XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本计算
课程和教学大纲
线性方程的线性代数系统：矩阵的范围空间和空空间，矩阵的等级，线性方程系统的解决方案的存在和唯一性，与线性方程系统相关的解决方案空间的尺寸。向量空间：向量空间，子空间，双空间，内核，空空间，线性独立性和依赖性，线性跨度，基础，维度，直接总和，线性变换。矩阵表示：特征值和特征向量，相似性，等级和无效，对角线化，约旦形式。随机变量和随机过程随机变量，分布和密度函数，力矩和力矩生成功能，多元分布，独立的随机变量，边际和条件分布，条件期望，随机变量的转换，随机变量的转换，随机过程的元素，随机过程的元素，一般随机过程的分类。马尔可夫链：定义，示例，过渡概率，状态和链的分类，基本限制定理，限制马尔可夫链的分布。ODE的ODE和计算系统的系统：通过Lipchitz条件，解决方案和稳定性的解决方案的存在和独特性。变化的计算：变分问题的示例，变异问题的基本计算，弱和强大的极端和强大的终点问题，哈密顿量。参考：
最初发表于：Jürgensen, Anna-Maria；哈利利，阿夫辛；奇卡，伊丽莎白；因迪韦里，贾科莫； Nawrot，马丁·保罗（2021 年）。神经形态模型
摘要动物神经系统在处理感官输入方面非常高效。神经形态计算范式旨在硬件实现神经网络计算，以支持构建大脑启发式计算系统的新解决方案。在这里，我们从果蝇幼虫神经系统中的感官处理中获得灵感。由于其计算资源非常有限，只有不到 200 个神经元和不到 1,000 个突触，幼虫嗅觉通路采用基本计算将外围广泛调节的受体输入转换为中央大脑中节能的稀疏代码。我们展示了这种方法如何让我们在脉冲神经网络中实现稀疏编码和刺激模式的可分离性提高，并通过软件模拟和混合信号实时神经形态硬件上的硬件仿真进行了验证。我们验证了反馈抑制是支持整个神经元群体中空间域稀疏性的中心主题，而脉冲频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的实验表明，这种小型的、生物现实的神经网络在神经形态硬件上有效地实现，能够实现全时间分辨率下感官输入的并行处理和有效编码。
4th-math-unit-1.pdf - 佐治亚州标准
虽然本教学框架中的单元强调了一年中特定时间的关键标准和重要思想，但应持续解决诸如估算、心算和基本计算事实等常规主题。第一个单元应建立这些常规，让学生逐步增强对数字概念的理解并提高计算能力。为了确保以适当的重点、深度和严谨性教授本单元，重要的是在规划过程的早期审查“重要思想”下列出的任务。应使用各种资源来补充本单元中的任务。这些单元中的任务说明了应从各种来源利用的学习活动类型。有关解读内容标准、解读任务、数学常规和仪式、维护活动等的更多详细信息，请参阅四年级的年级课程概述。数学实践标准本节提供了本单元的学习体验示例，这些体验支持数学实践标准中描述的能力发展。这些能力与通过读写标准培养的能力相对应。提供的陈述提供了数学实践标准与本单元内容标准之间联系的一些示例。此列表并不详尽，希望
嗅觉加工和稀疏编码的神经形态模型
动物神经系统在处理感觉输入方面非常有效。神经形态计算范式的目的是针对神经网络计算的硬件实施，以支持用于构建脑启发的计算系统的新颖解决方案。在这里，我们从果实幼虫的神经系统中的感觉处理中汲取灵感。具有<200个神经元和<1.000的强烈有限的计算资源，幼虫嗅觉途径采用基本计算来转变外围的广泛调节的益人的输入，成为中央大脑中良好的稀疏代码。我们展示了这种方法如何使我们能够在尖峰神经网络中实现刺激模式的稀疏编码和提高的可分离性，并在混合体信号实时神经形态硬件上通过软件仿真和硬件仿真验证。我们验证反馈抑制是在神经元种群中支持空间结构域稀疏性的主要基础，而尖峰频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的例外表明，在神经形态硬件上有效地实现了如此大小的生物学上现实的神经网络，可以实现并行处理并有效地编码在全时间分辨率下进行感官。
用于超导量子比特控制和读出的可扩展低温电子学
读出量子位，如图 1a 所示。图 1b-d 表示量子计算机从传统方法演变为可扩展架构。量子位是量子计算机中的基本计算块，由于其叠加和纠缠特性，可实现指数级更快的计算。量子位是一个两级系统，可以处于量子态 j ψ i ，可以表示为其两个计算基态 j 0 i 和 j 1 i 的叠加。这两个状态占据不同的层次，与经典数字逻辑零和一完全类似。量子位的状态有一个独特的注释，即布洛赫球面单位球表面上的一个点。如图 1e 所示，布洛赫球的北极和南极分别代表 j 0 i 和 j 1 i 状态，而布洛赫球表面的所有其他点则对应于不同的叠加态 j ψ i = α j 0 i + β j 1 i 。量子叠加态的振幅与平均占空比信号的经典模拟之间可以进行类比。两个电压电平 VDD 和 GND 在进行占空比和平均后，提供 VDD 和 GND 之间的所有电平，S avg = α VDD + β GND，如图 1f 所示。此外，在读出量子态时，输出要么处于 j 0 i 状态，要么处于 j 1 i 状态。同样，在读出经典模拟中的占空比平均信号时，输出要么为 VDD 要么为 GND。
大脑通讯 AIN 通讯
由于其“全或无”动作电位反应，单个神经元（或单位）被公认为大脑的基本计算单位。有大量动物文献支持研究神经元放电作为了解神经元微电路和大脑功能的一种方式的机制重要性。尽管大多数研究都强调生理学，但人们越来越认识到，研究单个单位可以为疾病的系统级机制提供新的见解。微电极记录在人类中越来越普遍，与此同时，颅内脑电图记录在局灶性癫痫术前评估中的应用也越来越多。除了单个单位数据外，微电极记录还记录局部场电位和高频振荡，其中一些可能与临床大电极记录的不同。然而，微电极几乎只用于研究环境，目前没有迹象表明将微电极记录纳入常规临床护理。在这篇评论中，我们总结了 65 年来人类癫痫患者微电极记录的经验教训。我们介绍了可以利用的电极构造、如何记录和处理微电极数据的原理以及对发作动力学、发作间期动力学和认知的见解。最后，我们评论了将单单位记录纳入临床护理的可能性，重点关注潜在的临床适应症，每种适应症都有其特定的证据基础和挑战。
在异构混合信号神经形态处理系统中实现稳健计算的脑启发方法
神经形态处理系统使用混合信号模拟/数字电子电路和/或忆阻设备实现脉冲神经网络，代表了一种有前途的技术，适用于需要低功耗、低延迟且由于缺乏连接或出于隐私考虑而无法连接到云进行离线处理的边缘计算应用。然而，这些电路通常噪声大且不精确，因为它们受设备间差异的影响，并且工作电流极小。因此，按照这种方法实现可靠的计算和高精度仍然是一个悬而未决的挑战，一方面阻碍了进展，另一方面限制了这项技术的广泛采用。从构造上讲，这些硬件处理系统具有许多生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非负性。越来越多的证据表明，将这些约束应用于人工神经网络（包括用于人工智能的神经网络），可以提高学习的稳健性并提高其可靠性。在这里，我们深入研究神经科学，并提出网络级大脑启发策略，进一步提高这些神经形态系统的可靠性和稳健性：我们通过芯片测量来量化群体平均在多大程度上有效地减少神经反应的变化，我们通过实验证明皮质模型的神经编码策略如何允许硅神经元产生可靠的信号表示，并展示如何利用这些策略稳健地实现基本计算原语，如选择性放大、信号恢复、工作记忆和关系网络。我们认为，这些策略可以有助于指导使用噪声和不精确的计算基板（如亚阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实现的稳健可靠的超低功耗电子神经处理系统的设计。
矩阵在人工智能中的作用和应用
日出大学，拉贾斯坦邦阿尔瓦尔 摘要：矩阵是人工智能 (AI) 的基础，是各种应用程序中数据表示、操作和转换的关键工具。从机器学习算法到神经网络架构，矩阵理论支持基本计算过程，使 AI 系统能够管理海量数据集、检测复杂模式并执行复杂转换。本文探讨了矩阵在 AI 中不可或缺的作用，重点介绍了线性和逻辑回归中的基本矩阵运算，以及它们在卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等更高级模型中的应用。探讨了矩阵分解和特征值计算等关键数学运算在数据缩减和特征提取中的重要性，从而提高了计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和机器人等领域的计算效率。本文还解决了与大规模矩阵运算相关的计算挑战，例如高维数据处理、可扩展性和数值稳定性。为了克服这些限制，我们讨论了分布式矩阵计算框架、GPU 和 TPU 硬件加速以及稀疏矩阵技术的进步，展示了这些创新如何提高 AI 模型的效率和可扩展性。此外，量子计算和矩阵专用硬件解决方案的最新进展为未来的研究提供了有希望的方向，有可能通过实现矩阵计算的指数级加速来彻底改变 AI。总体而言，矩阵仍然是 AI 计算能力的核心，它提供了一个多功能且高效的框架，既支持当前的应用，也支持人工智能的新兴功能。关键词：矩阵理论、线性代数、机器学习、人工智能、奇异值分解 (SVD)。
AI 芯片：它们是什么以及为什么重要
简介和摘要 人工智能将在未来几年在国家和国际安全中发挥重要作用。因此，美国政府正在考虑如何控制与人工智能相关的信息和技术的传播。由于通用人工智能软件、数据集和算法不是控制的有效目标，因此注意力自然会落在实现现代人工智能系统所需的计算机硬件上。现代人工智能技术的成功依赖于几年前无法想象的规模的计算。训练领先的人工智能算法可能需要一个月的计算时间，成本为 1 亿美元。这种巨大的计算能力由计算机芯片提供，这些芯片不仅包含最大数量的晶体管（可以在开（1）和关（0）状态之间切换的基本计算设备），而且还可以根据需要量身定制，以高效执行人工智能系统所需的特定计算。这种尖端的、专门的“AI 芯片”对于大规模实施 AI 具有成本效益至关重要；尝试使用较旧的 AI 芯片或通用芯片提供相同的 AI 应用程序的成本可能要高出数十倍甚至数千倍。生产尖端 AI 芯片所需的复杂供应链集中在美国和少数盟国民主国家，这一事实为出口管制政策提供了机会。本报告详细介绍了上述故事。它解释了 AI 芯片的工作原理、它们为何激增以及它们为何重要。它还说明了为什么尖端芯片比老一代芯片更具成本效益，以及为什么专门用于 AI 的芯片比通用芯片更具成本效益。作为这个故事的一部分，该报告调查了半导体行业和 AI 芯片设计
使用生成AI作为艺术材料：黑客指南
1简介现在，我们正在使用生成AI算法创建越来越多的媒体，现在大部分互联网越来越多地被AI生成的垃圾邮件填充[13]。该媒体是由深度神经网络生成的，这些网络已在现有媒体的（通常是很大的）数据集（通常是从Internet的大部分中刮掉）。然后，这些算法用于以机械化和大规模生产的方式将视觉，文本和听觉数据反驳为“新”形式[20]。这带来了一种新的，算法的复杂和不透明的文化生产。本文将以生成AI本身的方式来展示如何将生成性AI用作艺术材料，而不仅仅是简单地融合和反思现有培训数据的方式。采用黑客（从最初的技术意义上讲，从1960年代和70年代的MIT Hacker文化中出来），这是指“以一种嬉戏的精神探索可能的限制” [22]，艺术家找到了许多方法，找到了许多方法来提高我们对生产AI的作品的理解。通过用于调节和表示这些网络的数据中的针对性干预措施，以及从这些网络中训练和采样的计算过程中的干预措施，可以暴露基于这些算法的基础过程并开发新形式的算法表达。这些将分为四类干预措施：进入网络的输入，网络的学习参数，培训网络以及推理网络的计算图。本文将提供艺术项目的例子（来自我本人和其他艺术家），这些项目将这种黑客方法采用了生成的AI，以将这些网络推向其最初打算的功能，并进行干预以暴露这些基本计算过程的运作。本文将表明，生成的AI可以用作艺术材料，而这样做可以导致理解和揭露基础算法的本质的新方法，从而为艺术中的可解释AI（XAI）提供了关键的方法。