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Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Souligne l'importance des espaces vecteurs dans le traitement des signaux, offrant un cadre unifié pour différents types de signaux et la conception du système.
Explore les avantages prouvables d'une surparamétrie dans la compression des modèles, en mettant l'accent sur l'efficacité des réseaux neuronaux profonds et sur l'importance du recyclage pour améliorer les performances.
Présente une puce photoélectronique entièrement analogique pour les tâches de vision à grande vitesse, répondant aux défis du calcul classique et proposant un cadre optique-électrique hybride.
Explore les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
Couvre la conversion des signaux analogiques en signaux numériques, de compression des données et de reconstruction des signaux, soulignant l'importance du traitement des signaux dans les systèmes de communication.
