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分散的细胞形态绘画 - morphodiff
在岛上（env a -env d）和高度的三维表示，并标有El Teide Stratovolcano的峰值。G。G的近似分布。 Eisentrauti和G. G。与红线一起用黑线和系统发育进化枝分开（Thorpe等人1993; Richard＆Thorpe 2001；布朗等人。 2006）。 G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。 采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。1993; Richard＆Thorpe 2001；布朗等人。2006）。G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。 采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。
从自旋电子学到神经形态
• 通过溅射或 MBE 在 bcc CoFe 或 Fe 磁性电极上，或在非晶态 CoFeB 电极上生长，然后进行退火以重结晶电极，从而形成质地非常好的 MgO 屏障。
神经形态入门套件的披露
神经形态计算是一种受大脑启发的计算方法。神经形态计算的主要构造是脉冲神经网络 (SNN)，许多资料对此进行了解释 [20]、[24]。我们使用术语“神经处理器”来定义一种计算设备，在该设备上可以加载脉冲神经网络，然后将输入脉冲暂时应用于特定的输入神经元。神经处理器处理脉冲并运行 SNN，在整个网络中传播脉冲。有指定的输出神经元，可以从外部读取脉冲。有许多神经处理器模拟器 [3]、[5]、[10] 和硬件项目 [1]、[4]、[8]、[24]。然而，大多数硬件项目都是商业性的，或者由研究项目以各个研究小组独有的方式运行。我们这项工作的目的是提供一种低成本、灵活的硬件套件，研究人员可以使用它来探索神经形态计算。具体来说，我们的目标是让该套件能够实现一种简单且廉价的机制，用于开发由神经处理器驱动的物理应用。我们的灵感之一来自代尔夫特大学的一个项目，其中的作者实现了一个神经形态 PID 控制器，用于调整 MAV 的高度 [28]。作者显然需要一个小型、轻便、自封装的系统，用于将传感器输入转换为脉冲，将这些脉冲发送到神经处理器，然后解释输出脉冲。我们设计了该套件用于类似这样的用例。在本文的后续部分中，我们将描述套件的组件、它们的组成、示例套件和物理应用。
基于LINBO3的神经形态计算的回忆录...
神经形态计算是开发能量有效和高性能的人工智能系统的有希望的范式。基于低功耗，非挥发性和高速开关等基于氯烯烯烃（Linbo 3）的烯烃（Linbo 3）的独特特性，使其成为神经形态系统中突触仿真的理想候选者。这项研究调查了基于Linbo 3的回忆录的潜力，通过探索其突触行为并优化设备参数来彻底改变神经形态计算，并利用Linbo 3基于Linbo 3的回忆录的潜力来创建效率和高性能神经计算机系统。通过实现有效和高速神经网络，该文献综述旨在为能够应对复杂的现实世界挑战的创新人工智能系统铺平道路。从本研究中获得的结果对于未来的研究人员和工程师至关重要，致力于设计和实施基于Linbo 3的神经形态计算体系结构。
TreeMoCo：对比神经元形态表征学习
神经元树的形态是描绘神经元细胞类型、分析大脑发育过程和评估神经系统疾病病理变化的关键指标。传统的分析主要依赖于启发式特征和视觉检查。神经元形态的定量、信息丰富和全面的表示在很大程度上是缺失的，但这是人们所期望的。为了填补这一空白，在这项工作中，我们采用 Tree-LSTM 网络对神经元形态进行编码，并引入一个名为 TreeMoCo 的自监督学习框架来学习不需要标签的特征。我们在来自三个不同公共资源的 2403 个高质量小鼠大脑 3D 神经元重建上测试了 TreeMoCo。我们的结果表明，TreeMoCo 在对主要脑细胞类型进行分类和识别亚型方面都很有效。据我们所知，TreeMoCo 是第一个探索使用对比学习来学习神经元树形态表示的模型。它具有为定量神经元形态分析带来新启示的巨大潜力。代码可在https://github.com/TencentAILabHealthcare/NeuronRepresentation 上找到。
神经形态计算——开发原理
摘要。由于摩尔定律随后的衰落，每个人都在寻找一种推动计算技术进一步发展的方法。神经形态计算是我们接近下一代计算机技术的一种方式。神经形态芯片一直是当前的热门话题，因为它涉及多种策略来制定给定的信息，不仅可以做出特定的决定，还可以修改网络以记忆信息并更有效地完成工作。随着时间的推移，VLSI 力学的进步以及对神经形态计算的进一步研究和开发，导致神经形态工程在应用中的能力和能力稳步增长。这些芯片执行复杂的任务，例如图像识别、导航和解决问题。在本文中，我们介绍了神经形态计算的历史、需求、功能、当前项目、它们的主要特征以及神经形态计算的技术能力。
稀释的结构、形态和磁性能分析
以硝酸锌、硝酸铕和尿素为燃料，采用燃烧反应合成了浓度为0.05和0.10 mols的Eu掺杂ZnO半导体基质。为了分析铕浓度和烧结对ZnO结构、带隙、磁性和形貌的影响，将样品在1100°C下烧结30分钟，并通过X射线衍射、紫外和可见光谱、振动样品磁强计和扫描电子显微镜对烧结前后进行分析。从所得结果发现，形成了半导体相ZnO和第二相（Eu2O3）。观察到烧结前后样品的带隙值在半导体范围内，并且在室温下表现出铁磁性。关键词：稀磁半导体，燃烧反应，氧化锌，铕。
特刊——神经形态光子学
本期特刊将重点介绍集成光子神经形态系统的最新进展，讨论当前和未来的挑战，并概述应对这些挑战所需的科学和技术进步。我们欢迎各种有关神经形态光子学的有意义且有价值的手稿，包括与用于实现计算、神经传感和替代神经形态范式的材料、设备和硬件架构相关的手稿。涉及新兴非常规技术作为神经形态技术候选解决方案的投稿也将受到考虑。主题包括但不限于：- 神经形态工程 - 光子学 - 人工智能 - 脑启发计算 - 突触可塑性 - 光学神经网络
英语形态处理的大脑底座
这是被接受出版的作者手稿，并且已经进行了完整的同行评审，但尚未通过复制，排版，分页和校对过程，这可能会导致此版本和记录版本之间的差异。请引用本文为doi：10.1111/desc.13251。
形态生理属性和基因的变化...
抽象的干旱是一种毁灭性的非生物因素，会影响许多农作物的生产力。是一种气候硫化作物，珍珠小米对干旱地区的适应性吸引了我们在幼苗干旱胁迫期间检查形态生理和分子机制。实验材料由41种基因型组成，该基因型在幼苗阶段受到干旱胁迫。观察到了形态生理性状的显着差异，例如SL，R/S，RWC，RL（治疗除外）和WRC（除G×T相互作用除外）。在干旱条件下根据RWC选择了两种耐受性和两种易感基因型。选择了与干旱相关途径的七个基因（ST，NAC，26S，TD，WD-40，GAUT和ASR），并在这些基因型中分析了它们的表达模式。与形态生理特征证实了与干旱相关基因的表达。我们的研究表明，在早期的幼苗阶段进行形态生理特征的干旱筛查将有助于育种者发展耐旱的父母线条和杂种。关键字：相对水的含量，根长，根/芽比，芽长，保留能力。