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中国科学院自动化研究所类脑认知智能研究组在Scientific Data上,发表了题为N-Omniglot, a large-scale neuromorphic dataset for spatio-temporal sparse few-shot learning的研究论文,提出了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更具挑战性的...
躯体感受系统中的多模态感知可帮助人们获得更全面的物体属性,并对物体的状态做出准确判断。尤其是不同受体的感觉信号在一定的条件下还可被神经元整合并发送到大脑皮层作进一步处理(图1a)。与单模态感知相比,多模态融合感知在评估物体属性和提高物体识别精度方面具有明显优势。在传统的人工感知系统中,多模态信息的处理多采用串行计算架构,传感信号需转换为数字模式才能被处理器处理,产生了较大的功耗和通信带宽开销。此外...
中科院金属所沈阳材料科学国家研究中心与南京理工大学、中科院苏州纳米所、东北大学、南京大学等单位合作,开发出一种柔性碳纳米管—量子点神经形态人工视觉光电传感器。近日,该成果以“面向神经形态视觉系统的柔性超灵敏光电传感阵列”为题,在《自然·通讯》在线发表。人工视觉系统的开发,既要重新创建人工系统的灵活性、复杂性和适应性,又要通过高效率计算和简洁的方式来实现它。目前,人工视觉系统往往采用传统的互补金属氧...
据每日科学网站2013年7月23日(北京时间)报道,瑞士和美国的神经信息学研究人员携手,首次成功研制出一种新奇的微芯片,能够实时模拟大脑处理信息的过程。最新研究将有助于科学家们制造出能同周围环境实时交互的认知系统。

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