XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难以置信
2021-2026 年商业计划
我们必须继续投资斯旺西市中心的未来。想想斯旺西商业发展区成立至今已经将近十五年了，真是难以置信。回顾商业发展区在这段时间里在斯旺西市中心取得的成就，我们不能让疫情掩盖我们的成功。我们为自己的成就以及我们如何帮助塑造市中心感到非常自豪。重要的是要以平衡、长远的眼光看待我们现在面临的状况，并乐观地向前迈进。市中心正在发生变化，我们比许多城市处于更好的位置，我们令人兴奋的复兴计划正在快速展开。我们都希望看到斯旺西成为我们地区繁荣的商业中心和南威尔士王冠上的明珠。只有我们继续支持商业发展区，继续以热情、创意和坦诚的评论参与其中，才能实现这一目标。作为一个组织，斯旺西 BID 比以往任何时候都更加强大、战略更加突出，但这全是因为您的承诺，这使我们能够促进和参与有关我们市中心的关键决策的重要讨论。
Cosyne 2024 -Helmholtz海马
摘要生成模型最近彻底改变了机器学习，并长期以来一直认为是生物智能的基础。在动物中，数据表明海马形成学习并使用生成模型来支持其在空间和非空间记忆中的作用。在这里，我们引入了海马形成的生物学上合理模型，该模型将我们应用于连续的输入流中的Helmholtz机器。快速theta波段振荡（5-10 Hz）门通过网络流动的方向，训练它类似于高频唤醒式睡算法。我们的模型可以从感觉刺激中准确地推断潜在状态，并在离线上产生逼真的感觉预测。在导航任务上接受了训练，它通过开发环圈吸引子来学习可以集成的导航任务，并可以在与以前的理论但生物学上难以置信的建议之间灵活地传输这种结构。虽然许多模型具有一般性的生物学合理性，但我们的模型在一个简单和局部的学习规则下捕获了各种海马认知功能。
HP 课程指南 2025 年春季 - GT 荣誉课程
2024 年 11 月 4 日 亲爱的 HP 学生， 您好， 希望您的秋季学期一切顺利。 虽然难以置信，但现在是时候为 2025 年春季规划 HP 课程了。秋季第一阶段注册时间为 2024 年 11 月 11 日至 12 月 13 日，第二阶段注册时间为 2025 年 1 月 2 日至 10 日。春季学期的第一天是 2025 年 1 月 6 日星期一。请务必参加 2024 年 11 月 7 日的 HP 注册救援信息会议。 请查看本指南和 HP 网站上列出的 HP 课程选项。您会发现由敬业的教师教授的有关各种引人入胜且及时的主题的精彩 HP 课程。OSCAR 中还有一个很棒的功能，可让您搜索所提供的荣誉课程。从属性类型菜单中选择“荣誉课程”，它将显示正在提供的 HP 课程（请确保先选择至少一个科目 - 选择所有科目将显示每个 HP 课程）。
![arxiv：2403.18929v1 [CS.NE] 2024年2月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a890579cc2bf33bdaefbe8ccb29a693d2a8a1909.webp)
arxiv：2403.18929v1 [CS.NE] 2024年2月16日
对深度学习中心的一项主要批评围绕用于学习的信用分配模式的生物学不可能 - 错误的反向传播。这种难以置信的性能转化为实际的局限性，涵盖了科学领域，包括与硬件和非差异实现的不兼容，从而导致了昂贵的能源需求。相比之下，生物学上合理的信用分配实际上与任何学习条件兼容，并且具有节能。因此，它适合硬件和科学建模，例如通过物理系统和非不同的行为学习。此外，它可以导致实时，自适应神经形态处理系统的发展。在解决这个问题时，已经出现了神经科学，认知科学和机器学习的交集的人工智能研究的跨学科分支。在本文中，我们调查了几种重要的算法，这些算法对人工神经网络中的信用分配规则进行了建模，讨论了它们为不同的科学领域提供的解决方案，以及它们在CPU，GPU和新颖的神经形态硬件实现方面提供的优势。我们通过探讨将需要解决的未来挑战，以使这种算法在实际应用中更有用。
人工智能发明者：正确的决定？
随着南非专利局（SAPO，由公司和知识产权委员会主持运营）授予一项专利，该专利的发明人是一个人工智能系统，这一消息一出，这一问题迅速变成了现实。1-3 该人工智能系统名为 DABUS（“统一感知的自主引导设备”的首字母缩写），由美国人工智能企业家 Stephen Thaler 博士创建。DABUS 发明了一种新型食品容器，这就是该专利申请的主题。4 在专利申请中，Thaler 被列为专利所有者，DABUS 是唯一发明人。这项专利申请并不局限于南非。Thaler 还在其他各个司法管辖区提交了同样的食品容器专利申请。鉴于 DABUS 的食品容器专利申请已被世界领先的专利局（即欧洲专利局 (EPO) 5 和美国专利商标局 (USPTO) 6 ）拒绝，SAPO 决定授予 DABUS 作为发明人的专利，知识产权 (IP) 界对此既着迷又难以置信。1,7,8 事实上，一些评论员甚至认为 SAPO 的决定是一个错误，或者是南非专利申请形式（而非实质性）审查制度的疏忽。7-9 在本评论中，我们认为 SAPO 的决定 - 无论是有意还是无意 - 从法律角度来看都是正确的决定。
压力，环境和早期精神病
摘要：现有文献提供了压力失调，环境侮辱和精神病发作之间密切关系的扩展证据。早期压力可以使遗传上难以置信的个体对未来的压力敏感，从而改变他们发展精神病现象的风险。神经生物学底物对下丘脑 - 垂体 - 肾上腺轴的异常反应，炎症过程中断，氧化应激增加，肠胃疾病障碍，并改变了脑sig脑的氧化应激，并改变了环境风险因素之间的机械联系。早期生活和后期的暴露可能会在关键的神经发育时间窗口中直接，累积，反复行动。环境危害，例如前和围产期并发症，创伤经历，社会心理压力源和使用大麻，可能会与脑发育轨迹造成负面影响，并扰乱了重要的压力系统的平衡，这些压力系统与最近的生活事件一起起作用，这些事件与个人的表现相同，以推动个人在精神病表现上的阈值。当前的评论介绍了压力，环境和精神病发作之间的动态和复杂关系，试图洞悉潜在的可修改因素，增强韧性以及可能影响个体精神病责任。
植物标本的动态和功能...
感谢您对我的信任...连续两年获得这个地区拨款...然后是运营资金...然后是提款授权...经过了很多努力才使这个项目取得成果而这一切你都在场。感谢您对我相对不稳定的拼写技巧的坚持和耐心，如果我敢这么说的话……感谢您在我遇到一系列道德障碍，然后是身体障碍时在场，聆听我的讲话……一个接着另一个无法动弹脚踝，然后十字韧带……手术……然后我什至在论文期间决定当爸爸，你没有让我失望，相反你鼓励我。不管怎样，你当时就在那里，那真是太酷了。尽管我们的会议总是以重塑世界或谈论摩托车开始和结束，但一切都很顺利。谢谢你给我一点引导，因为是的，如果你不在那里，我就会走向第六或第七轴。嗯...我们仍然开发了 4...感谢您为我提供您的科学专业知识。您在数据领域的严谨对我来说非常有教育意义。幸运的是，我们没有接触太多的福尔马林……你的编辑和合成技巧正在慢慢地但肯定地在我身上扎根，因为一开始非常……我该怎么说……难以置信。也感谢您让我发展了极大的自主权（方法实施、实地工作、分析）。考虑到工作量，良好的强制自治
AUSBI讲座
计算蛋白设计正在成为一种有力的工具，可以使用新颖或增强的功能创建酶，这些功能是无法使用传统方法（例如理性工程和定向进化）来实现的。但是，迄今为止，大多数设计的蛋白质由结构上简单的拓扑组成，远非自然界中采样的复杂性。为了克服这一限制，我们开发了一条基于深度学习的管道，利用Alphafold2的难以置信的精度来设计具有复杂自然蛋白质拓扑和高实验成功率的蛋白质。我们将方法应用于膜蛋白（例如GPCR和Claudins）的可溶性类似物的设计。我们证明我们的可溶性类似物是高度稳定的，在结构上是准确的，并且能够支持溶液中抗体或G蛋白结合的天然表位。然后，我们将管道的功能扩展到高度特异性蛋白质粘合剂的设计。现在，我们能够针对具有前所未有的实验成功率设计粘合剂，例如PD-L1或CD45，以及更具挑战性的靶标，例如CRISPR-CAS核酸酶，Argonautes和常见过敏原。这些进步为具有复杂功能以及在研究，生物技术和疗法中的复杂功能和潜在应用的蛋白质精确设计铺平了道路。
基准的尖峰神经网络学习方法具有不同的位置
摘要 - 提供更现实的神经元动力学的启用神经网络（SNN）已证明在几个机器学习任务中实现了与人工神经网络（ANN）相当的性能。信息在基于事件的机制中以显着降低能源消耗的基于事件的机制而作为SNN中的峰值进行处理。但是，由于尖峰机制的非差异性质，训练SNNS具有挑战性。传统方法，例如通过时间的反向传播（BPTT），已显示出有效性，但具有额外的综合和记忆成本，并且在生物学上是难以置信的。相比之下，最近的作品提出了具有不同程度的地方性的替代学习方法，在分类任务中表现出成功。在这项工作中，我们表明这些方法在培训过程中具有相似性，同时它们在生物学合理性和性能之间进行了权衡。此外，这项研究研究了SNN的隐式复发性质，并研究了向SNN添加显式复发的影响。我们在实验上证明，添加显式复发权重可以增强SNN的鲁棒性。我们还研究了基于梯度和非梯度的对抗性攻击下本地学习方法的性能。索引术语 - 启用神经网络，本地学习，培训方法，集中的内核对齐，Fisher信息。
轨道角动量基于量子点源产生的基于粒子内和颗粒间的纠缠状态
摘要。具有轨道角动量（OAM）的工程单光子状态是量子信息光子实现的强大工具。的确，由于其无限的性质，OAM适用于编码Qudits，允许单个载体传输大量信息。大多数实验平台采用自发参数下转换过程来生成单个光子，即使这种方法本质上是概率的，从而导致越来越多的Qudits的可伸缩性问题。半导体量子点（QD）已通过产生纯粹和难以置信的单光子状态来克服这些限制，尽管直到最近它们才被利用来创建OAM模式。我们的工作采用明亮的QD单光子源来生成一组完整的量子状态，用于使用OAM端子光子进行信息处理。我们首先研究了单个光子自由度之间的杂种内部内部纠缠，其制剂通过Hong -OU - ou -andel可见性认证。然后，我们通过利用概率纠缠栅极来研究杂化粒子核心绿色的纠缠。通过执行量子状态层析成像并违反贝尔的不平等，可以评估我们的方法的性能。我们的结果铺平了使用确定性来源的方式，用于按需生成光子高维量子状态。