北京航空航天大学邓岳教授和清华大学郭雨晨助理研究员提出了一种基于自抑制神经元的异质脉冲框架(Heterogeneous spiking Framework with self-inhibiting neurons，HIFI)，显著提升了神经网络的效率和准确性，展示了其在复杂认知任务中的应用潜力。相关研究成果以“Biologically inspired heterogeneous learning for accurate, efficient and low-latency neural network”为题发表于《国家科学评论》。HIFI原理图HIFI模型在生物学中，自抑制突触通过调节过去脉冲对当前输入的影响，使单个神经元能够实现自我调控的记忆效应。基于这一概念，研究团队在经典的Leaky Integrate-and-Fire（LIF）模型中引入了自抑制环路，构建自抑制脉冲神经元( self-inhibiting neuron)，实现了神经元层次的记忆效应。在此基础上，团队受到大脑神经元异质性的启发，提出了一种双层嵌套优化的异质学说

自从霍金提出广义相对论以来，物理学家们一直探索宇宙的基本规律。而其中，最引人入胜的理论之一便是量子引力理论。这个理论的主要思想是引力是由光子或其它粒子波长产生的，而不是物质引起的。但是，关于这个理论，有许多尚未解决的问题。
在量子力学的研究中，科学家们已经发展出了许多重要的工具和技术。其中之一就是量子纠缠。这是一种奇特的现象，即两个粒子之间存在一种超越距离的连接，无论它们相隔多远，都可以瞬间感知到对方的状态。最近，美国加州大学伯克利分校的一位名叫科斯蒂安·哈恩的研究者提出了一种新的理论，那就是基于量子纠缠的“隐形量子纠缠”。
这种理论的核心思想是：信息在量子世界中并不会被直接传播，而是通过量子纠缠的方式进行传输。这种传输方式被称为“隐形量子纠缠”，因为它并不能被观测到。在这个过程中，每个参与者的量子状态都是完全独立的，即使两个参与者分离也很远。此外，这种理论还提出了一个预测：如果足够频繁地进行这种隐形量子纠缠，那么它可能会产生一种类似暗物质的效果。
然而，这个理论也面临一些挑战。例如，如何实现这种隐形量子纠缠？又如何将它应用于实际的物理实验中？
对此，哈恩和他的研究团队采取了一系列措施来解决这些问题。他们开发出了一种新的测量方法，可以用来检测隐形量子纠缠的存在。此外，他们还在实验室中进行了隐形量子纠缠的实验，并成功地观察到了它的效果。这些发现为我们理解和利用量子纠缠提供了一个全新的视角。
总的来说，哈恩提出的基于量子纠缠的隐形量子纠缠理论是一个令人兴奋的新发现。虽然这个理论仍然需要进一步的研究和完善，但它的创新性和实用性都让人期待。在未来，我们相信，随着技术的进步和社会的发展，我们将能够更深入地理解量子力学，甚至可能创造出一些全新的科技产品和服务。