受生物学最复杂的计算机的启发，大脑，神经网络构成了计算原理的深刻重新重新制定。值得注意的是，在活细胞内部的信息处理分子系统（例如信号转导级联和遗传调节网络）内，在信息处理的分子系统中也出现了类似的高维，高度相关的计算体系结构。在其他物理和化学过程中，即使表面上扮演非信息处理的角色，例如蛋白质合成，代谢或结构自组装等表面上，神经形态集体模式是否会更广泛地发现。在这里，我们检查了多组分结构自组装过程中的成核，表明可以以类似于神经网络计算的方式对高维浓度模式进行区分和分类。具体而言，我们设计了一组917个DNA瓷砖，可以以三种替代方式自组装，从而使竞争成核敏感地取决于三个结构中高分化瓷砖共定位的程度。该系统经过训练，以将18个灰度30 x 30像素图像分为三类。在150小时的退火过程中和之后，在实验上，荧光和原子力显微镜监测确定所有训练有素的图像均正确分类，而一组图像变化集探测了结果的鲁棒性。尽管与先前的生化神经网络相比缓慢，但我们的方法令人惊讶地紧凑，健壮且可扩展。这种成功表明，无处不在的物理现象（例如成核）在将高维多分量系统缩放时可能具有强大的信息处理能力。

讨论了与科学，工程，建筑和人为因素相关的月球表面上的运输设施问题。未来十年制造的后勤决策可能对财务成功至关重要。除了概述一些问题及其与数学和计算的关系外，本文还为决策者，科学家和工程师提供了有用的资源。

This chapter sheds light on the synaptic organization of the brain from the perspective of computational neuroscience. It provides an introductory overview on how to account for empirical data in mathematical models, implement them in software, and perform simulations reflecting experiments. This path is demonstrated with respect to four key aspects of synaptic signaling: the connectivity of brain networks, synaptic transmission, synaptic plasticity, and the heterogeneity across synapses. Each step and aspect of the modeling and simulation workflow comes with its own challenges and pitfalls, which are highlighted and addressed in detail.

这篇理论文章研究了如何在计算机中构建类似人类的工作记忆和思维过程。应该有两个工作记忆存储，一个类似于关联皮层中的持续点火，另一个类似于大脑皮层中的突触增强。这些商店必须通过环境刺激或内部处理产生的新表示不断更新。它们应该连续更新，并以一种迭代的方式进行更新，这意味着在下一个状态下，应始终保留一组共同工作中的某些项目。因此，工作记忆中的一组概念将随着时间的推移逐渐发展。这使每个状态都是对先前状态的修订版，并导致连续的状态与它们所包含的一系列表示形式重叠和融合。随着添加新表示形式并减去旧表示形式，在这些更改过程中，有些保持活跃几秒钟。这种持续活动，类似于人工复发性神经网络中使用的活动，用于在整个全球工作区中传播激活能量，以搜索下一个关联更新。结果是能够朝着解决方案或目标前进的联想连接的中间状态链。迭代更新在这里概念化为信息处理策略，一种思想流的计算和神经生理决定因素以及用于设计和编程人工智能的算法。

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are weaving their way into the fabric of society, where they are playing a crucial role in numerous facets of our lives. As we witness the increased deployment of AI and ML in various types of devices, we benefit from their use into energy-efficient algorithms for low powered devices. In this paper, we investigate a scale and medium that is far smaller than conventional devices as we move towards molecular systems that can be utilized to perform machine learning functions, i.e., Molecular Machine Learning (MML). Fundamental to the operation of MML is the transport, processing, and interpretation of information propagated by molecules through chemical reactions. We begin by reviewing the current approaches that have been developed for MML, before we move towards potential new directions that rely on gene regulatory networks inside biological organisms as well as their population interactions to create neural networks. We then investigate mechanisms for training machine learning structures in biological cells based on calcium signaling and demonstrate their application to build an Analog to Digital Converter (ADC). Lastly, we look at potential future directions as well as challenges that this area could solve.

The applicability of computational models to the biological world is an active topic of debate. We argue that a useful path forward results from abandoning hard boundaries between categories and adopting an observer-dependent, pragmatic view. Such a view dissolves the contingent dichotomies driven by human cognitive biases (e.g., tendency to oversimplify) and prior technological limitations in favor of a more continuous, gradualist view necessitated by the study of evolution, developmental biology, and intelligent machines. Efforts to re-shape living systems for biomedical or bioengineering purposes require prediction and control of their function at multiple scales. This is challenging for many reasons, one of which is that living systems perform multiple functions in the same place at the same time. We refer to this as "polycomputing" - the ability of the same substrate to simultaneously compute different things. This ability is an important way in which living things are a kind of computer, but not the familiar, linear, deterministic kind; rather, living things are computers in the broad sense of computational materials as reported in the rapidly-growing physical computing literature. We argue that an observer-centered framework for the computations performed by evolved and designed systems will improve the understanding of meso-scale events, as it has already done at quantum and relativistic scales. Here, we review examples of biological and technological polycomputing, and develop the idea that overloading of different functions on the same hardware is an important design principle that helps understand and build both evolved and designed systems. Learning to hack existing polycomputing substrates, as well as evolve and design new ones, will have massive impacts on regenerative medicine, robotics, and computer engineering.

生命的起源被神秘笼罩着，几乎没有生存线索，被进化竞争所掩盖。先前的评论涉及自上而下和自下而上的合成生物学的互补方法，以增强我们对生活系统的理解。在这里，我们指出这些领域之间的协同作用，尤其是自下而上的合成生物学和生命研究起源之间。我们探讨了与拥挤的细胞，其新陈代谢以及生长和分裂周期以及如何开始合并这些努力的人造细胞隔室取得的最新进展。尽管当前生活的复杂性是其最引人注目的特征之一，但人生的基本特征都不需要它，而且它们从一开始就不太可能出现因此而变得复杂。当前的研究不是通过恢复一个真正的起源而恢复真正的起源，而是通过挑出一组基本组成部分可能产生的复杂性和进化而融合了最小生命的出现。

模式形成过程中拓扑和微观结构方案中过渡的识别和分类对于理解和制造许多应用领域中的微观结构精确的新型材料至关重要。不幸的是，相关的微观结构过渡可能取决于以微妙而复杂的方式取决于过程参数，而经典相变理论未捕获。尽管有监督的机器学习方法可能对识别过渡制度很有用，但他们需要标签，这些标签需要先验了解订单参数或描述这些过渡的相关结构。由动态系统的通用原理的激励，我们使用一种自我监督的方法来解决使用神经网络从观察到的微观结构中预测过程参数的反问题。这种方法不需要关于不同类别的微观结构模式或预测微观结构过渡的目标任务的预定义的，标记的数据。我们表明，执行逆问题预测任务的困难与发现微观结构制度的目标有关，因为微观结构模式的定性变化与我们自我监督问题的不确定性预测的变化相对应。我们通过在两个不同的模式形成过程中自动发现微观结构方案中的过渡来证明我们的方法的价值：两相混合物的旋律分解以及在薄膜物理蒸气沉积过程中二进制合金浓度调制的形成。这种方法为发现和理解看不见的或难以辨认的过渡制度开辟了一个有希望的途径，并最终用于控制复杂的模式形成过程。

机器学习方法的最新进展以及扫描探针显微镜（SPMS）的可编程接口的新兴可用性使自动化和自动显微镜在科学界的关注方面推向了最前沿。但是，启用自动显微镜需要开发特定于任务的机器学习方法，了解物理发现与机器学习之间的相互作用以及完全定义的发现工作流程。反过来，这需要平衡领域科学家的身体直觉和先验知识与定义实验目标和机器学习算法的奖励，这些算法可以将它们转化为特定的实验协议。在这里，我们讨论了贝叶斯活跃学习的基本原理，并说明了其对SPM的应用。我们从高斯过程作为一种简单的数据驱动方法和对物理模型的贝叶斯推断作为基于物理功能的扩展的贝叶斯推断，再到更复杂的深内核学习方法，结构化的高斯过程和假设学习。这些框架允许使用先验数据，在光谱数据中编码的特定功能以及在实验过程中表现出的物理定律的探索。讨论的框架可以普遍应用于结合成像和光谱，SPM方法，纳米识别，电子显微镜和光谱法以及化学成像方法的所有技术，并且对破坏性或不可逆测量的影响特别影响。

在本文中，我们以神经处理的水平垂直整合模型的形式阐述了一种新型的神经塑性模型。我们认为，一种新的神经建模方法将受益于第三波AI。水平面由通过传输链路连接的神经元的自适应网络组成，该网络由传播链路连接，该链接生成时空尖峰模式。这符合标准的计算神经科学方法。此外，对于每个单独的神经元，还有一个垂直部分，该部分由内部自适应参数组成，这些参数转向了与神经传播有关的外部膜表达参数。每个神经元都有一个与（a）在膜层处的外部参数相对应的参数的垂直模块化系统，分为隔室（刺，boutons）（b）串膜区域中的内部参数和带有其蛋白质信号网络和（C）的细胞质中的内部参数遗传和表观遗传信息的细胞核中的核心参数。在这样的模型中，水平网络中的每个节点（=神经元）都有其自己的内部内存。神经传播和信息存储是系统分开的，这是突触重量模型的重要概念前进。我们讨论了基于膜的（外部）滤波和外部信号的选择，以通过快速波动和神经元内计算策略从细胞内蛋白质信号传导到细胞核作为核心系统。我们想证明，单个神经元在信号的计算中具有重要作用，并且从突触重量调节假设中得出的许多假设可能无法在真实的大脑中保留。并非每个传输事件都会留下痕迹，而神经元是一种自我编程的设备，而不是由电流输入被动确定。最终，我们努力构建一个灵活的内存系统，该系统自动处理事实和事件。

由于控制结构特性关系的分子间相互作用的微妙平衡，预测由分子构建块形成的晶体结构的稳定性是一个高度非平凡的科学问题。一种特别活跃和富有成果的方法涉及对相互作用的化学部分的不同组合进行分类，因为了解不同相互作用的相对能量可以使分子晶体的设计和微调其稳定性。尽管这通常是基于对已知晶体结构中最常见的基序的经验观察进行的，但我们建议采用有监督和无监督的机器学习技术的组合来自动化分子构建块的广泛库。我们介绍了一个针对有机晶体的结合能量预测的结构描述符，并利用以原子为中心的性质来获得对不同化学基团对晶体晶格能量的贡献的数据驱动评估。然后，我们使用结构 - 能量景观的低维表示来解释该库，并讨论可以从本分析中提取的见解的选定示例，从而提供了一个完整的数据库来指导分子材料的设计。

Multilayer Neural Networks trained with the backpropagation algorithm constitute the best example of a successful Gradient-Based Learning technique. Given an appropriate network architecture, Gradient-Based Learning algorithms can be used to synthesize a complex decision surface that can classify high-dimensional patterns such as handwritten characters, with minimal preprocessing. This paper reviews various methods applied to handwritten character recognition and compares them on a standard handwritten digit recognition task. Convolutional Neural Networks, that are specifically designed to deal with the variability of 2D shapes, are shown to outperform all other techniques.Real-life document recognition systems are composed of multiple modules including eld extraction, segmentation, recognition, and language modeling. A new learning paradigm, called Graph Transformer Networks (GTN), allows such multi-module systems to be trained globally using Gradient-Based methods so as to minimize an overall performance measure.Two systems for on-line handwriting recognition are described. Experiments demonstrate the advantage of global training, and the exibility of Graph Transformer Networks.A Graph Transformer Network for reading bank check is also described. It uses Convolutional Neural Network character recognizers combined with global training techniques to provides record accuracy on business and personal checks. It is deployed commercially and reads several million checks per day.

基因调节网络是负责确定蛋白质和肽生产水平的生物生物体相互作用的网络。蛋白质是细胞工厂的工人，其生产定义了细胞及其开发的目标。已经进行了各种尝试来建模此类网络，以更好地了解这些生物系统，并利用了解它们的灵感来解决计算问题。在这项工作中，提出了一个针对基因调节网络的生物学上更现实的模型，该模型结合了细胞自动机和人工化学，以模拟称为转录因子和基因调节位点的调节蛋白之间的相互作用。这项工作的结果表明，复杂的动力学接近自然界中可以观察到的东西。在这里，对系统的初始状态对产生的动力学的影响进行了分析，这表明可以将这种可转化的模型针对产生所需的蛋白质动力学。

语言是协调问题的强大解决方案：他们提供了稳定的，有关我们所说的单词如何对应于我们头脑中的信仰和意图的共同期望。然而，在变量和非静止社会环境中的语言使用需要语言表征来灵活：旧词在飞行中获取新的临时或合作伙伴特定含义。在本文中，我们介绍了柴（通过推理的连续分层适应），一个分层贝叶斯的协调理论和会议组织，旨在在这两个基本观察之间调和长期张力。我们认为，沟通的中央计算问题不仅仅是传输，如在经典配方中，而是在多个时间尺度上持续学习和适应。合作伙伴特定的共同点迅速出现在数型互动中的社会推论中，而社群范围内的社会公约是稳定的前锋，这些前锋已经抽象出与多个合作伙伴的互动。我们展示了新的实证数据，展示了我们的模型为多个现象提供了对先前账户挑战的计算基础：（1）与同一合作伙伴的重复互动的更有效的参考表达的融合（2）将合作伙伴特定的共同基础转移到陌生人，并（3）交际范围的影响最终会形成。

量子点（QDS）阵列是一个有前途的候选系统，实现可扩展的耦合码头系统，并用作量子计算机的基本构建块。在这种半导体量子系统中，设备现在具有数十个，必须仔细地将系统仔细设置为单电子制度并实现良好的Qubit操作性能。必要点位置的映射和栅极电压的电荷提出了一个具有挑战性的经典控制问题。随着QD Qubits越来越多的QD Qubits，相关参数空间的增加充分以使启发式控制不可行。近年来，有一个相当大的努力自动化与机器学习（ML）技术相结合的基于脚本的算法。在这一讨论中，我们概述了QD器件控制自动化进展的全面概述，特别强调了在二维电子气体中形成的基于硅和GaAs的QD。将基于物理的型号与现代数值优化和ML相结合，证明在屈服高效，可扩展的控制方面已经证明非常有效。通过计算机科学和ML的理论，计算和实验努力的进一步整合，在推进半导体和量子计算平台方面具有巨大的潜力。

根据深层神经网络生成逼真的合成数据的显着能力，我们重新审视了经典的信号到符号屏障。深层和欺骗强调了物理现实与其抽象表示之间的联系，无论是由数字计算机学到的还是生物剂。从广泛适用的抽象概念定义开始，我们表明，尽管具有非常有效的分类器，但无论体重的数量和培训数据的数量如何，标准的馈送架构都无法捕获琐碎的概念。另一方面，结合递归的体系结构可以代表更大的概念类别，但仍然无法从有限数据集中学习它们。我们定性地描述了可以使用（自由能）Lagrangian来衡量信息复杂性的现代体系结构可以“理解”的概念类别。但是，即使已经理解了一个概念，除非通过持续的互动和验证，否则网络也没有将其理解传达给外部代理的方法。然后，我们将物理对象描述为抽象概念，并使用先前的分析表明可以通过有限体系结构对物理对象进行编码。但是，要了解物理概念，传感器必须提供持续令人兴奋的观察结果，以控制数据采集过程是必不可少的（主动感知）。控制的重要性取决于模态，比声学或化学感知更受视觉效果。最后，我们得出的结论是，在有限资源的有限时间内，将物理实体绑定到数字身份是可能的，原则上解决了信号到符号屏障问题，但我们强调了需要进行连续验证的必要性。

FIG. 1. Schematic diagram of a Variational Quantum Algorithm (VQA). The inputs to a VQA are: a cost function C(θ), with θ a set of parameters that encodes the solution to the problem, an ansatz whose parameters are trained to minimize the cost, and (possibly) a set of training data {ρ k } used during the optimization. Here, the cost can often be expressed in the form in Eq. ( 3), for some set of functions {f k }. Also, the ansatz is shown as a parameterized quantum circuit (on the left), which is analogous to a neural network (also shown schematically on the right). At each iteration of the loop one uses a quantum computer to efficiently estimate the cost (or its gradients). This information is fed into a classical computer that leverages the power of optimizers to navigate the cost landscape C(θ) and solve the optimization problem in Eq. ( 1). Once a termination condition is met, the VQA outputs an estimate of the solution to the problem. The form of the output depends on the precise task at hand. The red box indicates some of the most common types of outputs.

我们为大脑和行为提供了一般的理论框架，这些框架是进化的和计算方式。我们抽象模型中的大脑是一个节点和边缘网络。虽然它与标准神经网络模型有一些相似之处，但随着我们所示，存在一些显着差异。我们网络中的节点和边缘都具有权重和激活级别。它们充当使用一组相对简单的规则来确定激活级别和权重的概率传感器，以通过输入，生成输出，并相互影响。我们表明这些简单的规则能够实现允许网络代表越来越复杂的知识的学习过程，并同时充当促进规划，决策和行为执行的计算设备。通过指定网络的先天（遗传）组件，我们展示了进化如何以初始的自适应规则和目标赋予网络，然后通过学习来丰富。我们展示了网络的开发结构（这决定了大脑可以做些什么以及如何良好）受影响数据输入分布的机制和确定学习参数的机制之间的共同进化协调的批判性影响（在程序中使用按节点和边缘运行）。最后，我们考虑了模型如何占了学习领域的各种调查结果，如何解决思想和行为的一些挑战性问题，例如与设定目标和自我控制相关的问题，以及它如何帮助理解一些认知障碍。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

即使机器学习算法已经在数据科学中发挥了重要作用，但许多当前方法对输入数据提出了不现实的假设。由于不兼容的数据格式，或数据集中的异质，分层或完全缺少的数据片段，因此很难应用此类方法。作为解决方案，我们提出了一个用于样本表示，模型定义和培训的多功能，统一的框架，称为“ Hmill”。我们深入审查框架构建和扩展的机器学习的多个范围范式。从理论上讲，为HMILL的关键组件的设计合理，我们将通用近似定理的扩展显示到框架中实现的模型所实现的所有功能的集合。本文还包含有关我们实施中技术和绩效改进的详细讨论，该讨论将在MIT许可下发布供下载。该框架的主要资产是其灵活性，它可以通过相同的工具对不同的现实世界数据源进行建模。除了单独观察到每个对象的一组属性的标准设置外，我们解释了如何在框架中实现表示整个对象系统的图表中的消息推断。为了支持我们的主张，我们使用框架解决了网络安全域的三个不同问题。第一种用例涉及来自原始网络观察结果的IoT设备识别。在第二个问题中，我们研究了如何使用以有向图表示的操作系统的快照可以对恶意二进制文件进行分类。最后提供的示例是通过网络中实体之间建模域黑名单扩展的任务。在所有三个问题中，基于建议的框架的解决方案可实现与专业方法相当的性能。