15.5 Event-Based Spatially Zooming Neural Interface IC with 10nW/Input Reconfigurable-Inverter Fabric and Input-Adaptive Quantization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale neural interface ICs have tens of thousands of electrodes [1]–[3], enabling a wide range of applications including neural prostheses and therapeutic neuromodulation. However, the human brain contains 86 billion neurons and new frontiers in brain interfacing, such as understanding memory and cognition, will benefit from concurrent access to a million or more of implanted electrodes [4]. Modern microfabrication technologies, including silicon wafer thinning [1], allow for dense co-integration of electrodes and transistors on the same flexible substrate [1,4-6] and overcome the issue of the mega-scale electrode interconnect bottleneck [7]. The key remaining challenges are the low energy efficiency of neural ADCs and the high output data rate [4]. For example, one million inputs require 10nW/input ADC power - for a tissue-safe 10mW ADC total power budget [8], and a 200Gb/s wireless link - for 8b conversion at 25kHz [4]. However, the power dissipation of neural ADCs, either dedicated [9]–[12] or time-multiplexed [1-3,13], is over 50× higher, and implantable radios are at least 100× slower [14]–[15]. To address these challenges, neural spiking sparsity has been exploited in both off-line [16]–[17] and on-line [8], [18] methods of optimum electrode selection, but this leads to significant losses in recorded information [17] and requires <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\text{near}-\cup \mathrm{W}/\text{inp}\lfloor\vert \mathrm{t}$</tex> power due to static circuit biasing [8], [18], respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle