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与 CMOS 芯片集成的大规模并行微线阵列用于神经记录
对大脑神经活动进行多通道电记录是一种越来越有效的方法，它揭示了神经通信、计算和假肢的新方面。然而，虽然传统电子产品中平面硅基 CMOS 器件的规模迅速扩大，但神经接口器件却未能跟上步伐。在这里，我们提出了一种将硅基芯片与三维微线阵列连接起来的新策略，为快速发展的电子产品和高密度神经接口提供连接。该系统由一束微线组成，这些微线与大规模微电极阵列（如相机芯片）配对。该系统具有出色的记录性能，通过在清醒运动小鼠的孤立视网膜和运动皮层或纹状体中进行的单个单元和局部场电位记录得到了证明。模块化设计使各种类型和尺寸的微线能够与不同类型的像素阵列集成，将商业多路复用、数字化和数据采集硬件的快速发展与三维神经接口连接在一起。
Müller 等人 - 战争中的集成商冻结 2025-01-10
9 例如，北大西洋公约组织（NATO）人工智能战略摘要始终谈到开发和使用人工智能，但只有在关注不同任务之间的互操作性时才提到集成（NATO，2021）。然而，为了满足北约的六项“国防人工智能负责任使用原则”，即合法性、责任和可问责性、可解释性和可追溯性、可靠性、可治理性、偏见缓解（同上），有必要避免合并参与创建此类系统的不同团体。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
采用多尺度集成方法研究神经系统
9 大希腊 卡坦扎罗大学 UNICZ 大学 10 巴里大学 - 阿尔多莫罗 UNIBA 大学 11 帕尔马大学 - 分支 1 UNIPR 大学 12 佛罗伦萨大学 UNIFI 大学 13 IRCCS 圣马蒂诺综合医院 HSM 医院 14 IRCCS 博洛尼亚神经科学研究所 ISNB 医院 15 比萨圣安娜高等研究院 SSSA 医院 16 Bambino Gesù 儿童医院 OPBG 医院 17 欧洲脑研究所 Rita Levi-Montalcini EBRI 基金会 18 IRCCS SYNLAB SDN SYNLAB 医院 19 Telethon 基金会 ETS TIGEM 基金会 20 Don Carlo Gnocchi 基金会 ONLUS-IRCCS FDG 医院 21 IRCCS 圣拉斐尔 SR 医院 22 Dompè Farmaceutici DOMPE' 公司 23 Alfasigma ALFASIGMA 公司 24 ASG 超导体 ASG 公司 25 TAKIS Srl TAKIS 公司 表 A1：合作伙伴名单
集成和现场评估下一代高保真声音和运动标签以调查行为反应
新系统被引入到标签池中。结果将用于评估整个系统的性能（连接、部署、恢复和数据提取）。在项目过程中将制造多达 12 个单元以支持现场测试。单元将在斯特尔瓦根银行国家海洋保护区、夏威夷群岛座头鲸国家海洋保护区和亚速尔群岛海带海洋研究中心进行现场测试。座头鲸是前两个地点的目标物种，众所周知，它们表现出不同的行为，为性能评估提供不同的运动和互动。标签将部署在亚速尔群岛的深海抹香鲸和领航鲸身上，以评估标签对深海物种的性能。喙鲸和灰海豚也存在于研究区域中，如果有的话，它们将成为目标。
将无人机与公共交通的集成
无人驾驶汽车（UAV）技术的成熟和可伸缩性为彻底彻底迅速交付提供了变化的机会。本研究探讨了将无人机与公共交通工具（PTV）整合在一起，以建立一种新颖的交付范式，从而增强了公共交通运营商的收入，并提高了运输系统的效率，而不会损害乘客的便利或运营效率。采用六边形规划技术，本研究确定并量化了PTV的可用时空资源以进行无人机集成。这涉及将迅速交付订单的时空动态与PTV乘客的临时动态保持一致，该动态基于北京海德地区的现场数据。利用这些输出，我们定量分析将无人机与PTV集成在增加公共交通收入以及减少碳排放和缓解拥塞的潜力的好处。此外，我们通过预测未来的交付需求增加来量化UAV-PTV集成的长期收益。基于获得的定量结果，本研究讨论了实用和政策的影响，以支持无人机与PTV的可持续融合。
EP＃373：您的待办事项清单完整剧集成绩单
因此，待办事项清单捕获了所有内容，并将其放在纸上。我只是将其称为脑海。因此，大多数人都有一个待办事项清单，这是他们想要做的所有事情，需要做的事情，想要做的事情，觉得自己有做的事情。好吗？和我们可爱的大脑的美丽之处在于，一旦我们耗尽了它，就会有一个像，哦，感觉很好。我想我得到了一切。，然后几分钟或几个小时后，它填充了。就像从未空的杯子一样。它将再次充满所有新型思想和您所需要的东西，否则它将回收之前的杯子中的水，并充满同样的想法。
讲义计算机集成...
第章名称1。CIM和自动化简介2。自动流线3。计算机制造计划和控制系统4。灵活的制造系统5。线平衡6。计算机数值控制7。机器人技术8。添加剂制造系统9.自动化工厂的未来
在军事战斗决策中导航AI集成
摘要1摘要（葡萄牙）2认可3目录5图7缩写8术语9 1.简介10 1.1。背景10 1.2。问题语句12 1.3。研究目的14 1.4。研究问题15 1.5。划界15 1.6。论文的轮廓16 2。理论框架17 2.1。人工智能技术及其在军事决策过程中的应用17 2.1.1。人工智能的定义17 2.1.1.1。弱AI和强AI 18 2.1.2。AI集成的水平20 2.1.2.1。 人类内部和自治AI 20 2.1.2.2。 Black-Box AI和可解释的AI 20 2.1.3。 军事决策过程22 2.1.4。 军事决策过程中AI技术整合的当代范式23 2.2。 对AI 25 2.2.1的感知，假设，期望和信任。 技术接受模型：扩展到AI 25 2.2.2。 技术帧27 2.2.3。 对AI的信任及其对MCDMP 28 28 2.2.3.1集成的影响。 信任的定义29 2.2.3.2。 信任AI：信任的维度30 2.2.3.3。 信任AI：技术的可信度30 2.3。 结论31 3。 方法论33 3.1。 研究方法：定性研究33 3.1.1。 时间范围34 3.2。 研究设计：选择和选择34 3.3。 数据收集方法35AI集成的水平20 2.1.2.1。人类内部和自治AI 20 2.1.2.2。Black-Box AI和可解释的AI 20 2.1.3。军事决策过程22 2.1.4。军事决策过程中AI技术整合的当代范式23 2.2。对AI 25 2.2.1的感知，假设，期望和信任。技术接受模型：扩展到AI 25 2.2.2。技术帧27 2.2.3。对AI的信任及其对MCDMP 28 28 2.2.3.1集成的影响。信任的定义29 2.2.3.2。信任AI：信任的维度30 2.2.3.3。信任AI：技术的可信度30 2.3。结论31 3。方法论33 3.1。研究方法：定性研究33 3.1.1。时间范围34 3.2。研究设计：选择和选择34 3.3。数据收集方法35
用于商用的集成后缘襟翼轨道机构...
摘要 襟翼轨道整流罩是每架现代商用飞机的常见功能。在最近的发展中，人们已经通过复杂的空气动力学设计做了很多工作来减少整流罩阻力。但是，始终存在显著的寄生阻力，在巡航期间的高空速下尤其明显，而巡航阶段不需要任何襟翼轨道启动，因此整流罩是部分寄生阻力和不必要的燃料消耗的原因。因此，避免这种整流罩阻力可以改善飞机的运营成本，并由于燃料消耗减少而增加有效载荷。由于在收起状态下，襟翼负载与需要坚硬、坚固且体积庞大的襟翼支撑的最后进近配置相比最小，因此在巡航期间，一个“较弱”和较小的机构和襟翼支撑系统就足够了。本论文介绍了如何设计集成襟翼轨道机构的基本概念，将其安装在襟翼向上位置的机翼边条中，同时满足气动襟翼设置要求。考虑了各种现实约束。该项目没有采用纯理论推理，而是选择了务实的实践方法。结果大多是通过直观和实验性的施工工作获得的，同时始终考虑到专业背景和项目应用的要求。前三章代表了学期论文