由于昂贵的挖掘程序，光纤到-UTH（FTTH）网络的扩展会产生高成本。因此，优化规划过程，最大限度地减少地球挖掘工作的成本导致大量节省。在数学上，FTTH网络问题可以被描述为最小的Steiner树问题。尽管在过去的几十年中已经在集中进行了密集地进行了强烈调查了施泰纳的问题，但可以在新的计算范例和新兴方法的帮助下进一步优化。这项工作研究即将到来的技术，例如Quantum退火，模拟退火和自然启发方法，如进化算法或基于粘液模具的优化。此外，我们还调查分区和简化方法。在几个现实生活中评估，我们可以在大多数域上表达传统的广泛使用的基线（NetworkX近似求解器）。先前分区初始图和所呈现的基于粘液模具的方法对于成本有效的近似特别有价值。 Quantum退火似乎很有希望，但受到可用Qubits的数量的限制。
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This paper presents a Neuromorphic Starter Kit, which has been designed to help a variety of research groups perform research, exploration and real-world demonstrations of brain-based, neuromorphic processors and hardware environments. A prototype kit has been built and tested. We explain the motivation behind the kit, its design and composition, and a prototype physical demonstration.
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神经科学方面的巨大努力正在努力绘制许多新物种的连接群，包括果蝇果蝇的接近完成。重要的是要问这些模型是否可以使人工智能受益。在这项工作中，我们提出了两个基本问题：（1）生物连接组可以在机器学习中提供的何处以及何时提供使用，（2）哪些设计原理对于提取连接组的良好表示是必要的。为此，我们将秀丽隐杆线虫线虫的运动电路转化为以不同水平的生物物理现实主义水平的人工神经网络，并评估了这些网络在运动和非运动行为任务上训练这些网络的结果。我们证明，生物物理现实主义不必维持使用生物回路的优势。我们还确定，即使没有保留确切的接线图，建筑统计数据也提供了有价值的先验。最后，我们表明，虽然秀丽隐杆线虫运动电路对运动问题提供了强大的感应偏见，但其结构可能会阻碍与运动无关的任务（例如视觉分类问题）。
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神经形态计算机通过模拟人脑进行计算，并使用极低的功率。预计将来对于节能计算是必不可少的。尽管它们主要用于尖峰基于神经网络的机器学习应用程序，但已知神经形态计算机是Turing-Complete，因此能够进行通用计算。但是，为了充分意识到它们的通用，节能计算的潜力，重要的是要设计有效的编码数字机制。当前的编码方法的适用性有限，可能不适合通用计算。在本文中，我们将虚拟神经元视为整数和理性数字的编码机制。我们评估虚拟神经元在物理和模拟神经形态硬件上的性能，并表明它可以使用基于混合信号的Memristor神经形态处理器平均使用23 nj的能量执行加法操作。我们还通过在某些MU回复功能中使用它来证明其实用性，这些功能是通用计算的构建块。
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在本文中，我们介绍了RISP，这是一种减少的指令尖峰处理器。虽然大多数尖峰神经处理器都是基于大脑或大脑的概念，但我们为简化而不是复杂的尖峰处理器提供了案例。因此，它具有离散的集成周期，可配置的泄漏等等。我们介绍了RISP的计算模型，并突出了其简单性的好处。我们展示了它如何帮助开发用于简单计算任务的手部神经网络，并详细介绍如何使用它来简化使用更复杂的机器学习技术构建的神经网络，并演示其与其他尖峰神经过程相似的性能。
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