新构建！深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”
中国科学院自动化所李国齐研究员和北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作构建出深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”。它可以提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，能够处理神经形态数据、构建深度脉冲神经网络、部署神经形态芯片。相关研究成果在线发表于《科学进展》杂志。图片来源：中国科学院自动化所脉冲神经网络被誉为第三代神经网络。它既是神经科学中研究大脑运行原理的基本工具，又因其具有稀疏计算、超低功耗的特性而备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，脉冲神经网络的性能得到大幅度提升，脉冲深度学习成为计算科学领域新兴的研究热点。“我们构建的深度脉冲神经网络学习惊蛰框架具有简单易用、扩展性强、性能高等优点。”论文共同通讯作者、中国科学院自动化所研究员李国齐说，借助惊蛰，只需要寥寥数行代码，研究者就能轻松构建并训练深度脉冲神经网络；同时，惊蛰也给用户提供了完美的定义新模型的范例。更重要的是，第三方评测表明，惊蜇的仿真计算速度极快，比其他框架快10倍以上......阅读全文
新构建！深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”
中国科学院自动化所李国齐研究员和北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作构建出深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”。它可以提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，能够处理神经形态数据、构建深度脉冲神经网络、部署神经形态芯片。相关研究成果在线发表于《科学进展》杂志。图片来源：中国科学院自动化所脉冲神经网络被誉为第三
科学家构建深度脉冲神经网络学习框架
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）被誉为第三代神经网络，使用更低层次的生物神经系统的抽象。它既是神经科学中研究大脑原理的基本工具，又因稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性，备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅提升，脉冲深度学习（Spik
自动化所与北大合作开源深度脉冲神经网络框架
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/510643.shtm
深度神经网络静态代码分析研究
近日，中国科学院软件研究所智能软件研究中心研究员武延军、吴敬征课题组在基于深度神经网络的静态代码分析研究中取得进展。课题组提出了基于多类型和多粒度的语义代码表示学习模型——MultiCode，解决了工业场景中涉及多需求的开发任务时面临的开发开销大、模型集成困难、可扩展性受限等问题，实现了在多需求
科学家发现深度神经网络对幻觉轮廓“视而不见”
近日，中科院自动化所研究员曾毅团队研究发现，从经典的到最先进的深度神经网络都难以像人一样具有较好的幻觉轮廓识别能力。相关研究成果发表于细胞出版社旗下期刊《模式》。神经网络和深度学习模型在过去十年中看似取得巨大成功，在许多给定的视觉任务中在指定方面超过了人类表现。然而，神经网络的性能仍然会随着各种图像
日本借深度神经网络破译人类思维－人工智能走近大脑
外媒称，日本研究人员已经成功借助人工智能破译了人类的思维和想象，从而在理解人类思想及其背后的大脑机制领域获得了重大突破。 据阿根廷 21 世纪趋势网站 6 月 6 日报道，破解人类思维的内容是科学界长久以来的愿望。事实上，此前的种种研究也已经实现了破译人类所见、回忆、想象和梦境的内容。 例如
自动化所研发出类脑脉冲神经网络加速器
近日，中国科学院自动化研究所曾毅研究员课题组提出基于FPGA的脉冲神经网络硬件加速器“智脉·萤火”（FireFly），并集成了针对FPGA器件特点的DSP运算优化策略和适配脉冲神经网络数据流模式的高效的突触权重和膜电压访存系统，在硬件上实现了脉冲神经网络的推理加速，推动了类脑脉冲神经网络迈向实用
多任务深度神经网络建立药物调控激酶谱的预测分析方法
蛋白激酶（protein kinases）是细胞功能的关键调节分子，是生物体内最大且功能最多样的基因家族之一。因此，激酶是开发治疗癌症、炎症、糖尿病、心血管疾病和阿尔兹海默症等相关疾病药物的重要靶标。然而，由于激酶家族蛋白质（特别是催化域）结构的高度保守性，给高效选择性激酶抑制剂的开发带来了巨大
科学家首次将深度卷积神经网络应用于肝硬化
12月1日，由中国门静脉高压联盟（CHESS）负责人祁小龙组织发起的CHESS1802国际多中心研究（NCT03766880）发表于国际权威消化肝病期刊《临床胃肠病和肝病学》，首次将深度卷积神经网络应用于肝硬化场景，建立了一套基于放射影像的AI算法，助力门静脉高压精准无创诊断。 本研究由中国
诺华与英特尔强强联手！利用深度神经网络加速药物研发
在近日举行的英特尔（Intel）人工智能开发者大会上，英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao博士提到，英特尔正在与诺华（Novartis）合作，利用深度神经网络来加速高内涵筛选——这是早期药品研发的关键因素。双方的合作把训练图片分析模型的时间从11个小时缩短到了31分
西北大学郭松涛团队基于深度神经网络模型进行猴脸识别
人脸识别技术正在飞速发展。西北大学却不走寻常路，利用人工智能（AI）技术为秦岭地区数千只川金丝猴进行猴脸识别。利用深度学习技术自动识别灵长类个体 如何能够准确、快速的对野生动物进行个体识别，实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”，从而科学地认识并据此开展动物保护工作，一直是全世
自动化所研发出全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎
中国科学院自动化研究所研究员曾毅带领的类脑认知智能团队，打造出全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎（Brain-inspired Cognitive Intelligence Engine，简称为BrainCog，中文名为“智脉”），并进行全面开源开放，为探索面向通用人工智能的类脑智能研究提供基础性
一种深度神经网络实现了9类心律失常的自动分析诊断
近日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所生物医学信息技术研究中心研究员李烨及其团队成员姚启航、王如心、樊小毛和刘记奎等针对可穿戴心电信号提出了一种基于时空特征融合的深度神经网络，实现了9类心律失常的自动分析诊断，有效提升了疾病自动分析的准确率。该成果以Multi-class Arrhythmia
蒋华良院士团队开发可解释性深度神经网络分子表征模型
近日，上海科技大学免疫化学研究所特聘教授蒋华良院士团队在《Journal of Medicinal Chemistry》发表封面文章“Pushingthe Boundaries of Molecular Representation for Drug Discovery with the Gra
使AI更具生物合理性！科学家提出神经网络新策略
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509435.shtm近日，中国科学院自动化研究所研究员曾毅负责的类脑认知智能团队在美国《国家科学院院刊》（PNAS）上发表了一篇题为“脑启发神经环路演化赋能脉冲神经网络”的新研究。他们受“经过自然演化的生
宇宙神经网络：高度相似的神经网络与宇宙星系
作者：罗辑科学 一项最新的研究表明人类大脑神经元网络和宇宙的星系网络之间存在惊人的结构相似性！这项研究结果由意大利天体物理学家Franco Vazza和神经外科医生Alberto Feletti以题为“The Quantitative Comparison Between the Neur
宇宙神经网络：高度相似的神经网络与宇宙星系
一项最新的研究表明人类大脑神经元网络和宇宙的星系网络之间存在惊人的结构相似性！这项研究结果由意大利天体物理学家Franco Vazza和神经外科医生Alberto Feletti以题为“The Quantitative Comparison Between the Neuronal Netwo
大脑神经元的自反馈机制启发更好的类脑人工智能
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/9/486144.shtm 近日，中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心研究员曾毅团队在《神经网络》上发表了一项新研究，研究将来自生物脑神经元自身反馈以及兴奋抑制性神经元平衡的启发，融入类脑脉冲神经网络的理
9年“孕育”－类脑认知智能引擎“智脉”诞生
曾毅团队 受访者供图近日，中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心研究员曾毅团队发布了历时9年打造的全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎“智脉”(Brain-inspired Cognitive Engine，以下简称BrainCog)，并进行全面开源开放，助力自然智能的计算本质探索和新一代人工智能的发
时空稀疏小样本学习大规模神经形态数据集发布
近日，中科院自动化研究所研究员曾毅团队提出了一个用于时空稀疏小样本学习的大规模神经形态数据集——N-Omniglot，为脉冲神经网络的学习与训练提供了一个更具挑战性的基准。相关研究成果发表于自然出版社旗下期刊《科学数据》。 深度学习的成功在很大程度上归功于像ImageNet和COCO这样的数据集的引
大脑发育的神经网络建模
本周《自然》发表的两篇研究Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids和Cell diversity and network dynamics in photosensitive human brain organoi
深度分析
目的是获得深度-成分分布曲线或深度方向元素的化学态变化情况。常用离子溅射法：用惰性气体离子束轰击样品，逐层剥离样品表面，然后对表面进行分析。
RNA探针实时监测神经网络活动
过去十年，神经生物学家的注意力一直集中在神经网络功能研究，而非单个神经细胞。但是大脑的关键功能（信息处理、储存和传输）都需要在单细胞水平执行。 很长一段时间，神经网络研究工作者面临一些方法上的困难，旨在研究单个神经元电活动和代谢活动的传统方法无法提供神经网络结构或功能信息。常用的方法
神经网络创造可行性芯片
英国《自然》杂志9日发表一项人工智能突破性成就，美国科学家团队报告机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示，该方法能给出可行的芯片设计，且芯片性能不亚于人类工程师的设计，而整个设计过程只要几个小时，而不是几个月，这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。这种方法已经被谷歌用来
湿地甲烷排放对二氧化碳浓度升高的响应方面取得进展
近日，中国科学院自动化研究所曾毅研究员课题组提出基于FPGA的脉冲神经网络硬件加速器“智脉·萤火”（FireFly），并集成了针对FPGA器件特点的DSP运算优化策略和适配脉冲神经网络数据流模式的高效的突触权重和膜电压访存系统，在硬件上实现了脉冲神经网络的推理加速，推动了类脑脉冲神经网络迈向实用
研究人员提出脉冲星子脉冲漂移新模型
日前，记者从中科院新疆天文台获悉，该所科研人员在脉冲星辐射理论研究方面取得进展，其研究成果发布于《皇家天文学会月刊》。该成果对理解脉冲星可视性辐射向前迈进了一步。 据了解，1967年当第一颗脉冲星被探测到后，天文学家认为，一系列连续的子脉冲以固定的速度在脉冲窗内有规律地移动，当持续若干个
PT脉冲滴定
PT-脉冲滴定 脉冲滴定是通过测量流过样品的反应气的脉冲来确定样品的活性表面积，晶体平均粒度。 气体与活性成份发生化学反应分多次发生反应，直到全部反应完为止，一旦活性成份全部反应，进出样品管的气体体积也就不会变化，在谱图上就是一个相同的脉冲峰，通过谱图上的峰面积可求出样品的表面积和平均粒度。 脉
什么脉冲追踪法？
中文名称脉冲追踪法英文名称pulse-chase定 义用同位素或其他标记物瞬间标记细胞或生物个体的特定代谢物，然后在不同的时间取样，通过自显影或其他显色方法追踪分析某一代谢过程的技术。应用学科细胞生物学（一级学科），细胞生物学技术（二级学科）
神经网络与机体代谢之间的关系
大脑神经系统与机体代谢之间存在千丝万缕的联系。神经元传递的信号能够调控机体的各类代谢活动的强度，而代谢特征的改变也会影响神经系统的发育以及神经信号的传递。针对这一领域相关的最新研究成果，进行简要的盘点，希望读者朋友们能够喜欢。 1. Science：鉴定出暴食神经元 doi:10.1126/
集成元件技术可用于人工神经网络
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516581.shtm