XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大型网络
演示 BrainScaleS-2 芯片间脉冲......
拓扑，具有良好的扩展特性。消息在网络中的路由由 Tourmalet 芯片完成，并基于 16 位目标节点地址。BSS-2 作为一种混合信号神经形态计算系统，建立在 HICANN-X (HX) 芯片之上，该芯片具有 512 个自适应指数积分和激发 (AdEx) 神经元电路和 512 × 256 = 131 072 个突触 [7]。通过组合神经元电路，每个神经元最多可配置 16 k 个突触输入。实现具有这种神经元的大型网络需要多芯片系统。[1, 3, 10, 12] 最近，BSS-2 系统开发进展到多芯片系统，具有 46 个 HX 芯片，每个芯片通过 8 个 1 Gbit s −1 串行链路连接到 Kintex 7 FPGA。这些系统利用 BSS-1 晶圆模块基础设施，通过将许多芯片放置在与 BSS-1 晶圆完全相同尺寸和引脚配置的大型 PCB 上来模拟全晶圆级实现[13, 15]。我们认为 [16] 中描述的拓扑对于在带宽和网络直径方面互连晶圆模块上的多个 FPGA 是最佳的。图 1 显示了用于测试 BSS-2 EXTOLL 网络的当前实验室设置[7, 14]。它通过连接到 FPGA 的 MGT 端口的 USB 3.0 插头物理连接到 EXTOLL 网络。此外，它仍然连接到以太网网络以用于 FPGA 位文件闪存。该设置包含四个 FPGA 和两个芯片。
Stas Tiomkin 博士
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麦吉尔综合神经科学中心
简介 麦吉尔综合神经科学中心 (MCIN) 位于神经学院，过去二十年来一直处于加拿大数字研究基础设施 (DRI) 开发的前沿，为大型多中心研究提供了加拿大首个综合神经信息学平台，并为协作分布式高性能计算 (HPC) 提供了门户。MCIN 的两个主要平台 CBRAIN 和 LORIS 在过去 20 年中作为开源项目构建。MCIN 领导多个国家项目的大型网络平台工作，例如一个覆盖 6 个省的痴呆症网络、加拿大老龄化神经退行性疾病联盟 CCNA 和一个国家开放数据共享平台——加拿大开放神经科学平台 CONP。MCIN 是重大国际项目的核心合作伙伴，例如我们在 NIH 资助的婴儿脑成像研究 (IBIS) 中发挥着中央数据协调作用。MCIN 已经建立了开放科学数据存储库，包括 BigBrain 高分辨率 3D 脑模型、正常脑活动的 Open MNI iEEG Atlas 和 C-BIG 生物样本存储库。MCIN 在研究计算、数据管理和研究软件工程方面的专业知识在国际数据科学组织中保持着受人尊敬的加拿大领导地位，例如在全球脑联盟和国际神经信息学协调机构 (INCF) 内。这些举措得到了 CIHR、CFI、CFREF、FRQS、Brain Canada 和 CANARIE 的支持，使 MCIN 成为平台技术领导者。在这里，我们从 MCIN 的角度介绍了 NDRIO 的发展。1.当前问题
优化移动边缘智能系统中的 AI 服务布局和资源分配
摘要 — 利用移动边缘计算 (MEC) 的最新进展，边缘智能已成为支持网络边缘移动人工智能 (AI) 应用的有前途的范例。在本文中，我们考虑了多用户 MEC 系统中的 AI 服务放置问题，其中接入点 (AP) 将最新的 AI 程序放置在用户设备上以在用户端启用本地计算/任务执行。为了充分利用严格的无线频谱和边缘计算资源，仅当在用户处启用本地计算可获得更好的系统性能时，AP 才会将 AI 服务程序发送给用户。我们制定了一个混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，通过联合优化服务放置（即哪些用户接收程序）和资源分配（在本地 CPU 频率、上行链路带宽和边缘 CPU 频率上），以最小化所有用户的总计算时间和能耗。为了解决 MINLP 问题，我们推导出解析表达式来以低复杂度计算最佳资源分配决策。这样，我们可以通过基于搜索的算法（例如元启发式或贪婪搜索算法）有效地获得最佳服务放置解决方案。为了提高算法在大型网络中的可扩展性，我们进一步提出了一种基于 ADMM（交替方向乘数法）的方法，将优化问题分解为可并行处理的 MINLP 子问题。ADMM 方法消除了在高维空间中搜索服务放置决策的需要，因此具有较低的计算复杂度，并且随着用户数量的增加而线性增长。仿真结果表明，所提出的算法的性能非常接近最优值，并且明显优于其他代表性基准算法。
信息技术副总裁
•准备秋季网络维护：EITS计划在2024年9月29日星期日进行下一个双年度网络维护。这些双年度网络维护是必要的，以确保网络的持续稳定性和效率，从而使EIT能够在未来为大学提供足够的带宽和互联网容量。这些大型网络维护通常在春季和秋季每年两次进行，在此期间，校园互联网和校园信息系统通常无法访问。有关此维护的更多信息，请访问https://eits.uga.edu/stories/sept29_fallnetworkmaint/。有关问题，请通过rayid@uga.edu与Rayid Tartir联系。•企业调查工具正在进行的提案过程：正在进行搜索以潜在地确定佐治亚大学的新企业调查研究工具，这可能导致Qualtrics在2025年8月1日之前退役。已发布了提案请求（RFP），当前计划将在2024年中下落之前分享RFP流程结果以及下一个企业调查研究供应商的名称。作为此评估的一部分，所有依靠Qualtrics的校园单位均应审查其当前和未来的Qualtrics使用。无论通过RFP流程选择的工具如何，目前正在用于调查研究项目以外目的的Qualtrics内置的任何形式都需要在2025年8月1日之前过渡到其他平台。有关企业调查工具项目的更多信息，包括替代工具，可在EITS网站上提供：https：//eits.uga.edu/about/initiatives/survey_tool/。有关更多信息，请通过stacy.boyles@uga.edu与Stacy Boyles联系。
LIDAR可用于鲁棒的exoatmospheric定位
I。虽然早期空间任务不需要精确，但现代应用，例如卫星维修和维护，可重复使用的发射车，洲际弹道导弹指导和拦截以及一些卫星到卫星通信，需要精确的位置和速度信息。全球导航卫星系统（GNSS），例如美国的全球定位系统（GPS），可用于在地球表面和低地球轨道（LEO）上进行精确定位。[1]但是，当前的GNSS系统使用少量，复杂且昂贵的卫星，这些卫星无法修复或及时更换，这意味着仅禁用少数卫星可以在大面积上破坏该系统。低接收的功率和涉及的长距离也意味着GNSS容易受到信号spoo fifg和jamming的影响。[2]面对扩散的反卫星武器和电子战系统，政府和商业实体寻求一种替代的太空导航方法可能是优先事项，该方法对对手的干扰更为强大。现有的GNSS替代方法是使用基于地面的跟踪。但是，雷达和光学信号会受到大气扭曲的影响，从而降低了位置精度。使用扩展的集成时间的持久跟踪可以克服大气变形，但这不适用于指导短时间操作。地面跟踪也受到对抗性破坏的约束。此外，单个地面站的有限视图意味着在整个轨道或轨迹中进行持续跟踪需要一个大型网络，并且在有争议或偏远地区的地球区域可能无法进行跟踪。地面数据必须从电台的分布式网络汇总，并迅速传输到车辆，在此期间，它可能会受到干扰，spoofig或其他干扰。我们引入了一种更强大的空间导航方法，该方法使用对位置纤维的自主多材料，或用大地测量的语言进行基准测试。这个
识别音乐节奏的大脑网络
a 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学范德堡脑研究所 b 美国田纳西州纳什维尔 Curb 艺术、企业与公共政策中心 c 意大利都灵大学神经科学系 d 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心耳鼻咽喉头颈外科系 e 美国纽约州纽约市长老会/哥伦比亚大学欧文医学中心和哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院耳鼻咽喉头颈外科系 f 美国纽约州纽约市长老会/威尔康奈尔医学中心耳鼻咽喉头颈外科系 g 荷兰马斯特里赫特大学神经心理学与精神药理学系 h 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经心理学系 i听力和语言科学系，范德堡大学医学中心，田纳西州纳什维尔，美国 * 通讯作者，电子邮件：anna.v.kasdan@vanderbilt.edu 摘要 我们对 30 项研究神经典型成人音乐节奏处理的功能性磁共振成像研究进行了系统回顾和荟萃分析。首先，我们确定了一个音乐节奏的一般网络，涵盖所有相关的感觉和运动过程（基于节拍，静息基线，12 个对比），这揭示了一个涉及听觉和运动区域的大型网络。这个网络包括双侧颞上皮质、辅助运动区 (SMA)、壳核和小脑。其次，我们在双侧壳核中确定了更精确的基于节拍的音乐节奏位置（基于节拍，音频运动控制，8 个对比）。第三，我们确定了受基于节拍的节奏复杂性调节的区域（复杂性，16
晚期胃癌及胃肠道疾病的全身治疗...
• 与单药治疗相比，氟嘧啶-奥沙利铂-紫杉烷三联疗法具有更高的疗效，因此可与选定的患者讨论将此三联方案作为双联方案的替代方案。 • 在选择适当的治疗方法时，肿瘤内科医生应根据首选方案的不同毒性、患者特征和患者偏好进行个体化治疗。 建议 1b 对于未过度表达人表皮生长因子受体 2 (HER2) 的转移性胃癌或 GEJ 癌患者，肿瘤内科医生不应在一线化疗方案之外开出生物制剂 建议 1 的关键证据 来自大型网络荟萃分析的证据表明，在一线环境中为患者开出氟嘧啶双联方案时，生存率有所提高 [1]。在比较氟嘧啶双联时，网络荟萃分析报告称，与氟嘧啶-顺铂相比，氟嘧啶-奥沙利铂和氟嘧啶-伊立替康双联的总体生存率有所提高 [1]。此外，网络荟萃分析中的成对比较表明，与氟嘧啶-奥沙利铂和氟嘧啶-伊立替康双联方案相比，氟嘧啶-顺铂的毒性增加[1]。第二项荟萃分析比较了以奥沙利铂为基础的方案和以顺铂为基础的方案，报告称两组总体生存率无差异[2]。在这项荟萃分析中，以奥沙利铂为基础的双联和三联方案包括奥沙利铂与 S-1、多西他赛、表柔比星、卡培他滨和氟嘧啶配对，而顺铂作为单一疗法给药或以双联和三联方案与 S-1、表柔比星、卡培他滨和氟嘧啶配对[2]，因此这项荟萃分析没有反映出明确的比较
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37
使用基于人工神经网络的精神分裂症分类器估算日本普通人群中精神分裂症的患病率：Web-B
背景：估计普通人群中精神分裂症的流行仍然是全球以及日本的挑战。很少有研究估计日本人口中的精神分裂症患病率，并且经常依靠医院的报告和自我报告的医师诊断或典型的精神分裂症症状。由于污名，洞察力差或受访者缺乏医疗保健的机会，这些方法可能会低估真正的患病率。为了解决这些问题，我们先前使用了来自大型日本基于日本的大型网络调查的数据开发了一个基于人工神经网络（ANN）基于精神分裂症分类模型（SZ分类器），以增强普通人群中精神分裂症病例识别的全面性。此外，我们还计划引入一项基于人群的调查，以收集一般信息和样本参与者，以匹配人口的人口结构，从而实现对日本精神分裂症患病率的精确估计。目的：本研究旨在通过将SZ分类器应用于日本人群的随机样本中来估计精神分裂症的流行。方法：我们随机选择了750名参与者的样本，其中年龄，性别和区域分布与日本基于日本的大规模调查中的日本人口结构相似。人口数据，与健康相关的背景，身体合并症，精神病合并症和社会合并症被收集并应用于SZ分类器，因为此信息也用于开发SZ分类器。本研究证明了能力通过SZ分类器检测到的阳性病例的比例计算了精神分裂症的原始患病率。通过排除假阳性病例和包括假阴性病例以确定精神分裂症的实际患病率，进一步完善了原油估计。结果：在750名参与者中，SZ分类器将62例分类为精神分裂症病例，导致日本普通人群的精神分裂症患病率为8.3％（95％CI 6.6％-10.1％）。在这62个案件中，假定有53个案件是假阳性，而3个案件被认为是假否定的。调整后，普通人群中精神分裂症的实际患病率估计为1.6％（95％CI 0.7％-2.5％）。结论：这种估计的患病率略高于先前的研究中报道的，这可能是由于更全面的疾病分类方法或相反的模型限制。