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Nicola Carslaw
Nicola Carslaw
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新的SuperNeuroMAT模拟器提供了高效、易用的SNN建模
研究人员推出SuperNeuroMAT，这是一款新的开源Python脉冲神经网络（SNN）模拟器。该模拟器采用新颖的基于矩阵的方法对神经元动力学进行建模，能够在标准硬件上高效模拟大型网络。与NEST和Brian2等成熟模拟器相比，SuperNeuroMAT在执行速度和内存使用方面表现出卓越的性能，并可应用于机器学习基准测试和事件驱动视觉等各种任务。
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新型 EFGCN 在 FPGA 上处理事件数据，模型尺寸缩小 100 倍
研究人员开发了一种嵌入式图卷积网络 (EFGCN)，专门用于片上系统 (SoC) FPGA 上的实时事件数据处理。与以往的方法相比，该方法显著减小了模型尺寸，最高可达 100 倍，同时在分类任务上保持了具有竞争力的准确性。EFGCN 可实现高吞吐量和低延迟，使其适用于嵌入式系统，尤其是在汽车领域。