选自Jack Terwilliger's Blog 作者：Jack Terwilliger 机器之心编译 参与：Panda 人工神经网络在很多领域都取得了突破性进展，这项技术的最初灵感源自生物神经网络。 MIT 自动驾驶汽车和人工智能方向的副研究员 Jack Terwilliger 近日在自己的博客上发布了其系列文章《生物神经网络》的第一篇，对生物神经元的基本信息以及常见的模型进行了介绍。 人工神经元 在人工神经网络中所使用的人工神经元是对生物神经元的绝妙约简。 事实证明，只有一个隐藏层的人工神经网络就能近似任意函数。 这一类神经元的强度源自可微分性——即使在网络内堆叠时也是如此。这个性质可以最小化或最大化某些目标来学习任意函数。 实际上我们需要添加一个条件来在尖峰放电后人工重置神经元。 ? 看看状态空间，下面是一个特定的输入电流，有两个固定点——一个对应于平衡的膜电位，另一个对应于该尖峰放电的峰值膜电位。
本文提出了一种全峰值混合神经网络(FSHNN)，用于在资源受限平台下的高效鲁棒目标检测。该网络结构基于卷积SNN，采用越流整合放电神经元模型。 一种用于节能目标检测的全尖峰混合神经网络.pdf
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尖峰神经网络（SNN）是一种受生物启发的计算模型，能够模拟人脑和类脑结构中的神经计算。主要承诺是非常低的能源消耗。 Sapatnekar, Ulya Karpuzcu 原文地址：https://arxiv.org/abs/2006.03007 计算RAM（CRAM）中尖峰神经网络的推理与学习引擎（CS ET）.pdf
遗憾的是，这种“尖峰体验”往往被动发生，我们在日常行为中总是忽视这一事实。 那么，如何主动打造这样值得回味并且富有意义的“尖峰时刻”，个人活得更精彩，组织更受益？这是The Power of Moments这本书致力于解决的问题。 作者认为，尖峰时刻由欣喜、洞察、荣耀、连接这四个要素中的一个或者几个构成。整本书围绕这四个方面展开。 举个身边的例子，海底捞是善于制造“尖峰时刻”的典型。上海某店员工姚晓曼自述：
概述 尖峰测试（Spike testing）在性能测试中属于压力测试的一个子集。指的是在某一瞬间或者多个频次下用户数和压力陡然增加的场景。 但是这种线程组只能模拟出一个尖峰，如果我们想要模拟出那种浪潮式的场景，它不能满足我们的要求。 ?
介绍 尖峰能量™（后面简称为SE，也就是Spike Energy的缩写）测量最初是为了检测受损滚动轴承产生的一些冲击信号。 这种冲击或脉冲大多情况下是由于滚动轴承的表面缺陷造成的，类似的，还有齿轮缺陷、转子碰撞、轴承润滑不良等金属对金属的碰撞也会产生较大的尖峰能量。 SE时域及频域信号 传感器安装 SE是一种高频测量，它的读数直接受传感器结构 和安装条件影响，不同的传感器具备不同的物理结构和固有频率。 图6(b)放大显示了图6(a)的图谱，详细描述了30kHz到33kHz区间的谱线，因为由图5的C曲线可知，在此安装条件下，32kHz左右有一个较小的峰值点。 由于SE分析隶属于高频信号分析，所以它对机械的动态特性、传感器类型、安装条件以及测量区域有着很高的敏感性。为了保证gSE读数的准确性，最好采用相同的传感器、安装条件以及测量区域。
由移动信息化研究中心主办的第二届中国SaaS产业峰会12月8日在深圳召开，峰会以“挖掘SaaS的深度价值”为主题，探讨SaaS将向何处发展等热点话题，吸引了近千...
2013年春节，李万鹏没有回家。 此时他满脑子都是Linux，“上班路上，包括等公交、等地铁的时间，基本都在思考，完全地思考”。 就在几个月前，因为在开源社区中...
前两个案例为主轴轴承的应用，主要说明尖峰能量如何应用于故障诊断。第三个案例为泵的轴承应用，该案例同时采用速度频谱和尖峰能量来分析泵的缺陷。 尖峰能量测点为最下面的轴的前轴承位置，测量方向为水平方向。如图中A点所示位置。 图1.四轴集群示意图 测量得到的速度谱和尖峰能量谱如图2(a)、(b)所示。 该案例中充分展示了尖峰能量分析在故障诊断中的作用。这个外圈润滑故障在加速度谱分析中几乎无法察觉，但是在尖峰能量谱中却十分明显。 流量改变（20GPM增量） 轴向转子位移和尖峰能量直接相关，图12显示了当流量增加50GPM后达到190GPM时的位移及尖峰能量变化。 在此情况下，转子位移居然戏剧性的变小了，然而尖峰能量值却明显变大。当恢复状态后，转子位移和尖峰能量也都恢复正常。 综合以上四个案例来看，尖峰能量测量在机械设备故障诊断过程中能够起到很好的效果。
我们通过对从人类后顶叶皮层收集的尖峰神经活动(spiking neural activity)进行分类来证明它的实用性，用于运动想象等任务。 图1.整个解码通道使用左侧的滑动窗口、中间的分类器和右侧的投票层计算尖峰信号 研究人员使用了两种常用的分类器：KNN 解码器（无模型）和泊松解码器（基于模型）。 \in [1,5]}}\prod\limits_{i = 1}^{192} p \left( {{x_i}\mid {C_k}} \right)\tag{3} 图2 使用滑动窗口和累积窗口方法进行尖峰计数 本文介绍了用于BCI领域的一个因果、数据高效且准确的尖峰神经解码器，该解码器利用先前时间窗口的加权投票来估计运动意图。
腾讯开源独揽尖峰开源企业奖、尖峰开源技术创新奖（自主研发项目）、尖峰开源技术创新奖（基于社区版本二次开发项目）、行业开源技术领航奖和尖峰开源人物等5项大奖，并成为首个通过可信开源治理能力评估认证的自发开源企业 唯一尖峰开源企业奖获奖单位，全国首家通过自发开源类可信开源企业认证 自2010年以来，腾讯开始试水开源，为适应开源业务日益蓬勃的发展情况，腾讯积极探索有自己特色的开源治理方法，特别成立了腾讯开源管理办公室 此次会上，腾讯不仅是唯一的OSCAR尖峰开源企业奖获奖单位，腾讯开源联盟主席堵俊平也荣获开源尖峰人物奖。 TarsCloud此次获得了自主研发项目类的“尖峰开源技术创新奖”。 获得基于社区版本二次开发项目类“尖峰开源技术创新奖”的是腾讯云TStack。
使用尖峰编码的神经元以精确的尖峰时序编码信息已显示出比速率编码方法更强大的计算能力。但是，大多数现有的用于加标神经元的监督学习算法都很复杂，并且时间复杂度较差。
由于警报相关引擎抛出建议，历史配置的警报通常会导致误报，因为它对警报数据变得敏感，由于异常或尖峰，如下所示。 服务图中的峰值 上述尖峰来自受导致尖峰的异常影响的指标；在生产场景中，对于受此类导致峰值的异常影响的服务，我们有多个指标。 因此，我们需要一种方法来进行异常检测，该方法需要实时、计算成本低且足够稳定，以检测尖峰并确保将误报降至最低。 我们提出了中值估计作为检测异常值的理想解决方案。 然后，我们最终根据阈值和连续的异常值数据等特定条件，对来自每个服务指标（保存异常值详细信息）的分类数据进行清理、隔离和分组，以确定它是真正的警报还是峰值。 为真正的警报提供峰值检测的建议 由尖峰检测算法识别的真正警报 尖峰或异常基本上是数据集中的异常值，而真正的警报与模式（即警报指标数据集）没有区别。
近年来，深度神经网络在语音、图像领域取得突出进展，以至于很多人将深度学习与深度神经网络等同视之。 周志华从深度神经网络的深层含义说起，条分缕析地总结出神经网络取得成功的三大原因： 有逐层的处理 有特征的内部变化 有足够的模型复杂度 并得出结论：如果满足这三大条件，则并不一定只能用深度神经网络。 但是如果有三千万、甚至三千万万的数据，那么这些数据里的特性本来就是一般规律，所以使用大的数据本身就是缓解过拟合的关键条件。 如果满足这几个条件，我其实可以马上想到，不一定真的要用神经网络，神经网络是选择的几个方案之一，我只要同时做到这三件事，别的模型也可以，并不一定只能用深度神经网络。 ? ▌深度神经网络的缺陷 我们就要想一想，我们有没有必要考虑神经网络之外的模型？其实是有的。因为大家都知道神经网络有很多缺陷。
8 月 20 日，「低代码究竟是“银弹”还是“泡沫”」TVP 低代码技术分享会火热开聊，用一场尖峰辩论和一场圆桌对话，共探低代码的过去、现在与未来。 尖峰辩论｜未来十年， 低代码是否会占领主流开发市场 活动伊始，便是一场火星四溅的辩论环节，辩论主题紧贴当前低代码技术发展的热点话题——《未来十年，低代码是否会占领主流开发市场》。 框架在低代码里属于编排，可以做条件规则、逻辑的拖拉拽。组件则有灵活的拓展性。
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首先，全面研究了忆阻器神经元的动态工作条件及其在突增和爆发之间的转换边界。 然后，分析了突发的基本机制，并证明了在适当的输入电压和输入电阻下每个突发周期内尖峰数量的可控性。 最终，随着神经元信息的携带，每个周期的尖峰数将被识别并显示为能够进行模式识别和信息传输。 这些结果显示了在神经网络的构建中有效利用神经敏电阻器的一种有前途的方法。
历经48小时的开发、评审与路演，2018GlobalVR Hackathon王者战终于圆满落下帷幕。来自布里斯班、柏林、上海、萨尔茨堡、台北和新加坡共6站城市分...
使用这个模型，前馈神经网络可以学习基于它们的平均速率对模式进行分类。然而，在本文记录的神经数据中，区分一类与其他一类的主要特征是记录的尖峰的精确时间，与感官微刺激的偏移对齐(图1)。 本文在两种条件下对系统进行了测试:在正常运行(编码器- on条件)下，根据动力系统的当前位置选择每个测试记录。 采用一种备用条件(编码器- off)来测试BMI的双向性和学习到的编码器和解码器模块之间的协调。在编码器关闭条件下，每个测试试验是从所有40个测试录音中随机选择的. 在ON条件下，当感觉皮层受到刺激时，刺激是根据物体当前的位置进行的。在OFF条件下，刺激是在四种可能的刺激中随机选择的，因此不编码对象当前的位置。 在关闭条件下，这可以归因于运动的随机性。在ON条件下，结合增加的DT力，这是解码成功的迹象。 图8.用目标区域停止规则测试BMI性能。(A)平均轨迹图。
前言: 无论什么编程语言都离不开条件判断。SHELL也不例外。 []里面的条件判断。 1 字符串判断 str1 = str2 当两个串有相同内容、长度时为真 str1 ! 参考推荐： Linux Shell函数返回值 Linux 之 shell 比较运算符（推荐） Linux Shell学习简单小结（推荐） SHELL学习笔记----IF条件判断，判断条件
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