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神经形态计算 - 概述
随着传统的计算技术达到极限，一个新的计算系统领域已经出现了，试图效仿人脑的例子，成为一个新时代 - 神经形态计算。本文介绍了神经形态计算，为什么需要和其他新颖的新计算系统以及当前在神经形态领域中存在哪些技术。它从对传统计算及其当前问题的历史的一般介绍开始，然后进行了广泛的神经形态系统概述。随后讨论了当前正在开发的主要技术。为了完整性，本文首先讨论了传统硬件上的神经形态风格计算，然后讨论了该领域中专用硬件的两个顶级分支 - 神经形态芯片和光子系统。都解释了两个分支机构及其相对好处和缺点。本文得出的结论是，手头的技术都是非常有前途的。尚不清楚他们将如何进入公共领域，但是他们的高性能不能忽略。
神经形态计算 - ijrpr
神经形态计算将机器学习和人工智能等计算领域与尖端硬件开发和材料科学以及神经科学的理念相结合。在其最初的形式中，“神经形态”用于指代包含模拟组件并模仿生物神经活动的定制设备/芯片 [Mead1990]。如今，神经形态计算已扩展到包括各种软件和硬件组件，以及材料科学、神经科学和计算神经科学研究。为了适应该领域的扩展，我们提出以下定义来描述神经形态计算的现状：神经形态系统也倾向于强调时间交互；这些系统的运行往往是事件驱动的。神经形态系统的几个特性（包括事件驱动行为）允许低功耗实现，即使在数字系统中也是如此。神经形态系统的各种特性表明，社区必须在神经生理学家、计算神经科学家、生物学家、计算机科学家、设备工程师、电路设计师和材料科学家的意见下解决大量的设计选择。图：生物大脑的抽象层次以及它们可能实现的功能
30 | 植物形态和生理学
次生组织要么简单（由相似的细胞类型组成），要么复杂（由不同类型的细胞组成）。例如，真皮组织是一种简单组织，覆盖植物的外表面并控制气体交换。维管组织是一种复杂组织，由两种专门的传导组织组成：木质部和韧皮部。木质部组织将水和养分从根部运输到植物的不同部位，包括三种不同的细胞类型：导管分子和管胞（均传导水）以及木质部薄壁组织。韧皮部组织将有机化合物从光合作用部位运输到植物的其他部位，由四种不同的细胞类型组成：筛细胞（传导光合产物）、伴细胞、韧皮部薄壁组织和韧皮部纤维。与木质部传导细胞不同，韧皮部传导细胞在成熟时是活的。木质部和韧皮部总是彼此相邻（图 30.3）。在茎中，木质部和韧皮部形成一种称为维管束的结构；在根中，这被称为维管柱或维管柱。
量子神经形态计算
在过去的几十年里，量子计算和神经形态计算已经成为计算未来的两大主要愿景。量子计算利用纠缠和叠加等量子固有特性来设计比传统算法更快的算法来解决某些类型的问题。另一方面，神经形态计算从大脑中获得灵感，使用复杂的人工神经元和突触组合来模仿动物智能，以低能耗进行更快的计算。在本文中，我们回顾了这两个领域之间的不同融合，特别关注量子硬件上神经形态计算的实验实现。我们首先回顾了量子计算的两种主要方法，即基于门的量子计算和模拟量子计算。然后，我们概述了不同的受大脑启发的计算系统，包括在通用硬件上运行的人工神经网络和在专用硬件上运行的神经形态网络。在本文的核心部分，我们回顾了量子神经网络的不同提案和实验实现。我们将它们分为两类：数字的，在基于门的量子计算机上实现；模拟的，利用量子退火器的动态和更普遍的无序量子系统。量子计算的两种主要方法是基于数字门的量子计算和模拟量子计算（图 1）。基于门的量子计算使用由量子比特组成的量子电路，其状态通过量子门进行操纵。量子门是可逆的幺正操作，例如单个量子比特的旋转，或涉及两个或更多量子比特的条件门，可用于纠缠它们。基于门的量子计算机是
结构 MRI：形态测量
摘要 人类大脑的特点是个体间解剖结构差异很大，这在临床实践和研究中都引起了人们的兴趣。磁共振图像的计算形态测量已成为研究大脑结构宏观变化的首选方法。磁共振成像不仅可以获取活体整个大脑的图像，还可以通过重复测量跟踪随时间的变化，而计算形态测量则可以自动分析大脑结构的细微变化。本节介绍了几种基于体素的形态测量方法，用于自动分析大脑图像。第一部分介绍了一些基本原理和技术，第二部分讨论了基于变形和体素的形态测量。
神经形态计算的物理学
图 1：深度神经网络硬件 (a) 由通过突触（箭头）连接的多层神经元（圆圈）组成的深度神经网络。(b) 连接两层神经元的忆阻交叉阵列 21。插图表示单个忆阻器单元，垂直连接一行和一列。突触前 CMOS 神经元（红色）向行施加电压。每列的输出电流 Ij 是所有输入电压 Vi 乘以忆阻器电导 Gij 的总和。每列的放大器驱动突触后 CMOS 神经元（蓝色）。(c) 由圆形谐振器组成的光学神经网络，将不同波长 λ i 输入（不同颜色）耦合到神经元（灰色）22。突触（橙色方块）和神经激活功能（绿色方块）由相变材料实现。
神经形态算法的计算复杂性
神经形态计算具有多种特性，使其成为后摩尔计算中极具吸引力的计算范式。这些特性包括内在并行性、固有可扩展性、共置处理和内存以及事件驱动计算。虽然这些特性为神经形态系统带来了能源效率，但它们也带来了一系列挑战。神经形态计算的最大挑战之一是建立神经形态算法计算复杂性的理论基础。在本文中，我们迈出了定义神经形态算法的空间和时间复杂性的第一步。具体来说，我们描述了一种神经形态计算模型，并陈述了控制神经形态算法计算复杂性的假设。接下来，我们提出了一个理论框架来定义神经形态算法的计算复杂性。我们根据我们的神经形态计算模型，明确定义了神经形态算法中的空间和时间复杂性。最后，我们利用我们的方法并定义了六种神经形态算法的计算复杂性：常量函数、后继函数、前驱函数、投影函数、神经形态排序算法和邻域子图提取算法。
施工形态的书目2025
施工形态的参考书目2025更新版本，2025年1月1日。由Geert Booij（g.e.booij@hum.leidenuniv.nl）编写，该参考书目列出了出版物，其中讨论了构造形态的概念和/或在特定语言的描述中使用。可以在：Geert Booij，建筑形态的Geert Booij中找到基本的概述。牛津：牛津大学出版社，2010年。书籍构造形态评论：Gerdes，Jens。2011。
