XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脉冲序列
使用自由能量优化的互补工作记忆来学习序列中的特征和结构
摘要 — 我们提出了一个整体框架，用于对皮质基底系统 (CX-BG) 和额叶纹状体系统 (PFC-BG) 进行建模，以生成和回忆音频记忆序列；即声音感知和语音产生。我们真正的模型基于称为 INFERNO 的神经结构，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能 (FE) 对应于内部或外部噪声的预测误差。FE 最小化用于在 PFC 中探索、选择和学习在 BG 网络中执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表 CX 中声音的脉冲序列。两种工作记忆之间的差异依赖于神经编码本身，它基于 CX-BG 网络中的时间排序（脉冲时间依赖可塑性）和 PFC-BG 网络中序列的排序（门控或增益调制）。我们在这篇短文中详细介绍了负责以几毫秒的顺序对音频基元进行编码的 CX-BG 系统，以及负责学习序列中时间结构的 PFC-BG 系统。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了神经架构在检索音频基元以及基于结构检测的长距离序列方面的探索、泛化和抗噪能力。虽然两种学习机制都是用相同的顺序编码算法实现的，但 CX-BG 系统实现了无模型循环神经网络 (INFERNO)，而 PFC-BG 系统实现了门控循环神经网络 (INFERNO GATE)。
人工智能可以发明吗？ - CSE CGI 服务器 - 新南威尔士大学悉尼分校
创新能力是人类改善生活质量的核心。过去，这种创新来自人类的汗水和智慧。但是，我们很快就会拥有能够发明的机器吗？这会加速创新吗？最近的一些法律案件将这些问题推向了风口浪尖。这些案件围绕着一个基于神经网络的人工智能 (AI) 系统 DABUS（统一感知的自主引导设备）展开，其创造者声称该系统使发明值得申请专利。全球已提交两项发明的专利申请，DABUS 是这两项发明的唯一发明人：一种具有分形表面以辅助包装的食品容器，以及一种具有分形维数脉冲序列以引起注意的警示灯。迄今为止，这些专利申请几乎在所有司法管辖区 1 都被驳回，主要是因为法律理由是发明人必须是人类。没有一个法律案件对 DABUS 是唯一发明人的说法进行检验。然而，专利申请提出了一些有趣而重要的问题，即发明人意味着什么，发明又意味着什么。在专利法的背景下，产品或工艺需要具有“新颖性”（在现有发明的“现有技术基础”中找不到）和“创造性”（对于相关领域的技术人员来说不是显而易见的），并且必须具有工业应用。因此，可以问这样一个问题：人工智能系统是否能够发明，或者是否能够发明。我们在这里使用人工智能系统的广义定义，包括基于规则的系统、基于搜索的系统和基于学习的系统。
量子误差校正，耗散稳定的挤压量子量表
量子系统与其环境的相互作用导致量子相干的丧失。通常通过Ancilla，建立良好的储层工程方法调整量子系统与其环境的耦合，可以通过将有效的耗散性动态逐渐发展为量子量子状态或量子状态[1-6]，从而克服了有效的耗散动力学来克服脱碳范式。尤其是在电路量子电差异的范围内[7]，已经成功利用了储层工程，以自主保护在谐波振荡器的限制希尔伯特空间中编码的量子信息，即玻孔代码，而无需基于测量的反馈。这是通过有效的奇偶校验的工程来实现的，它保留了耗散的演化，该耗散演化将微波谐振器的状态驱动到由相反状态的均匀和奇数相干叠加跨越具有相反位移的歧义的歧管，也称为Schrödinger猫态[8-11]。原则上，这些耗散动态可用于准备猫代码的逻辑状态[9]。尽管如此，这不是必需的，因为使用最佳控制脉冲序列[10]，可以使用分散耦合量子轴对微波谐振器场进行通用控制，或者正如最近已证明的那样，已证明，连续变量（CV）通用门集的优化序列[12，13]。因此，为了稳定CAT代码的唯一目的，储层工程是为了唯一的目的。
对长期振幅漂移具有鲁棒性的量子门
量子门通常容易受到驱动门的物理量子位所施加的经典控制场的缺陷的影响。减少这种错误源的一种方法是将门分成几部分，称为复合脉冲，通常利用错误随时间的恒定性来减轻其对门保真度的影响。在这里，我们扩展了这种技术来抑制拉比频率的长期漂移，通过将它们视为幂律漂移的总和，其对状态向量的过度或不足旋转的一阶效应呈线性相加。幂律漂移的形式为 tp，其中 t 是时间，常数 p 是其幂。我们表明，抑制所有幂律漂移（p ⩽ n）的复合脉冲也是滤波器阶数为 n + 1 的高通滤波器[H. Ball 和 MJ Biercuk，《用于量子逻辑的 Walsh 合成噪声滤波器》，EPJ Quantum Technol。 2,11（2015）]。我们给出了用该技术获得的满足我们提出的幂律幅度标准 PLA(n) 的序列，并将其在时间相关幅度误差下的模拟性能与一些传统的复合脉冲序列进行了比较。我们发现，在一系列噪声频率下，PLA(n) 序列比传统序列提供更多的误差抑制，但在低频极限下，非线性效应对门保真度的影响比频率滚降更为重要。因此，先前已知的 F1 序列是 PLA(1) 标准的两个解之一，可以抑制线性长期漂移和一阶非线性效应，在低频极限下，它是比任何其他 PLA(n) 序列更清晰的噪声滤波器。
通过声学透明颅窗对人类大脑活动进行功能性超声成像
可视化人类大脑活动对于了解正常和异常的大脑功能至关重要。目前可用的神经活动记录方法具有高度侵入性、灵敏度低，并且不能在手术室外进行。功能性超声成像 (fUSI) 是一种新兴技术，可提供灵敏、大规模、高分辨率的神经成像；然而，fUSI 无法通过成年人头骨进行。在这里，我们使用聚合物头骨替代材料创建与 fUSI 兼容的声学窗口，以监测单个个体的成年人大脑活动。使用体外脑血管模型模拟脑血管系统和体内啮齿动物颅骨缺损模型，首先，我们通过不同厚度的聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA) 颅骨植入物或钛网植入物评估了 fUSI 信号强度和信噪比。我们发现，可以使用专用的 fUSI 脉冲序列通过 PMMA 植入物以高灵敏度记录大鼠大脑神经活动。然后，我们为一名在脑外伤后接受颅骨重建手术的成年患者设计了一种定制的超声透明颅窗植入物。我们表明，fUSI 可以在手术室外记录清醒人的大脑活动。在视频游戏“连点成线”任务中，我们展示了该个体任务调节皮质活动的映射和解码。在弹吉他任务中，我们绘制了其他特定于任务的皮质反应。我们的原理验证研究表明，fUSI 可用作高分辨率（200 μ m）功能成像方式，通过声学透明颅窗测量成年人的大脑活动。
定量生物医学成像应用中磁共振指纹的新兴趋势：评论
摘要：磁共振成像（MRI）是一种重要的医学成像技术，以其能够提供具有显着软组织对比的人体高分辨率图像的能力而闻名。这使医疗保健专业人员能够对人体的各个方面（包括形态学，结构完整性和生理过程）获得宝贵的见解。定量成像提供了人体的组成测量，但是目前，要么需要长时间的扫描时间或仅限于低空间分辨率。不足采样的K空间数据采集大大帮助减少了MRI扫描时间，而压缩感应（CS）和深度学习（DL）重建已减轻了相关的不足采样伪像。另外，磁共振指纹（MRF）提供了一个有效且通用的框架，可以从单个快速MRI扫描中同时获取和量化多个组织性能。MRF框架涉及四个关键方面：（1）脉冲序列设计； （2）快速（未采样）数据采集； （3）在MR信号演化或指纹中编码组织特性； （4）同时恢复多个定量空间图。本文提供了对MRF框架的广泛文献综述，解决了与这四个关键方面相关的趋势。MRF在所有磁场强度和所有身体部位的范围内都面临特定的挑战，这可以为进一步研究提供机会。我们旨在回顾MRF的每个关键方面的最佳实践，以及不同的应用，例如心脏，大脑和肌肉骨骼成像等。对这些应用的全面审查将使我们能够评估未来趋势及其对将MRF转化为这些生物医学成像应用的影响。
霍奇金-赫胥黎神经重复放电修改...
摘要 已修改空间钳制鱿鱼轴突 (18'C) 的 Hodgkin-Huxley 方程，以近似来自重复发射甲壳类动物步行腿轴突的电压钳数据，并计算了响应恒定电流刺激的活动。钠电导系统的 ino 和 h. 参数沿电压轴向相反方向移动，因此它们的相对重叠增加约 7 mV。时间常数 Tm 和 Th 以类似的方式移动。延迟钾电导的电压依赖性参数 n、O 和 T 向正方向移动 4.3 mV，Tr 均匀增加 2 倍。漏电电导和电容保持不变。该修改后的电路的重复活动在质量上与标准模型的重复活动相似。电路中添加了第五个分支，代表重复步行腿轴突和其他重复神经元中存在的瞬时钾电导系统。该模型具有各种参数选择，重复发射频率低至约 2 个脉冲/秒，高至 350 个/秒。频率与刺激电流图可以通过低频范围的十倍直线很好地拟合，并且脉冲序列的总体外观与其他重复神经元的相似。刺激强度与在标准 Hodgkin-Huxley 轴突中产生重复活动的刺激强度相同。研究发现，重复放电率和第一个脉冲延迟时间（利用时间）受瞬时钾电导（TB）失活时间常数、延迟钾电导（Tn）和漏电电导（ga）值的影响最大。该模型提出了一种通过毫秒级膜电导变化产生稳定低频放电的机制。
基于客观监督机器学习的生物神经元网络分类和推理
摘要：生物神经元类型和网络的分类对全面了解人类大脑的组织和功能提出了挑战。在本文中，我们使用监督机器学习解决方案，基于神经元通信的属性，开发了一种新的生物神经元形态和电类型及其网络的客观分类模型。与现有的神经信息学方法相比，这种方法具有优势，因为从脉冲序列中获得的与神经元之间的相互信息或延迟相关的数据比传统的形态数据更丰富。我们从蓝脑计划现实模型中构建了两个名为 Neurpy 和 Neurgen 的各种神经元回路的开放式计算平台。然后，我们研究了如何对皮质神经元回路进行网络断层扫描，以对神经元进行形态、拓扑和电分类。我们提取了 10,000 个网络拓扑组合的模拟数据，其中包含五层、25 个形态类型（m 型）细胞和 14 个电类型（e 型）细胞。我们将数据应用于几种不同的分类器（包括支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林和人工神经网络）。我们实现了高达 70% 的准确率，使用网络断层扫描推断生物网络结构的准确率高达 65%。使用神经元通信数据，可以通过级联机器学习方法实现生物网络的客观分类。在使用的技术中，SVM 方法似乎表现更好。我们的研究不仅有助于现有的分类工作，还为未来使用脑机接口设定了路线图，即在体内客观分类神经元作为大脑结构的传感机制。
HPCNeuroNet：利用变压器增强型脉冲神经网络推进神经形态音频信号处理
摘要 —本文提出了一种神经形态音频处理的新方法，将脉冲神经网络 (SNN)、Transformers 和高性能计算 (HPC) 的优势整合到 HPCNeuroNet 架构中。利用英特尔 N-DNS 数据集，我们展示了该系统处理多种语言和噪声背景下的不同人类声音录音的能力。我们方法的核心在于将 SNN 的时间动态与 Transformers 的注意机制相融合，使模型能够捕捉复杂的音频模式和关系。我们的架构 HPC-NeuroNet 采用短时傅里叶变换 (STFT) 进行时频表示，采用 Transformer 嵌入进行密集向量生成，采用 SNN 编码/解码机制进行脉冲序列转换。通过利用 NVIDIA 的 GeForce RTX 3060 GPU 和英特尔的 Core i9 12900H CPU 的计算能力，系统的性能得到进一步增强。此外，我们在 Xilinx VU37P HBM FPGA 平台上引入了硬件实现，针对能源效率和实时处理进行了优化。所提出的加速器在 100 MHz 下实现了 71.11 千兆操作每秒 (GOP/s) 的吞吐量，片上功耗为 3.55 W。与现成设备和最新最先进实现的比较结果表明，所提出的加速器在能源效率和设计灵活性方面具有明显优势。通过设计空间探索，我们提供了优化音频任务核心容量的见解。我们的发现强调了集成 SNN、Transformers 和 HPC 进行神经形态音频处理的变革潜力，为未来的研究和应用树立了新的标杆。
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位