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脑启发计算 脑启发计算
背景：类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合，以构建智能信息系统，用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多，信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题，以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说，它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算（1 后面跟着 18 个零）的数学运算。相比之下，世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而，要实现这一壮举需要数百万倍的功率，即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看，能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力，但进展却正在放缓。有趣的是，我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的，我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务，例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低，只有20W。大脑能效高的原因主要有两点：一是信息交换和处理是事件驱动的；因此，尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次，神经元和突触位于同一个神经网络中，高度互联，每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理（由突触兴奋和神经元放电组成）和记忆（由突触权重和神经元阈值组成）在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型，以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标，其中，脉冲神经网络（SNN）是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而，在 SNN 中，神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应，例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比，其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，具有两个显著的关键优势：首先，CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用，包括设计、制造和鉴定，为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次，CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化，其中减小
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本年度可持续性报告提供了与我们所有业务中的可持续性绩效，物质风险和治理有关的物质信息。它涵盖了2023年4月1日至2024年3月31日的报告期。它提供了Vedanta Resources Limited的子公司Vedanta Limited的全面信息。本报告中的披露与合并财务基础保持一致。Vedanta集团由Vedanta Limited，其子公司，同事和合资企业组成，其详细信息在综合报告的第323页和2024财年的年度帐户中给出。所有这些实体都是为了对集团进行财务合并的目的；但是，为了报告可持续性报告中的数据和信息，我们根据管理层的重要性评估，考虑了Vedanta Limited，其10家子公司和38个站点，其列表如下所示。
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。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月5日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636605 doi：Biorxiv Preprint
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今年春天受到启发！
春天在这里，带来了一个增长，更新和联系的季节。本赛季的节目旨在帮助您接受一年中充满活力的时间的能量。对于小孩子来说，Baby＆Toddergym和Kindergym等计划提供了学习，社交和发现的培养环境，而家人可以随时随地享受户外纽带。青年可以通过艺术课程来点燃自己的创造力，例如轻松印刷，探索砖块4 Kidz Junior Robotics，或者通过我的身体，体操和运动来建立信心。青少年和成年人有机会潜入诸如开始水彩，远足和创意艺术疗法之类的兴趣。今年春天加入我们，参加激动人心的课程，户外冒险以及各个年龄段的丰富体验。当我们共同创造持久的回忆时，让这个季节成为发现和联系之一。
受大脑启发的人工智能
当前的人工智能 (AI) 模型通常专注于通过细致的参数调整和优化技术来提高性能。然而，这些模型背后的基本设计原则受到的关注相对较少，这可能会限制我们对它们的潜力和约束的理解。这篇全面的评论探讨了塑造现代 AI 模型（即脑启发式人工智能 (BIAI)）的各种设计灵感。我们提出了一个分类框架，将 BIAI 方法分为物理结构启发模型和人类行为启发模型。我们还研究了不同 BIAI 模型擅长的实际应用，强调了它们的实际优势和部署挑战。通过深入研究这些领域，我们提供新的见解并提出未来的研究方向，以推动创新并解决该领域当前的空白。这篇评论为研究人员和从业者提供了 BIAI 格局的全面概述，帮助他们发挥其潜力并加快 AI 发展的进步。