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神经形态神经接口 - IOPscience
摘要。目标。与传统数字计算相比，神经系统中的计算使用不同的计算原语，在不同的硬件上运行，因此在使用时间、空间和能量等物理资源方面受到与数字计算不同的约束。为了更好地理解具有类似时空和能量约束的物理介质上的神经计算，神经形态工程领域旨在设计和实现电子系统，在 VLSI 硬件中模拟神经系统在多个生物组织层面的组织和功能，从单个神经元到大型电路和网络。混合模拟/数字神经形态 VLSI 系统结构紧凑、功耗低，并且独立于模型大小和复杂性实时运行。方法。本文重点介绍了当前在从突触到系统级的多个生物组织层面上将神经形态系统与神经系统进行接口的努力，并讨论了未来具有更复杂神经形态电路的生物混合系统的前景。主要结果。单个硅神经元已成功与无脊椎动物和脊椎动物神经网络接口。这种方法允许研究传统技术无法获得的神经特性，同时提供传统数值建模方法无法实现的真实生物学背景。在网络层面，神经元群有望与数百或数千个硅神经元的神经形态处理器进行双向通信。最近对 BMI 的研究表明，使用当前的神经形态技术可以实现这一点。意义。生物神经元和各种复杂程度的 VLSI 神经形态系统之间的生物混合接口已开始出现在文献中。当前神经形态系统的主要目的是作为研究与神经动力学相关的基本问题的计算工具，其复杂性现在允许与大型神经网络和电路直接接口，从而为神经工程系统、神经假体和神经康复带来潜在的有趣的临床应用。
技术工作报告
注意：使用美国劳工统计局的每月数据有一定的限制。并非所有信息技术职业和行业类别都可以每月提供，因此该数据应被视为代理。此外，每月数据的波动性和差异往往较高，因此Comptia建议在更长的时间内查看劳动力趋势。技术行业和科技职业就业的网络等同于Comptia所定义的净技术就业。可能从本报告中使用的来源发生对上个月数据的落后修订。美国劳工统计局定义的非季节性调整的失业率捕获了过去四个星期积极寻找工作的个人。休假的工人可能会期望返回其雇主，因此没有积极地看待，也没有以失业率数字计算。有关与数据或方法相关的问题，请通过research@comptia.org与Comptia研究团队联系。
用于计算和人工智能的集成光子学
基于直接逻辑的电子-光子计算架构利用电子学和光子学的优点，在光学数字计算中得到广泛探索。一个典型的例子是提出的电子-光子算术逻辑单元 (EPALU)，其中包括 20 Gb/s 光学全加器的实验演示 [1]。EPALU 中的其他逻辑电路，如数字比较器 [3] 和解码器 [4]，也经过设计，具有高速 (20 Gb/s) 实验演示。这些集成光子数字计算电路具有可扩展性，能够处理更大位宽的输入，例如 64 或 128 位数据。此外，EPALU 的构建模块结合了波分复用 (WDM)，以提高光学数字计算电路的面积效率。性能分析表明，EPALU 可以以超过 20 Gb/s 的速度运行，能源效率比基于晶体管的电气对应物高出一到两个数量级。
2021-CCMH-Annual-Report.pdf
临床负荷指数 (CLI) 由大学心理健康中心 (CCMH) 在国际咨询服务认证 (IACS) 和大学与学院咨询中心主任协会 (AUCCCD) 的支持下于 2018-2019 年开发。CLI 旨在提供更准确、更一致、可比较的供需指标，以描述人员配备水平的状况。因此，CLI 有助于将机构应该问的问题从“我们应该有多少员工？”转变为“我们想为学生提供什么服务？”这种重新构建有助于中心和机构更好地根据人员配备水平将有关当前服务能力的信息与利益相关者和机构对这些服务的期望保持一致。有关 CLI 的开发和使用的完整信息可在交互式 CLI 工具上找到。简而言之，CLI 是使用同一学年（7 月 1 日至 6 月 30 日）的两个数字计算得出的：
基于超表面的硅基量子搜索器......
摘要：光学模拟计算相较于传统数字计算具有并行计算、速度快、能耗低的天然优势。目前，片上光学模拟计算领域的研究主要集中在经典数学运算上，尽管量子计算具有诸多优势，但基于超表面的片上量子模拟器件尚未被展示。本文基于绝缘体上硅（SOI）平台，设计了一种特征尺寸为60×20 µm 2 的片上量子搜索器。利用经典波模拟基于叠加原理和干涉效应的量子搜索算法，同时结合片上超表面实现调制能力。当入射波聚焦在标记位置时，即可找到标记项，这与量子搜索算法的效率完全相同。所提出的片上量子搜索器有利于基于波的信号处理系统的小型化和集成化。
由原位软和硬X射线光电谱图研究的基于HFO2的设备中的陷阱辅助的回忆开关
今天的数字计算机基于内存和计算的分离。因此，必须将数据从存储位置不断传输到传统计算体系结构中的计算位置，反之亦然，从而导致高潜伏期和能量能量。[1-3]一个为某些应用而克服这种所谓的von Neumann瓶颈的潜在概念是神经形态计算体系结构的发展，该构建体的目的是模仿人脑中的信息处理。[4-7]在生物学中，信息处理发生在庞大的神经元和突触网络中，而没有计算和记忆之间的身体分离，[8]在感觉处理，运动控制和模式识别等任务中产生了令人印象深刻的性能，[9]同一时间消耗较小的能量，比数字计算机要少的数量计算机需要进行类似的任务。[5,6,10,11]
主动推理系统中的控制流第I部分-UCL Discovery
由于电子结构算法的计算复杂性在经典数字计算机上运行，即使经过数十年的工作，也可以对模拟进行的分子系统范围仍然严格限制。许多人认为，量子计算机将超越这种限制，尽管在当前时代，这些设备的大小和噪声会反对显着的进展。在这里，我们描述了一种化学直觉的方法，该方法允许在量子设备上准确计算分子电子结构的子域，而使用在经典计算机上运行的密度功能理论，则在较低的准确度上描述了其余的分子。我们证明，这种方法会为无法在当前量子计算机上充分模拟的分子产生改进的结果，但可以在较便宜的近似水平上经典地解决。该算法是可调的，因此可以调整量子模拟的大小以在可用的量子资源上运行。因此，随着量子设备变大，该方法将使越来越大的子域准确地研究。
利用新兴存储设备进行内存计算
内存计算 (IMC) 已成为一种新的计算范式，能够缓解或抑制内存瓶颈，这是现代数字计算中能源效率和延迟的主要问题。虽然 IMC 概念简单且前景广阔，但其实施细节涵盖了广泛的问题和解决方案，包括各种内存技术、电路拓扑和编程/处理算法。本观点旨在提供涵盖 IMC 这一广泛主题的方向图。首先，将介绍内存技术，包括传统的互补金属氧化物半导体和新兴的电阻/忆阻设备。然后，将考虑电路架构，描述其目的和应用。电路包括流行的交叉点阵列和其他更先进的结构，例如闭环存储器阵列和三元内容可寻址存储器。同一电路可能服务于完全不同的应用，例如，交叉点阵列可用于加速神经网络中前向传播的矩阵向量乘法和反向传播训练的外积。本文将讨论实现电路功能多样化的不同算法和记忆特性。最后，本文将介绍 IMC 面临的主要挑战和机遇。
第11章用原子码头计算
自克劳德·香农（Claude Shannon）首次提出信息理论以来，信息科学在过去的七十年中导致了我们生活中的重大变化。它基于信息的量化作为区分二态状态的能力。基本信息单位是二进制数字，也称为位。这是区分0和1的两个状态的能力，并且是数字计算，信息处理和通信的基本原则。但是，所有传统信息科学均基于钻头行为的经典物理：在计算或通信中间的任何给定时间，给定的位只能占用两个可用值之一。出现一个自然的问题：鉴于经典物理学是量子物理学的一个子集（或者，量子物理学是具有对应原理的经典物理学的概括，量子物理学在“经典”限制中降低到经典物理学，如果我们利用量子物理学优势，我们可以在信息处理中做得更多吗？这个问题的答案被证明是一个响亮的“是”，开辟了量子信息科学的新领域。在本章中，我们将讨论利用原子进行量子计算。在下一章中，我们将讨论利用原子和光子进行量子通信。
飞行模拟原理 - 免费
1 简介 1 1.1 历史回顾 1 1.1.1 飞行的最初 40 年 1905–1945 1 1.1.2 模拟计算，1945–1965 3 1.1.3 数字计算，1965–1985 5 1.1.4 微电子革命，1985 年至今 6 1.2 模拟案例 9 1.2.1 安全性 9 1.2.2 财务收益 10 1.2.3 培训转移 11 1.2.4 工程飞行模拟 13 1.3 模拟角色的变化 14 1.4 飞行模拟器的组织 16 1.4.1 运动方程 16 1.4.2 空气动力学模型 17 1.4.3 发动机模型 18 1.4.4 数据采集 18 1.4.5 起落架模型 19 1.4.6 天气模型 19 1.4.7 视觉系统 20 1.4.8 音响系统 21 1.4.9 运动系统 21 1.4.10 控制负载 22 1.4.11 仪表显示 23 1.4.12 导航系统 23 1.4.13 维护 24 1.5 实时模拟的概念 24 1.6 飞行员提示 27 1.6.1 视觉提示 28 1.6.2 运动提示 29 1.7 训练与模拟 30 1.8 模拟示例 32 1.8.1 商业飞行训练 32