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Q1：驱动梁和正电子线纳。 - Indico Global 光子强度在Fe同位素中的功能 - Indico Global 治疗室中的加速器束仪器：VHEE闪光和质子治疗的纤维阵列探测器的开发 固态暗物质检测器中的Migdal效应 - Indiino Global 24_11_27毫升CMS- bristol.pdf中的研讨会 - indico global 量热法 - Indico Global David Verney：78ni地区Bogdan Fornal：Shape Isomass通过... 2024年1月22日至25日IAS-HKUST HEP 2024-INDICO GLOBAL 中子光谱 - INDICO Global 闪烁探测器 - Indico Global
稀有同位素梁（FRIB）的设施资源是科学用户设施的DOE办公室，根据奖励编号DE-SC0000661。这项工作得到了NSF PHY-11102511（NSCL），NSF PHY-103519（职业），NSF 1430152（Jina-Cee）（Jina-Cee），NNSA奖。
35。加速器的粒子探测器
35.1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 35.2光子检测器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 35.1.2 bacuum phototettors。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 35.2.2气态光子检测器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 35.2.3固态光子检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 35.2.4超导光子检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 35.3有机闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 35.3.1闪烁机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 35.3.2塑料闪烁体的实用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 35.3.3有机玻璃闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.3.4液体闪烁体的实用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.4无机闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.5 Cherenkov探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 35.6气态探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 35.6.1气体中的能量损失和电荷运输。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 35.6.2多线比例和漂移室。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 35.6.3高率效应。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 35.6.4微图案气体探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 35.6.5时预测室。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 35.6.5时预测室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 35.6.6过渡辐射探测器（TRD）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 35.6.7电阻板腔室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 35.7 Lar Time投影室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 35.7.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 35.7.2一批超纯液体氩气。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 35.7.3充电和光信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 35.7.4 Lar TPC拓扑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55 35.7.5数据采集和事件重建。 。 。 。 。 。 。 。 。 。53 35.7.4 Lar TPC拓扑。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 35.7.5数据采集和事件重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 35.7.6发展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 35.8半导体检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58 35.8.1半导体中的信号产生。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 35.8.2结孔检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 35.8.3带有结构化电极的检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 35.8.4硅检测器的精确时机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。66 35.8.5硅检测器中的辐射损伤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 35.9低噪声检测器读数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>71 35.9.1主噪声起源。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 35.9.2等效噪声分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 35.9.3时序措施。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>77 35.9.9.4数字信号处理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 35.9.5什么时候使用什么？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 35.10量热计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 35.10.1引言。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79
脉冲神经网络加速器：在脑科学领域...
摘要：脑机接口 (BMI) 代表着一种变革性技术，可实现人脑与外部设备之间的直接交互。在各种 BMI 方法中，脉冲神经网络 (SNN) 因其能够有效模仿大脑的脉冲行为而脱颖而出。本文介绍了一种先进硬件架构的设计和实现，该架构能够在现场可编程门阵列 (FPGA) 上执行与脑电图 (EEG) 采集系统集成的 SNN 计算。首先使用四层将数据预处理成数组以进行特征提取。该模型在软件中训练，存储权重和参数，然后用于创建硬件模型并生成比特流文件。Python 覆盖连接软件和硬件，允许输出模拟以进行精度计算。
NB3SN SRF腔从研发到真正的加速器-Jacow.org
Viklund，Eric，David N. Seidman，David Burk和Sam Posen。 “使用离心枪抛光剂改善NB3SN空腔性能。” 超导科学与技术37，第1期。 2（2024）：025009。 Viklund，Eric等。 “使用重新配置方法中NB3SN SRF腔中的愈合梯度降解”。 ARXIV预印型ARXIV：2405.00211（2024）。Viklund，Eric，David N. Seidman，David Burk和Sam Posen。“使用离心枪抛光剂改善NB3SN空腔性能。”超导科学与技术37，第1期。2（2024）：025009。Viklund，Eric等。“使用重新配置方法中NB3SN SRF腔中的愈合梯度降解”。ARXIV预印型ARXIV：2405.00211（2024）。
域特异性计算和数字加速器
高级数字电路技术继续推动特定于域计算和数字加速器的创新。本届会议重点介绍了六篇论文，以提高领域特定和新兴应用程序的最先进的能源效率和系统性能。第一篇论文表现出低保留功率，分布的非挥发性内存的加速器靶向微观监视。接下来的两篇论文展示了基于内存的计算的处理单元的使用，分别用于实施能量效率的尖峰神经网络和布尔值满足能力问题解决器，然后进行了两种退火处理器设计，用于求解组合优化问题，从而有效地求解。最后一篇论文展示了RISC-V Vector的协同处理器，该处理器具有集成的计算 - 内存矢量注册文件，以使新的架构机会重新使用。
ESSCC 2024-机器学习加速器
3 TSMC，Hsinchu，Taiwan *同样信誉的作者（ECAS）增强视频质量对于在包括手机，电视和监视器在内的智能设备上获得了增强的用户体验至关重要。实用的硬件设计应在与带宽，区域和能源预算相关的严格限制下提供最小资源的高性能。在图像处理任务中，深入学习算法的广泛用法（包括超分辨率（SR）和降噪（NR））进一步强调了能量效率硬件解决方案的必要性。因此，新兴的关键要求是在实时和高分辨率方案中部署这些算法。但是，实现这一目标提出了几个挑战，如图20.1.1：1）高分辨率网络推断大大增加了由于其计算复杂性，低稀疏性和高精度要求而引起的功耗； 2）频繁的高精度数据交易到外部内存会导致与带宽使用相关的大量功率使用； 3）有效和灵活的机制对于支持各种网络结构和操作至关重要。域特异性加速器提供了一种有希望的解决方案来处理计算需求。总的来说，这些创新使NVE能够在0.46V时达到23.2吨/w的端到端能量效率，而面积的效率为12.0吨/mm 2的面积为1.0V。图20.1.2显示了整体体系结构，包括卷积（Conv）核心，计算机视觉（CV）核心和直接内存访问（DMA）模块。图20.1.3概述了DCIM核心设计和工作流。在这项工作中，提出了在3NM技术中制造的12B位数基于CIM的神经视觉增强引擎（NVE），其特征是：1）无重量的无重量数字计算机（DCIM）发动机，其重量切换率降低，以增强计算能力的功能； 2）卷积元素（CE）融合建立了工作负载平衡的管道架构，从而减少了外部内存访问和功耗； 3）自适应数据控制和带状优化机制支持DCIM中的卷积和转置卷积，并改善了利用率，并且对有效的数据遍历进行了优化的执行流。Conv Core包含11个阶段的管道CE，用于存储中间数据的功能映射存储器，CE融合接口和融合控制。a fine编译器分区将计算图分隔为时区域的循环和太空划分的条纹，以优化吞吐量和内存访问，然后在命令描述符中编码重量和设置。DMA将描述符解码并从DRAM或TCM中加载输入特征映射，以基于线的栅格扫描顺序为核心。在管道流中，每个CE从特征映射存储器和前面的管道阶段收集数据，并将其分配到DCIM宏。宏计算每个周期中的8组点产量，其中每组涉及72对12B元素。权重局部存储在18组行中，其特定集由行选择器选择。在实验结果中证明了使用更频繁使用的8b的12B激活和权重的必要性。在拟议的行开关更高的精度有助于产生更平滑的边缘和最小化超分辨率任务中的噪声。同样，在降低降噪任务中，更高的精度会导致较少的流动性，并产生更重的图像。DCIM的高效率很大程度上是由于记忆和逻辑之间的数据移动降低，这对于最大程度地减少了频繁的重量重音至关重要。先前的工作[1]引入了带有乒乓重量更新的2行DCIM设计，但除了dcim宏中的乒乓球重量存储外，它会引起重量重加载和其他SRAM的电源和面积。利用像素级网络中的权重较少，采用了18行DCIM来存储所有权重并消除重新加载。与[1]中提出的方法相比，这种方法分别将面积和功率降低了31％和28％。影响DCIM效率的另一个因素是重量排开关的频率，这是计算不同权重集合时发生的能量耗尽操作。延长行开关周期可以减少能源消耗，但它还需要在输入和输出缓冲区中存储更多像素，从而导致较大的面积在开销中。
职业加速器 @ AGSM简历书2024-2025
封面：今年的科学家在缺席了50多年后，今年将鸭嘴兽重新引入了皇家国家公园。领导澳大利亚塔隆加保护协会，新南威尔士州国家公园和野生动物服务局和世界自然基金会澳大利亚的团队，UNSW生态系统科学中心的研究人员在黑客河的河岸上发布了一小部分女性柏拉图式的小组。
用于粒子加速器应用的金属添加剂制造
金属添加剂制造技术正在迅速成为最苛刻的工业应用的先进技术投资组合中不可或缺的一部分。这些过程能够通过以逐层的方式沉积组成材料来制造具有近网状形状质量的三维组件。这种制造方法比常规制造方法具有许多优势，包括增强的设计灵活性，减少生产成本和交货时间，快速原型制作以及修复受损零件的可能性。近年来，对具有改善性能特征的新型加速器组件的需求不断增长，整合了诸如漂移管和内部冷却通道之类的结构，这促使了粒子加速器领域中添加剂制造的探索。播放频率组件，光束截距设备和真空系统已使用各种金属材料和添加剂制造技术进行了原型，证明了与初步测试中常规制造的对应物相当的性能水平。然而，在典型的加速器应用程序典型条件下，没有既定的资格协议以及添加性生产零件的不确定可靠性对将添加剂制造过程整合到这些组件的制造实践中构成了重大挑战。本文对粒子加速器中金属添加剂制造的记录应用进行了全面审查，突出了未来改进的收益，挑战和机会。还讨论了用于评估涉及超高真空和强烈电磁场的应用中的添加性制造组件的主要要求和可用的测试设置。
机器人加速器的碰撞预测
摘要 - 动态环境中的动作计划是自动机器人技术的重要任务。新兴方法采用可以通过观察（例如人类）专家来学习的神经网络。此类运动计划者通过不断提出候选路径以实现目标来对环境做出反应。这些候选路径中的一些可能是不安全的，即导致碰撞。因此，必须使用碰撞检测检查提议的路径以确保安全。我们观察到，如果我们可以预期哪些查询将返回不安全的结果，则可以消除25％ - 41％的碰撞检测查询。我们利用这一观察结果提出了一种机制坐标，以预测沿拟议路径的给定机器人位置（姿势）是否会导致碰撞。通过优先考虑对预测碰撞的详细评估，坐标可以快速消除神经网络和其他基于采样的运动计划者提出的无效路径。坐标通过利用不同机器人姿势的物理空间位置并使用简单的哈希和饱和计数器来实现这一目标。我们证明了在包括CPU，GPU和ASIC在内的不同计算平台上碰撞预测的潜力。我们进一步提出了一个硬件碰撞预测单元（COPU），并将其与现有的碰撞检测加速器集成在一起。这平均17。2％ - 32。跨不同运动计划算法和机器人的碰撞检测查询数量减少了1％。当应用于最先进的神经运动计划者[41]时，坐标会提高性能/瓦特1。平均而言，针对不同难度水平的运动计划查询。此外，我们发现碰撞预测的好处随着运动计划查询的计算复杂性增加并提供1。30×在狭窄的段落和混乱的环境中进行性能/瓦特的迹象。索引术语 - 机器人，硬件加速度，运动计划，碰撞检测，碰撞预测
在实现NBSAP加速器合作伙伴关系快速行动的全球生物多样性框架结果方面的挑战和机会
目录执行摘要1简介4受访者概况5图1A（左）：每个世界银行收入分类的NBSAP加速器合作伙伴关系迅速需求评估的调查受访者人数（n = 45）。图1B（右）：政府回应的地理分布（n = 45）对NBSAP加速器伙伴关系的快速能力需求评估。5机构安排和协调机制6图2：在国家/地区的NBSAP转向/协调机构安排或NBSAP实施中，利益相关者群体与与该国进行NBSAP实施的利益相关者群体相比受访者。8 NBSAP与GBF 9的对齐方式：实现AICHI生物多样性目标的自我报告的困难11图4：进行了与GBF实施能力实施的能力需求相关的评估或范围练习的国家的比例，被自我报告的能力打破了实施国家目标和对GBF目标和目标的行动而破坏。13图5：与GBF实施能力需求有关的评估或范围练习的国家的比例。对于那些尚未这样做的人，图形显示了评估计划的比例。14实施NBSAP的良好做法15图6：援助国家代表的类型有兴趣从其他国家接收，如果有机会，将向其他国家提供。16表2：受访者有兴趣接受的其他国家的支持类型。16支持实施国家目标的支持17图7：对实现总体实现国家目标的支持类型，由世界银行收入分类分类。17图8：实现GBF的自我报告的能力，每个目标，以0-10的比例为单位。18图9：根据政府受访者的说法，对实现GBF目标最有帮助的支持类型。19图10：根据政府受访者的说法，目标分组的支持类型对实现GBF目标最有帮助。21结论22致谢23