chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

新研究允許大腦和人工神經(jīng)元進行網(wǎng)絡鏈接

獨愛72H ? 來源:教育新聞網(wǎng) ? 作者:教育新聞網(wǎng) ? 2020-04-24 17:16 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

(文章來源:教育新聞網(wǎng))

刺突神經(jīng)元的回路使大腦功能成為可能,這些回路通過微觀但高度復雜的連接(稱為突觸)連接在一起。在這項發(fā)表在科學雜志《自然科學報告》上的新研究中,科學家們創(chuàng)建了一個混合神經(jīng)網(wǎng)絡,世界上不同地區(qū)的生物和人工神經(jīng)元可以通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行的人工突觸樞紐在互聯(lián)網(wǎng)上相互交流。尖端的納米技術。這是這三個組件首次在統(tǒng)一網(wǎng)絡中融合在一起。

在研究過程中,意大利帕多瓦大學的研究人員在其實驗室中培養(yǎng)了大鼠神經(jīng)元,而蘇黎世大學和蘇黎世聯(lián)邦理工學院的合作伙伴在硅微芯片上創(chuàng)建了人工神經(jīng)元。通過控制南安普敦大學開發(fā)的納米電子突觸的精心設置將虛擬實驗室整合在一起。這些突觸設備被稱為憶阻器。

基于南安普敦的研究人員捕獲了從意大利的生物神經(jīng)元通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送的尖峰事件,然后將其分發(fā)給憶阻突觸。然后以尖峰活動的形式將響應發(fā)送給蘇黎世的人工神經(jīng)元。該過程也同時反向進行。從蘇黎世到帕多瓦。因此,人工和生物神經(jīng)元能夠雙向實時通信。

南安普頓大學納米技術教授兼電子前沿中心主任Themis Prodromakis表示:“在進行這種研究時,在這一層面上,最大的挑戰(zhàn)之一就是整合了如此獨特的前沿技術和專業(yè)知識,通常位于一個屋頂下。通過創(chuàng)建虛擬實驗室,我們能夠實現(xiàn)這一目標?!?/p>

現(xiàn)在,研究人員預計他們的方法將引起一系列科學學科的興趣,并加快神經(jīng)接口研究領域的創(chuàng)新和科學進步的步伐。特別是,無縫連接全球不同技術的能力是朝著這些技術民主化邁出的一步,從而消除了合作的重大障礙。

Prodromakis教授補充說:“我們對這一新進展感到非常興奮。一方面,它為自然進化過程中從未遇到過的新場景奠定了基礎,在該場景中,生物和人工神經(jīng)元相互連接并在全球網(wǎng)絡中進行交流;為另一方面,它為神經(jīng)修復技術帶來了新的前景,為研究用AI芯片代替大腦功能異常的部分鋪平了道路。”

該研究由歐盟未來和新興技術計劃以及英國工程和物理科學研究委員會資助。Prodromakis教授還擔任皇家工程學院新興技術系主任,主要致力于開發(fā)節(jié)能型AI硬件解決方案。
(責任編輯:fqj)

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    脈沖神經(jīng)元模型的硬件實現(xiàn)

    時,I_i等于1,否則 I_i等于0。當膜電位超過閾值,神經(jīng)元發(fā)出脈沖,然后膜電位變?yōu)殪o息電位vrest,并且膜電位在一段時間內不允許改變時間,稱為不應期。如果膜電位沒有超過閾值,膜電位呈指數(shù)衰減直到為靜
    發(fā)表于 10-24 08:27

    SNN加速器內部神經(jīng)元數(shù)據(jù)連接方式

    的數(shù)量級,而且生物軸突的延遲和神經(jīng)元的時間常數(shù)比數(shù)字電路的傳播和轉換延遲要大得多,AER 的工作方式和神經(jīng)網(wǎng)絡的特點相吻合,所以受生物啟發(fā)的神經(jīng)形態(tài)處理器中的NoC或SNN加速器通常使用AER協(xié)議來
    發(fā)表于 10-24 07:34

    液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(LNN):時間連續(xù)性與動態(tài)適應性的神經(jīng)網(wǎng)絡

    神經(jīng)元,但卻能產(chǎn)生復雜的行為。受此啟發(fā),與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡相比,LNN旨在通過模擬大腦神經(jīng)元之間的動態(tài)連接來處理信息,這種網(wǎng)絡能夠順序處理數(shù)
    的頭像 發(fā)表于 09-28 10:03 ?409次閱讀
    液態(tài)<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>(LNN):時間連續(xù)性與動態(tài)適應性的<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+神經(jīng)形態(tài)計算、類腦芯片

    : 基于JJ的超導神經(jīng)元和突觸: 2、半導體與超導體回合式神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡 工作原理: 3、非超導低溫類腦芯片 (知識盲區(qū)了) 4、低溫AI類腦芯片的潛力 四、以樹突為中心的合成大腦 生物
    發(fā)表于 09-17 16:43

    新一代神經(jīng)擬態(tài)類腦計算機“悟空”發(fā)布,神經(jīng)元數(shù)量超20億

    擬態(tài)芯片的類腦計算機,神經(jīng)元數(shù)量接近獼猴大腦規(guī)模,典型運行狀態(tài)下功耗僅約2000瓦。傳統(tǒng)計算機處理人腦任務需高達100兆瓦功耗,相比之下“悟空”低功耗優(yōu)勢顯著。 ? ? 硬件上,“悟空”由15臺刀片式神經(jīng)擬態(tài)類腦服務器組成,每臺
    的頭像 發(fā)表于 08-06 07:57 ?7105次閱讀
    新一代<b class='flag-5'>神經(jīng)</b>擬態(tài)類腦計算機“悟空”發(fā)布,<b class='flag-5'>神經(jīng)元</b>數(shù)量超20億

    無刷直流電機單神經(jīng)元自適應智能控制系統(tǒng)

    摘要:針對無刷直流電機(BLDCM)設計了一種可在線學習的單神經(jīng)元自適應比例-積分-微分(PID)智能控制器,通過有監(jiān)督的 Hebb學習規(guī)則調整權值,每次采樣根據(jù)反饋誤差對神經(jīng)元權值進行調整,以實現(xiàn)
    發(fā)表于 06-26 13:36

    無刷直流電機單神經(jīng)元PI控制器的設計

    摘要:研究了一種基于專家系統(tǒng)的單神經(jīng)元PI控制器,并將其應用于無刷直流電機調速系統(tǒng)中。控制器實現(xiàn)了PI參數(shù)的在線調整,在具有PID控制器良好動態(tài)性能的同時,減少微分項對系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運行時的影響,并較好
    發(fā)表于 06-26 13:34

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡結構設計原則

    ,僅作為數(shù)據(jù)輸入的接口。輸入層的神經(jīng)元個數(shù)通常與輸入數(shù)據(jù)的特征數(shù)量相對應。 隱藏層 :對輸入信號進行非線性變換,是神經(jīng)網(wǎng)絡的核心部分,負責學習輸入與輸出之間的復雜映射關系。隱藏層可以有一層或多層,層數(shù)和
    的頭像 發(fā)表于 02-12 16:41 ?1093次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的比較

    多層。 每一層都由若干個神經(jīng)元構成,神經(jīng)元之間通過權重連接。信號在神經(jīng)網(wǎng)絡中是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN) : CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?1086次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理

    輸入層、隱藏層和輸出層組成。其中,輸入層負責接收外部輸入數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)隨后被傳遞到隱藏層。隱藏層是BP神經(jīng)網(wǎng)絡的核心部分,它可以通過一層或多層神經(jīng)元對輸入數(shù)據(jù)進行加權求和,并通過非線性激活函數(shù)(如ReLU、sigmoid或tan
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:13 ?1350次閱讀

    如何訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型

    BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,其訓練過程主要分為兩個階段:前向傳播和反向傳播。以下是訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的步驟: 一、前向傳播 前向傳播
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:10 ?1263次閱讀

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構方法

    所擬合的數(shù)學模型的形式受到大腦神經(jīng)元的連接和行為的啟發(fā),最初是為了研究大腦功能而設計的。然而,數(shù)據(jù)科學中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡作為
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1857次閱讀
    <b class='flag-5'>人工</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>架構方法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的比較

    神經(jīng)網(wǎng)絡,也稱為全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(Fully Connected Neural Networks,F(xiàn)CNs),其特點是每一層的每個神經(jīng)元都與下一層的所有神經(jīng)元相連。這種結構簡單直觀,但在
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?2292次閱讀

    RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別

    傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(前饋神經(jīng)網(wǎng)絡) 2.1 結構 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡,通常指的是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(Feedforward Neural Networks, FNN),是一種最簡單的
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:42 ?1824次閱讀

    Moku人工神經(jīng)網(wǎng)絡101

    不熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識,或者想了解神經(jīng)網(wǎng)絡如何優(yōu)化加速實驗研究,請繼續(xù)閱讀,探索基于深度學習的現(xiàn)代智能化實驗的廣闊應用前景。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡?“人工
    的頭像 發(fā)表于 11-01 08:06 ?869次閱讀
    Moku<b class='flag-5'>人工</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>101