，该工艺不是以自由粉末颗粒的形式提供粉末，而是以粉末片的形式提供粉末。为了实现颗粒之间必要的粘合，使用粘合剂。为了了解粘合剂在激光加工粉末片过程中的影响，产生了单脉冲和线处理并用高速成像记录下来。记录显示了粘合剂的蒸发和相关的粉末颗粒的喷出。在较低的能量输入下，粘合剂蒸发导致较少的飞溅，这表明在低加热速率下加热粘合剂会对粉末颗粒产生较小的压力。
清醒灵长类动物皮层神经元对皮层内微刺激的反应
摘要 皮层内微刺激 (ICMS) 常用于许多实验和临床范例；然而，它对神经元激活的影响仍未完全了解。为了记录清醒非人类灵长类动物皮层神经元对刺激的反应，我们在通过植入三只恒河猴初级运动皮层 (M1) 的犹他阵列提供单脉冲刺激的同时记录了单个单位活动。输送到单通道的 5 到 50 m A 之间的刺激可靠地引发了整个阵列中记录的神经元尖峰，延迟长达 12 毫秒。ICMS 脉冲还会引发一段长达 150 毫秒的抑制期，通常在初始兴奋反应之后发生。电流幅度越高，引发尖峰的概率就越大，抑制持续时间也越长。在神经元中引发尖峰的可能性取决于自发放电率以及其最近尖峰时间和刺激开始之间的延迟。 2 到 20 Hz 之间的强直重复刺激通常会调节诱发尖峰的概率和抑制的持续时间；高频刺激更有可能改变这两种反应。在逐次试验的基础上，刺激是否诱发尖峰并不影响随后的抑制反应；然而，它们随时间的变化通常是正相关或负相关的。我们的研究结果证明了皮质神经对电刺激反应的复杂动态，在将 ICMS 用于科学和临床应用时需要考虑这些动态。