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World File Search System回忆
基于Core -Shell cspbbr3@graphDiyne纳米晶体的光学调制双模式磁带阵列，用于完全回忆性神经形态计算硬件
在人工智能（AI）和物联网（IoT）时代，包括图像，声音，气味和伤害在内的大量感官数据是从外部环境中感知的，对以数据为中心任务的处理速度和能源效率施加了关键要求。1 - 3，尽管已经做出了巨大的努力来提高von Neumann计算机的计算能力和效率，但物理分离的处理和内存单元之间的恒定数据不可避免地会消耗巨大的能量并诱导计算潜伏期。4 - 9另外，基于人工神经网络（ANN）的人脑启发的神经形态计算已经证明了其在AI和机器学习等数据密集应用中的巨大优势。必须开发ANN的硬件实施，即人工突触和神经元，以模仿生物突触和神经元的生理活性。近年来，已经提出了各种神经形态设备，10 - 13，由于其简单的结构，高积分密度，高运行速度，低能量消耗和模拟行为，两个末端的内置构件被认为是最有希望的候选者。1,2,7,8,14 - 17尤其是，最近具有挥发性阈值转换（TS）行为的新型扩散的回忆录已证明它们在泄漏的整合和火灾（LIF）神经元中的潜力，5,7,18,19,19
老年人样本中 RBANS 学习比率的人口统计学校正规范数据
老年人的神经心理学评估传统上评估多次试验中信息的学习和保留情况（Lezak 等人，2012；Suhr，2015）。可重复的神经心理学状态评估组合（RBANS；Randolph，2012）是一种认知测量方法，自二十年前创建以来一直被频繁使用，包含相关的学习数据。具体来说，RBANS 的列表学习和故事记忆子测试评估学习和即时记忆，并且可以与它们的延迟回忆对应项（RBANS 子测试列表回忆、列表识别、故事回忆和图形回忆）结合使用，以评估一段时间内的编码和保留情况。此外，学习斜率的陡度（或坡度）可以反映出个人从多次试验中反复接触刺激中获益的潜力。学习和记忆障碍患者的学习斜率通常较浅，包括阿尔茨海默病 (AD；Gifford 等人，2015 年)、额颞叶痴呆 (Lemos 等人，2014 年)、血管性痴呆 (Mast & Allaire，2006 年) 和注意力缺陷多动障碍 (ADHD；Skodzik 等人，2017 年)。尽管许多测试手册提供了有关学习斜率数据的基本信息，但此类学习斜率的计算往往相对简单——传统上仅考虑最后一次和第一次学习试验之间的差异（“最后一次试验减去第一次试验”）。因此，这些数据有可能为某些患者的学习提供更细致的理解。
通用人工智能程序合成语言Pro5Lang的情景记忆机制
我们设计了一种陈述性记忆机制，它尽可能与神经科学和认知科学的发现保持一致，同时不违反证明合理性的数学逻辑要求。其主要特点如下。 寄存器和内容可寻址存储器中存储的值仅限于已证明的命题。由于信息处理的最小单位（一个已被证明的命题）有自足的意义，记忆管理（比如忘记不必要的知识）就变得更容易。另一个优点是，即使在合成过程中执行不完整的程序，数据结构也不太可能崩溃。由于程序执行的顺序也将变得更加灵活，因此在时间允许的情况下规划未来的行动将变得更加容易。 每次进行推理时，都会自动将已证明的命题添加到已证明命题集合中，即将信息写入联想记忆机制。目的是减轻程序负担，提高程序综合的性能。 我们计划提供两种类型的陈述性知识回忆：自动回忆和主动回忆。 （目前仅实现了主动回忆。）事件回忆并不涉及重现某一特定时刻大脑的整个内部状态，而是仅重现一个已证实的命题。这使得信息处理能够实现，例如从一个命题推断另一个命题。 回忆陈述性知识的机制也被设计成不破坏证明的合理性（第 3.7 节）。 陈述性知识分为证实命题（情景记忆）和语义记忆。 Pro5Lang 中的语义记忆是多个已证明命题的压缩和抽象版本，旨在使用 [5]2 中描述的方法通过归纳推理来获取。 （然而，在当前的实现中，语义记忆也是从一开始就手动提供的。）由于存在过度概括和获取不正确的语义记忆的可能性，因此有必要提供单独的机制来选择和忘记不正确的语义记忆。这将在第 5 节中讨论。 由于记忆空间有限，即使正确的陈述性知识也会被适当地遗忘。即使不时随机选择和删除已证明命题集合中的元素，图 2 和 Pro5Lang 中的算法也不会失去健全性。然而，证明可能需要更长的时间并且可能变得越来越难以完成。为了避免降低证明的效率，需要使用一些启发式方法来选择需要遗忘的知识。 （目前实施中尚未采取此类措施。）
PATH（满怀希望地规划另类未来）
在这一步中，主持人要求小组想象他们制定愿景已经过去了一年。第二步中的对话是关于回顾“过去的一年”，并回忆这段时间在实现愿景方面取得了哪些成就。这是一个更加脚踏实地和现实的步骤——我们不再是梦想。在这一步中听到的所有故事和回忆都需要是可能的（它们实际上可能发生过）和积极的（我们只记得美好的时光）。第二步旨在让小组更好地了解如果他们真的朝着梦想前进，情况会是什么样子。
memtorch- researchOnline@jcu
回忆设备已显示出巨大的希望，可以促进加速度并提高深度学习（DL）系统的功能效率。使用这些电阻随机访问mem-Ory（RRAM）设备构建的跨栏架构可用于实施各种内存计算操作，例如多重积累（MAC）和独立的卷积，这些卷积被广泛用于深度神经网络（DNNS）和卷积神经网络（Cnnns）和卷积神经网络（CNNS）（CNNS）（CNNS）。然而，回忆设备面临着衰老和非理想性的关注，这些设备限制了备忘录深度学习系统（MDLSS）的准确性，可靠性和鲁棒性，应在电路级别实现之前考虑。此原始软件出版物（OSP）介绍了Memtorch，这是一个开源1框架，用于大规模的大规模回忆DL模拟，并重新确定了对设备非思想的共同模拟的重点。MEMTORCH还促进了钥匙横梁外围电路的共同销售。Memtorch采用了现代化的软件工程方法，并直接与知名的Pytorch机器学习（ML）库集成。
基于质子的化学物质水溶液
的回忆设备，电阻取决于应用电信号的历史的电元素，是未来数据存储和神经形态计算的领先候选者。回忆设备通常依赖于固体技术，而水性回忆设备对于生物学至关重要 - 相关应用，例如下一代 - 一代大脑 - 机器接口。在这里，我们报告了一个简单的石墨烯 - 基于水的水性设备，具有长期和可调的内存，由可逆电压调节 - 诱导的界面酸 - 通过通过石墨烯选择性质子渗透来启用的基本平衡。表面 - 特异性振动光谱验证了石墨烯电阻率的记忆是否来自通过石墨烯的滞后质子渗透而产生的，这显然是从石墨烯/水界面上界面水的重组。质子渗透会改变石墨烯CAF 2底物上的表面电荷密度，从而影响石墨烯的电子迁移率，并引起突触 - 例如电阻率动力学。结果为开发实验性直发和概念简单的基于水解的神经形态电离的方式铺平了道路。
脑电图和瞳孔测量证据
与单一连续说话者相比，不连续、混合说话者的语音处理效率较低，但人们对处理说话者变异性的神经机制知之甚少。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 和瞳孔测量法测量了听众在执行延迟回忆数字广度任务时对说话者变异性的心理生理反应。听众听到并回忆了七位数字序列，其中既有说话者不连续性（单个说话者数字与混合说话者数字），也有时间不连续性（0 毫秒与 500 毫秒数字间隔）。说话者不连续性降低了序列回忆准确性。说话者和时间不连续性都会引发类似 P3a 的神经诱发反应，而快速处理混合说话者的语音会导致相位瞳孔扩张增加。此外，混合说话者的语音在工作记忆维持期间产生的 alpha 振荡功率较低，但在语音编码期间不会产生。总体而言，这些结果与听觉注意力和流式框架一致，其中说话者的不连续性会导致不自愿的、刺激驱动的注意力重新定位到新的语音源，从而导致通常与说话者多变性相关的处理干扰。
