星状联结脉冲耦合网络的同步性_英文_

零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络

[关闭] 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 机器学习深度学习入门 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Code程序员，所以我写的代码也不会很差）。 文章列表 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 往期回顾 在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时，就需要用到深度学习领域中另一类非常重要神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Network)。RNN种类很多，也比较绕脑子。不过读者不用担心，本文将一如既往的对复杂的东西剥茧抽丝，帮助您理解RNNs以及它的训练算法，并动手实现一个循环神经网络。 语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的，比如，RNN可以为语言模型来建模。那么，什么是语言模型呢？ 我们可以和电脑玩一个游戏，我们写出一个句子前面的一些词，然后，让电脑帮我们写下接下来的一个词。比如下面这句：我昨天上学迟到了，老师批评了____。 我们给电脑展示了这句话前面这些词，然后，让电脑写下接下来的一个词。在这个例子中，接下来的这个词最有可能是『我』，而不太可能是『小明』，甚至是『吃饭』。 语言模型就是这样的东西：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么。 语言模型是对一种语言的特征进行建模，它有很多很多用处。比如在语音转文本(STT)的应用中，声学模型输出的结果，往往是若干个可能的候选词，这时候就需要语言模型来从这些候选词中选择一个最可能的。当然，它同样也可以用在图像到文本的识别中(OCR)。 使用RNN之前，语言模型主要是采用N-Gram。N可以是一个自然数，比如2或者3。它的含义是，假设一个词出现的概率只与前面N个词相关。我

学士学位证书及毕业证英文翻译模板

学士学位证书及毕业证英文翻译模板 BACHELOR’S DE GREE CERTIFICATE This is to certify that Ms. Wang Danli, born in October 1977, has studied in the Department of Law, xxx University with a specialty of Law from September 1996 to June 2000. Upon completing and passing all the required courses of the 4-year undergraduate program, she is granted graduation. In accordance with the academic degree act of the People’s Republic of China, the aforesaid student is awarded the Bachelor’s Degree in Law. xxx Chairman of Degree Appraising Committee of xx University June 30, 2000 Certificate No.: 103354003888 [ Last edited by rachel4176 on 2005-6-22 at 21:14 ] 毕业证书翻译模板 DIPLOMA This is to certify that Ms. Wang Lan, born on February 29, 1980, has studied in the Department of Foreign Languages,xxxUniversity with a specialty of English from September 1997 to June 2000. Upon completing and passing all the required courses of the 4-year undergraduate program, she is granted graduation. xx President of xx University Registration No.: 298168015 Date Issued: June 30, 2000

集团云数据中心基础网络-详细规划设计

集团云数据中心基础网络详细规划设计

目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2网络架构规划 (8) 3.2.1基础网络 (9) 3.2.2云网络 (70)

1前言 1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术，建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云，支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供；完成云计算中心的模块化设计，逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设；是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案，将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等，以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2008） 《信息系统灾难恢复规范》（GB/T20988-2007） 《OpenStack Administrator Guide》（https://www.wendangku.net/doc/903680733.html,/） 《OpenStack High Availability Guide》（https://www.wendangku.net/doc/903680733.html,/） 《OpenStack Operations Guide》（https://www.wendangku.net/doc/903680733.html,/） 《OpenStack Architecture Design Guide》（https://www.wendangku.net/doc/903680733.html,/）

文献翻译-PCNN模型及其应用

PCNN模型及其应用 约翰·L·约翰逊和玛丽娄帕吉特，会员，IEEE 摘要-本文将描述脉冲耦合神经网络模型。其链接领域调制术语显示其网络模型是生物基础性树状模型的普遍特征。本文将综述和回顾神经网络模型的应用与实现并且基于应用程序的变化与简化进行总结。本文将在新的细节方面对神经网络图像图解进行阐释。 关键词-树状模型，脉冲神经网络模型因式分解，脉冲耦合神经网络 1 介绍 从霍金和赫胥黎的开创性研究到最近关于内部树状脉冲生成研究，神经元电化学动态研究使模型越来越精转化和细节化。生物模型到算法模型的转录引出了广泛的文献数据处理系统，其系统最初主要关注于将自适应算法进运用于数据分类器。关于脉冲神经元动态研究，不论适应与否，是最近的研究项目。早期的一篇论文描述了一个基于一对耦合振荡器的动态链接架构。同步脉冲在猫视觉皮层的爆发的实验观察鞭策了更多的关于生物基础性脉冲动态系统的研究。 1990年eckhorn网络连接系统以现象学模型系统被介绍并展示了同步脉冲迸发。它用一个叫神经元模型的脉冲生成器，一个调制耦合项和一个作为漏水容器的突出链接建模。中央新概念是次要接受域和链接域的引入，它的整合引入是通过内部细胞电路调节远处喂养接受域。这提供了一个简单,有效的仿真工具并研究同步脉冲的动态网络,很快就被认为是在图像处理的重要应用。 大量的变形与变体被引入到链接领域模型是为了调整作为图像处理算法的表现，而这些被统称为脉冲耦合神经网络。 这种链接调节能够适用于高阶网络和一种新型的图像融合，并进一步容许在单个神经上进行任意复杂模糊的逻辑规则系统建设。

脉冲耦合神经网络的两种基本属性正是脉冲产品的应用。 较后的属性直接来源于原创链接领域作为其基本耦合机制。这是一个由其他神经元输入的不对称的调制。 选择调节耦合而不是常见的添加剂耦合的优点是如果一个神经元没有主要输入则不能被神经元耦合输入激活,这个特点在图像处理功能上是很重要的。 添加剂耦合是一个在并联的突触电流的主要生物机制,因此添加剂,有实验证据表明,脉冲产品和空间信息的时间编码可以同等重要。候选人机制产生乘法耦合来自于下面动力学区划模型的树状计算。 第二部分首先详细检查有两个输入,相的最小数量的分为若干部分的模型。它显示输入的调节耦合，随着时间的信号如何即使在非常简单的模型细胞提供一个优雅的独特编码信息。然后讨论了脉冲发生器机制,结果表明,神经元模型和 integrate-and-fire(及)模型在脉冲的产生破裂有一个重要区别。然后讨论了脉冲发生器机制,结果表明,神经元模型和integrate-and-fire(及)模型在脉冲的产生破裂有一个重要区别。 第三部分回顾了基本链接;再利用的大多是基于领域模型，多脉冲和单脉冲体制,和一些有用方面的脉冲耦合神经网络。这些包括逻辑规则、图像融合、规模定义连接强度,标志性的时间信号,脉冲耦合神经元网络树状图,混乱的结构。

各种奖项、证书的英文翻译

各种奖项、证书的英文翻译

各种奖项、证书（七大类） 一、国家及校级奖项、称号 国家奖学金 National Scholarship 国家励志奖学金 National Encouragement scholarship 三好学生标兵 Pacemaker to Merit Student 三好学生 Merit Student 学习优秀生 Model Student of Academic Records 突出才能奖 Model Student of Outstanding Capacity 先进个人 Advanced Individual/Outstanding Student 优秀工作者 Excellent staff 优秀学生干部 Excellent Student Cadre 优秀共青团员 Excellent League Member 优秀毕业生 Outstanding Graduates 优秀志愿者 Outstanding Volunteer 先进班集体 Advanced Class 优秀团干 Outstanding League Cadres 学生协会优秀干部 Outstanding cadres of Student Association 学生协会工作优秀个人 Outstanding Individual of Student Association 精神文明先进个人 Spiritual Advanced Individual 社会工作先进个人 Advanced Individual of Social Work 文体活动先进个人 Advanced Individual of Cultural and sports activities 道德风尚奖 Ethic Award 精神文明奖 High Morality Prize 最佳组织奖 Prize for The Best Organization 突出贡献奖 Prize for The Outstanding Contribution 工作创新奖 Prize for The Creative Working 团队建设奖 Prize for The Team Contribution

数据中心网络系统设计方案范本

数据中心网络系统 设计方案

数据中心高可用网络系统设计 数据中心作为承载企业业务的重要IT基础设施，承担着稳定运行和业务创新的重任。伴随着数据的集中，企业数据中心的建设及运维给信息部门带来了巨大的压力，“数据集中就意味着风险集中、响应集中、复杂度集中……”，数据中心出现故障的情况几乎不可避免。因此，数据中心解决方案需要着重关注如何尽量减小数据中心出现故障后对企业关键业务造成的影响。为了实现这一目标，首先应该要了解企业数据中心出现故障的类型以及该类型故障产生的影响。影响数据中心的故障主要分为如下几类： 硬件故障 软件故障 链路故障 电源/环境故障 资源利用问题 网络设计问题 本文针对网络的高可用设计做详细的阐述。 高可用数据中心网络设计思路

数据中心的故障类型众多，但故障所导致的结果却大同小异。即数据中心中的设备、链路或server发生故障，无法对外提供正常服务。缓解这些问题最简单的方式就是冗余设计，能够经过对设备、链路、Server提供备份，从而将故障对用户业务的影响降低到最小。 可是，一味的增加冗余设计是否就能够达到缓解故障影响的目的？有人可能会将网络可用性与冗余性等同起来。事实上，冗余性只是整个可用性架构中的一个方面。一味的强调冗余性有可能会降低可用性，减小冗余所带来的优点，因为冗余性在带来好处的同时也会带来一些如下缺点： 网络复杂度增加 网络支撑负担加重 配置和管理难度增加 因此，数据中心的高可用设计是一个综合的概念。在选用高可靠设备组件、提高网络的冗余性的同时，还需要加强网络构架及协议部署的优化，从而实现真正的高可用。设计一个高可用的数据中心网络，可参考类似OSI七层模型，在各个层面保证高可用，最终实现数据中心基础网络系统的高可用，如图1所示。

深度学习与全连接神经网络

统计建模与R语言 全连接神经网络 学院航空航天学院 专业机械电子工程 年级 2019级 学生学号 19920191151134 学生姓名梅子阳

一、绪论 1、人工智能背景 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给机器重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动工作中解脱出来。但是对于需要较高智能水平的任务，如人脸识别、聊天机器人、自动驾驶等任务，很难设计明确的逻辑规则，传统的编程方式显得力不从心，而人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)是有望解决此问题的关键技术。 随着深度学习算法的崛起，人工智能在部分任务上取得了类人甚至超人的智力水平，如围棋上 AlphaGo 智能程序已经击败人类最强围棋专家之一柯洁，在 Dota2 游戏上OpenAI Five 智能程序击败冠军队伍 OG，同时人脸识别、智能语音、机器翻译等一项项实用的技术已经进入到人们的日常生活中。现在我们的生活处处被人工智能所环绕，尽管目前能达到的智能水平离通用人工智能(Artificial General Intelligence，简称 AGI)还有一段距离，但是我们仍坚定地相信人工智能的时代已经来临。 怎么实现人工智能是一个非常广袤的问题。人工智能的发展主要经历过三个阶段，每个阶段都代表了人们从不同的角度尝试实现人工智能的探索足迹。早期，人们试图通过总结、归纳出一些逻辑规则，并将逻辑规则以计算机程序的方式实现，来开发出智能系统。但是这种显式的规则往往过于简单，并且很难表达复杂、抽象的概念和规则。这一阶段被称为推理期。 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过建庞大复杂的专家系统来模拟人类专家的智能水平。这些明确指定规则的方式存在一个最大的难题，就是很多复杂、抽象的概念无法用具体的代码实现。比如人类对图片的识别、对语言的理解过程，根本无法通过既定规则模拟。为了解决这类问题，一门通过让机器自动从数据中学习规则的研究学科诞生了，称为机器学习，并在 1980 年代成为人工智能中的热门学科。在机器学习中，有一门通过神经网络来学习复杂、抽象逻辑的方向，称为神经网络。神经网络方向的研究经历了两起两落。2012 年开始，由于效果极为显著，应用深层神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域取得了重大突破，部分任务上甚至超越了人类智能水平，开启了以深层神经网络为代表的人工智能的第三次复兴。深层神经网络有了一个新名字：深度学习。一般来讲，神经网络和深度学习的本质区别并不大，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法。 2、神经网络与深度学习 将神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段，以2006 年为分割点。2006 年以前，深度学习以神经网络和连接主义名义发展，

工程设计资质证书英文版翻译模板

Engineering Design Qualification Certificate License Registration Number: 注册号Expiry Date: 有效期至 Company Name ：公司名称 Qualification Grade: Class A in Construction Engineering Available to undertake construction decoration, engineering design, building curtain wall engineering design, light steel structure engineering design, intelligent building system design, lighting engineering design, fire control facilities engineering design, and the corresponding design business within the qualification certificate scope. Available to undertake the construction of a plant and general contracting business and that is related to technology and management services of project management within the qualification certificate scope.

PCNN在图像增强中的应用

PCNN 在图像增强中的应用 马义德，王兆滨 兰州大学信息科学与工程学院 （730000） E-mail:ydma@https://www.wendangku.net/doc/903680733.html, 摘 要： 本文研究并综述了如何应用有生物学依据的脉冲耦合神经网络(PCNN)的脉冲发放特性进行图像增强处理。首先阐述了如何进行灰度图像增强，其次介绍了彩色图象的增强，最后我们用大量的实验结果证明，PCNN 图像增强效果是十分有效的。 关键词：脉冲耦合神经网络，图像增强，马赫带效应 1.引 言 脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种不同于传统人工神经网络的新型神经网络，有着生物学背景，是依据猫、猴等动物的大脑视觉皮层上的同步脉冲发放现象提出的PCNN 是当前智能信息处理的最新研究领域之一，目前它的理论研究仍处在发展阶段。 图像增强是一种基本的图像底层处理手段，它的目的就是将原来不清楚的图像变得清晰或把感兴趣的某些特征强调出来，图像增强处理的好坏直接影响后续的图像分析与模式识别传统的图像增强技术分为频域法和空域法这两类算法只是简单地改变整个图像的对比度或抑制噪声，在抑制噪声的同时也削弱了图像的细节部分；需要用户的干预较多，不能自动完成图像增强不同的目标在不同的场景下的目标图像特征是有一定差异的，因而采用的增强方法也应是有差异的。 2.PCNN 模型简介 图1 PCNN 模型 从上世纪90年代开始，由Eckhorn 等对猫的视觉皮层神经元脉冲串同步 振荡现象的研究，得到了哺乳动物神经 元模型，并由此发展形成了脉冲耦合神经网络PCNN 模型，如图1所示。当该模型应用到图像增强处理时，二维图像矩阵M ×N 相当于M ×N 个PCNN 神经元模型，其每一个像素的灰度值对应为每个神经元的输入I ij 。此时的数学模型[1]如下所示： F ij [n ] = I ij L ij [n ] = exp(–αL )L ij [n ] + V L ∑W ijkl Y kl [n –1] U ij [n ] = F ij [n ](1+βL ij [n ]) (1) ] 1[][]1[][01][?≤>???=n n U n n U n Y ij ij ij ij ij θθ? θij [n ] = exp(–αθ)θij [n – 1] + V θY ij [n – 1] 上式中，F ij [n ]为第(i , j )个神经元的n 次反馈输入； L ij [n ]为第(i , j )个神经元的n 次连接输入； - 1 -

毕业证书英文翻译模板

DIPLOMA No.： 105861201405000406 This is to certify that Ms. Yi Xuanting, born on July 19th, 1991 , attended a 4 year course in the Specialty of Fine Arts Education at this university from 2010 to 2014 and has successfully fulfilled all the requirement of the prescribed Bachelor course and passed the thesis defense. Graduation is hereby granted. President of Guangzhou Academy of Fine Arts : Li Jingkun Issued on July 1st, 2014 Certificate No.: 1058642014000406 Ministry of Education The People’s Republic of China

注意事项 1、请根据实际情况填写，需要毕业证书的原件及复印件一份。 2、Issued on一栏填写毕业证书授予日期；Certificate No.一栏填写证书号码；如毕业证书有两个号码，另外一个号码请填写在右上角的No.一栏，只有一个号码的请填写在Certificate No.一栏，同时把No.一栏删除掉。 3、专业（Specialty）一栏不要忘记填写。 4、下面有研究生院制作好之后的样本。 下图是研究生院制作好之后的样本（复印到防伪纸上）

数据中心和网络机房基础设施规划指南

避免数据中心和网络机房基础设施因过度规划造成的资金浪费

典型数据中心和网络机房基础设施最大的、可以避免的成本就是过度规划设计成本。数据中心或 网络机房中的物理和供电基础设施利用率通常在50%-60%左右。未被利用的容量就是一种原本可以避免的投资成本，这还代表着可以避免的维护和能源成本。 本文分为三个部分。首先，介绍与过度规划设计有关的情况和统计数据。接下来，讨论发生这种情况的原因。最后，介绍避免这些成本的新的架构和实现方法。 任何从事信息技术和基础设施产业的人都曾见过未被利用的数据中心空间、功率容量以及数据中心中其他未加利用的基础设施。为了对这种现象进行量化，对讨论中用到的术语进行定义是很重要的。 表1中定义了本文中有关过度规划设计的术语： 建模假设 为了收集并分析过度规划设计的相关数据，施耐德电气对用户进行了调查，并开发了一个简化模型来描述数据中心基础设施容量规划。该模型假设： ?数据中心的设计寿命为 10 年； ?数据中心规划有最终的设计容量要求和估计启动IT 负载要求； ?在数据中心典型生命周期过程中，预期负载从预期的启动负载开始呈线性增长，在预期生命周期一半的时候，达到预期最终容量。 由以上定义的模型得出下面图 1 显示的规划模型。我们假定，它是具有代表性的“一步到位”模式的系统规划模型。 简介有关过度规划设计的情况和统计数据表1 过度规划的相关定义

上图显示了一个典型的规划周期。在传统的设计方案中，供电和冷却设备的安装容量与设计容量相等。换句话说，系统从一开始就完全建成。根据计划，数据中心或网络机房的预期负载将从30% 开始，逐步增加到最终预期负载值。但是，实际启动负载通常小于预期启动负载，并且逐步增长到最终实际负载；最终实际负载有可能大大小于安装容量（注意：由于冗余或用户希望的额定值降低余量，实际安装设备的额定功率容量会大于计划安装容量）。 第143号白皮书《数据中心项目：成长模型》详细讨论了数据中心的规划以及制定一个有效的成长计划战略的关键要素。 实际安装数据收集 为了了解实际安装的情况，施耐德电气从许多客户那里收集了大量数据。这些数据是通过实际安装设备调查和客户访谈获得的。结果发现，预期启动负载通常只有最终设计容量的 30%，预期最终负载只有预期设计容量的80%-90%（留有安全余量）。进一步发现，实际启动负载通常只有最终设计负载的20%，而且实际最终负载通常为设计容量的 60% 左右。图 1 汇总了这些数据。根据设计值，通常的数据中心最终的容量设计比实际需要大 1.5 倍。在刚刚安装或调试过程中，超大规模设计甚至更加显著，通常在 5 倍左右。 与过度规划设计相关的额外成本 与过度规划设计相关的生命周期成本可以分为两个部分：投资成本和运营成本。 图 1 阴影部分指出了与投资相关的额外成本。阴影部分代表平均安装设备中未利用的系统设计容量的部分。额外容量可直接导致额外的投资成本。额外投资成本包括额外供电设备和冷却设备的成本，以及包括布线和管路系统的设计开销和安装成本。 对于一个典型的 100 kW 数据中心，供电和冷却系统有550万人民币（55元人民币/W ）左右的资本成本。分析表明，这个投资的 40% 左右被浪费掉了，相当于 220万人民币。在使用早期，这个浪费甚至更大。算进资金周转的时间成本之后，由于过度规划设计导致的损失几乎等于数据中心50%的投资成本。也就是说，单单原始资本的利息几乎就能够满足实际资本一般的需求。 与过度规划设计有关的额外生命周期成本还包括设施运行的开支。这些成本包括维护合同、消耗品和电力。如果设备按制造商的说明进行维护，年维护费用一般是系统成本（投资成本）的10%左右，因此，数据中心或网络机房的生命周期过程中的维护成本几乎等于投资成本。由于过度规划设计会产生未充分利用的设备，而且这些设备必须加以维护，所以会浪费很大一部分的维护成本。以 100 kW 数据中心为例，系统生命周期过程中浪费的成本约为 950万人民币。 0% 20% 40% 60%80%100%120% 012345678910 容量百分比数据中心运行年份 图1 数据中心生命周期过程中的设计容量和预期负载要 求

海马CA3区神经元集群放电的脉冲耦合神经网络仿真研究

海马CA3区神经元集群放电的脉冲耦合神经网络 仿真研究1 刘婷，田心 天津医科大学生物医学工程系，天津（300070） E-mail：liuting@https://www.wendangku.net/doc/903680733.html, 摘要：目的借鉴脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network, PCNN），根据海马CA3区神经元集群电活动的特点，对海马CA3区神经元集群放电进行建模和仿真。方法建立海马CA3区神经元集群放电的PCNN模型。该网络模型由120个神经元组成，其中兴奋性神经元与抑制性神经元个数之比为5：1，各个神经元间的连接权重为高斯分布，通过调节权重实现网络中神经元之间的稀疏连接。结果PCNN模型的输出结果表明，在设定的三类输入模式下：正弦信号，Gaussian随机信号及以上两类信号的线性叠加，PCNN模型的输出都符合稀疏发放：神经元集群的平均发放率均小于10％。结论 PCNN模型的输出仿真了海马CA3区神经元集群的电活动，为研究海马CA3区神经元集群编码提供仿真数据。 关键词：海马CA3区，神经元集群，电活动，脉冲耦合神经网络，仿真 中图分类号：R318 1.引言 海马是与认知记忆功能以及与神经系统某些重大疾病有关的重要脑区，近年来与海马相关的神经生物学研究有了令人触目的进展[1~3]。由于许多神经活动很难在实验中被直接观察，例如，清醒动物在记忆各个过程中，在记忆脑区或相关皮层上的神经元集群电活动不一定都能被观察和记录到；即使能记录到也不一定能体现某些关键的功能性编码。因此，建立神经元集群电活动的模型进行仿真，给海马CA3区神经元集群放电提供了仿真数据，对神经元集群放电编码理论和算法的研究打下了仿真基础。 国内外对神经放电计算模型的研究，较成熟的是单个神经元放电的模型。单个神经元放电模型是神经元网络放电模型的基础。但仅从单个神经元放电来研究脑的功能行为是不可能的，根据Hebb的神经元集群编码理论，功能性神经元集群电活动才能编码信息[4]。从神经网络层次研究集群放电活动的模型，是神经计算的前沿研究。例如，Kohonen提出的自组织特征映射神经网络（self-organized mapping, SOM）[5, 6]是由全连接的神经元阵列组成无教师自组织、自学习网络。当神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的反应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特性。Meeter等人提出轨迹联系模型（trace-link model）[7]，它包括轨迹系统、连接系统和调节系统三个部分。在以上模型中，神经元被视作一个个节点，各系统内的神经元之间为全连接，系统内神经元与其它系统神经元的连接为多输入/多输出。但是在研究海马CA3区神经元集群的放电活动模型时，必须根据海马区神经元集群的特点建模：神经元之间为稀疏连接；除了可以表达不同输入刺激的最终聚类结果外，还需要每一时刻神经元集群的放电信息。脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network, PCNN）模型是Eckhorn根据猫的大脑视觉皮层同步脉冲发放特点[8]提出的。在PCNN模型中，通过设置神经元之间的权重调节神经元之间的连接；PCNN模型的输出是与神经元集群放电的时空序列，可以为研究神经元集群编码理论和算法提供仿真数据基础。因此，本文将采用PCNN 仿真模型，在正弦，Gaussian随机和正弦与Gaussian随机的线性叠加三类不同输入下，对神经元集群的放电信息进行仿真。 1本课题得到国家自然科学基金资助项目（60474074）的资助。

教师资格证书英文翻译样本

(Translation) People’s Republic of China Teacher’s Qualification License Teacher's Qualification Certificate is a legal reference granted by the state to those who are qualified for teaching position. Any teaching personnel in any and all schools or other institutions shall bear this Certificate. Ministry of Education of People’s Republic of China (seal)

Certificate Holder: *** Gender: ** Date of Birth: *** Nationality: * ID No.: 3**** Qualification Category:Qualification for Teacher in Higher Education Teaching Subject: Electrical Engineering and Automation Certificate No.: *** According to regulations in T eacher’s Law of People’s Republic of China and Regulations on the Qualifications of Teachers, ***is approved to be granted for a teacher of Higher Education. Approving Office (seal): Department of Education of ** Province (seal) ***

大型数据中心网络体系规划设计与实现方案

技术与应用 echnology & Application T 53 2009年3 月 ■文/中国建设银行信息技术管理部 戴春辉 窦 彤 数据中心网络设计与实现 数 据集中后，所有银行业务和网点都依赖网络来支持其对数据中心中主机的访问。此外，未来的新型应用， 如网上培训、IP 电话、可视电话等应用也对网络提出高带宽、高服务质量以及支持多点广播等要求。因此，数据中心的网络建设必须能够最大化满足上述要求，适应未来新业务和技术的发展。 一、数据中心网络设计原则 网络的可靠性。银行业务的特点决定了其网络必须有极高的可用性，能最大限度地支持各业务系统正常运行。在网络设计上，合理组织网络架构，做到设备冗余、链路冗余，保证网络具有快速故障自愈能力，实现网络通讯不中断。 网络具有良好的可用性、灵活性。支持国际上各种通用的网络协议和标准，支持大型的动态路由协议及策略路由功能，保证与其他网络(如公共数据网、金融网络等)之间的平滑连接。 网络的可扩展性。根据未来业务的增长和变化，在不变动现有网络架构的前提下，可以平滑地扩展和升级。 网络安全性。制订统一的网络安全策略，整体考虑网络平台的安全性。 网络可集中管理。对网络实行集中监测、分权管理，构建网络管理平台，提供故障自动报警，具有对设备、端口等的管理和流量统计分析功能。 保证网络服务质量。保证对统一的网络带宽资源进行合理调配，当网络拥塞发生时，保障银行关键业务和用户数据的传输。提供对数据传输的服务质量（QoS）和优先级控制等，以保证骨干网上各类业务的QoS。 二、数据中心网络实现 1.网络技术 数据中心网络设计实现的技术基础如下。（1）路由交换技术 目前，在银行的网络设计中，绝大部分网络通信都是基于TCP/IP 协议及相关技术的。路由交换技术是构建IP 网络的基础技术，是网络互联的基础。在数据中心网络中，大面积使用高性能、高可靠的三层交换机，用以构建多个不同的功能分区。分区间相互隔离，通过1G/10G 接口连接高速的核心交换区。 网络互联路由协议主要有OSPF、RIPv2和BGP。在数据中心局域网中主要使用OSPF 路由协议，以达到快速收敛的目的；而在边界或与分支机构广域互联，通常使用BGP 路由协议，以实现对网络的有效管理。 （2）负载均衡技术 负载均衡建立在现有网络结构之上，提供了一种廉价、有效、透明的方法，扩展网络设备和服务器的带宽，增加吞吐量，加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性。负载均衡技术主要有软/硬件负载均衡，本地/全局负载均衡。在数据中心主要使用硬件负载均衡解决方案。 （3）防火墙技术 当前银行网络主要使用状态检测型防火墙，集成了包过滤防火墙、电路层防火墙和应用防火墙三种技术，只有符合安全规则的网络连接和访问才可以通过防火墙，有效隔离各个安全区域，保障核心数据的安全性。 （4）入侵检测技术 入侵检测技术（IDS）从计算机系统或网络中收集、分析信息，检测任何企图破坏计算机资源完整性、机密性和

神经网络详解

一前言 让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。 图1神经网络结构图 设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定； 神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别； 结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（代表“神经元”之间的连接）。每个连接线对应一个不同的权重（其值称为权值），这是需要训练得到的。 除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来

表示一个神经网络。这时候，输入层在图的最下方。输出层则在图的最上方，如下图： 图2从下到上的神经网络结构图 二神经元 2.结构 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。 注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。

图3神经元模型 连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。 一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 我们使用a来表示输入，用w来表示权值。一个表示连接的有向箭头可以这样理解： 在初端，传递的信号大小仍然是a，端中间有加权参数w，经过这个加权后的信号会变成a*w，因此在连接的末端，信号的大小就变成了a*w。 在其他绘图模型里，有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。 图4连接（connection） 如果我们将神经元图中的所有变量用符号表示，并且写出输出的计算公式的话，就是下图。

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基于脉冲序列内积的脉冲神经网络监督学习研究

目录 摘要.............................................................................................................................I ABSTRACT..............................................................................................................II 1绪论. (1) 1.1研究背景及意义 (1) 1.2脉冲神经网络监督学习的基本理论 (2) 1.2.1脉冲神经网络监督学习算法的基本框架 (2) 1.2.2脉冲神经网络监督学习算法的性能评价 (3) 1.3脉冲神经网络监督学习的研究现状 (4) 1.3.1基于梯度下降规则的监督学习算法 (4) 1.3.2基于突触可塑性规则的监督学习算法 (8) 1.3.3基于脉冲序列卷积的监督学习算法 (11) 1.4本文的研究工作 (13) 1.5论文的组织结构 (14) 2脉冲序列内积的相关理论 (16) 2.1核方法以及RKHS的相关理论 (16) 2.2脉冲时间的内积 (17) 2.3脉冲序列的内积 (18) 2.4脉冲序列内积的性质 (21) 2.5本章小结 (22) 3脉冲神经元的监督学习算法 (23) 3.1脉冲响应模型 (23) 3.2脉冲序列的转换关系 (23) 3.3脉冲神经元监督学习算法 (24) 3.3.1多脉冲误差函数 (24) 3.3.2突触权值的学习规则 (24) 3.3.3学习率自适应 (25) 3.3.4脉冲序列的相似性度量 (26) 3.4实验结果 (26)