建站过程 购买腾讯云服务器购买腾讯云清量2核4G服务器直达链接启动镜像这里选择了Ubuntu server 20.04，启动镜像后设置远程登录(远程登录->密码/密钥登录->重置密码)，需要注意这里的用户需要系统中已经存在，默认已经存在一个用户ubuntu，这里我们直接使用该用户。配置好后可以本地使用Mobaxterm登录云服务器，将云服务器当作Ubuntu虚拟机使用。搭建wordpress网站网站搭建参考了博客https://blog.csdn.net/weixin_36338224/article/details/109105047。主题替换下载Kratos主题并上传替换原有主题，在外观里设置。Markdown&Latex公式使用 用于Wordpress 安装WP Editor.md插件，在wordpress中使用markdown编辑。安装Simple MathJax插件，实现对latex公示的支持，需要注意的是这里行内公式使用\(..\)，例如$\sigma$，行间公式使用$$..$$，例如$$\sigma$$。

SNN映射论文阅读-SpiNeMap 图优化方法SpiNeMapMapping spiking neural networks to neuromorphic hardware.开源代码地址： https://github.com/Jinouwen/SpiNeMap优化指标：Global spikes，latency，energy consumptions类脑芯片：DYNAP-SE步骤分析:SNN模拟与分析：使用SNN软件模拟器(CARLSim)提取经过训练的SNN网络的拓扑结构和神经元的行为，形成无向SNN图以及脉冲行为轨迹； ○ 无向SNN图以神经元为节点、神经元与神经元之间的突触为边； ○ 脉冲行为轨迹包含源神经元以及目的神经元的编号和激发时间划分：随机无向SNN图划分为多个SNN子块，使用启发式算法Kernighan-Lin graph partitioning algorithm，通过在不同子块之间交换神经元优化SNN子块之间的脉冲通信量； ○ 每个SNN子块中神经元数目不能超过单个crossbar所能容纳的神经元数 ○ 每个SNN子块只会被分配给一个crossbar映射：使用启发式搜索算法（PSO，粒子群算法）找到一个最优的映射方案将SNN子块分配给目标硬件上的神经元核，最小化目标硬件上脉冲在crossbar之间传播的平均延迟和能量消耗(通过最小化脉冲传播的平均跳数实现)。基于拓展的Noxim平台（Noxim++）实现搜索算法中的指标函数计算。创新点将SNN网络的划分和SNN网络分块到物理硬件的映射一起考虑，形成完整的映射方案。问题没有提到神经元的扇入突触超过crossbar限制如何解决？ISI distortion：inter-spike intervals失真，会引起模型精度的下降，定义为$$ I_j^s\|_{distortion}=I_j^s|_{new}-I_j^s = \delta_j^s-\delta_{j-1}^s $$，其中$ \delta_j^s $表示第j个脉冲在第s个突触上传播的延迟，当突触位于crossbar上时，可以认为$I_j^s\|_{distortion}=0$，当突触映射到NoC上时，$I_j^s\|_{distortion}\neq 0$。当输入编码方案为速率编码时，ISI distortion可能没有影响，论文中提出了另一种直觉的spike disorder的指标$$ \sum_{j=1}^{n_i}[(F_j^i-\hat{F}_j^i)^2]/n_i $$，$F_j^i$和$\hat{F}_j^i$分别表示神经元i中的第j个脉冲到达的频率。