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用于拓扑的自监督边缘检测重建...
许多基于机器学习的轴突追踪方法依赖于带有分割标签的图像数据集。这需要领域专家的手动注释，这需要大量劳动力，并且不适用于以细胞或亚细胞分辨率对半球或整个脑组织进行大规模脑映射。此外，保留轴突结构拓扑对于理解神经连接和大脑功能至关重要。自监督学习 (SSL) 是一种机器学习框架，允许模型在未注释的数据上学习辅助任务，以帮助完成监督目标任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的 SSL 辅助任务，即为面向拓扑的轴突分割和中心线检测的目标任务重建边缘检测器。我们使用小鼠大脑数据集对三个不同的 SSL 任务进行了 3D U-Nets 预训练：我们提出的任务、预测排列切片的顺序和玩魔方。然后，我们在不同的小鼠大脑数据集上评估了这些 U-Nets 和基线模型。在所有实验中，针对我们提出的任务进行预训练的 U-Net 分别将基线的分割、拓扑保留和中心线检测提高了 5.03%、4.65% 和 5.41%。相比之下，切片排列和魔方预训练的 U-Net 并没有比基线有持续的改进。
个人和边缘计算设备的AI硬件的安全风险
我们目前正在AI中经历关键时刻，这种趋势正在迅速扩展到各个部门，并且可能对社会，企业和政府产生巨大的影响。这一激增主要是由绩效的重大增强驱动的，几乎任何专业都可以通过合并AI技术来实现。因此，未能采用这些能力的实体可能很快发现自己处于竞争不利的位置。应对这种不断增长的需求，各种开发人员和公司正在积极将AI嵌入常用平台，例如桌面和移动操作系统（OS）。有些人甚至正在开发专门的硬件，以提高这种变革性技术的效率，以确保AI工具对更广泛的受众更容易获得和有效。
可穿戴设备的自适应极端边缘计算
可穿戴设备是一种快速增长的技术，对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响，功耗，处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始，并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里，我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图，可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念，我们提供了一个系统的概述，其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体（CMOS）和新兴记忆技术（例如MEMRISTIVE设备）的神经形态处理器的重要潜在景观。此外，我们根据足迹，功耗，延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件，算法和设备以外的挑战，这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
康普顿边缘表征的微分方法......
众所周知，有机闪烁探测器的响应函数不会出现光峰。相反，它们的主要特征是连续体，通常称为康普顿边缘，它天生就暴露了检测系统的分辨率特性。虽然准确表征康普顿边缘对于校准目的至关重要，但它也负责阐述探测器的能量分辨率。本文介绍了一种准确表征有机闪烁探测器康普顿边缘的简单方法。该方法基于这样一个事实：微分响应函数可以准确估计构成函数。除了康普顿边缘的位置之外，微分方法还可以深入了解折叠高斯函数的参数，从而可以描述能量分辨率。此外，据观察，响应函数测量中的不相关噪声不会对评估造成重大不确定性，因此即使在低质量测量中也可以保留其功能。通过模拟束缚电子并考虑多普勒效应，我们能够首次展示有机塑料闪烁体固有多普勒分辨率的估计。尽管如此，这种可能性是受益于所提出的康普顿连续体分析方法的直接结果。
原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘
工业生物技术和代谢工程对工业生物技术的影响，微生物发酵用于生产用于农业，家庭护理产品，化妆品以及食品和制药企业的多种化学物质。传统产品包括有机酸（乳酸，柠檬酸盐），抗生素，用作饲料添加剂的氨基酸，用于人类和牲畜的维生素，用于洗涤剂和多种工业过程的酶以及用作生物燃料的乙醇。近年来，还开发了微生物发酵过程来生产用于生产材料的商品化学物质（参见词汇表），以及生产用作食品和化妆品中成分的精细化学物质（Box 1）。这一开发的关键驱动因素是我们能够设计微生物细胞具有量身定制的代谢网络的能力，该网络非常适合生产一种特定产品，通常称为代谢工程[1，2]。在过去的20年中，代谢工程领域取得了巨大的进步[3]，文献报告了数百种有关可能在市场上潜在使用的不同化学物质的学术研究。但是，对于这些学术项目，重要的是要扩展流程并确保该过程能够满足某些技术经济目标。在这里，出售商品的成本（COGS）是评估新过程的关键参数，因为如果产品可以在市场上竞争，则可以确定。后者可以大大不同，具体取决于产品。当提出了已经具有已建立市场的化学物质以及制造必须将其定位在市场中的新化学物质时，这将达到这一点。齿轮基本上取决于以下成本因素：（i）原材料成本，（ii）运营成本，（iii）生产设施的贬值，以及（iv）贬值研究和开发成本。例如，由于昂贵的临床试验和注册费，新颖的小麦克糖的开发成本通常高于商品化学品的发展成本。正如我们最近讨论的[4]，工程的研发成本在过去的10年中有明显减少，因此，今天它们仅占开发新流程的成本的一小部分。此外，即使扩展新过程可能会昂贵，但这通常会导致生产一些可以出售或用于开发市场的产品，并且在整体
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
将 UPF 功能移至私有 5G 网络边缘...
在边缘直接处理高带宽业务，节省骨干网的带宽消耗。时延敏感型业务需要部署在网络边缘，靠近用户。部分行业应用数据保密性较高，需要限制在特定的边缘区域。需要降低网络数据泄露风险，保护用户数据安全和隐私。
边缘扩展的曲折石墨烯Nanoribbons的地下合成
石墨烯纳米纤维（GNR）由于通过边缘结构和色带宽度的变化来精确调整电子性能的潜力，因此在纳米电子学上引起了显着关注。然而，GNR与高度渴望的锯齿形边缘（ZGNR）的合成，对旋转和量子信息技术至关重要，仍然具有挑战性。在这项研究中，提出了用于合成一类称为边缘延伸ZGNRS的新型GNR类的设计主题。此基序可以定期沿曲折边缘的边缘扩展进行控制。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例（3- Zigzag行宽的ZGNR）的合成。 所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征，并取决于密度功能理论计算。 此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性，扩大了GNR的结构景观，并促进了其结构依赖性电子特性的探索。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例（3- Zigzag行宽的ZGNR）的合成。所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征，并取决于密度功能理论计算。此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性，扩大了GNR的结构景观，并促进了其结构依赖性电子特性的探索。