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World File Search System尖峰
1个尖峰材料1。简介2。空间中的晶体
当我开始研究这个主题时，我不知道NASA科学家已经在太空中制造了半导体晶体。1992年，美国宇航局在航天飞机哥伦比亚船上推出了第一个美国微重力实验室，那里的宇航员生产了两种晶体，其中包括一种称为艾森尼甘露尼德岛的材料。最近，科学家在太空中制造了光纤电缆材料，可以以增强的清晰度传输激光器和互联网信号。加快速度后，我致力于设计自己的空间实验。挑战之一是找出我在车站上可以使用哪些工具。制造半导体晶体或材料通常需要高温，这可能是危险的。ISS上的大多数设备都是针对以冷却器更安全温度运行的生物学实验量身定制的。对我和我的团队来说，幸运的是，有一台名为“ subsa”的小机器（使用密封座椅中的挡板固化），类似于您在半导体的清洁室中可以看到的炉子。它可以达到850摄氏度 - 出于我们的目的而热。
用尖峰纳米层的超快神经采样
由于它们在带宽，功率效率（尤其是速度）方面具有显着优势，因此已经成为传统半导体设备的有趣替代品。最近，首先证明了具有激发行为的晶体晶体纳米剂。根据泵送强度，它们在纳秒时间尺度上以各个间隔发出短的光学脉冲（尖峰）。在这项理论工作中，我们展示了如何通过从学习的概率分布中采样来将这种光子尖峰神经元的网络用于贝叶斯推断。我们提供了从传统采样网络（例如Boltzmann机器）到光子尖峰网络的翻译规则的详细推导，并在一系列具有一系列的任务中演示了它们的功能。最后，我们提供了处理速度和功耗的估计，我们预计与当前最新神经形态系统相比，我们预计几个数量级。
尖峰还是不钉？ SNN和CNN FPGA实现的定量比较
卷积神经网络（CNN）被广泛用于解决各种问题，例如图像分类。由于其计算和数据密集型性质，CNN加速器已被开发为ASIC或FPGA。应用程序的复杂性增加导致这些加速器的资源成本和能源需求增长。尖峰神经网络（SNN）是CNN实施的新兴替代品，有望提高资源和能源效率。本文解决的主要研究问题是，与CNN等效物相比，SNN加速器是否真正满足了能源需求减少的期望。为此，我们分析了多个SNN硬件加速器的FPGA，以涉及性能和能源效率。我们提出了一种新颖的尖峰事件队列编码方案和一种新型的记忆组织技术，以进一步提高SNN能源效率。这两种技术都已经融入了最先进的SNN体系结构，并对MNIST，SVHN和CIFAR-10数据集进行了评估，以及两个不同尺寸的现代FPGA平台上的相应网络体系结构。对于小型基准（例如MNEST），SNN设计与相应的CNN实施相比，没有相当或很少的延迟和能源效率优势。对于更复杂的基准测试，例如SVHN和CIFAR-10，趋势逆转。
SARS-COV-2尖峰抗原特异性B细胞和抗体...
1 Department of Immunology and Cell Biology, Faculty of Medicine and Health Sciences, Sherbrooke, QC, Canada, 2 Department of Microbiology and Infectious Diseases, Faculty of Medicine and Health Sciences, Sherbrooke, QC, Canada, 3 Department of Biology, Faculty of Science, University of Sherbrooke, Sherbrooke, QC, Canada, 4 Unite ´ de Recherche Clinique et e 'pide·Miologique，北卡罗来纳州夏尔布鲁克市中心，加拿大省夏尔布鲁克，5微生物学和免疫学系，北卡罗来纳大学，美国北卡罗来纳州教堂山教堂山，北卡罗来纳州教堂山，6哺乳动物细胞表达，6个哺乳动物细胞表达，人类健康治疗中心，人类健康研究委员会，加拿大国家医学，QC，QC，QC，QC，QC，QC，QC，QC。 Sherbrooke, QC, Canada, 8 Laboratoire de Microbiologie, CIUSSS de l ' Estrie – CHUS, Sherbrooke, QC, Canada, 9 Faculty of Physical Activity Sciences, University of Sherbrooke, Sherbrooke, QC, Canada, 10 Research Centre on Aging, Af fi liated with CIUSSS de l ' Estrie-CHUS, Sherbrooke, QC, Canada
ESL-SNNS：尖峰神经网络的进化结构学习策略
尖峰神经网络（SNN）在推理过程中在功耗和事件驱动的属性方面具有显着优势。为了充分利用低功耗并提高了这些模型的效率，已经探索了修剪方法，以找到稀疏的SNN，而无需在训练后没有冗余连接。但是，参数冗余仍然会阻碍训练过程中SNN的效率。在人脑中，神经网络的重新布线过程是高度动态的，而突触连接在脑部消除过程中保持相对较少。受到此启发，我们在这里提出了一个名为ESL-SNNS的SNN的有效进化结构学习（ESL）框架，以实现从头开始实施稀疏的SNN训练。SNN中突触连接的修剪和再生在学习过程中动态发展，但将结构稀疏保持在一定水平。因此，ESL-SNN可以通过在时间上列出所有可能的参数来搜索最佳的稀疏连接。我们的实验表明，所提出的ESL-SNNS框架能够有效地学习稀疏结构的SNN，同时降低有限的精度。ESL-SNN仅达到0。在DVS-CIFAR10数据集上具有10％连接密度的28％抗性损失。我们的工作提出了一种全新的方法，可以通过生物学上合理的进化机制对SNN进行稀疏训练，从而缩小了稀疏训练和密集培训之间的明确攻击差距。因此，它具有SNN轻量级训练和低功耗和少量记忆使用情况的巨大潜力。
2023年全球变暖尖峰是由ElNiño/ ... div>驱动的
表A1：picontrol模型和每月均值表面温度的年数（“ TS”）。仅对于GFDL CM2.1，Flor和CCSM3，由于特别虚假的模型漂移，我们排除了头20年。百年千年的长度漂移对于Δ𝑇）是无关紧要的，因为尖峰被定义为年际变化，并通过降低来解释在ONI中。模型名称实现年度
忆阻突触连接大脑和硅尖峰神经元
大脑功能依赖于脉冲神经元回路，其中突触在融合传输与记忆存储和处理方面发挥着关键作用。电子技术在模拟神经元和突触方面取得了重要进展，而将大脑和受大脑启发的设备连接起来的脑机接口概念也开始实现。我们报告了大脑和硅脉冲神经元之间的忆阻连接，这些连接模拟了真实突触的传输和可塑性。与金属薄膜氧化钛微电极配对的忆阻器将硅神经元连接到大鼠海马的神经元。忆阻可塑性解释了连接强度的调节，而传输则由通过薄膜氧化物的加权刺激介导，从而产生类似于兴奋性突触后电位的反应。反向大脑到硅的连接是通过微电极-忆阻器对建立的。在此基础上，我们展示了一个三神经元脑硅网络，其中忆阻突触经历由神经元放电率驱动的长期增强或抑制。
2023年全球变暖尖峰是由厄尔尼诺（ElNiño）驱动的 -
摘要。全球均值的表面温度从2022年至2023年迅速增加0.29±0.04K。在观测记录中，如此大的年际全球变暖尖峰并不是前所未有的，先前的实例发生在1976 - 1977年。但是，为什么出现如此大的全球变暖尖峰是未知的，而2023年的全球快速变暖引起了人们的担忧，因为它本来可以是外部驱动的。在这里，我们表明，仅受内部变异性约束的链式模型会产生这种尖峰，但它们并不常见（p = 1.6％±0.1％）。然而，当延长的拉尼娜（LaNiña）紧接在模拟中的厄尔尼诺现象之前，如1976 - 1977年和2022- 2023年本质上所发生的那样，此类尖峰变得越来越普遍（p = 10.3％±0.4％）。此外，我们发现几乎所有模拟的尖峰（p = 88.5％±0.3％）与当年发生的厄尔尼诺现象有关。因此，我们的结果强调了厄尔尼诺 - 南方振荡在推动全球变暖尖峰（例如2023年）发生的情况下的重要性，而无需调用人为的强迫，例如大气浓度的温室气或气溶胶的变化，例如探索。
尖峰情绪：使用尖峰神经网络识别动态视觉情感1 Binqiang Wang 1,2，Gang Dong 2*，Yaqian Zhao 2，Rengang Li 2
1山东大规模信息技术研究所，中国2个州主要的服务器和存储技术启动（北京）电子信息行业有限公司，中国北京，中国北京的抽象情感识别来自视觉信息的抽象情感识别是计算机视觉社区的重要研究主题。基于人工神经网络（ANN）的当前普遍解决方案表现出很高的精度，但计算消耗量很大。与ANN相比，尖峰神经网络（SNN）在生物学上更现实，并且在计算上有效。但是，将SNN用于视觉情感识别仍然是一个巨大的挑战，这主要是由于缺乏动态视觉传感器（DVS）的情感数据集和正确设计的SNN框架。在本文中，我们提出了一种生成DVS模拟数据集的方法，利用存在的情感识别数据集包含视频段。同时，采用了SNN框架及其对应ANN，以分别基于模拟DVS数据集和原始帧数据来完成动态视觉情感识别。所提出的SNN框架由一个功能提取模块组成，该模块基于输入的尖峰训练，投票神经元组模块，其中包含两组情绪神经元，以及一个将情感映射模块转换为情感上的尖峰到情感极性标签。结果表明，与ANN相比，提出的SNN可以实现更好的性能，其能耗只是ANN的四分之一。关键字峰值神经网络；动态视觉传感器；情绪识别1。简介
神经科学中尖峰分类算法的全面回顾
脉冲分选在神经科学中起着举足轻重的作用，是分离来自多个神经元的电信号以进一步分析神经元相互作用的关键步骤。该过程涉及分离来自多个神经元的电信号，这些信号通过电极阵列等设备记录下来。这是脑机接口领域非常重要的环节。脉冲分选算法（SSA）的目标是利用脑内电极捕获的波形从背景噪声中区分出一个或多个神经元的行为。本文从传统SSA的步骤开始，将SSA分为三个步骤：脉冲检测、脉冲特征提取和脉冲聚类。在深入研究两种新兴技术：模板匹配和基于深度学习的方法之前，它概述了每个阶段的流行算法。关于深度学习的讨论进一步细分为三种方法：端到端解决方案、用于脉冲排序步骤的深度学习以及基于脉冲神经网络的解决方案。最后，阐述了 SSA 的未来挑战和发展趋势。