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World File Search System尖峰
片上尖峰分类，有效的中位数...
摘要 - 我们提出了Lenzen，Fuegger，Kinali和Wiederhake的电压下垂校正电路的基于闩锁的无PLL设计[1]。这样的电路会动态修改VLSI系统的数字时钟的时钟频率。我们的电路在两个时钟周期内做出响应，并将同步器链的长度减半，而同步链的长度与先前的设计相比。此外，我们引入了一种基于差异传感器的设计，用于掩盖闩锁，以替代[1]所需的设计，但仍未指定。使用闩锁而不是阈值改变的触发器改变了我们设计的时序特性，因此伴随其设计伴随的正确性证明了我们在此处提出的修改。该设计已成功实施，在IHP 130 nm过程技术上。实验测量结果将在随后的出版物中讨论。
通过流算法的镜头尖峰神经网络
峰值神经网络中先前的算法工作与流算法有许多相似之处。但是，这两个空间有限模型之间的连接尚未正式解决。我们采取了第一个步骤来理解这种联系。在上边界，我们根据已知的流媒体算法设计神经算法，用于基本任务，包括不同的元素，近似中位数和重型击球手。我们溶液中神经元的数量几乎与相应的流算法的空间界限匹配。作为一种一般算法原始的原始算法，我们展示了如何在尖峰神经网络中实现有效的线性素描的重要流技术。在下边界，我们给出了通用的还原，表明可以通过空间良好的流媒体算法模拟任何有效的尖峰神经网络。这种还原使我们能够将流空间的下限转换为几乎匹配的神经空间下限，从而在两个模型之间建立了密切的连接。
绕过尖峰排序：使用密集多电极探针的尖峰定位进行基于密度的解码
神经解码及其在脑机接口 (BCI) 中的应用对于理解神经活动和行为之间的关联至关重要。许多解码方法的先决条件是尖峰分类，即将动作电位 (尖峰) 分配给单个神经元。然而，当前的尖峰分类算法可能不准确，并且不能正确模拟尖峰分配的不确定性，因此丢弃了可能提高解码性能的信息。高密度探针 (例如 Neuropixels) 和计算方法的最新进展现在允许从未排序的数据中提取一组丰富的尖峰特征；这些特征反过来可用于直接解码行为相关性。为此，我们提出了一种无尖峰分类的解码方法，该方法直接使用对尖峰分配的不确定性进行编码的高斯混合 (MoG) 来建模提取的尖峰特征的分布，而不旨在明确解决尖峰聚类问题。我们允许 MoG 的混合比例随时间变化以响应行为，并开发变分推理方法来拟合得到的模型并执行解码。我们用来自不同动物和探针几何的大量记录对我们的方法进行了基准测试，表明我们提出的解码器可以始终优于基于阈值（即多单元活动）和尖峰分类的当前方法。开源代码可在 https://github.com/yzhang511/density_decoding 上找到。
loihi> thrductive尖峰图神经网络
图形神经网络已成为深度学习的专业分支，旨在解决对象之间成对的对象至关重要的问题。最新进步利用图形卷积神经网络在图结构中提取特征。尽管结果有希望，但由于稀疏特征，在资源利用效率低下的情况下，这些方法在现实世界应用中面临挑战。最近的研究从哺乳动物的大脑中吸收了吸收性，并采用尖峰神经网络来建模和学习图形结构。但是，这些副本仅限于传统的基于von Neumann的计算系统，这些计算系统仍然面临硬件效率低下。在这项研究中，我们提出了专为Loihi 2.我们使用熔岩贝叶斯优化优化网络参数，这是一种与神经形态计算体系结构兼容的新型超参数优化系统。我们展示了将神经形态贝叶斯优化与使用固定精确尖峰神经元进行引用图分类的方法相结合的性能优势。我们的结果证明了整数精确，Loihi 2兼容尖峰神经网络在执行引文图分类中具有与现有浮点实现相当的精度。
学习通过尖峰神经元网络进行预测
5参考：https：//www.the-scientist.com/infographics/infographic-undercanding-ounderding-our-diverse-brain-30678图来源：Shen，G.，G.，Zhao，D.，Dong，Dong，Y.潜入神经元异质性的力量。ARXIV预印ARXIV：2305.11484。
当音频denoising遇到尖峰神经网络
摘要 - Audio DeNoisisiques是增强音频质量的重要工具。尖峰神经网络（SNN）为音频转化提供了有希望的机会，因为它们利用了脑启发的体系结构和计算原理来有效地处理并分析音频信号，从而通过提高的准确性和降低了计算机上的高空空间，从而实现了实时Denoo。本文介绍了Spiking-Fullsubnet，这是一种基于SNN的实时音频DeNoising模型。我们提出的模型不适合一种新型的封闭式尖峰神经元模型（GSN），以有效捕获多尺度的时间信息，这对于实现高赋予音频降解至关重要。此外，我们建议将GSN集成在优化的全snet神经架构中，从而实现了全频段和子带频率的有效处理，同时显着降低了计算的额外处理。与体系结构的进步一起，我们结合了一个基于度量歧视的损失函数，该功能有选择地增强所需的性能指标而不会损害他人。经验评估表明，尖峰全鞋的表现出色，将其排名为英特尔神经形态深噪声抑制挑战的轨道1（算法）的赢家。索引术语 - 语言denoising，尖峰神经网络，neu-Romorphic Computing，Audio Signal Processing
对待孩子，而不是脑电图？尖峰对具有中心颞尖峰的自限性癫痫儿童的大脑连通性的影响
Fiona Baumer，医学博士是斯坦福大学医学院神经病学助理教授。 她在波士顿儿童医院完成了儿童神经病学培训，并在斯坦福大学医学院完成了癫痫奖学金，在那里她是一名就读医师，并研究了对认知中癫痫发作的影响的研究。 她的研究重点是使用经颅磁刺激来测量和调节具有中心矛盾的自限性癫痫病的儿童的大脑连通性。 她还成为小儿癫痫研究联盟的积极参与者，也是小儿TMS映射站点的财团成员，以改善神经外科患者的TMS语言映射。Fiona Baumer，医学博士是斯坦福大学医学院神经病学助理教授。她在波士顿儿童医院完成了儿童神经病学培训，并在斯坦福大学医学院完成了癫痫奖学金，在那里她是一名就读医师，并研究了对认知中癫痫发作的影响的研究。她的研究重点是使用经颅磁刺激来测量和调节具有中心矛盾的自限性癫痫病的儿童的大脑连通性。她还成为小儿癫痫研究联盟的积极参与者，也是小儿TMS映射站点的财团成员，以改善神经外科患者的TMS语言映射。
定量SARS-COV-2尖峰受体结合域...
抗体分析忽视，以描述抗体中和病原体的能力，该病原体是通过中和抗体滴度来衡量的。因此，在研究几乎所有人都有可检测抗体的人群时需要其他信息。结合和中和抗体滴度在SARS-COV-2感染或真空后可能是异质的（5-7）。因此，这些滴度可能是在几乎所有人都具有可检测抗体的人群中特别有价值的保护性免疫措施（8）。此外，这些滴度检测完全血清阳性种群中血清学状态异质性的能力，包括随着时间的推移的变化，使流行病学家可以为这些人群提供对血清群的更为细微的描述。此外，这些抗体滴度可以澄清人口的持续风险，因为证据表明，较高的结合和中和静脉滴度与较低的感染概率，重新感染和严重疾病有关（9-11; J.A.
使用生物启发和尖峰浅网络
摘要：对医学的贡献可能来自不同的领域，其中大多数领域都充满了渴望贡献的研究人员。在本文中，我们的目标是通过机器学习与网络开发的交集做出贡献。我们使用基于JavaScript的库Tensorflow.js，使用从Kaggle获得的神经网络对生物医学数据集进行建模。本研究的主要目的是介绍TensorFlow.js的功能，并在开发为基于Web的应用程序定制的复杂机器学习模型的开发中促进其实用性。我们对三个数据集进行了建模：糖尿病检测，手术并发症和心力衰竭。虽然Python和R当前占主导地位，但JavaScript及其衍生物迅速增长，提供了可比的性能和与JavaScript相关的其他功能。Kaggle是我们下载数据集的公共平台，提供了广泛的生物医学数据集集合。因此，读者可以通过对所兴趣的任何情况进行较小的调整，轻松地测试我们讨论的方法。结果表明，糖尿病检测的准确性为92％，手术并发症几乎为100％，心力衰竭的精度为80％。可能性很大，我们认为这是专注于Web应用程序的研究人员，尤其是在医学领域的绝佳选择。关键字：生物信息学 - 张力流 - JavaScript - 糖尿病 - 药物 - 机器学习 - Angular
疫苗接种后级别的尖峰特异性 - iga- ...
尽管共同疫苗是通过改进的技术生产的，并在源源外提供了，但它们在粘膜免疫中的有效性仍然不确定。粘膜免疫在防止Covid-19中起重要作用；但是不幸的是，由于高死亡率和大规模疫苗需求的挑战，大流行出现时，没有考虑开发疫苗。诱导高价值特异性的秘书IgA抗体对于在其粘膜进入门户的早期中和病毒中和抗体很重要，并有助于消除呼吸道和其他粘膜中的病毒。这项研究表明，IgA抗体的水平较低，这是由于疫苗输送的途径而不是以灭活，表达载体或尖峰mRNA基因形式包含病毒尖峰的疫苗类型所致。