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深度学习 VS 深度克隆,谁才是解决聊天机器人的最佳方法?

对话式 AI (聊天机器人)涉及到三个维度的问题:(1)语言技能(2)知识获取(3)对话行为。 这三者虽然强相关,但人类大脑通过单独的实验,在不同的时间段内,可能使用不同的神经区域来获得这些优点。 因此,开发整个过程的计算机模型也需要一些单独的处理和分布式方法。 深度学习提供了一个看上去可行的模型。 但是,它会在一个单一的模式下将所有数据都集成到大量的数据需求中。 这也与我们如何通过阅读学习相矛盾。和深度学习不同,我们每次阅读新文章时,显然不会重新学习语言技能。语言和知识能否分开处理,使后者的成长不需要与前

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Xilinx原语的用法

原语,其英文名字为Primitive,是Xilinx针对其器件特征开发的一系列常用模块的名字,用户可以将其看成Xilinx公司为用户提供的库函数,类似于C++中的“cout”等关键字,是芯片中的基本元件,代表FPGA中实际拥有的硬件逻辑单元,如LUT,D触发器,RAM等,相当于软件中的机器语言。在实现过程中的翻译步骤时,要将所有的设计单元都转译为目标器件中的基本元件,否则就是不可实现的。原语在设计中可以直接例化使用,是最直接的代码输入方式,其和HDL语言的关系,类似于汇编语言和C语言的关系。 Xilinx公司提供的原语,涵盖了FPGA开发的常用领域,但只有相应配置的硬件才能执行相应的原语,并不是所有的原语都可以在任何一款芯片上运行。在Verilog中使用原语非常简单,将其作为模块名直接例化即可。本节以Virtex平台介绍各类原语,因为该系列的原语类型是最全面的。其它系列芯片原语的使用方法是类似的。 Xilinx公司的原语按照功能分为10类,包括:计算组件、I/O端口组件、寄存器和锁存器、时钟组件、处理器组件、移位寄存器、配置和检测组件、RAM/ROM组件、Slice/CLB组件以及G比特收发器组件。下面分别对其进行详细介绍。 在Vivado 中可以打开所有支持的原语,位置如下:

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Clock Skew , Clock Uncertainty和 Period

Intel 4790K的主频是4.0GHz,高通801的单核频率可达2.5GHz,A8处理器在1.2GHz,MSP430可以工作在几十MHz……这里的频率的意思都是类似的,这些处理器的频率都是厂商给定的。但是对于FPGA的工作频率而言却往往需要我们自己决定,在产品的设计初始就需要考虑FPGA工作在哪个频率,譬如250MHz。这个取值并不是瞎确定的,譬如如果定在1GHz,那显然是不可能的,有一本叫《XXXXX FPGA Data Sheet DC and Switch Characteristics》的手册给出了FPGA各个模块的直流供电特性和最高工作频率。这里给出的是理论工作上限制,Virtex-5各个模块工作频率最高大概在400-500MHz之间。当然还要考虑FPGA的输入clk了,即使有DCM等模块分频倍频,一般也不会选择一个很奇怪的分频比。

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PNAS:控制缺乏情感的肢体语言的大脑回路

适应性社会行为和心理健康不仅依赖于对情绪表达的识别,而且依赖于对情绪缺失的推断。虽然承销情绪感知的神经生物学已经得到了很好的研究,但在社会信号中检测缺乏情绪内容的机制仍在很大程度上是未知的。在这里,使用大脑有效连接的先进分析,我们揭示了区分中性和情感的肢体语言的大脑网络。数据显示,相对于情绪性肢体语言,右侧杏仁核和小脑蚓中线更活跃。最重要的是,杏仁核和脑岛之间的有效连接预测了人们识别没有情绪的能力。这些结论在很大程度上扩展了当前的情绪感知概念,表明在识别肢体语言阅读中缺乏情绪时,使用了边缘有效连接。此外,通过提供肢体语言阅读和边缘通路之间缺失的环节,该结果可能会促进对抑郁症或精神分裂症中过度情绪化的社会信号的理解。因此,这项研究为从动物模型到神经精神疾病患者社会认知和潜在的小脑网络的多学科研究开辟了一条道路。

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宏转录组学习笔记(一)

前面提到,已经有两家公司通过宏转录组(Metatranscriptomics)测序检测肠道微生物,面向消费者提供检测服务。对宏转录组充满了好奇,有这样的比方说,宏基因组可以告诉我们这个微生物群落可能有什么样的功能(潜能),宏转录组就是告诉我们群落正在做什么,相比宏基因组的眉毛胡子一把抓,宏转录组是更针对当下的结果。由于测序的目标序列少了很多,结果不是变态大,对计算机的配置要求也相对降低。苦于想学宏基因组暂时没有服务器的我,就退而求其次试试宏转录组了,相信不会让我失望。之前学习过单转录组数据的分析,一般的笔记本(双核,8g ram)扛了下来。鉴于中文网络上能找到的宏转录组教程基本没有,只在Github上搜索到两个,选其中一个学习下。

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