Laboratory for Neuroinformatics and Neurodiagnostics (LNN) The LNN develops computational methods for extracting digital biomarkers for brain disorders from EEG measurements. Our approach to EEG signal analysis is based in complex dynamical systems theory.

Judd "Chip" Lynn is an American television writer, producer, and director. He is known for his work on the children's action/adventure series Power Rangers. He spent the first few years as Production Manager and directed second unit scenes for Turbo: A Power Rangers Movie, before becoming a director on the show.

2024年4月30日 · 在 PyTorch 中训练液态神经网络（LNN）包括如下步骤：定义网络架构、实现常微分方程（ODE）求解器和优化网络参数。 下面我们一步一步在 PyTorch 中实现一个 LNN ： Step 1. 导入必要的库.

2024年7月30日 · We introduce a pioneering approach to image classification on the CIFAR-10 dataset by implementing Liquid Neural Networks (LNNs) on state-of-the-art neuromorphic hardware platforms. Our Loihi-2 ASIC-based architecture demonstrates exceptional performance, achieving a remarkable accuracy of 91.3% while consuming only 213 microJoules per frame.

2024年7月17日 · 液态神经网络(Liquid Neural Networks, LNN)是一种革新性的神经网络架构，源于麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究成果。这种独特的网络设计借鉴了秀丽隐杆线虫(C. elegans)的神经结构，巧妙地融合了 动态系统、信号处理和数值线性代数 的理论基础 ...

2024年10月9日 · 最近，由麻省理工学院(MIT)计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）孵化的初创公司Liquid AI提出了一种基于**液态神经网络（Liquid Neural Networks，LNN）**的新架构，并推出了多模态AI模型——**Liquid Foundation Mode_liquid neural network

2023年8月17日 · 液态神经网络 (Liquid Neural Nets，LNNs) 是 AI/ML 研究领域中一个令人兴奋的、相对较新的方向，有望实现更紧凑、更动态的 时间序列 预测神经网络。 LNNs 为以下任务提供了一种新方法，如天气预报、语音识别和自动驾驶。 LNNs 的主要优势在于，它们在训练后能够继续适应新的激励 https://techcrunch.com/2023/08/17/what-is-a-liquid-neural-network-really/ 此外，LNNs 在噪声条件下具有鲁棒性，并且比传统网络更小，更具可解释性。

In this paper, we present a liquid state machine (LSM), a type of reservoir computing based on spiking neural networks (SNNs), to achieve energy-efficient and sustainable symbol detection on the Loihi chip for MIMO-OFDM systems.

2024年7月30日 · We introduce a pioneering approach to image classification on the CIFAR-10 dataset by implementing Liquid Neural Networks (LNNs) on state-of-the-art neuromorphic hardware platforms. Our Loihi-2 ASIC-based architecture demonstrates exceptional performance, achieving a remarkable accuracy of 91.3% while consuming only 213 microJoules per frame.

2024年10月1日 · 早在去年，Liquid AI 就使用了一种名为 LNN（Liquid Neural Networks）的方法，与需要数千个神经元来执行复杂任务的传统深度学习模型不同，LNN 表明，更少的神经元（结合创新的数学公式）可以实现相同的结果。