XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System低能耗
人工智能和神经形态计算的光子学
用于人工智能和神经形态计算的光子学 1 2 Bhavin J. Shastri a,b,g,h , Alexander N. Tait c,b,g,h , Thomas Ferreira de Lima b , Wolfram HP Pernice d , Harish 3 Bhaskaran e , C. David Wright f , Paul R. Prucnal b 4 5 a 加拿大皇后大学物理、工程物理与天文学系，加拿大安大略省金斯顿 KL7 3N6 6 b 普林斯顿大学电气工程系，美国新泽西州普林斯顿 08544 7 c 美国国家标准与技术研究所应用物理部，美国科罗拉多州博尔德 80305 8 d 德国明斯特大学物理研究所，德国明斯特 48149 9 e 牛津大学材料系，英国牛津 OX1 3PH 10 f 埃克塞特大学工程系，埃克塞特 EX4 4QF，英国 11 g 这些作者对本文做出了同等贡献。 12 h shastri@ieee.org；alexander.tait@nist.gov 13 14 由于光子集成平台上光电元件的激增，光子计算研究蓬勃发展。光子集成电路已经实现了超快的人工神经网络，为新型信息处理机器提供了框架。在这种硬件上运行的算法有可能满足医疗诊断、电信、高性能和科学计算等领域对机器学习和人工智能日益增长的需求。与此同时，神经形态电子学的发展凸显了该领域的挑战，特别是与处理器延迟相关的挑战。神经形态光子学提供亚纳秒级的延迟，为扩展人工智能领域提供了互补机会。在这里，我们回顾了集成光子神经形态系统的最新进展，讨论了当前和未来的挑战，并概述了应对这些挑战所需的科学和技术进步。 25 26 传统计算机围绕集中式处理架构（即具有中央处理器 27 和内存）组织，适合运行顺序、数字、基于过程的程序。这种架构对于分布式、大规模并行和自适应的计算模型效率低下，最明显的是用于人工智能 (AI) 中神经网络的计算模型。人工智能试图在这些对传统计算机来说具有挑战性但对人类来说很容易的任务上接近人类水平的准确度。基于神经网络的机器学习 (ML) 算法已经取得了重大成就 [ 1 ]，它以分布式 32 方式处理信息并适应过去的输入，而不是由程序员明确设计。机器学习已经影响了我们生活的许多方面，其应用范围从翻译语言 [ 2 ] 到癌症诊断 [ 3 ]。神经形态工程在一定程度上试图将机器学习和人工智能算法的元素转移到能反映其大规模分布特性的硬件上。将硬件与算法相匹配可能会使信息处理速度更快、更节能。神经形态硬件也适用于机器学习之外的问题，例如机器人控制、数学规划和神经科学假设检验 [4,5]。与其他计算机架构相比，大规模分布式硬件在很大程度上依赖于集中元件（即神经元）之间的大规模并行互连。每个连接都专用的金属线是不切实际的。因此，当前最先进的神经形态电子设备使用某种形式的时分复用的共享数字通信总线，用带宽换取互连 [4]。光互连可以消除这种权衡，从而有可能加速机器学习和神经形态计算。 43 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 5643 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 5643 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 56
类型证书数据表 - EASA
2.确定 CS-FCD、CS-MMEL 和 CS-CCD 适用运行适用性要求的参考日期为 2011 年 12 月 31 日。3.原产国适航当局型号合格证数据表编号TCCA 型号合格证数据表编号A-236（初次修订 2015 年 12 月 17 日，或后续修订） 4.原产国适航当局认证依据 参考 TCCA 型号合格证数据表编号A-236。5.EASA 适航要求 EASA 认证规范 25，修订版 12。EASA 认证规范全天候运行 (CS-AWO)，初始版本。5.1 特殊条件 B-01 结冰条件下的飞行 B-02 失速和预定运行速度 B-03 运动和驾驶舱控制的影响 B-04 静态方向、横向和纵向稳定性以及低能耗意识 B-05 B-14 飞行包线保护设计大角度进近 B-17 正常载荷系数限制系统 B-26 在符合条件的湿槽或 PFC 跑道上缩短着陆距离 C-02 复合材料油箱 – 未容纳的发动机碎片 C-06 设计俯冲速度 C-07 设计机动载荷 C-08 飞行员限制力和扭矩（侧杆） C-12 CFRP 油箱的轮胎碎片与燃油泄漏 C-13 自动刹车系统载荷 D-04 坠机后火灾 – 复合材料结构 D-07 座椅安装的热量释放和烟雾排放 D-08 飞行中火灾 – 复合材料和特殊结构 D-14 无牵引杆牵引 D-16 控制面位置感知和 EFCS E-01 水/冰燃料系统 E-11 CFPR 机翼油箱的耐火能力 F-01 HIRF 保护 F-10 单一欧洲天空的数据链服务 F-11 飞行记录器、数据链记录 F-14 飞行仪表外部探头 - 结冰条件下的鉴定 F-21 机载系统和网络安全 F-29 锂电池安装 F-32 不可充电锂电池安装
![arXiv:2006.15111v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 26 日](/simg/c\cd138f08b6f65dcd40766d248cd027cfb467254b.webp)
arXiv:2006.15111v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 26 日
在过去的几十年中，量子计算和神经形态计算已成为计算未来的两大主要愿景。量子计算利用纠缠和叠加等量子固有特性来设计比传统算法更快的算法来解决某些类型的问题。另一方面，神经形态计算从大脑中获得灵感，使用复杂的人工神经元和突触组合来模仿动物智能，以低能耗实现更快的计算。在本文中，我们回顾了这两个领域之间的不同融合，特别关注量子硬件上神经形态计算的实验实现。我们首先回顾了量子计算的两种主要方法，即基于门的量子计算和模拟量子计算。然后，我们概述了不同的受大脑启发的计算系统，包括在通用硬件上运行的人工神经网络和在专用硬件上运行的神经形态网络。在本文的核心部分，我们回顾了量子神经网络的不同方案和实验实现。我们将它们分为两组：数字（在基于门的量子计算机上实现）和模拟（利用量子退火器的动态和更普遍的无序量子系统）。量子计算的两种主要方法是基于数字门的量子计算和模拟量子计算（图 1）。基于门的量子计算使用由量子位组成的量子电路，其状态通过量子门进行操纵。量子门是可逆的幺正操作，例如单个量子位的旋转，或涉及两个或多个量子位的条件门，可用于纠缠它们。基于门的量子计算机在计算上等同于通用量子计算机，这意味着它可以表达任何量子算法。 1 需要通用量子计算机来实现著名的量子算法，例如 Shor 算法和 Grover 算法，这些算法与最佳经典算法相比分别具有指数和二次方的优势。2,3 然而，今天这些算法
哈佛 SEC 可持续发展之旅主要讨论要点
哈佛 SEC 可持续发展之旅关键谈话要点 1. Behnisch Architekten 是一家知名的全球建筑公司，以设计可持续的创新型建筑而闻名，是 SEC 的建筑师。SEC 占地 544,000 平方英尺，包括 70,000 平方英尺的公共绿地。 2. 哈佛大学拥有全面的可持续发展愿景和一系列以研究和科学为基础的优先事项，我们的目标是与教师、学生、员工、校友和外部合作伙伴合作，将哈佛校园用作试验平台，试行和证明气候和可持续发展的解决方案。在我们的建筑环境中，我们致力于增进健康、应对气候变化和大规模改善公平性。 3. SEC 是一个试验平台，被称为最健康、最节能和最具气候适应力的实验室建筑之一。 • 获得 LEED 白金认证（弹性、雨水保留、节能和室内空气质量）。全球第一座获得严格、创新的材料、公平、美观生活建筑挑战认证的研究大楼和最大的建筑。 4. 该项目及其所连接的新区域能源系统是根据我们的气候目标建造的，即到 2026 年实现零化石燃料，到 2050 年实现无化石燃料。 5. SEC 的设计和建造在发出明确的市场信号方面发挥了特别重要的作用，通过成分标签透明化，指定需要去除的有害化学物质（如 PFAS、化学阻燃剂、抗菌剂），优化材料以有利于健康，特别是在产生有害化学物质和制造产品的上游。 气候：主要特点 高性能围护结构；高效气候、自然通风、实验室气流减少和热回收系统；低能耗水暖、辐射终端系统；新型智能程序分区。 为 SEC 供电的区域能源设施使用低温、热水、高效的热电联产供暖和制冷系统，旨在具有弹性和灵活性，可以过渡到 FFF。 DEF 使用一个容量为 130 万加仑的储水箱，在电力价格较低、污染较少的非高峰时段生产和储存冷冻水。储水箱就像一个电池，可以节省能源，以便在高峰时段使用，从而减轻电网的负担。
绿色未来网络 - 可持续网络计量
过去几年，承诺在 2050 年或之前实现净零排放目标的移动网络运营商 (MNO) 数量显著增加。降低功耗是 MNO 实现这些目标并降低运营费用的关键。为了优化能源消耗，MNO 必须详细了解能源消耗的地点和时间，以及哪些因素影响了这种消耗。因此，准确的计量系统是确保正确监测、测量和优化能源消耗的先决条件。它将允许所有参与移动网络部署和运营的参与者（即 MNO 和塔台公司）开发精确的优化流程、预测维护并远程控制网络，从而减少人工干预。简而言之，应该在 MNO 和网络设备供应商（包括制造商和供应商）之间建立一个接口。该接口应包括有价值的功能和机制，以便将测量数据安全地传输到 MNO 站点，使他们能够分析数据并得出可负担的改进措施或解决方案，这些措施或解决方案可以由 MNO 自己实施或与制造商和/或供应商合作实施。虽然本白皮书主要关注基站 (BS) 站点，该站点被认为是移动网络中耗能最多的部分，但其见解和建议也适用于移动网络的其余部分，包括回程、核心和网络功能虚拟化 (NFV)。本白皮书中以通用方式使用术语“计量”，不仅指传感，还指收集、传输和使用所获得信息以更好地管理和改进网络所需的基础设施。这包括一种方法，即如何使用不同的通信通道、协议和接口将信息从测量站点传输到中心点，以便能够执行操作或分发有关网络状态的信息。有了这些信息，就可以规划网络的发展，以降低能耗并提高网络效率。本白皮书介绍了移动网络不同部分计量的目的，以及借助智能设施、可再生能源使用和管理、新运营模式、分解和虚拟化网络等多种用例可以实现的优势。对计量要求进行了分析，考虑了需要监控的方面，包括能源消耗、环境因素、站点安全等，以及如何在 BS、站点设施、核心网络和虚拟环境中实施计量。要节省能源，最重要的测量量是能耗、电流、和电压。应使每个 BS 设备以及技术站点设备（BS 站点）都能够通过计量来测量这些参数。由于不同能耗规模的各种设备在 BS 站点内交互工作，因此应确定和协调功率计的精度等级。因此，建议遵循既定的国际标准来制定测量原则以及测量精度。
量子纳米技术路线图 - 亚琛工业大学出版物
1 量子计算和通信技术中心，电气工程和电信学院，新南威尔士大学，悉尼，新南威尔士州 2052，澳大利亚 2 德国联邦物理技术研究院，38116，不伦瑞克，德国 3 Quantum Motion Technologies，Nexus，Discovery Way，利兹，LS2 3AA，英国 4 现地址：Quantum Motion Technologies，Windsor House，Cornwall Road，哈罗盖特 HG1 2PW，英国 5 悉尼大学物理学院，悉尼，新南威尔士州 2006，澳大利亚 6 微软公司，悉尼大学 Q 站，悉尼，新南威尔士州 2006，澳大利亚 7 丹麦技术大学 DTU Fotonik 光子工程系，343 号楼，DK-2800 公斤。丹麦灵比 8 柏林洪堡大学物理系，12489，柏林，德国 9 费迪南德-布劳恩研究所，莱布尼茨高频率技术研究所，12489 柏林，德国 10 苏黎世联邦理工学院物理系，CH-8093，苏黎世，瑞士 11 苏黎世大学尼尔斯玻尔研究所哥本哈根，2100，哥本哈根，丹麦 12 JARA-FIT 量子信息研究所，亚琛工业大学和于利希研究中心，52074，亚琛，德国 13 新南威尔士大学电气工程与电信学院 悉尼，新南威尔士州 2052，澳大利亚 14 墨尔本大学物理学院，澳大利亚墨尔本 15 英国大学电气与计算机工程系哥伦比亚, 不列颠哥伦比亚省温哥华 V6T 1Z4，加拿大 16 大阪大学科学与工业研究中心，茨城，大阪 567-0047，日本 17 大阪大学开放与跨学科研究计划研究所量子信息与量子生物学中心，大阪 560-8531，日本 18 大阪大学工程科学研究生院自旋电子学研究网络中心 (CSRN)，大阪 560-8531，日本 19 于韦斯屈莱大学物理学系和纳米科学中心，FI-40014 于韦斯屈莱大学，芬兰 20 纳米光子学中心，AMOLF，1098 XG，阿姆斯特丹，荷兰 21 雪城大学物理学系，雪城，纽约州 13244-1130，美国 22 现地址：美国空军研究实验室，罗马，纽约州 13441，美国 23 量子计算研究所，滑铁卢大学，加拿大安大略省滑铁卢 N2L 3G1 24 金乌国立科技大学材料科学与工程学院和能源工程融合系，韩国龟尾 39177 25 新南威尔士大学物理学院，澳大利亚悉尼 2052 26 澳大利亚研究委员会未来低能耗电子技术卓越中心，新南威尔士大学新南威尔士分校，澳大利亚悉尼 2052 27 代尔夫特理工大学 QuTech 和 Kavli 纳米科学研究所，荷兰代尔夫特 2600 GA
一种使用...的生物序列比较算法
摘要 遗传信息被编码为核苷酸的线性序列，用数千到数十亿个字母表示。序列之间的差异是通过序列分析等比较方法识别的，其中变异可能发生在单个核苷酸水平上，也可能由于重组或缺失等各种现象而集体发生。检测这些序列差异对于理解生物学和医学至关重要，但基因组数据的复杂性和大小需要大量的经典计算能力。受人类视觉感知和量子计算机上的像素表示的启发，我们利用这些技术来实现成对序列分析。我们的方法利用量子图像的灵活表示 (FRQI) 框架，能够以细粒度比较基因序列中的单个字母或氨基酸。这种新方法提高了准确性和分辨率，通过精确捕捉细微的遗传变异超越了传统方法。总之，我们的方法提供了算法优势，包括降低时间复杂度、提高空间效率和准确的序列比较。新颖之处在于应用 FRQI 算法来比较基因组测序中的量子图像，从而可以在单个字母或氨基酸水平上进行检查。这一突破有望推动生物数据分析的发展，并使我们能够更全面地了解遗传信息。 1 简介 据 Lawrence 等人称，目前国际社会正在进行重大努力，以开发全面的基因目录，以识别导致疾病发生和进展的基因 1 。最近的研究结果表明，被认为重要的癌症相关基因名单正在迅速扩大，而且速度似乎令人难以置信。Wang 等人强调迫切需要实用的诊断工具来应对 COVID-19 大流行 2 。他们指出，当前的靶标，特别是核衣壳 (N) 基因引物和广泛用于诊断的探针，正在发生突变。Hasin 等人认为氨基酸序列不仅在基因组学中起着至关重要的作用，而且在其他“组学”中也起着至关重要的作用，例如蛋白质组学、转录组学和代谢组学 3 。氨基酸序列和突变提供了有助于疾病发展的基础信息流。在生物信息学中，氨基酸序列信息以字母序列表示，可以对其进行分析以识别 RNA 和蛋白质基因产物中的差异和共同点。这种分析有助于揭示功能和结构见解。基因组分析对于优化工业药物或食品生产过程也至关重要。量子计算机是一项革命性的技术，有望推动医学和生物化学领域的序列研究。当前近期系统的局限性包括但不限于退相干、门保真度、连接性、并且缺乏错误更正 4 。量子计算为各种生化研究做出了重大贡献。Fox 等人研究了使用量子退火器 (QA) 预测 RNA 的二级结构 5 。他们展示了 QA 在识别低能耗解决方案方面的速度和有效性，提出了一种比传统算法更具竞争力的替代方案，并为 RNA 折叠预测提供了潜在的进步。Wong 和 Chang 提出了一种利用 Grover 搜索算法进行蛋白质结构预测的量子算法。与传统方法相比，他们的方法实现了二次加速，展示了量子计算在提高蛋白质结构预测效率和准确性方面的潜力 6 7 。IBM Quantum 的 qasm 模拟器上的成功模拟支持了他们的发现，强调了这一进步在药物和疫苗开发中的重要性。Robert 等人提出了一种资源高效的蛋白质折叠量子算法 8 ，而 Chandarana
光伏/电池/燃料电池/的技术经济可行性...
目前，喀麦隆的电力缺口估计为 50 吉瓦时。这种缺口的特点是频繁甚至长时间停电，扰乱了经济和社会生活。为了克服电力短缺，喀麦隆决定利用其可再生能源潜力生产 3000 兆瓦的电能。事实上，喀麦隆的年太阳辐射量从 4.28 千瓦时/平方米/年到 5.80 千瓦时/平方米/年不等。喀麦隆拥有 2500 万公顷森林，覆盖了其四分之三的领土，是撒哈拉以南非洲第三大生物量潜力国。此外，极北地区牛、山羊、绵羊和猪的饲养活动十分活跃，饲养量达数百万头，产生大量粪便。因此，本文首次使用 HOMER Pro 研究了两种混合系统方案的技术经济可行性，即光伏/燃料电池/电解器/沼气（方案 1）和光伏/电池/燃料电池/电解器/沼气（方案 2），用于马鲁阿市的能源和氢气生产，马鲁阿市被认为是喀麦隆阳光最充沛的地区（极北地区）。本设计结合使用电解器、燃料电池和氢气罐，以减少电池存储需求。本研究考虑了三种类型的家庭用电需求社区（低、中、高消费者）。结果表明，对于低能耗社区，场景 1 的最佳系统架构包括 144 kW 光伏组件、15 kW 沼气发电机、11 kW 转换器、15 kW 电解器、15 kW 燃料电池和 5000 kg 氢气罐，采用循环充电 (CC) 调度策略。对于场景 1 的中等能耗社区，879 kW 光伏组件、15 kW 沼气发电机、31.9 kW 转换器、24 kW 燃料电池、24 kW 电解器和 5000 kg 氢气罐采用 CC 调度策略是最佳混合系统。对于场景 1 的高能耗社区，11,925 kW 光伏组件、15 kW 沼气发电机、570 kW 转换器、266 kW 燃料电池、266 kW 电解器和 25,000 kg 氢气罐采用 CC 调度策略是最佳混合系统。对于场景 2，以下架构是最佳混合系统：对于低消费者，138 kW 光伏模块、15 kW 沼气发电机、27.2 kW 转换器、15 kW 燃料电池、15 kW 电解器、5000 kg 氢气罐和 480 个电池蓄电池，采用 CC 调度策略；对于中等消费者，234 kW 光伏模块、15 kW 沼气发电机、57.8 kW 转换器、24 kW 燃料电池、24 kW 电解器、5000 kg 氢气罐和 1023 个电池蓄电池，采用负载跟踪 (LF) 调度策略；对于高耗能者，820 kW 光伏组件、15 kW 沼气发电机、405 kW 转换器、266 kW 燃料电池、266 kW 电解器、25,000 kg 氢气罐和 9519 个电池储能系统，并采用 CC 调度策略。情景 1 的平准化能源成本 (LCOE) 分别为 0.871 美元/kWh、0.898 美元/kWh 和 1.524 美元/kWh，针对情景 1，氢的平准化成本 (LCOH) 分别为低、中、高消费者社区的 7.66 美元/千克、4.95 美元/千克和 0.45 美元/千克。针对情景 2，氢的平准化成本 (LCOH) 分别为低、中、高消费者社区的 3.06 美元/千克、1.34 美元/千克和 0.15 美元/千克。从优化结果还得出结论，水电解器、燃料电池和氢气罐的组合
33.2 低于 1µJ/级的耳机集成思维意象和……
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC，适用于 VR/MR 应用，具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统，例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro，最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣，在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而，大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪，缺少一个重要的信息来源，即大脑活动。因此，人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示，现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括：（1）佩戴麻烦且用户外观不佳，（2）缺乏低延迟操作的现场计算支持，（3）无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈，（4）由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战，这项工作引入了一种思维意象设备，该设备集成到现有的 VR 耳机中，而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括：（1）支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC，（2）与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择，以提高用户接受度和体验，（3）具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA)，支持广泛的心智意象操作，（4）混淆矩阵引导的师生 CNN 方案，可在 AI 操作期间节省电量，（5）EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片，并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6]，但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化，SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中，在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务，8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集，例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感（例如情绪）监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降（从 90.4% 下降到 85.2%），但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分