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神经形态计算简介
大脑依靠神经元和突触来存储、处理和检索信息。神经元和突触在同一空间内执行所有功能，避免了冯·诺依曼架构面临的数据传输问题。神经元通过离子电流传输电信号，并使用神经递质通过称为突触的小间隙与邻近神经元进行通信。突触具有一种称为突触可塑性的重要特性，此视频包含对突触可塑性的简单而深入的介绍及其重要性：https://www.youtube.com/watch?v=tfifTUYuAYU（Brains Explained，2014 年）。突触可塑性允许神经元调整与其他神经元的连接，从而允许大脑“重新编程”。神经形态计算应用这些原理来开发计算固态电路，这些电路在代表神经元的相同重复结构中存储和处理数据，这些结构通过代表突触的记忆保存连接进行通信（Indiveri，2013 年）。然而，模拟具有记忆的突触是一项艰巨的挑战。目前，神经形态计算的研究正在探索用有机和无机材料来代替神经形态电路中的突触。
人类学和解剖形态特征...
磁共振成像（MRI）是提供医学中使用的成像的新方法之一。在其物理和技术基础上，它与至今使用的其他方法截然不同。它基于磁场和射频冲动的联合使用。MRI及其修改允许在体内收集有关解剖系统和器官的有价值数据。在解剖学中使用MRI的方式是：a）对MRI检查的尸体扫描的解剖学解释，以制备尸体切片，并由MRI检查； b）使用MRI扫描作为解剖信息的来源，因此在确定诊断时，临床医生应将病理对象的图像与正常对象进行比较。因此，现代人类解剖结构的目标之一是通过MRI确定各种器官在体内的定量和定性特征，以形成一种表征正常活体器官的特征系统。
EPSRC＆Efutures神经形态报告
一场技术革命正在进行中。它涵盖了我们社会的几乎所有方面，从教育到健康，从金融到自动化，从运输到气候变化。计算技术已经普遍存在，因此，每年都会生产越来越多的数据。需要新的，最前沿的人工智能（AI）算法和数据科学方法来利用机会，并应对随着这场革命的需求。AI算法通常采用神经网络深度学习技术来解决模式识别，在从大量数据中提取信息方面非常成功[1]。但是，用于开发最新和最强大的网络的方法，例如GPT-3 [2]，需要数千个PETAFLOP天（超过浮点操作）。据估计，用于开发GPT-3的多次培训课程需要“ 9,998天”的GPU时间（超过27 GPU年）。考虑到所有这些运行，研究人员估计，建立该模型产生了35吨二氧化碳的排放：比美国成年人普通成年人在两年内产生的更多。” [3]
我的神经网络是神经形态的吗？神经形态工程的分类、最新趋势和未来方向
摘要 — 在本文中，我们回顾了过去 3 年在神经形态工程领域发表的最新研究，以分析此类系统的共同特征。我们发现没有明确的共识，但每个系统都具有以下一个或多个特征：（1）模拟计算（2）非冯诺依曼架构和低精度数字处理（3）脉冲神经网络 (SNN)，其组件与生物学密切相关。我们比较了最近的机器学习加速器芯片，以表明模拟处理和降低位精度的架构确实具有最佳的吞吐量、能量和面积效率。然而，纯数字架构也可以通过采用非冯诺依曼架构来实现相当高的效率。鉴于数字硬件设计的设计自动化工具，它提出了一个问题，即在不久的将来工业设计中采用模拟处理的可能性。接下来，我们讨论了定义标准和选择适当基准对于神经形态系统设计进展的重要性，并提出了此类基准的一些期望特征。最后，我们展示了脑机接口作为一项潜在任务，它满足了这些基准的所有标准。索引术语——神经形态、低功耗、机器学习、脉冲神经网络、忆阻器
边缘的神经形态 AI 推理
仅 2020 年，托管云工作负载的数据中心就排放了约 600 兆吨温室气体，超过整个英国 (GB) 的消耗量。除非发生根本性变化，否则到 2050 年，数据中心将消耗全球 20% 以上的能源！凭借其片上学习和低功耗、高吞吐量推理能力，我们相信 AKIDA 可以通过分散 AI 处理来帮助减少数据中心 98% 的碳排放。智能地分析片上数据将有助于终结数百万个端点向云数据中心发送的大量原始、未处理且大多不相关的数据，从而解决阻碍互联网拥塞的问题。
碎石雪崩丘的形态分析......
图 5：研究区域提取的丘陵地图（n = 65）。蓝色至紫色显示逆向 DEM 上的洼地填充区域，指示局部丘陵和山脊的位置。黑色实线表示已识别丘陵的丘陵边界。请注意，根据对正射影像和实地观察的解释，并非所有洼地填充区域都被识别为丘陵。山体阴影图像来自 RPAS 得出的 36 厘米 DEM（前景）和 10 米 PRISM-DEM 5
从生长的气泡和树突到生物形态
作者：V Hakim · 2020 — 这促使 Yves 尝试直接对生长中的植物施加力量。在... Bellaïche，“组织形态发生和模式形成中的力量”，Cell 153...
胎儿dromedary心脏的形态计量学
本研究提供了对产前骆驼心脏形态法的解剖学说明。为此，从Maiduguri Central屠宰场收集的不同胎儿中随机获得了15个正常的新鲜心脏。根据其体重和冠状长度，将胎儿分为三个不同的生长周期，即第一个（2-4个月），第二（4 -7个月）和第三（7-10个月）。严重地观察到产前dromedary心脏，其底座是锥状的，底座和几乎尖锐的顶点。心膜下血血管与怀孕的每个季度显示相应的发育。心脏重量在第二个生长期间没有显着增加（p> 0.05），而在第三个生长期间观察到极大的增加（p <0.001）。在第二个生长期间，产前dromedary心脏的尺寸显着增加（p <0.05），而在所有胎儿中，在第三个生长期间观察到了极大的增加（p <0.001）。这一增加表明，在产前dromedary的第三个生长期间，心脏的胚胎发生更多。得出的结论是，在产前dromedary的顶端的后边缘长度高的长度高于前边界基底。
神经形态计算的挑战与机遇
同步通信（单个中央时钟的高能量）具有高可塑性，可实现动态重构。大多数数字电路的重构能力有限。神经元可以随时访问突触（内存）；无需浪费能量在内存和处理器之间来回传送信息，因为处理是在现场进行的。