光子脉冲神经网络研究历程与展望

人工神经网络（ANN）学科的发展推动了信息处理技术的进步，目前，被称为第3代ANN的脉冲神经网络（SNN）以其更具生物可解释性，更适合ANN硬件实现的优势受到业界的广泛关注，并已成功应用于模式识别、医学成像和智能控制等多个领域。受制于“后摩尔时代”电子芯片的制程不断接近极限以及冯·诺依曼体系“存算分离”带来的性能瓶颈，低时延、低能耗、高带宽和高并行性的光子计算方案应用于SNN的硬件实现成为信息处理领域多学科融合的热门课题。文章介绍了光子SNN的起源，利用光学器件的特性实现神经元的行为和突触连接强度的变化进而实现SNN的研究历程和多种实现方案，总结了光子SNN目前存在的瓶颈和挑战，展望了光子SNN的未来发展趋势

不同电子受体微生物燃料电池处理含DCB废水试验

以碳刷为电极,分别采用高锰酸钾和铁氰化钾为阴极电子受体,构建双室型化学阴极微生物燃料电池(MFC),并以3,3'-二氯联苯胺(3,3'-dichlorobenzidine,DCB)和葡萄糖为共基质,研究DCB的降解特性及MFC的产电性能。结果表明:当电子受体浓度为500mg/L,DCB浓度50mg/L时,以高锰酸钾和铁氰化钾分别为电子受体的MFC最大开路电压相应达到741.1mV和277.2mV;MFC的输出电压随电子受体浓度的增大而增大;当外接电阻1000Ω,DCB浓度为100mg/L时,两种电子受体的MFC均能获得最大输出电压,其中高锰酸钾阴极MFC为426.1mV,铁氰化钾阴极MFC为225.7mV,过高的DCB浓度会抑制MFC的产电效果;两种电子受体的MFC在49h内对DCB去除率均可达到70%左右

Expert consensus on multimodal MRI sequence parameters and scanning protocols for studies of brain and cognitive development in school‑aged children

当代多模态MRI技术的迅速发展，为精准刻画儿童青少年脑发育规律与个体差异、揭示 脑发育异常疾病的神经机制，提供了重要影像研究工具，带来了儿童脑发育影像学这一脑科学前沿方 向。然而，面向学龄儿童（6~18 岁）的高质量多模态 MRI 脑影像序列参数设置与扫描采集极具挑战 性，严重阻碍了国内脑发育相关影像研究的开展与推广。为此，国内相关领域的多家权威机构和专家 团队，依托科技部科技创新2030&ldquo; 脑科学与类脑研究&rdquo;重大项目&ldquo;中国学龄儿童脑智队列&rdquo;计划，通过 调研全国 30余家机构 MRI设备现况，以及国际大型儿童脑发育队列研究序列参数的优缺点，共同制 订了《面向学龄儿童脑智发育研究的多模态MRI脑影像序列参数与扫描规范专家共识》，以期规范国 内不同规模、不同类型队列相关脑发育影像研究中的序列参数设计与扫描操作，提升儿童脑影像扫描成功率与影像质量，以及结果可比性与稳定性，推动我国儿童脑智发育基础与临床研究的整体进步。</p