【摘 要】
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随着大数据时代的到来,现有计算体系限制了人工智能与类脑计算等新技术的发展.基于人工神经网络的神经拟态计算则提供了潜在解决方案,而具备低能耗并行化等优势的生物计算对其研究至关重要,其中基因线路将是构造人工神经网络的关键.本研究利用生物元件构建设计了人工神经网络,并实现了线性分类、非线性分类以及图案分类等神经拟态计算应用,充分利用生物元件的特性,模拟神经网络中神经元的连接关系,根据生物元件在基因线路中产生不同响应作为元件选择标准,构建基因线路实现不同功能的神经拟态计算.本研究提出通过工程化基因线路构建人工神经
【机 构】
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军事科学院军事医学研究院微生物流行病研究所,病原微生物生物安全国家重点实验室,北京100071
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随着大数据时代的到来,现有计算体系限制了人工智能与类脑计算等新技术的发展.基于人工神经网络的神经拟态计算则提供了潜在解决方案,而具备低能耗并行化等优势的生物计算对其研究至关重要,其中基因线路将是构造人工神经网络的关键.本研究利用生物元件构建设计了人工神经网络,并实现了线性分类、非线性分类以及图案分类等神经拟态计算应用,充分利用生物元件的特性,模拟神经网络中神经元的连接关系,根据生物元件在基因线路中产生不同响应作为元件选择标准,构建基因线路实现不同功能的神经拟态计算.本研究提出通过工程化基因线路构建人工神经网络实现神经拟态计算,由此集成的分子计算系统有望应用于人工智能芯片的制造,并进一步广泛应用于类脑计算、脑机接口及国防建设等领域.
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独特的分子结构和理化性质使得N-芳基咔唑类化合物在有机发光半导体(OLED)材料以及药物化学领域展现出了重要的应用潜力.因此,发展高效的、条件温和的合成策略实现N-芳基咔唑类骨架的构建具有十分重要的意义.传统过渡金属催化的N-芳基偶联策略需要芳烃原料的预官能化,同时副产物的产生也显著影响了该方法的合成效率.已报道的C-H/N-H脱氢偶联方法一般需要大量的氧化剂,而且存在反应条件剧烈、化学选择性差和底物普适性不足等诸多问题.本研究基于芳烃极性翻转策略,实现了一种Brφnsted酸催化的芳烃C-H胺化途径用于
红树林作为独特的海陆过渡湿地,具有极高的生态系统服务价值.红树林的保护、管理和恢复与多项联合国可持续发展目标(Sustainable Development Goals,SDGs)密切相关.然而,迄今还没有面向SDGs的中国红树林时空变化分析.本研究利用Landsat系列卫星数据和面向对象分析方法解译1973～2020年中国红树林生长区的土地覆被,得出近50年红树林及其与周边土地覆被类型的时空变化和相互转化.结合红树林的保护和恢复等政策,探讨SDGs在中国红树林方面的实施进展.结果 表明:由于农田和养殖池
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