计算机科学家历来认为，人类大脑的运算方式以近似估算为主，因此受大脑启发研发的类脑计算硬件，在复杂数学运算方面的表现不及传统硬件。而美国阿尔伯克基市桑迪亚国家实验室的研究人员，正推翻这一固有假设。他们在去年 11 月发表于《自然・机器智能》的论文中证实，英特尔研发的神经形态硬件可利用科学计算领域的核心方法 —— 有限元法，实现微分方程的求解。受大脑启发的计算技术神经形态计算相比传统硬件，具备更高的能效优势。传统计算硬件依靠密集排布的电子开关完成信号累加运算。桑迪亚国家实验室计算神经科学家 James B.
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神经形态计算
神经元
有限元法
脑电波大致分为α波、β波、γ波、δ波和θ波，不同的电波对应不同的大脑状态。尽管不同的脑电波大致有一个代表的方向，但实际情况却复杂得多。事实上，脑电信号的破译工作目前仍是一片“蓝海”。
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脑电波
脑电信号
神经元
据外媒报道，IBM苏黎世研究中心宣布，他们制造出世界上首个人造纳米尺度随机相变神经元，可实现高速无监督学习。
IBM这项发明在人工智能研究领域的突破性不言而喻。首先，随机性意味着在相同的输入信号下，多个相变神经元的输出会有所不同。此外，由于其尺寸最小能到纳米量级，因而信号传输速度极快，同时功耗较低，这就使得随机相变神经元具有生物神经元的特性。目前，IBM已经构建了由500个该神经元组成的阵列，并让该阵列以模拟人类大脑的工作方式进行信号处理。
生物学上，神经元又称
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IBM
神经元
模拟人类大脑的电子芯片已经算不上新鲜事物——IBM已于去年就发布了达到量产级别的神经突触模拟芯片SyNAPSE——但要说利用这样的芯片来执行大脑任务，则还尚未有过先例。不过加州大学圣巴巴拉分校的研究人员已经打破了这个僵局。他们利用了一个最基础的、只有100个神经元突触的仿生芯片，执行并完成了人类大脑最典型的任务——图像识别。这在人类史上尚属首次。
利用基于记忆电阻(memristor)的技术来避开
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IBM
神经元
芯片
为了实现海量资料实时分析所需的每秒百万兆次（exascale）运算速度，以满足未来大量感测器流信息的需求（例如将在20 ...
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IBM
神经元
模拟芯片
电脑发展
美国约翰·霍普金斯大学医学院的研究人员表示，这种能够植入大脑中的“起搏器”有望减缓老年痴呆症患者的病情。 这种大脑“起搏器”又称为“脑深部电刺激术”，是通过对大脑特定部位进行低压电刺激达到治疗效果。据悉，这种方法已经投入到帕金森病的治疗之中，有数千名患者接受了相关手术，以提高记忆力，改善已经衰退的认知功能。
在老年痴呆症的治疗方法上，约翰·霍普金斯大学医学院研究人员希望利用低压电脉
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起搏器
神经元
电极
摘要：将一种根据误差的大小来调节比例系数K值的单神经元PI控制器引入到逆变器的控制回路中，可以实现在线调整参数，在一定程度上不依赖于系统的模型。仿真结果表明：与常规的PI控制器相比该控制器的输出超调量较小，
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系统
仿真
逆变器
控制
神经元
PI
基于
摘要：为解决传统空调系统中布线带来的不便及传统PID控制适应性、鲁棒性差的问题，设计出一种将WLAN技术和单神经元自适应PID控制算法相结合的空调系统。与传统的空调系统相比较，该系统利用WLAN技术实现系统的灵活性
关键字：
空调系统
设计
PID
适应
WLAN
神经元
基于
直流电动机具有良好的起制动性能，能大范围内平滑调速，因而在可控的电力拖动领域中得到了广泛的应用。然而传统的直流调速系统所采用的是由分立元件构成的复杂PID模拟控制系统。常规PID控制虽然具有结构简单、稳定性好、易于工程实现等优点，但该方法过分依赖控制对象的模型参数，鲁棒性差。对于复杂系统如对机器人的控制，由于其负载模型参数的大范围变化以及非线性因素的影响，常规PID控制难以达到满意的效果。本文提出一种基于LM3S8962 ARM芯片的模糊控制系统，以替代传统的PID模拟控制，提高直流调速系统的控制性能。<
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直流
调速
系统
控制
神经元
LM3S8962
ARM
基于
转换器
摘 要：本文提出了一种用FPGA实现神经元自适应PID控制器的方案，采用modelsim 5.6d进行仿真验证并在Synplify Pro 7.1平台上进行综合，结果表明该方案具有运算速度快、精度高和易于实现的特点。关键词：神经元；PID；FPGA；BP神经网络引言迄今为止，PID控制器因其具有结构简单、容易实现等特点，仍是实际工业过程中广泛采用的一种比较有效的控制方法。但当被控对象存在非线性和时变特性时，传统的PID 控制器往往难以获得满意的控制效果。神经网络以其强大
关键字：
BP神经网络
FPGA
PID
神经元
文中详细描述了神经元芯片TMPN3150应用模式中的一种――并行口I/O模式，给出了基于该并行口I/O模式开发Lonworks协议与RS-232标准转换的互连适配器的设计方案。
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及其
应用
对象
I/O
芯片
并口
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