速度快10倍！我科学家构建出深度脉冲神经网络学习框架
神经网络科技日报记者 陆成宽记者11日从中国科学院自动化所获悉，该所李国齐研究员和北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作构建出深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”。它可以提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，能够处理神经形态数据、构建深度脉冲神经网络、部署神经形态芯片。相关研究成果在线发表于《科学进展》杂志。
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人工神经网络秒变脉冲神经网络，新技术有望开启边缘AI计算新时代
编辑：panda能更好模仿生物神经系统运行机制的脉冲神经网络在发展速度和应用范围上都还远远落后于深度学习人工神经网络（ANN），但脉冲神经网络的低功耗特性有望使其在边缘计算领域大放异彩。近日，奥地利的格拉茨技术大学理论计算机科学学院的两位研究者提出了一种可将人工神经网络转换为脉冲神经网络（SNN）的
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FAST首席科学家：AI是天文学重要工具，寻脉冲星难在哪
2020年1月，被誉为“中国天眼”的500米口径球面射电望远镜（FAST）启动运行以来，中国天文学在脉冲星的观测研究上，有了长足的进步。据国家天文台3月发布的消息，自通过国家验收启动运行以来，中国天眼FAST设施运行稳定可靠，发现的脉冲星数量已达到300颗。
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自动化所研发脉冲动态计算的毫瓦级超低功耗异步感算一体类脑芯片
人脑能够运行非常复杂且庞大的神经网络，总功耗却仅为20瓦，远小于现有的人工智能系统。因此，在算力比拼加速，能耗日益攀升的今日，借鉴人脑的低功耗特性发展新型智能计算系统成为极具潜力的方向。近日，中国科学院自动化研究所李国齐、徐波课题组与时识科技公司等单位合作设计了一套能够实现动态计算的算法-软件-硬件
