#一天一个乐队##Abbie Ozard#
No.578 Abbie Ozard
对欧美独立音乐了解甚少，但Abbie Ozard确实带给了我足够的惊喜，让我找到了最初开始听独立音乐时的感觉。Abbie Ozard来自曼城，在2018年签约摩登天空UK，但是国内的信息甚少，在Abbie Ozard国内也没有社交账号，还好国内的音乐平台上还一直在更新她的音乐。
推荐曲目：《Pisces》、《tv kween》、《Crocodile Tears》、《pink sky(endless summer)》、《Heartbreak Radio》、《Rose Tinted (Explicit)》。
推荐专辑：《Water Based lullabies(Explicit)》。
No.578 Abbie Ozard
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#每日学术论文推荐# 2022年为大家推荐的第102篇推荐是来自AsiaCCS 2022的Understanding and Detecting Remote Infection on Linux-based IoT Devices[送花花]作者对于从 VirusShare和182个物联网蜜罐收集的 403,464 个样本的大规模数据集进行了实证研究，以深入理解物联网恶意软件远程感染的特征[并不简单]基于对这些特征的理解，作者提出Infection Capability的概念，并用此概念对shell命令进行了抽象和分类[并不简单]除此之外，作者基于对数据集研究的结果，开发了一个能运行在IoT设备内部，实时检测远程感染行为的方法[doge]评估表明该检测方法可以实现 99.22% 的远程感染检测率，并同时维持较小的性能开销[并不简单]
论文下载：https://t.cn/A6aEuSFE
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【福大团队提出基于晶体管的多神经形态功能器件，同时集成突触和神经元功能，将硬件网络速度提高约200%】
开发高效的神经形态硬件网络对于实现复杂的人工智能至关重要。受限于冯诺依曼架构，传统计算机的计算效率难以提升。
现今，出现了可模仿生物大脑结构和操作的神经形态芯片，其能够高效且节能地运行大数据和人工智能算法等复杂计算机任务。然而，目前已提出的神经形态芯片需要大规模的设备才能构成复杂的网络结构。
近日，#福州大学# 物理与信息工程学院陈惠鹏教授团队首次提出一种基于二维材料MXene的多神经形态功能器件——可切换神经元突触晶体管（switchable neuronal-synaptic transistor，简称 SNST ），打破了神经元模块与神经元之间的物理界限。
研究人员表示，SNST 是一种自上而下、兼具高精度和高效率的可转换神经形态器件，在制造工艺、资源利用率和运算速度等方面，对实现高效、准确神经拟态硬件系统有重要意义。
6 月 24 日，相关论文以《用于高效神经形态硬件网络的可编程神经元突触晶体管》（Programmable Neuronal-Synaptic Transistors Based on 2D MXene for High Efficiency Neuromorphic Hardware Network）为题在 Matter 上发表，陈惠鹏教授担任通讯作者，第一作者为福州大学物理与信息工程学院博士生张翔鸿。
据了解，神经形态芯片的基本单元研究主要集中在神经元器件和突触器件两方面，它们是构成生物大脑中神经网络的两个基本单元。据了解，SNST 由 Ag 和 2D MXene (Ti3C2Tx ) 掺杂的聚乙烯醇/氧化铟锡组成，其具有两种不同的电阻切换模式和记忆模式，可以在单个设备上构建人工神经元和突触。
研究中，该团队首先测量了 SNST 的突触功能。其具体机制为，对于金属-绝缘体-半导体结构，当栅电极施加足够大的正电压时，半导体/介质界面处有源层的能带向下弯曲，尾态接近费米能级，大量电子积累形成导电通道；若在源极接地的情况下对 SNST 的漏极施加正电压，则大部分电子将通过导电沟道不断地从源极流向漏极。
戳链接查看详情：https://t.cn/A6aEnK9s
开发高效的神经形态硬件网络对于实现复杂的人工智能至关重要。受限于冯诺依曼架构，传统计算机的计算效率难以提升。
现今，出现了可模仿生物大脑结构和操作的神经形态芯片，其能够高效且节能地运行大数据和人工智能算法等复杂计算机任务。然而，目前已提出的神经形态芯片需要大规模的设备才能构成复杂的网络结构。
近日，#福州大学# 物理与信息工程学院陈惠鹏教授团队首次提出一种基于二维材料MXene的多神经形态功能器件——可切换神经元突触晶体管（switchable neuronal-synaptic transistor，简称 SNST ），打破了神经元模块与神经元之间的物理界限。
研究人员表示，SNST 是一种自上而下、兼具高精度和高效率的可转换神经形态器件，在制造工艺、资源利用率和运算速度等方面，对实现高效、准确神经拟态硬件系统有重要意义。
6 月 24 日，相关论文以《用于高效神经形态硬件网络的可编程神经元突触晶体管》（Programmable Neuronal-Synaptic Transistors Based on 2D MXene for High Efficiency Neuromorphic Hardware Network）为题在 Matter 上发表，陈惠鹏教授担任通讯作者，第一作者为福州大学物理与信息工程学院博士生张翔鸿。
据了解，神经形态芯片的基本单元研究主要集中在神经元器件和突触器件两方面，它们是构成生物大脑中神经网络的两个基本单元。据了解，SNST 由 Ag 和 2D MXene (Ti3C2Tx ) 掺杂的聚乙烯醇/氧化铟锡组成，其具有两种不同的电阻切换模式和记忆模式，可以在单个设备上构建人工神经元和突触。
研究中，该团队首先测量了 SNST 的突触功能。其具体机制为，对于金属-绝缘体-半导体结构，当栅电极施加足够大的正电压时，半导体/介质界面处有源层的能带向下弯曲，尾态接近费米能级，大量电子积累形成导电通道；若在源极接地的情况下对 SNST 的漏极施加正电压，则大部分电子将通过导电沟道不断地从源极流向漏极。
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