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神经形态在线聚类和分类
神经形态架构的底部两层经过设计，并被证明能够进行在线聚类和监督分类。使用主动脉冲树突模型，单个树突段执行的功能与经典的积分和激发点神经元基本相同。然后，单个树突由多个段组成，并能够进行在线聚类。虽然这项工作主要侧重于树突功能，但可以通过组合多个树突来形成多点神经元。为了展示其聚类能力，树突被应用于脉冲分类——脑机接口应用的重要组成部分。监督在线分类被实现为由多个树突和简单投票机制组成的网络。树突独立且并行地运行。网络以在线方式学习，并能适应输入流中的宏观变化。
使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
人工突触实现神经形态计算
图 2. 基于纳米材料的人工突触概述及其在神经形态计算中的应用 [19,48,80–82]。材料和结构系统奠定了基础并勾勒出蓝图；神经形态应用是设计与现实之间的纽带。经许可转载 [19]。版权所有 2018，Wiley-VCH。经许可转载（CC BY-NC 4.0）[80]。版权所有 2021，Yu 等人，美国科学促进会。经许可转载 [48,81]。版权所有 2018，2021，美国化学学会。经许可转载（CC BY）[82]。版权所有 2020，Kim 等人，Frontiers。
自由能原理推动神经形态的发展
得益于 Mead [1] 的工作，他率先实现了超大规模集成 (VLSI) 方法。这类功能性（神经模拟）架构使用模拟组件来模仿神经生物系统，有助于高效、低成本地解决现实问题。模拟脉冲神经元的混合模拟数字系统也被开发出来，作为纯模拟模型的替代方案 [2]。从那时起，神经形态计算机不断发展，进一步模拟神经元和神经元功能网络的计算架构（有关最新综述，请参阅 [3, 4]）。作为生命系统，神经元和神经元网络都部分使用形态来实现计算；例如，信号之间的差异延迟可以通过不同长度和宽度的树突或轴突过程来实现。形态的变化也有助于学习的实现；例如，生长或退化的树突棘会促进或抑制突触的形成，从而促进或抑制位置特定的神经间通讯 [5, 6, 7, 8]。基于脉冲和结构的可塑性共同实现了适合神经形态设计的存储器写入电路 [9]（及其中的参考文献）。在网络规模上，神经发育过程中的活动依赖性修剪会影响短距离和长距离皮质连接 [10, 11, 12]。因此，从生物学角度来看，神经形态计算的一个关键特征是动态的：形态的变化实现计算的变化，反之亦然。这在混合模拟/数字 VLSI 设备的应用中得到了体现，这些设备作为神经形态视觉传感器实现，可以模拟相对简单的生物神经网络中的概念学习，如 [13] 1 中所述。
糖尿病的分子基础：重点是红细胞形态
糖尿病是一种以血糖水平升高为特征的慢性代谢疾病，构成了重大的全球健康挑战。虽然许多研究集中在糖尿病对胰腺，肝脏和肾脏等主要器官的影响上，但糖尿病与红细胞（RBCS）形态之间的复杂关系已成为疾病病理生理学的重要方面。本综述旨在阐明与糖尿病相关的RBC形态改变的分子机制。在糖尿病中，高血糖诱导一系列导致氧化应激，炎症和糖化的事件，共同促进了RBC结构和功能的变化。这些改变表现为细胞大小，形状和膜柔韧性的变化，最终影响了血液的流变特性。糖尿病RBC的可造成的可变形性对微循环和组织灌注具有影响，加剧并发症，例如糖尿病性视网膜病，肾病和神经病。
糖尿病中红细胞形态的遗传决定因素
乌干达坎帕拉国际大学医学实验室科学系。摘要本文探讨了糖尿病中红细胞（RBC）形态的遗传决定因素，突出了它们在疾病进展和并发症中的重要性。通过遗传研究，已经鉴定出了几种影响血红蛋白糖基化，氧化应激反应和RBC膜结构的变体。这些变体与环境因素相互作用，影响糖尿病的RBC形态，导致视网膜病和肾病等并发症。了解这些遗传决定因素为个性化医学和靶向疗法提供了机会。需要进一步的研究来揭示这些相互作用的复杂性并为糖尿病患者开发有效的治疗方法。关键词：红细胞，形态，糖尿病，遗传学
神经形态应用的随机计算 - NSF-PAR
超过了现成的 CPU（例如 Cerebras 的 400,000 核 CS-1 晶圆级引擎 [2]）和用于资源受限系统的小型 NN 解决方案，其主要优势是面积和功耗效率。本期特刊致力于基于随机计算 (SC) 范式的 NN 硬件实现 [3]，[4]。虽然本质上是数字化的，但 SC 提供了模拟计算所具有的几个优势：某些原语的实现非常紧凑且节能——包括 NN 中普遍存在的乘法器和加法器——并且与传感器和执行器具有天然兼容性。此外，SC 没有位有效性的概念，因此相对而言具有容错性。机器学习和模式识别是 20 世纪 60 年代 SC 最初发展的主要驱动力 [3]，但当时的研究人员未能实现可扩展性和大规模采用。
神经形态镶嵌：可重新计算内存...
由于其非易失性和多位属性，回忆录已被广泛用作神经形态体系结构中的突触重量元素。但是，它们用于定义和重新编程的用于网络连接性已被忽略。在这里，我们提出，实施和实验证明了Mosaic，Mosaic是基于一系列Memristor横杆的神经形态结构。第一次，我们不仅使用分布式的非易失性备忘录来计算，而且用于路由（即定义网络连接性）。马赛克特别适合实施可重新配置的小世界图形模型，具有密集的局部和稀疏的全局连接性 - 在大脑中广泛发现。我们在数学上表明，随着网络的扩大，马赛克所需的记忆比传统的备忘录方法更少。我们在马赛克上绘制一个尖峰的复发性神经网络，以求解心电图（ECG）异常检测任务。与基于微型控制器和基于地址的代表性处理器相比，在相应的一个和两个数量级降低能量需求的降低中，镶嵌的优势在相等的镶嵌物中的优势是相等或更好的。马赛克有望根据基于记忆和能量较少的图理论原理设计神经形态硬件的新方法。