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基于分层脉冲的模型，通过增强特征提取和编码实现高效图像分类
摘要 — 由于其事件驱动的特性，脉冲神经网络 (SNN) 被认为是计算效率高的模型。脉冲神经元编码有用的时间事实并具有高抗噪性。然而，时空复杂性的高质量编码及其对 SNN 的训练优化受到当前问题的限制，本文提出了一种新颖的分层事件驱动视觉设备，以探索信息如何通过生物可控机制在视网膜中传输和表示。该认知模型是一个增强脉冲的框架，包括 CNN 的功能学习能力和 SNN 的认知能力。此外，该视觉设备以生物现实主义的方式建模，具有无监督学习规则和高级脉冲发放率编码方法。我们在一些图像数据集（MNIST、CIFAR10 及其嘈杂版本）上对它们进行训练和测试，以表明我们的模型可以处理比现有认知模型更有价值的数据。本文还提出了一种新颖的量化方法，使所提出的基于脉冲的模型更适合神经形态硬件实现。结果表明，这种联合 CNN-SNN 模型可以获得更高的聚焦精度并获得更有效的泛化能力。
补充说明 - 用激光加速的离子脉冲的硅缺陷工程
在补充图2中，我们与主要文本中图8的PL结果进行了补充，其中的SIMS深度剖面是碳，氧气和氢的样品，这些含量已接收了两种激光 - 离子脉冲。SIMS深度曲线是在PL光谱较早采集的样品中的同一区域中采用的。我们观察到质子辐照的G-中心横梁斑点区域外的质子辐射，该区域已被铝箔覆盖，A）。在碳浓度升高的区域中，我们看到的W-中心具有狭窄的线宽分布和G-Centers的分布扩展，b）。热预算和离子通量最高的区域显示W-Center合奏，线宽略有宽，c）。来自高通量区域（C）的SIMS轮廓的形状表明由于去角质的发作，表面粗糙度增加。
优化的脉冲神经元可以通过两个脉冲的时间编码对图像进行高精度分类
目前，人们正在研究使用脉冲神经网络 (SNN) 来解决现代 AI 在边缘设备中得到更广泛应用的一个主要障碍：由深度学习产生的大型先进人工神经网络 (ANN) 的能耗。这尤其适用于常用于图像分类的卷积神经网络 (CNN)，但也适用于其他应用领域。这些 ANN 必须很大才能实现最佳性能，因为它们需要具有足够多的参数才能从它们所训练的庞大数据集（例如 ImageNet2012 数据集的 120 万张图像）中吸收足够的信息。使用这些大型 ANN 的标准硬件实现进行推理本质上非常耗电 1 。脉冲神经元一直是人工智能计算硬件开发的重点，其能量预算大幅降低，部分原因是大脑的巨型 SNN（由大约 1000 亿个神经元组成）仅消耗 20 W（参考文献 2）。脉冲神经元输出一串称为脉冲的典型脉冲。因此，它们的输出与 ANN 神经元输出的连续数非常不同。大多数考虑在神经形态硬件中实现的脉冲神经元模型都受到大脑中脉冲神经元的简单模型的启发。然而，这些简单的神经元模型并没有捕捉到生物神经元通过不同的时间脉冲模式（而不仅仅是通过它们的发放率）编码不同输入的能力（参见图 1 中的示例）。虽然大型 ANN 经过越来越复杂的深度学习算法在巨型数据集上训练，在多个智能类别中接近甚至超过人类的表现，但当前一代基于脉冲的神经形态硬件的性能却落后了。人们希望在循环脉冲神经网络的情况下可以弥补这一差距，因为可以直接训练这些神经网络来实现循环 ANN 的大部分性能 3 。但是，对于前馈网络来说，生成具有与 ANN 类似的性能且脉冲较少的 SNN 的问题仍然存在。实现真正良好图像分类的前馈 CNN
偏差、最佳线性估计以及基于脉冲的脑机接口算法的开环模拟和闭环性能之间的差异
同时记录的数十个神经元的活动可用于控制机械臂或计算机屏幕上光标的运动。这种运动神经假体技术激发了人们对推断运动意图的算法的兴趣。这些算法中最简单的是群体向量算法 (PVA)，其中每个细胞的活动用于加权指向该神经元首选方向的向量。离线时，可以证明更复杂的算法（例如最佳线性估计器 (OLE)）可以大大提高重建手部运动的准确性，优于 PVA。我们称之为开环性能。相反，这种性能差异可能不存在于闭环在线控制中。开环和闭环控制之间的明显差异是适应当时使用的解码器的具体情况的能力。为了预测算法在闭环控制中可能产生的性能提升，有必要建立一个模型来捕捉这种适应过程的各个方面。这里我们提出了一个用于对 PVA 和 OLE 的闭环性能进行建模的框架。通过模拟和实验，我们表明 (1) 某些解码器的性能增益可能远低于离线结果的预测，(2) 受试者能够补偿解码器中某些类型的偏差，以及 (3) 必须小心确保估计误差不会降低理论上最佳解码器的性能。© 2009 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
具有可控重复速率的高峰值脉冲的产生Q-S-Switched激光器具有AOM/ SNSE 2 div>
在各种应用中都使用了稳定的具有较大脉冲能量和峰值功率的稳定的固态脉冲激光源，从基础研究到工业材料加工，医学和电信[1-3]。使用饱和吸收器（SA）生成脉冲激光器已成为当今最受欢迎的方法。近年来，由于成功地应用石墨烯而刺激了许多具有分层结构的二维（2D）材料，因为它们具有超快速恢复时间，可宽带饱和吸收和简单制造过程的优势，因此已重新发现了有前途且有趣的SA材料[4-7]。div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> tinse友好型材料，由于其独特的特性，低毒性，低毒性和低成本和低成本和低成本[8,9]，对通信，微电子，激光和非线性光学领域引起了广泛关注。由于具有可调的带隙特性，SNSE 2具有明显的宽带饱和吸收特性。几层和大散装SNSE2的间接带隙范围从1.07（〜1159 nm）到1.69 eV（〜734 nm），分别对应于1.84至2.04 eV的直接频段范围[10]。几层SNSE 2的间接带隙表示在1μm下可饱和吸收剂的能力。 Cheng等人在2017年首次报道了多层SNSE 2在1μm处的非线性光学特性，这是一种基于SNSE 2 -SA的被动Q开关波导固态激光器，其最小脉冲宽度为129 ns，脉冲宽度为129 ns，脉冲能量为6.5 NJ [10]。在2018年，Zhang等人。在2018年，Zhang等人。报告了基于SNSE 2 -SA [11]的高功率被动Q开关的YB掺杂纤维激光器。到目前为止，SNSE 2的非线性光学响应已通过不同波段的Q开关或模式的激光器进行了广泛研究[12-15]。但是，对固态激光器中SNSE 2的脉冲调制特征的研究还不够。
![arxiv：2202.08908V2 [QUANT-PH] 2023年1月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7f0fe67b425897a48c939e0fd4629699a0ef2e2a.webp)
arxiv：2202.08908V2 [QUANT-PH] 2023年1月24日
这项工作研究了基于脉冲的变分量子算法（VQA），旨在通过结合经典和量子硬件来确定量子机械系统的基态。与更标准的基于栅极的方法相反，基于脉冲的方法旨在直接优化与量子器相互作用的激光脉冲，而不是使用一些基于参数化的门电路。使用最佳控制的数学形式主义，这些激光脉冲得到了优化。此方法已在量子计算中使用，以设计量子栅极的脉冲，但直到最近才提出了在VQA中进行完全优化[1，2]。基于脉冲的方法比基于门的方法具有多个优点，例如状态准备，更简单的实现以及在状态空间中移动的自由度[3]。基于这些思想，我们介绍了采用基于伴随的最佳控制技术的变异量子算法的开发。此方法可以量身定制并应用于中性原子量子组合体中。基于脉冲的变分量子最佳控制能够近似于化学精度的简单分子的分子基态。此外，它能够以量子评估总数为基于门的变异量子质量或均匀表现。总进化时间t和控制汉密尔顿H C的形式是收敛行为与基态能量的重要因素，既对量子速度极限和系统的可控性都有影响。
闭环可回收和不持久的聚乙烯 -
检测从Terahertz到可见光谱结构域的光脉冲的电场波形提供了平均场波形的完整特征，并具有量子光学的巨大潜力，时间域（包括频率bomb）光谱镜，高谐波，高谐波，高旋转性生成和Attosecond Science，可举几例。可以使用电磁抽样进行场分辨的测量，其中激光脉冲通过与另一个较短持续时间的另一个脉冲的相互作用来表征。测得的脉冲序列必须由相同的脉冲组成，包括其相等的载体 - eNvelope相（CEP）。由于宽带激光增益介质的覆盖率有限，在中红外创建CEP稳定的脉冲序列通常需要非线性频率转换，例如差异频率产生，光学参数放大或光学整流。这些技术以单次通道的几何形状运行，通常会限制效率。在这项工作中，我们展示了对谐振系统（光学参数振荡器（OPO））中产生的脉冲的现场分解分析。由于固有的反馈，该设备在给定的输入功率水平上表现出相对较高的转换效率。通过电磁抽样，我们证明了用CEP稳定的几个周期纤维激光脉冲泵送的亚谐波OPO会产生CEP稳定的中红外输出。完整的振幅和相信息使色散控制直接控制。我们还直接在时间域中直接确认了Opo的外来“翻转”状态，在时域中，连续脉冲的电场具有相反的符号。
第 101 页第 3.3 节查看几何和空间......
该图说明了如何实现这一点。当目标 (A) 首次进入雷达波束 (1) 时，开始记录每个发射脉冲的反向散射回波。随着平台继续向前移动，在目标处于波束内的整个时间内，记录每个脉冲的目标回波。一段时间后，目标离开雷达波束视野 (2) 的点决定了模拟或合成天线 (B) 的长度。远距离目标的波束最宽，照射时间会比近距离物体更长。随着地面距离的增加，波束宽度的扩大，加上目标在波束内的时间增加，相互平衡，从而使整个扫描带的分辨率保持不变。这种在整个成像扫描带上实现均匀、精细的方位角分辨率的方法称为合成孔径