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在概率度量的空间上加速优化
基于梯度的优化方法的加速度是一个显着实用和理论上重要性的主题，尤其是在机器学习应用中。虽然已经有很多关注是在欧几里得空间内进行优化的，但在机器学习中优化概率度量的需求也激发了这种情况下加速梯度的探索。为此，我们引入了一种类似于欧几里得空间中基于动量的方法的哈密顿流量方法。我们证明，在连续的时间设置中，基于这种方法的算法可以达到任意高阶的收敛速率。我们用数值示例补充了发现。关键字：加速度方法，基于动量的方法，哈密顿流，瓦斯恒星梯度流，重球方法。
在英特尔 Myriad X 嵌入式 SoC 上加速人工智能和计算机视觉以进行卫星姿态估计
在边缘部署人工智能 (AI) 和计算机视觉 (CV) 算法的挑战性推动了嵌入式计算社区研究异构片上系统 (SoC)。这种新型计算平台提供了接口、处理器和存储的多样性，然而，AI/CV 工作负载的有效分区和映射仍然是一个悬而未决的问题。在此背景下，本文在英特尔的 Movidius Myriad X 上开发了一个混合 AI/CV 系统，这是一个异构视觉处理单元 (VPU)，用于初始化和跟踪卫星在太空任务中的姿态。航天工业是研究替代计算平台以遵守机载数据处理的严格限制的社区之一，同时也在努力采用 AI 领域的功能。在算法层面，我们依靠基于 ResNet-50 的 UrsoNet 网络以及自定义经典 CV 管道。为了实现高效加速，我们结合多种并行化和低级优化技术，利用 SoC 的神经计算引擎和 16 个矢量处理器。所提出的单芯片、稳健估计和实时解决方案在 2W 的有限功率范围内为 100 万像素 RGB 图像提供高达 5 FPS 的吞吐量。
使用指令集扩展器在Opentitan大数字加速器上加速了Quantum加密的加速度
量子计算的即将来临的威胁正在与物联网（IoT）的扩散一起前进。在无处不在的计算和不断发展的安全风险时代，量词后加密术正在成为一种关键的保障措施，可能很快变得必不可少。Opentitan于2024年2月发布了Opentitan的第一个开源硅芯片，标志着安全和值得信赖的硬件的重大突破[26]。安全性是Opentitan项目的一个基本方面，该平台配备了自定义加密协调员Opentitan Big Number Gumber Accelerator（OTBN）。理想地适合集成到IoT设备中，在优化otbn对量子后加密术的优化中仍然存在挑战。我们提出了8个新指令，以加速Kyber数理论变换和OTBN上的理论变换，并将它们集成到优化的实现中。我们证明，对于数量理论变换的基线实现，在基线实现上的性能改善因子为21.1倍，其反向的性能改善因子为24.3倍。通过硬件/软件共同设计，我们的方法完全利用了并行性的潜力，最大程度地利用了OTBN的现有功能，并向平台提出了一些适度的硬件修改。
OHDSI AI：OHDSI研究文献的生成AI驱动知识翻译和 在... 的全球联邦健康数据网络状态 现实世界证据的生成AI 在IQVIA健康数据转换上加速OMOP转换
1新加坡科学技术与研究机构生物信息学研究所2新加坡临床科学研究所，科学技术与研究机构，新加坡3见Swee Hock公共卫生学院，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡4号研究所，新加坡，新加坡5 Yong linoologice linoologice linoologice lin Ondicore，National of National of Scipore新加坡国立大学，新加坡国立大学7妇产科和人类潜在翻译研究计划，Yong Loo-Lin医学院，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡8号，赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学，芬兰大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学，芬兰大学9型民俗研究中心的赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔斯基研究中心，芬兰研究中心的研究中心，并告知了一名纽约市的研究中心。利益相关者，跨学科的合作努力旨在通过创造和传播现实世界证据1。健康证据需要以卫生专业人员，患者以及公共或私人卫生经理清楚理解的方式进行传达和传播。在2023年OHDSI APAC研讨会上，知识翻译是与证据消费者（患者和消费者，临床医生，研究人员，监管机构和政策制定者）的圆桌讨论中出现的关键主题2。生成人工智能（AI）可能是向人群和/或健康经理传达科学健康证据的有效策略。方法科学，技术与研究机构（A*Star）通过开放的交互式数据保险库平台（图1）开创了健康研究，用于假设构建和数据驱动的发现3。数据保险库中的OMOP数据目录4,5启用了开放科学系统中知识发现和管理的数据库级别特征。心血管数据库中的OHDSI AI 6被配置为回答OHDSI和新加坡心血管研究的研究文献中的问题（图2）。
现实世界证据的生成AI在IQVIA健康数据转换上加速OMOP转换
fhir越来越多地成为医疗保健中采用的互操作性标准，预计全球使用将继续增长1。发展为提高健康数据交换的便利性和速度的一种手段，它大大减少了组织与患者之间数据共享的摩擦。虽然为互换优化了FHIR标准，但其他标准（例如OMOP）已优化用于分析。因此，OMOP转换的FHIR是实现数据分析中互操作性和一致性的重要要求。因此，OMOP转换的FHIR是IQVIA健康数据转换平台的核心组成部分。通过FHIR实现这两种技术（OMOP和FHIR）之间的共存和协同作用，以在IQVIA健康数据转换平台中启用OMOP转换。
新加坡和法国在第三届科学联合委员会上加强研究、创新和企业 (RIE) 伙伴关系
法国-新加坡科学与创新联合委员会 (JCSI) 第三次会议于 2023 年 10 月 23 日在研究卓越与科技企业园区 (CREATE 1) 举行。新加坡副总理、经济政策统筹部长兼国家研究基金会 (NRF) 主席王瑞杰和法国高等教育与研究部长 Sylvie Retailleau 担任会议嘉宾。2 JCSI 旨在深化新加坡和法国在科技方面的双边合作。在新加坡举行的 JSCI 会议上，王瑞杰副总理和 Retailleau 部长与近 100 名高级学者、研究人员和行业领袖讨论了当前在人工智能、量子技术和循环经济领域的研究和创新伙伴关系的进展。议程还包括在太空、核能（安全和聚变能）、卫生以及海事和港口计划方面的潜在合作。
物联网：赶上加速发展的……
Arejola、Abhimanyu Arya、Adrian Chu、Aaron Dsouza、Gwidon Famulka、Adrian Grad、Ping Wen 和 Russell Woo。我们感谢来自多个实践和职能部门的 400 多位麦肯锡同事慷慨贡献时间和专业知识，如果没有他们的见解，这项工作就不可能完成。我们特别感谢麦肯锡高级连接中心、麦肯锡未来移动中心、麦肯锡数字实践、麦肯锡技术、媒体和电信实践以及麦肯锡物联网服务线的成员。他们在整个工作过程中提供的帮助非常宝贵。此外，我们还要感谢 Allan R. Gold 和 David DeLallo 的编辑支持；负责制作的 Leff Communications；以及协调我们在麦肯锡工作的 Christine Englund。
不仅仅是阴谋论：疫苗反对者和支持者在推特上加剧了新冠肺炎“信息疫情”
2020 年 2 月，世界卫生组织宣布，伴随 COVID-19 全球大流行而来的“信息疫情”——大量准确和不准确的健康信息——对有效的健康传播构成了重大挑战。我们评估了 Twitter 上最活跃的疫苗账户的内容，以了解现有的在线社区在大流行初期如何助长“信息疫情”。虽然我们预计疫苗反对者会分享有关 COVID-19 的误导性信息，但我们也发现疫苗支持者也难免会传播不太可靠的说法。在这两个群体中，讨论最大的话题是将 COVID-19 与季节性流感等其他疾病进行比较的叙述，往往淡化了新型冠状病毒的严重性。在考虑“信息疫情”的范围时，研究人员和健康传播者必须超越已知的不良行为者和最恶劣的错误信息类型，仔细审查公众可能在网上遇到的全部信息——来自可靠和不可靠来源的信息。
ABCDPlace：在多线程 CPU 和 GPU 上加速基于批处理的并发详细布局
摘要 — 布局是现代超大规模集成电路 (VLSI) 设计中的重要步骤。详细布局是整个设计流程中被密集调用的布局细化程序，因此其效率对设计收敛至关重要。然而，由于大多数详细布局技术本质上是贪婪和顺序的，因此它们通常难以并行化。在这项工作中，我们提出了一个并发详细布局框架 ABCDPlace，利用多线程和 GPU 加速。我们为广泛采用的顺序详细布局技术提出了基于批处理的并发算法，例如独立集匹配、全局交换和局部重新排序。实验结果表明，在 ISPD 2005 竞赛基准上，ABCDPlace 可以比使用多线程 CPU 的顺序实现快 2 × - 5 × 的运行时间，使用 GPU 可以比顺序实现快 10 × 以上，而不会降低质量。在更大的工业基准测试中，我们展示了比最先进的顺序详细布局器快 16 倍以上的 GPU 加速。 ABCDPlace 在一分钟内完成一千万个单元的工业设计的详细布局。