XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System师生比
半导体制造及封装技术
EICT 学院主席兼院长 MNIT 斋浦尔 Narayana Prasad Padhy 教授 EICT 学院首席研究员 Vineet Sahula 教授 EICT 学院 ECE 协调员 Satyasai Jagannath Nanda 博士，ECE EICT 学院联合首席研究员 Lava Bhargava 教授，ECE Pilli Emmanuel Shubhakar 教授，CSE Ravi Kumar Maddila 博士，ECE 目标（电子与 ICT 学院 - 第二阶段） 1) 按照 MeitY 的愿景，通过推广新兴技术领域和其他高优先级领域开展专门的 FDP，这些领域是“印度制造”和“数字印度”计划的支柱。 2) 促进与工业、学术界、大学和其他学习机构的协同与合作，特别是在新兴技术领域。 3) 支持《2019 年国家电子政策》（NPE 2019），该政策旨在将印度定位为 ESDM 领域的全球中心，包括 MeitY 计划/政策，例如半导体和显示器工厂生态系统计划；印度人工智能；国家人工智能计划、IT 硬件和大规模电子制造生产挂钩激励计划；EMC；SPECS；芯片到系统 (C2S)；等等。4) 通过联合教师发展计划促进 FDP 的标准化。5) 支持国家教育政策（NEP 2020）的愿景，该政策要求印度教育工作者每年至少要参加 50 小时的专业发展计划。 6）为高等教育机构（HEI）的师生设计、开发和交付有关新兴技术/细分领域/特定研究领域的专业 FDP，以及与 ICT 工具和技术以及其他数字混合领域相关的多学科领域的 FDP，涵盖广泛的工程和非工程学院、理工学院、ITI 和 PGT 教育者。
2024-2027 年战略计划
系统规划：实施以改进为中心的流程，让学生、校友和雇主参与其中。策略 A：更新流程和时间表，以定期审查战略计划、使命和愿景、委员会结构、学校政策以及课程/评估数据策略 B：确定定期评估 iSchool 氛围的策略策略 C：改进利益相关者反馈流程策略 D：制定 SharePoint 基础架构的信息治理计划：开发支持可持续性和增长的基础架构。策略 A：增加校友参与度策略 B：提高预算、课程和决策过程的透明度策略 C：制定 iSchool 沟通计划策略 D：加强 BSIS 咨询小组策略 E：增强计算机实验室基础设施策略 F：制定包括合作伙伴、沟通、外展和预算的学生招募计划策略 G：为研究生服务办公室角色制定标准操作程序文件评估和课程：持续评估教学和学习，以开发满足快速行业变化需求的课程。策略 A：实施和评估 BSIS 和 MLIS 的最新评估流程 策略 B：制定网络和 MDC 评估计划 策略 C：增强特殊计划 策略 D：增强 MLIS 课程 策略 E：增强 PhD 课程 策略 F：制定定期审查技术/技能课程的计划 师生支持：营造一个让师生在大学内外都能茁壮成长的环境。 策略 A：制定确保教师教学和服务负担公平的策略 策略 B：为教师提供教学支持 策略 C：为教师提供研究支持 策略 D：改善课程助理人才库和经验
航空/航天教育与研究杂志
高等教育机构不断寻求通过在课堂上利用新兴技术来改进教学方法和增强学生学习体验的方法。其中一项技术是人工智能 (AI) 应用程序 ChatGPT。人工智能技术在航空教育中的整合有可能改变教学和学习体验。本研究旨在调查 ChatGPT 在航空教育中的接受度和整合情况，并了解整合此类技术的好处和挑战。该研究采用混合方法，结合与航空教授的定性焦点小组讨论和对学生进行的定量调查。该研究包括 50 名参与者。定性样本由四位具有不同课程专业知识的航空科学教授组成。该研究的定量部分包括 46 名就读航空科学学位课程的本科生。参与者是从两门高级写作密集型课程、航空立法和高级顶点课程中选出的。定性研究结果突出了人工智能的潜在好处，包括个性化的学习体验、接触多样化的教育资源、增强的研究能力和互动学习机会。然而，人们担心对人工智能的依赖、人工智能反馈的局限性以及教育工作者个性化指导的潜在减少。定量结果表明，人工智能对学生的学习体验、批判性思维技能和学习成果有显著的积极影响。学生们报告说，人工智能辅助学习提高了他们的参与度、理解力和综合大量数据的能力。然而，一些学生对过度依赖人工智能以及人工智能系统的潜在局限性和偏见表示保留。这项研究强调需要在人工智能的好处和保持有意义的师生互动之间取得平衡。未来的研究方向包括研究人工智能在航空教育中的整合的长期影响、研究学习成果与人工智能实施的一致性，以及重新定义教学策略以有效地整合人工智能工具。
报告 - 2024 年全国科学日，于...进行
活动由 SCTIMST 基本军事训练部负责人 PR Harikrishna Varma 博士的欢迎致辞拉开帷幕。SCTIMST 主任 Sanjay Behari 教授致辞，探讨了幸福、音乐及其与大脑不同半球的联系。随后，主宾喀拉拉大学计算生物学和生物信息学系教授兼前系主任 Achuthsankar S. Nair 教授发表了讲话。他的演讲主题是“科学气质和审美光彩”。他强调了节奏在音乐和科学气质中的重要性，这两者最终都会带来快乐的精神状态。他赞赏我院在组织国家科学日庆祝活动方面所做的环保工作。随后，SCTIMST 心脏病学系教授 Narayanan Namboodiri KK 博士发表了题为“健康未来的基石”的演讲。小组讨论以“成为更好的学习者”为主题，由师生参与，Manju S. 博士和 Dinoop KP 博士主持。副院长（负责博士事务）Umashankar PR 博士致辞并宣布了学院国家科学日庆祝活动中各项竞赛的获奖者。Gijo Raj 博士荣获“技术相关创意”类别的优异奖状，计算机部门技术助理 Manoj M. 先生荣获“短文”类别的优异奖状，Remya NS 博士荣获“摄影”类别的优异奖状。 Jayasree RS 博士宣布了 2024 年 2 月 23 日 SCTIMST 开放日期间举行的“最佳创意大赛”的获胜者。在 333 名参赛者中，来自喀拉拉大学动物学系的 Rehana Raveendran 女士、来自特里凡得琅国立学院的 Shreya Rajeesh 女士和来自特里凡得琅工程学院的 Shanoj P. 先生获得了成就证书。
弗朗西斯六分相
今天）。 ▪ 联合委员会——DAFNE 系师生联合委员会成员（2020 年 12 月至 2022 年 10 月）。 ▪ 系研究委员会 - DAFNE 系研究委员会成员 - 负责与同事 Roberto Mancinelli 教授合作为 DAFNE 系选择 VQR 2015-2019 研究产品。 ▪ CdLM-7 的 AQ 管理组 - 农业食品安全与质量生物技术硕士学位（LM-7）质量保证（AQ）管理组成员（2018-2020 学年）。 - 农业、环境与健康生物技术硕士学位（LM-7）质量保证管理小组 (AQ) 成员（2015-2018 学年） ▪ 学位课程指导 - DAFNE 系农业食品安全与质量生物技术硕士学位（LM-7）指导负责人（2018 学年至 2020 年 12 月）。 - DAFNE 系农业、环境与健康生物技术硕士学位（LM-7）指导负责人（2015-2017 学年）。 - DAFNE 系农业生产安全与质量生物技术硕士学位（LM-7）指导负责人（2012-2014 学年）。 ▪ 国家科学资格 - ASN，涵盖 2022 年 6 月获得的 Band I 竞争领域 07/E1 SSD 农业遗传学 AGR/07 的角色。 ▪ 教授学位课程——农业和林业科学系（图西亚大学）“植物物种基因组学和生物技术应用 - 生物技术应用和生物信息学模块”课程持有者（6 CFU）（LM-7）（从 2018-2019 学年至今）。 - 图西亚大学农业和林业科学系“农业植物分子生物学”课程（6 CFU）（L-25）持有者（从 2018-2019 学年至今）。 - 图西亚大学农业和林业科学系“植物物种基因组学和生物技术应用 - 植物基因组学领域的技术和应用模块”课程 (4 CFU) (LM-7) 持有者 (2016-2017 年；2017-2018 年；2018-2019 年)。 - 图西亚大学农业和林业科学系“生物化学和分子生物学要素”课程 (6 CFU) (L-25) 持有者 (2016-2017 年)。 - 图西亚大学农业和林业科学系“遗传分子技术”课程 (5 CFU) (LM-7) 持有者 (2013-2014 年；2014-2015 年；2015-2016 年)。
人工智能在未来的作用...
文章信息 摘要 目的：本研究旨在探讨全球化在过去 150 年中如何彻底改变了人类社会。随着物联网、能源及其所统治的信息物理系统的终结，传统教育面临着巨大的挑战。这将这种紧张关系与互联网使用联系起来，并使学生和教师都受益。可以说，未来的教育完全建立在物联网、能源及其统治的信息物理系统之上。随着这些系统的终结，传统教育面临着巨大的挑战。这增加了学生的筛查时间，从而影响他们的心理健康。 理论框架：本文基于三种教育过程模型的用途并评估现有文献，推测了人工智能和教育 (AIED) 研究的近期未来。设计/方法/方法：分类算法 SVM、朴素贝叶斯和随机森林受益于来自德里国家首都辖区及其他地区的 206 名学生的 5 倍交叉验证。研究人员正在研究年龄分布情况？有多少学生接受了心理健康护理？那么，他们做了什么？他们的年龄是多少？他们吃了多少顿饭？在印度德里爆发新冠疫情后，该研究调查了导致该市本科生心理健康负担加重的因素。该数据集由年龄、时间、中等餐食等多个领域的数据组合而成。因此，研究人员对数据进行了预处理，并根据他们在德里国家首都辖区内和国家首都辖区外的位置将其分为四类。使用 K 字段折叠交叉验证测试评估建议的模型。结果：研究结果表明，技术的实际影响将对未来的教育产生积极影响，但也可能产生严重影响。教师和学生应该抓住这个机会，鼓励卓越，打破阻碍许多儿童和学校实现卓越目标的障碍。因此，所有国家都必须在未来发展技术更先进的教育体系。研究、实践和社会影响：技术进步的研究将对劳动力产生重大干扰，因为自动化可能会取代超过 50% 的工作。教会学生在数字化工作场所茁壮成长的技能、积极参与技术以发掘其全部潜力至关重要。这项关于人工智能系统的研究的贡献在技术上可实现师生互动。培养学生的人工智能素养很重要，以打破误解的障碍，为想象力、创新和社会新视角铺平道路。原创性/价值：这项研究的价值在于教育机构和相关组织正在寻求人工智能在教育中的作用。Doi：https://doi.org/10.26668/businessreview/2023.v8i1。840
印度知识经济倡议
附件 1 国家级索引指标拟议清单 序号 I3 模型支柱指标 1 机构 1.1 商业环境 1 1.1.1 经商便利度 2 人力资本与研究 2.1 教育 2 2.1.1 国家教育支出，占 SDP 的百分比 3 2.1.2 中学师生比例 2.2 高等教育 4 2.2.1 科学与工程毕业生，百分比 2.3 研究与开发 (R&D) 5 2.3.1 研究人员，FTE/百万人口6 2.3.2 州政府在研发上的支出，占 SDP 的百分比 7 2.3.3 QS 大学排名，平均分数前 3 名 8 2.3.4 大学排名 3 基础设施 3.1 信息与通信技术 (ICT) 9 3.1.1 ICT 指数（根据 ITU 方法） 3.2 一般基础设施 10 3.2.1 电力输出，kWh/人 11 3.2.2 资本形成总额，占 SDP 的百分比 3.3 生态可持续性 12 3.3.1 环境绩效 4 市场成熟度 4.1 信贷 13 4.1.1 融资便利性 14 4.1.2 私营部门的国内信贷，占 SDP 的百分比 4.2 投资 15 4.2.1 市值，占 SDP 的百分比 16 4.2.2 股票交易总价值，占 SDP 的百分比 5 商业成熟度5.1 知识型员工 17 5.1.1 知识密集型就业，% 18 5.1.2 提供正规培训的公司，% 19 5.1.3 企业资助的 GERD，% 20 5.1.4 女性科学家，占科技员工总数的百分比 5.2 创新联系 21 5.2.1 跨国公司对研发中心的投资 22 5.2.2 集群发展状况 5.3 知识吸收 23 5.3.1 FDI 净流入，% SDP 6 知识与技术产出 6.1 知识创造 24 6.1.1 科学与技术文章/SDP 6.2 知识影响 25 6.2.1 高科技和中高科技制造业，% 26 6.2.2 过去 1 年注册的初创企业数量 6.3 知识传播 27 6.3.1 通信、计算机和信息服务业出口，占贸易总额的百分比 7 创意产出 7.1 创意产品和服务 28 7.1.1 故事片/百万 15-69 人口 29 7.1.2 娱乐和媒体产出/千人口 15-69 人口 30 7.1.3 印刷和出版制造业产出，百分比 31 7.1.4 创意产品出口，占贸易总额的百分比 7.2 在线创意 32 7.2.1 数字支付，占总支付的百分比
生成人工智能时代的伙伴关系
生成人工智能时代的合作伙伴关系 Emmanuel Tan，新加坡南洋理工大学李光前医学院学生福利副院长 开端 “为什么学生还需要我们？他们有 ChatGPT。”一位同事最近在午餐时假装恼怒地提出了这个担忧。虽然这条评论很可能是对最近全球关于生成人工智能 (AI) 对教育影响的辩论的一个反问，但它指出了人们对教育工作者如何使用生成人工智能来加强教学和学习的真正担忧。这也可能掩盖了紧迫的担忧，包括对抄袭、潜在偏见和歧视的担忧。最后，它引发了道德问题，例如学生在教育工作者的监督下，使用生成式人工智能制作欺诈和诈骗内容，或编写恶意计算机代码来窃取数据或破坏计算机系统。在我居住和教学的新加坡，我们的互联网普及率是世界上最高的国家之一，移动智能设备无处不在，这意味着生成式人工智能在这种背景下的影响可能是巨大的。我认为这可能不是一件坏事，因为在有利的环境下，学校和大学可能会发现部署此类工具更容易，而且我们的许多学生已经在使用先进的工具进行学习。在我的机构，我们的大多数学生已经在使用他们的移动设备进行广泛的学习活动，我相信这说明他们采用这些新技术的能力比我们想象的要快。对我来说，所谓的对生成式人工智能取代教职员工的担忧似乎反映了师生关系的前提，这种关系更以教师为中心，将学生视为被动学习者。由于我认为自己是学习的促进者，与学生共同创造教学和学习，因此我并不认同上述担忧。然而，在思考这条评论时，我确实感到不安，因为它可能暗示我和其他人在不同的教育环境中与同事和学生合作。在我的背景下，新加坡的一所医学院，我们与学生进行了广泛的合作。这包括为学生提供正式的角色和代表，让他们参与教育委员会和政策制定平台，例如由学生领袖担任主席的师生联络委员会 (SSLG)。通过合作，教职员工“让学生成为共同学习者、共同研究者，在 SSLG 中，学生可以与出席会议的学校管理层成员一起提出和讨论与教育和学生生活相关的计划和项目。除了参加 SSLG 之外，我还是其他各种委员会的成员，例如学习和教学委员会 (LAT) 和医学教育委员会 (MEC)。在这些委员会中，我们让学生参与改进他们的社区学习项目，他们也参与重大课程改革和变革。我坚信，根据我的经验，合作永远不是结果，而是指导我们教学和学习方法的方式。
含有含Hinokitiol和4-异丙基-3-甲基苯酚的口腔护理凝胶抗菌作用
口腔感染（例如口腔念珠菌病）和牙周疾病是一系列影响口腔粘膜和牙根的多菌血症疾病[1]。口腔卫生的恶化导致真菌或细菌的口腔内定殖，据报道，诸如牙龈炎，抽吸肺炎，深层神经病，或增加的病毒病毒病毒病毒疾病的严重程度和凡人症等系统性疾病有助于系统性疾病。建议在老年人中经常看到的抽吸肺炎是由口腔中生长的口腔细菌引起的。In addi- tion to periodontal pathogens, opportunistic infectious pathogenic microorganisms such as Candida , Pseudomonas , or Staphylococcus are known to easily form multi-species biofilm coaggregations intraorally, causing various systemic conditions such as those associated with diabetes mellitus, cardiovascular diseases, pulmonary diseases, and preterm birth [ 3 , 5 ，6]。老年人群的吸入性肺炎和发烧的发生率增加，由于口腔细菌的征收以及免疫功能降低和吞咽反射。在特殊的情况下，由于独立性和唾液分泌的减少，需要护理的老年人可能会恶化口腔卫生状况，因此患肺炎的风险增加。因此，通过日常口腔护理维持口腔卫生对于预防肺炎和口腔感染很重要。口腔护理吸引了一个进入超级衰老社会的国家。白色念珠菌（c。白色唱片），c。glabrata，c。Krusei，c。Krusei，c。念珠菌物种是师生的厌氧菌，可以在充分提供氧气的环境中生长，例如口腔表面和牙齿表面，以及氧气浓度较低的环境，例如牙齿和牙周口袋之间。parapasilosis，c。热带已从口腔中分离出来。c。白色念珠菌是最孤立的物种，但近年来，非albi-libiss Candida物种感染了[7，8]。这些真菌在口腔中的增殖会导致牙龈炎症，牙周炎和深层侵入性牙龈炎症。[9]。由于糖尿病或人类免疫缺陷病毒感染，由念珠菌物种引起的口腔感染更可能因免疫缺陷或免疫力降低[10-12]。此外，据报道，不卫生的口腔条件有助于阿尔茨海默氏病的发展和/或COVID-19的严重程度和死亡率增加[13-18]。因此，周期性的口腔检查和口腔卫生的维持很重要。为了防止贫穷的口腔卫生加剧，重要的是要通过刷牙保持口腔清洁。在治疗口腔感染时，使用抗菌素通过口腔护理清洁口腔，并用抗真菌药物（如两性霉素B和米诺唑）治疗非常重要。然而，已知念珠菌很容易在牙齿和假牙的表面上形成生物膜，从而降低了刷牙和抗真菌剂的有效性[19-21]。给定生物膜的成分是多糖和死亡和活真菌[22]。
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