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速率：带有事件摄像机的实时异步跟踪
摘要 - 基于视觉的自定位是一种至关重要的技术，用于在GPS剥夺环境中实现自主机器人导航。但是，标准帧摄像机会受到运动模糊的影响，并且动态范围有限。这项研究着重于使用基于事件的摄像机进行自定义的有效特征跟踪。这样的摄像机不提供环境的常规快照，而是异步收集与每个像素中每个像素中一小部分照明的事件，从而解决了在快速运动和高动态范围内运动模糊问题的问题。特别是，我们提出了一个基于连续的实时异步性异步跟踪管道，名为速率。此管道集成了（i）使用活动事件表面的时间切片连续初始化跟踪器，以及（ii）带有建议的“跟踪管理器”的跟踪器节点，由基于网格的分销商组成，以减少冗余跟踪器并删除差质量差的质量。使用公共数据集进行评估表明，我们的方法保持了稳定的跟踪功能，并且与仅限的事件跟踪方法相比，在维护甚至改进跟踪准确性的同时，进行实时跟踪有效。我们的ROS实施以开放源为：https：//github.com/mikihiroikura/rate
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
有越来越多的研究项目，其目的是模拟大脑区域甚至完整的大脑，以更好地了解其工作方式。让我们引用：例如：欧洲的人类脑项目（1），通过疾病研究的综合神经技术（脑/思想）（7）或统一国家的大脑倡议（25）进行大脑映射。几种方法是可行的。有生化方法（34），它注定要像大脑一样复杂。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（14），其中皮质桶已成功地进行了相似，但仅限于约10个5个神经元。，人脑含有大约10个11个神经元，而像marmosets（7）这样的小猴子有6×10 8神经元（22）和一个较大的猴子，例如
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
自主模式和带电网的异步发电机的并行操作
在这种解释中，相对于提供给异步机u 1的定子绕组的电压向量的向量u 1g等于180 0，必须转到异步机us，然后电流向量ag在电压矢量u 1之前（图2，b）。由于在异步发生器中存在反应性的i r.ag，因此在同步发电机中也存在这样的电流，并且该向量落后于电压向量u 1。因此，由于sg sg sg> sg sg是因为sg相对降低（此处sg -sg = u sg = u 1和当前向量i sg的位移角度在异步生成器的未连接状态下）。
联想提示异步BCI诱导中风患者的皮质可塑性
目的：我们提出了一种新型的基于提示的异步大脑 - 计算机间（BCI）通过内源性运动皮质活性与体感途径的激活配对进行神经调节。方法：拟议的BCI检测到实时从单审EEG信号移动的意图，但是与经典的异步BCI系统相反，该检测仅在患者被提出移动时发生时间间隔。将这种基于提示的异步BCI与两种传统的BCI模式（异步BCI和非线同步BCI）进行了比较，并在慢性中风患者中进行了对照干预。记录其大脑信号时，患者在每种干预措施中进行了脚踝肢体的脚踝背部运动。BCI干预措施通过电刺激解码了运动尝试并激活传入途径。皮质运动的兴奋性是在干预后，通过经颅磁刺激引起的胫骨前肌中的运动诱发电位评估的。结果：与先前开发的异步BCI相比，提出的基于提示的异步BCI的假阳性/分钟和误报/真实阳性（％）的较少较少。线性混合模式显示，与对照条件相比，干预后所有BCI模式后，运动诱发的电势幅度增加（p <0.05）。拟议的基于提示的异步BCI导致所有干预措施中的峰值峰值运动诱发潜力振幅（141％33％）的相对增加最大，并持续30分钟（111％33％）。解释：这些发现证明了新提出的基于提示的异步BCI干预的高性能。在此范式中，个人收到精确的说明（CUE）来促进参与度，而精确检测到大脑活动的时机以建立与可塑性诱导的感觉输入的精确关联。
一种诱导异步随机神经活动的仿生电刺激策略
摘要 目的。电刺激是人工调节神经系统活动的有效方法。然而，目前的刺激模式无法重现自然神经活动的随机性和异步性。在这里，我们介绍了一种克服这些限制的新型仿生刺激 (BioS) 策略。方法。我们假设高频幅度调制刺激脉冲可以通过在脉冲持续时间内分配募集来诱发异步神经放电，而不会牺牲精确控制神经活动的能力。我们使用计算机模拟和离体实验测试了这一假设。主要结果。我们发现 BioS 脉冲会诱发异步、随机但可控的神经活动。我们确定，改变 BioS 脉冲的幅度、持续时间和重复频率可以对募集的纤维数量、它们的放电率及其反应的同步性进行分级调节。意义。这些结果证明了对人工诱导神经活动的控制达到了前所未有的水平，使得设计下一代 BioS 范式成为可能，对神经刺激领域产生深远的影响。
采用新型 D 触发器的 QCA 技术中的异步计数器
细胞内的电子，这样每个细胞就可以保持其当前状态，而不会对其相邻细胞的状态变化作出反应 [19]。时钟在 QCA 中用于控制、同步电路的各个部分，以及
实用的协作感知：异步和多代理3D对象检测的框架
摘要 - 批判是基于激光雷达的对象检测方法的主要挑战，因为它使自我车辆无法观察到的感兴趣区域。提出的解决此问题的解决方案来自通过车辆到所有（V2X）通信的协作感知，这要归功于在多个位置存在连接的代理（Vehilect和智能路边单位）的存在，以形成完整的场景表示。V2X合作的主要挑战是绩效 - 带宽折衷方案，它提出了两个问题（i）应该在V2X网络上交换哪些信息，以及（ii）如何融合交换的信息。当前最新的最新方法可以解决中期方法，其中传达了点云的鸟眼视图（BEV）图像，以使连接剂之间的深层相互作用，同时减少带宽消耗。在达到强大的性能时，大多数中期方法的现实部署都受到过度复杂的体系结构和对代理间同步的不切实际的假设的阻碍。在这项工作中，我们设计了一种简单而有效的协作方法，基于从每个代理商中交换输出，从而实现更好的带宽性能折衷，同时最大程度地减少了单车检测模型所需的更改。此外，我们放宽了现有的有关代理间同步的最新方法中使用的假设，仅需要在连接的代理之间进行常用时间参考，这可以在实践中使用GPS时间实现。该代码将在https://github.com/quan-dao/practical-collab-ception中发布。在V2X-SIM数据集中进行的实验表明，我们的协作方法达到76.72平均平均精度，这是早期协作方法的性能99％，同时消耗了与晚期协作一样多的带宽（平均为0.01 MB）。
SpiNNaker2：用于基于事件和异步机器学习的大规模神经形态系统
人工神经网络 (ANN) 和 GPU 和 TPU 等特定领域硬件加速器的联合发展占领了机器学习研究的许多领域。这一发展伴随着对更大模型和更多数据所需计算需求的快速增长。同时，基础模型的新兴特性（如情境学习）为机器学习应用带来了新的机遇。然而，此类应用的计算成本是数据中心技术的一个限制因素，更重要的是移动设备和边缘系统。为了调节当代系统的能源足迹和不平凡的延迟，神经形态计算系统利用低功耗模拟和数字技术深度整合了神经生物系统的计算原理。SpiNNaker2 是一种为可扩展机器学习而开发的数字神经形态芯片。SpiNNaker2 基于事件和异步的设计允许组成涉及数千个芯片的大型系统。这项工作介绍了 SpiNNaker2 系统的工作原理，概述了新型机器学习应用的原型。这些应用范围从基于生物启发脉冲神经网络的 ANN 到基于事件的广义神经网络。随着 SpiNNaker2 的成功开发和部署，我们的目标是促进基于事件和异步算法的进步，以用于未来几代机器学习系统。
佛罗里达社区学院系统内远程学习学生异步参考服务的有效性
远程学习对高等教育的影响以及在数字环境中为学生提供公平的图书馆服务的需要成为 20 世纪 90 年代的关键领域。远程学习学生可获得的图书馆服务包括数字参考和教学服务、远程访问在线研究工具、数据库和研究教程、馆际互借和文献传递。数字参考服务似乎是学术图书馆提供的更重要的服务之一，尽管这些服务的开发往往没有考虑到目标和评估。本研究的目的是检查佛罗里达州 28 所社区学院图书馆提供的异步电子邮件参考服务的充分性以及这些数字参考服务提供商对学生在线学习社区的贡献。研究人员分析了通过对异步数字参考服务的不显眼研究和对数字参考服务提供商进行的访谈获得的数据。已有关于传统和电话参考服务的研究；然而，文献中缺乏针对异步数字参考服务的研究。本研究非侵入部分的结果显示，研究人员收到了来自数字参考服务提供商的 392 份回复中的 240 份。研究人员认为，有源信息的准确性为 24%，没有源信息的准确性为 4%，部分准确性为 20%