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基于深度学习的人机交互类脑计算综述
人工智能的不断发展对生物医学等领域产生了深远的影响，提供了新的研究思路和技术方法。类脑计算是多模态技术与生物医学领域的重要交叉点。本文聚焦人机交互中脑信号解码文本和语音的应用场景，全面回顾了基于深度学习的类脑计算模型，追踪了其演进、应用价值、挑战和潜在的研究趋势。首先回顾了其基本概念和发展历史，将其演进分为近代机器学习和当代深度学习两个阶段，强调了每个阶段在人机交互类脑计算研究中的重要性。此外，从数据集、不同脑信号等五个角度回顾了深度学习在人机交互类脑计算不同任务中的最新进展，并详细阐述了模型中关键技术的应用。尽管类脑计算模型取得了重大进展，但充分发挥其能力仍面临挑战，并为未来的学术研究提供了可能的方向。欲了解更详细信息，请访问我们的 GitHub 页面：https://github.com/ultracoolHub/brain-inspired-computing。
基于可再生能源的能源综合体在自主消费者供电系统中的效率多元分析
本研究的目的是对独立消费者能源供应系统中基于可再生能源的能源池进行多变量分析。该研究提供了优化基于可再生能源（RES）的能源综合体（EC）的主要参数和过程的数学公式，以向约旦哈希姆王国的许多独立农村消费者提供能源。方法和计算模型可以考虑额外的条件和约束、数据，从而为计算模型提供灵活性和多功能性。在设计阶段使用方法和指南将提高约旦政府基于对替代能源的依赖的竞争力和成本效益，并改善农村低能源独立消费者的总体成本。本文致力于解决开发基于可再生能源的能源综合体在自主消费者电力供应系统中效率的多变量分析技术解决方案的问题。然而，目前的全球趋势是电解器和燃料元件的成本下降，而其可靠性提高。为了研究氢储存系统应用的经济效率，计算程序中包含了两个模型。在第一个模型中，柴油价格的上涨与通货膨胀相对应，在第二个模型中，柴油价格的上涨每年超过通货膨胀率 5-10%。关注第一个选项表明，使用氢储存系统在经济上不可行。
社论：计算神经科学的进展
第 28 届年度计算神经科学会议 CNS ∗ 2019 于 2019 年 7 月 13 日至 17 日在巴塞罗那举行。会议涵盖了各种各样的研究主题，欢迎来自世界各地的参与者，主题演讲包括 Ed Bullmore 教授的“大脑网络、青少年和精神分裂症”，Kenji Doya 教授的“心理模拟的神经回路”，Maria Sanchez-Vives 教授的“一个网络，多种状态：改变大脑皮层的兴奋性”，以及 Ila Fiete 教授的“灵活记忆和导航的神经回路”。本研究主题“计算神经科学进展”包含会议上介绍和讨论的一些前沿计算神经科学研究。与 CNS ∗ 2019 一样，本研究主题中的文章反映了计算神经科学研究的多样性和丰富性，从亚细胞尺度扩展到网络、从生物细节扩展到计算机技术、从计算方法扩展到大脑理论。在亚神经元层面，在“ROOTS：一种生成生物学上真实的皮质轴突的算法及其在电化学建模中的应用”中，Bingham 等人开发了用于构建更精确计算模型的计算方法，扩展了生成方法生成高度分支的皮质轴突末端树突的神经元形态的能力。在类似的领域，在“血清素轴突作为分数布朗运动路径：对区域密度自组织的洞察”中，Janušonis 等人描述了基于反射分数布朗运动的计算模型如何生成稳态分布，以近似于实验观察到的物理脑切片中的血清素纤维分布。 Gontier 和 Pfister 在《二项式突触的可识别性》一文中扩展了模型原理，引入了统计模型在实际中可识别的定义，并将这一概念应用于突触模型。Felton 等人在《评估 Ih 电导对模型锥体神经元中跨频耦合的影响》一文中分析了超极化激活混合阳离子电流 (Ih) 在跨频耦合动态现象中的作用。同样，Mergenthal 等人在《胆碱能调节 CA1 锥体细胞活动的计算模型》中提出了一种锥体细胞计算模型，其中包含前所未有的细节
21H05163 研究成果报告书
研究成果概要（中文）：在本研究中，我们开发并评估了模拟大脑信息处理机制的新型计算模型。利用结合脉冲神经网络和储层计算的模型，我们分析了培养神经回路的信息处理特性。此外，通过对机器人的连续值控制和利用预测编码的强化学习模型进行实验，我们证实了高效行动规划的实现和学习成本的降低。这些发现有助于人工智能和机器人控制技术的进步。
人工智能边缘计算：机器学习的视角
近年来，物联网（IoT）得到了广泛的普及。物联网通过为模型训练和推理提供充足的数据，在很大程度上推动了人工智能（AI）的发展。在这样的背景和趋势下，传统的云计算模型在独立处理物联网产生的海量数据并满足相应的实际需求方面仍会遇到许多问题。为此，一种名为边缘计算（EC）的新型计算模型引起了工业界和学术界的广泛关注。然而，随着对EC研究的不断深入，学者们发现传统（非AI）方法在提升EC性能方面存在局限性。看到AI在各个领域的成功应用，EC研究人员开始将目光投向AI，尤其是从机器学习（ML）的角度，机器学习是AI的一个分支，在过去几十年中越来越受欢迎。在本文中，我们首先解释EC的形式化定义以及EC成为有利的计算模型的原因。然后，我们讨论了EC中感兴趣的问题。我们总结了传统的解决方案并强调了它们的局限性。通过阐释人工智能在电子商务架构下优化电子商务以及将人工智能应用于其他领域的研究成果，本文可以作为指导，在享受人工智能与电子商务互利关系的同时，探索这两方面的新研究思路。
基于能量复合物的多元分析效率...
这项研究的目的是基于独立消费者能源供应系统中可再生能源的能量池的多元分析。研究提供了数学公式，以优化能源复合物（EC）的主要参数和过程，以可再生能源（RES）为基础，以向约旦哈希米特王国的许多独立的农村消费者提供能源。方法论和计算模型可以考虑其他条件和约束，数据，这些条件和约束，从而为计算模型提供了灵活性和多功能性。在设计阶段使用方法和准则将基于依赖替代能源的依赖，并提高约旦政府的竞争力和成本效益，并提高农村地区低能源的独立消费者的总体成本。本文致力于解决基于自动消费者系统电力供应中可再生能源的能源复合物多变量分析效率的技术解决方案的解决方案。然而，当前的全球趋势是使电解物和燃料元件的成本降低，其可靠性会提高。为了研究氢积累系统应用的经济效率，计算计划中包括了两个模型。在模型的第一个模型中，柴油燃料价格的上涨与通货膨胀相对应，第二个柴油价格上涨燃料燃料燃料每年的通货膨胀量超过了5-10％。注意第一个选择表明，使用氢的系统在经济上是不可行的。
自然音乐聆听过程中的皮质活动反映了基于长期经验的短期预测
摘要 期望塑造了我们的音乐体验。然而，听众形成旋律期望的内部模型仍然存在争议。期望是源于格式塔原则还是统计学习？如果是后者，长期经验是否起着重要作用，还是短期规律就足够了？最后，多长的情境可以影响情境期望？为了回答这些问题，我们向人类听众展示了西方古典音乐的各种自然主义作品，同时使用 MEG 记录神经活动。我们使用各种音乐计算模型（包括最先进的变压器神经网络）量化了音符级的旋律惊喜和不确定性。时间分辨回归分析显示，额颞传感器上的神经活动跟踪旋律惊喜，特别是在音符开始后约 200 毫秒和 300-500 毫秒内。这种神经惊喜反应与感觉声学和适应效应无关。神经惊喜最好由结合长期统计学习的计算模型来预测，而不是简单的格式塔式原则。然而，有趣的是，惊喜主要反映了少于十个音符的短距离音乐环境。我们在公开的 EEG 数据集中展示了我们新颖的 MEG 结果的完整复制。总之，这些结果阐明了在自然音乐聆听过程中塑造旋律预测的内部模型。
EGX 解决方案概述 | AI-Ready 企业平台
边缘 AI 具有一系列独特的要求。边缘系统分散在广阔的物理距离内，缺乏数据中心所具有的中心性。软件或系统更新要么需要手动执行，要么需要集中管理，以便在大量设备上轻松部署、管理和扩展软件。此外，边缘计算基础设施的安全要求与云或数据中心计算模型不同。边缘位置缺乏数据中心所具有的物理安全性，因此保护应用程序 IP 和传感器数据的端到端安全模型对于成功部署至关重要。
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。