WikiEdge:ArXiv-2408.17334v1/methods：修订间差异

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这篇文献的工作部分详细介绍了如何开发和评估数据驱动的区域增长模型在模拟大脑皮层折叠模式中的作用。以下是这部分的主要内容：

区域增长模型的开发：
- 利用机器学习辅助的符号回归，基于超过1000个婴儿的MRI扫描数据，开发了典型皮层区域的生长模型。这些数据捕捉了围生期和产后大脑发育期间的皮层表面积和厚度。
计算模拟：
- 将生长模型整合到计算软件中，使用解剖学上逼真的几何模型来模拟皮层发育。通过诸如平均曲率、沟深度和脑回指数等指标来量化产生的折叠模式。
模型比较：
- 将区域增长模型生成的复杂大脑折叠模式与实际大脑结构进行了定量和定性的比较，与均匀增长模型相比，区域增长模型更接近真实大脑结构。
多区域与单区域模型的对比：
- 探讨了多区域模型与单区域模型在模拟大脑折叠方面的细微差别，发现多区域模型能更好地捕捉大脑折叠的复杂性。
生长值和生长轨迹的影响分析：
- 分析了生长值和生长轨迹对皮层折叠模式的个体影响，发现生长幅度在塑造折叠模式中起主导作用，而生长轨迹的影响较小。
临床意义的探讨：
- 强调了将区域生长异质性纳入大脑折叠模拟的必要性和重要性，这可能有助于早期诊断和治疗皮层畸形和神经发育障碍，如癫痫和自闭症。

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-本文介绍了一种基于[[忆阻器]]的计算存储硬件加速器，用于片上训练和推理，重点关注其在设备变化、导电误差和输入噪声下的准确性和效率。
+<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2408.17334v1/methods|action=edit}} 编辑]</div>
-利用商业可用的基于[[银]]的金属自定向通道（M-SDC）忆阻器的真实SPICE模型，研究将固有的设备非理想性纳入电路仿真中。
+这篇文献的工作部分详细介绍了如何开发和评估数据驱动的[[区域增长模型]]在模拟[[大脑皮层]]折叠模式中的作用。以下是这部分的主要内容：
-硬件由30个忆阻器和4个[[神经元]]组成，利用[[钨]]、[[铬]]和[[碳]]介质的三种不同的M-SDC结构执行二进制[[图像分类]]任务。
+# '''区域增长模型的开发'''：
-片上训练算法精确调整忆阻器导电性以实现目标权重。结果表明，训练期间加入适度噪声（<15%）可以增强对设备变化和噪声输入数据的[[鲁棒性]]，
+#* 利用[[机器学习]]辅助的[[符号回归]]，基于超过1000个婴儿的[[MRI]]扫描数据，开发了典型皮层区域的生长模型。这些数据捕捉了[[围生期]]和[[产后]]大脑发育期间的皮层表面积和厚度。
-即使在导电变化和输入噪声下也能实现高达97%的[[准确率]]。网络可以在不显著损失准确率的情况下容忍10%的导电误差。值得注意的是，
+# '''计算模拟'''：
-在训练期间省略初始忆阻器重置脉冲可以显著减少训练时间和能量消耗。使用基于铬的忆阻器设计的硬件表现出优越的性能，
+#* 将生长模型整合到计算软件中，使用解剖学上逼真的几何模型来模拟皮层发育。通过诸如[[平均曲率]]、[[沟深度]]和[[脑回指数]]等指标来量化产生的折叠模式。
-实现了2.4秒的训练时间和18.9毫焦耳的能量消耗。这项研究为开发用于[[边缘应用]]的[[片上学习]]的鲁棒和能效高的基于忆阻器的[[神经网络]]提供了见解。
+# '''模型比较'''：
+#* 将区域增长模型生成的复杂大脑折叠模式与实际大脑结构进行了定量和定性的比较，与[[均匀增长模型]]相比，区域增长模型更接近真实大脑结构。
+# '''多区域与单区域模型的对比'''：
+#* 探讨了多区域模型与单区域模型在模拟大脑折叠方面的细微差别，发现多区域模型能更好地捕捉大脑折叠的复杂性。
+# '''生长值和生长轨迹的影响分析'''：
+#* 分析了生长值和生长轨迹对皮层折叠模式的个体影响，发现生长幅度在塑造折叠模式中起主导作用，而生长轨迹的影响较小。
+# '''临床意义的探讨'''：
+#* 强调了将区域生长异质性纳入大脑折叠模拟的必要性和重要性，这可能有助于早期诊断和治疗皮层畸形和[[神经发育障碍]]，如[[癫痫]]和[[自闭症]]。

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