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关键词： 创业家   刘海峰   时代变迁   人工智能时代   合肥   董事长  

摘要： “我出生在一个鼓励科技创新的年代,而合肥恰恰又是一个将科技创新融入骨子里的城市。”对合肥中科类脑智能技术有限公司董事长、总经理刘海峰来说,个人的命运正与时代变迁、与城市发展相互交织,他也成为众多科学家向创业家转型中的一员,同时见证并亲历人工智能时代大幕的拉开。

关键词： 触觉感知   脉冲神经网络   识别算法   正则化方法   反向传播  

摘要： 拓展触觉感知能力是智能机器人未来发展的重要方向之一,决定着机器人的应用场景范围。由触觉传感器采集的数据是机器人完成触觉感知任务基础,但触觉数据具有复杂的时空性。脉冲神经网络具有丰富的时空动力学特征和契合硬件的事件驱动性,能更好地处理时空信息和应用于人工智能芯片给机器人带来更高能效。该文针对脉冲神经网络神经元脉冲活动离散性导致网络训练过程反向传播失效的问题,从智能触觉机器人动态系统角度,引入脉冲活动近似函数使脉冲神经网络反向传播梯度下降法有效;针对触觉脉冲数据量少导致的过拟合问题,融合正则化方法加以缓解;最后,提出具有正则化约束的脉冲神经网络机器人触觉物体识别(Spiking neural network Tactile dropout,SnnTd;Spiking neural network Tactile dropout-l2-cosine annealing,SnnTdlc)算法。相较于经典方法TactileSGNet,Grid-based CNN,MLP和GCN,SnnTd正则化方法触觉物体识别率在EvTouchContainers数据集上比最好方法TactileSGNet提升了5.00%,SnnTdlc正则化方法触觉物体识别率在EvTouch-Objects数据集上比最好方法TactileSGNet提升了3.16%。

关键词： 脉冲神经网络   负载均衡   联合权重   超图划分   并行计算  

摘要： 大规模脉冲神经网络并行模拟是探究大脑机能的重要手段。其难点在于合理地将负载映射到并行分布式平台上,提升模拟速度。为解决该问题,提出一种基于联合权重超图划分的SNN负载均衡方法,解决并行计算中进程间计算负载与通信负载的均衡问题,提高SNN模拟速度,并使用稀疏通信的方式替代集体通信,解决事件通信过程中的数据冗余问题,提升通信效率。实验结果表明,该方法使带有STDP突触20%规模的皮质层微电路模型的模拟时间,比标准循环分配算法缩短约64.5%,比普通超图分配算法缩短约57.4%,同时事件通信数据量减少了90%以上。

关键词： 脉冲神经网络   事件相机   轻量化网络   特征融合   嵌入式硬件  

摘要： 事件相机是一种用脉冲表达信息的仿生成像传感器,具有高时域分辨率、高动态范围、低功耗和高速率等优势.由于事件驱动特性,传统人工神经网络(artificial neural networks,ANN)无法直接处理事件相机输出的脉冲信号.而脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)作为一种神经形态计算方法,具有高时域分辨率及事件驱动的特性,这与事件相机高度契合.但是,深层脉冲神经网络需要消耗大量存储空间以及神经元计算资源,严重限制了其在边缘计算场景的部署.本文基于特征维度映射原理,提出面向嵌入式系统的轻量化脉冲神经网络,降低存储需求、提高运行效率并提高网络性能.首先,通过分析网络参数量与网络拟合功能间的关系,明确了约束脉冲神经网络能力的参数瓶颈问题.随后,基于低维特征提取–融合策略提出一种通用轻量化特征提取结构SpikeFire,该模块在保证感受野和特征维度等基本性质不变的前提下大幅减少了网络参数.此外,模拟脑神经元复杂连接特性,模块中采用跳层连接,这既增加多尺度信息提取又有助于深层次网络的优化.最后,将本文所提轻量化网络部署在嵌入式硬件中,开发出了事件驱动的成像识别一体化系统.实验表明,无论是在公开数据集还是自建真实场景和极端成像场景中,所提方法在保证识别性能的前提下大幅减少了参数量并提高运行速度.

关键词： 类脑导航   网格细胞   位置细胞   径向基神经网络   位置细胞间距因子   自主定位  

摘要： 为解决类脑导航空间表征中位置细胞间距的控制问题,提出一种改进的基于径向基(RBF)神经网络的网格细胞到位置细胞模型。该模型在实现过程中,引入位置细胞间距因子,结合位置细胞放电率阈值,灵活调整网格细胞到位置细胞转换后所生成的相邻位置细胞间距离,最终改变表征空间环境的位置细胞数量及基于位置细胞放电活动的位置估计性能。经仿真验证,本文模型有效,生成的位置细胞具有类似生物位置细胞的放电特性,相邻位置细胞间距离可控,且基于该方式生成的位置细胞进行位置估计时可得到较好的定位结果。

关键词： 急性淋巴细胞性白血病   儿童   中枢神经系统   核磁共振成像   类淋巴系统  

摘要： 【目的】类淋巴系统调节脑脊液及间质液转运,可能是中枢神经系统(CNS)白血病的早期途径之一。本研究旨在基于血管周围间隙扩散张量成像分析(DTI-ALPS),探讨临床未诊断出CNS浸润的急性淋巴细胞性白血病(ALL)患儿脑类淋巴系统的改变。【方法】前瞻性纳入ALL患儿及典型发育(TD)儿童各25例,所有被试者均行颅脑DTI检查。使用协方差分析方法评估脑水扩散系数和ALPS指数的组间差异。使用斯皮尔曼等级相关分析评估有统计学意义的组间参数与ALL患儿生物学特征相关性。【结果】与TD儿童相比,ALL患儿的Dxassoc值(PFDR校正=0.048)减少而Dzassoc值(PFDR校正=0.033)增加,因此ALPS指数(PFDR校正<0.001)减少。ALL患儿ALPS指数与临床危险等级(rs=-0.47,P=0.018)、免疫分型(rs=-0.40,P=0.046)均呈负相关。【结论】临床未诊断CNS浸润的ALL患儿存在类淋巴系统功能障碍,提示类淋巴系统可能是白血病细胞浸润CNS的早期途径之一。DTI-ALPS方法可用于评估ALL患儿脑类淋巴功能受损情况,为探索ALL患儿CNS浸润的机制和早期诊断提供了新的方法。

关键词： 类脑导航   同步定位和构图   特征匹配算法   经验地图   闭环检测  

摘要： 类脑导航是模拟鼠类感知环境机制提出的一种同步定位与构图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的导航算法。针对复杂环境如室内光线变化导致类脑SLAM导航产生误差的问题,本文提出了基于特征匹配(Speeded up robust features,SURF)算法的优化类脑SLAM导航模型。该模型通过一套移动视觉系统采集环境信息,构建的局部场景细胞通过SURF特征匹配算法获取到载体在环境中的方向与位置信息;头朝向细胞与位置细胞通过连续吸引子神经网络共同表示载体当前的位姿。利用所获取的位姿与时间信息,通过路径积分计算当前载体在坐标系中所处的位置;最后,构建基于认知点的拓扑经验地图。此外,在局部场景细胞获取环境信息的同时,通过SURF特征匹配算法来进行闭环检测,判断是否需要对当前位置进行修正。本文提出的优化类脑SLAM模型很大程度改进了原有模型在有光线变化的室内情况下易产生场景误匹配的问题,并通过实验验证了本文提出方法的有效性。

关键词： 精神病医院   北京安定医院   新乡医学院   精准医学   协调员   抑郁症   脑科学   校地合作  

摘要： 近日,河南省精神病医院在6号楼召开“科技创新2030脑科学与类脑研究重大项目——抑郁症精准医学研究队列”河南分中心项目启动会。首都医科大学附属北京安定医院科技处处长杨健、脑计划项目总协调员周晶晶,新乡医学院校地合作办公室主任姚朝阳,河南省精神病医院院长王传升及相关部门负责人参加会议。

关键词： 3维CT图像   肾脏分割   脉冲耦合神经网络   模糊连接度  

摘要： 3维肾脏CT图像的自动准确分割对减轻医师阅片工作量和提高计算机辅助诊断效率具有重要意义。但是,由于肾脏器官的结构复杂性以及邻近部位的灰度相似性,3维肾脏的准确分割仍具有挑战性。该文基于简化脉冲耦合神经网络(SPCNN)结构简单、参数量少的特点,结合模糊连接度(FC)算法,提出一种3维肾脏CT图像的自动分割算法。主要贡献为:(1)将SPCNN的2维模型扩展为3维模型,可以充分利用3维CT图像的层间信息;(2)提出了一种基于感兴趣区域质心的3维种子点自动生成策略,可以有效提高算法的自动分割效率;(3)实现了3维FC响应图与3维SPCNN的有效耦合。所提算法在自制数据集和公开数据集上进行了验证实验,结果表明该算法的性能优于现有的主流算法,其Dice系数、准确率、敏感度、体积误差、平均对称表面距离的平均值分别可以达到0.9095,0.9969,0.8517,0.1749和0.8536。

关键词： 图像处理   脉冲耦合神经网络   量子图像处理   量子神经网络  

摘要： 脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像处理领域应用广泛,改进的双通道脉冲耦合神经网络(DPCNN)也在图像融合领域具有优异性能。为了将量子计算的优异并行性能与双通道脉冲耦合神经网络相结合,降低其算法复杂度,提出了双通道量子脉冲耦合神经网络(DQPCNN)。该模型使用量子逻辑门构建量子模块,如量子全加器、量子乘法器和量子比较器,构建了一个适用于DQPCNN的量子图像卷积模块,并采用这些模块完成DQPCNN所需的计算。通过仿真实验证明了DQPCNN的有效性,DQPCNN的复杂度与其他模型相比具有明显优势。