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使用开放式PDK和开源工具设计模拟/RF芯片
□从github/gitlab/codeberg/sourceforge获取工具，或安装现成的docker映像□免费访问3个可制造的PDK（130nm CMOS，180nm CMOS，130nm CMOS，130nm SIGE：CBICMOS：C BICMOS）。文档和标准细胞LIB，记忆，IO细胞□在GUI（XSCHEM，QUCS-S），模拟（NGSPICE，XYCE），图形结果（XSchem，Gaw，Python）中绘制电路； TCL（XSchem）中的脚本重复设计任务；在原理图（XSchem）中使用嵌入式的仿真控制和评估
QuantumCircuitOpt：可证明最优量子电路设计的开源框架
摘要 —近年来，量子计算界见证了大量在近期硬件上实现非平凡量子计算的新方法。一个重要的研究方向是将任意纠缠态（表示为幺正）分解为量子电路，即量子处理器支持的一系列门。众所周知，对于当前嘈杂的中等规模量子设备而言，分解时间较长和多量子比特门纠缠较多的电路容易出错。为此，人们对开发基于启发式的方法来发现紧凑电路产生了浓厚的兴趣。我们为此做出了贡献，提出了 QuantumCircuitOpt (QCOpt)，这是一个新颖的开源框架，它实现了数学优化公式和算法，用于将任意幺正门分解为一系列硬件原生门。QCOpt 的一个核心创新是它为其生成的量子电路提供最优性保证。具体来说，我们表明 QCOpt 可以将最多四个量子比特的电路中所需的门数量减少 57%，并且在商用计算硬件上的运行时间不到几分钟。我们还通过与简单的强力枚举算法进行比较，验证了 QCOpt 作为量子电路设计工具的有效性。我们还展示了 QCOpt 包如何适应各种内置类型的本机门集，这些门集基于不同的硬件平台，例如 IBM、Rigetti 和 Google 生产的硬件平台。我们希望这个包将促进量子处理器设计人员以及量子物理学家进一步探索算法。
冷冻粒子拾取机学习竞赛的开源工具
图4：超级金属和金属3D的疯狂分布跨各种概率截止。内核密度估计用于说明分布，突出显示中位数（白色圆圈），四分位数（黑匣子）和数据扩展（晶须量最高为1.5倍。
用于智能制造的数字孪生设计和实施的开源方法
摘要 本文讨论了智能制造数字孪生 (DT) 演示器的设计，采用开源方法进行实施。开源技术可以包括如今推动智能制造的软件、硬件和混合解决方案。开源技术在智能制造中的主要潜力在于实现互操作性并降低设计和实施新制造解决方案的资本成本。在介绍我们采用开源方法设计 DT 演示器的动机之后，我们确定了智能信息物理系统 (CPS) 和 DT 的主要实施要求。提供了 DT 演示器核心组件的概念化，并确定了实现 DT 的三个技术构建块。这些技术构建块包括用于管理数据、模型和服务的组件。从 DT 演示器的概念模型中，我们推导出一个高级微服务架构，并提供了一个基于可用开源技术实施 DT 演示器的案例研究基础设施。本文最后提出了未来要解决的研究问题。
开源与开放目标：开源软件供应链攻击综合分析
收到日期：2024 年 7 月 7 日 修订日期：2024 年 8 月 4 日 接受日期：2024 年 8 月 21 日 发布日期：2024 年 8 月 31 日 摘要 - 软件供应链攻击对全球组织构成重大威胁。开源软件使威胁行为者能够进一步扩大影响，并为使用开源软件 (OSS) 的组织带来独特的挑战。与针对组织的有针对性的攻击不同，基于 OSS 的供应链攻击具有连锁影响。本文对 2010 年至 2022 年基于 OSS 的软件供应链攻击进行了全面分析。对公共领域可用的数据集进行了实证分析。高级聚类分析用于识别攻击向量、代码库类型和分发向量中的不同模式。该研究强调了基于 OSS 的供应链攻击的多种方法和目标。分析结果旨在使安全专业人员能够深入了解趋势。在尝试加强对软件供应链攻击的防御时，它们将有助于确定重点领域。本文还深入探讨了可供组织衡量其针对供应链攻击的防御成熟度的框架，并介绍了可行的缓解策略，以加强对此类攻击的防御。
k位置论文：糖尿病患者的开源技术... S467
使用自动胰岛素排气故事（AID系统）的糖尿病技术可以在日常管理中支持糖尿病的摘要，从而降低了低血糖的风险并改善了血糖的生活质量和生活质量。由于援助可用性的各种障碍，在国际上，开源援助系统的使用已在国际上发展。这些技术提供了商业产品的必要替代方法，特别是如果可访问的系统无法访问或不足以满足申请人的特定需求。开源技术的特征是在互联网上全球自由供应，没有通过听话批准程序进行，因此用途是您自己的响应。在临床实践中，缺乏专业知识会导致对从业人员冲突情况的法律后果的不同系统：内部，有时拒绝想要使用开源技术的直径的人。在本职位上的论文中，应为医学专家提供现有证据和实际取向辅助工具的概述，以最大程度地减少不确定性和障碍。糖尿病患者必须继续在培训，处理和管理自己的疾病中得到支持 - 无论他们选择的滑室技术如何，即使他们决定使用开源系统。对代谢态度，急性和慢性并发症以及对相关疾病进行筛查的医学控制都是必要的，无论选定的援助系统如何，都应由具有适当专业知识的多学科团队进行。
Avstack：一个开源，可重新配置的自动驾驶汽车开发平台
自动驾驶汽车（AV）的先驱承诺将彻底改变驾驶体验和驾驶安全性。但是，AV中的里程碑的实现比预测慢。罪魁祸首包括（1）所提出的最先进的AV组件缺乏可验证性，以及（2）进行下一级评估的停滞，例如车辆到基础设施（V2I）和多主体协作。部分地，进展受到了：AV中的大量软件，摩尔群体不同的约定，跨数据集和模拟器进行测试的难度以及先进的AV Components的僵化性。为了应对这些挑战，我们提出了Avstack 1，2，一个开源，可重新配置的AV设计，实施，测试和分析的软件平台。Avstack通过在数据集和基于物理的模拟器上启用首个贸易研究来解决验证问题。avstack将停滞问题作为一个可重构的AV平台，建立在高级编程语言中的数十个开源AV Component上。我们通过在多个基准数据集中的纵向测试和V2I合作案例研究中证明了Avstack的力量，这些案例研究探讨了设计多传感器，多试剂算法的权衡。
gslab：用于荧光显微镜中高级相分析的开源平台
相拟合分析的基础在于使用相组合变换将图像的每个像素映射到二维空间中，称为相分子空间，基于该像素内部跨荧光寿命或光谱尺寸1,2的光子分布。每个像素在相量空间中的位置取决于光子分布的形状，并且独立于信号的强度。通过相量表示的分析不需要对样品的性质或模型的拟合的先验知识。此外，快速傅立叶变换算法的利用可实现快速计算。此分析简化了视觉检查和识别不同像素的种群，随后可以将其映射到原始的荧光图像（或图像集）3。此外，相量转换的数学特性使研究人员能够通过观察相量空间中代表的光子分布的变化来理解样品中发生的现象。在在线方法中提供了分析荧光寿命显微镜图像的相思方法背后的数学概述。
大脑计算机界面，开源和使增强意识的未来民主化
可访问性，适应性和脑部接口（BCI）工具及其收集的数据的透明度可能会影响我们共同浏览新的数字时代的方式。本讨论回顾了BCI技术的一些多样化和跨学科应用，并提出了有关BCI工具与机器学习（ML）算法结合使用的方式的推测推断。bcis具有实质性的道德和风险考虑因素，并认为开源原则可能会通过鼓励实验并在我们为这一新范式建立保障措施时通过鼓励实验并使发展公开来帮助我们浏览复杂的困境。将适应性和透明度的开源原则带到BCI工具可以帮助使技术民主化，从而使更多的声音有助于对BCI驱动的未来的对话。开源BCI工具和对原始数据的访问，与黑盒算法和对摘要数据的访问有限相比，这是至关重要的方面，使艺术家，DIYER，研究人员和其他领域专家能够参与有关如何研究和增强人类意识的对话。期待增强和虚拟现实成为日常生活中不可或缺的一部分的未来，BCI可能会在为生成内容创造闭环反馈中发挥越来越重要的作用。脑部计算机接口是独特的位置，可提供人工智能（AI）算法，以确定内容传递的解码和时机的必要数据。这些算法是开源的程度可能至关重要的是检查它们是否有诚信，隐性偏见和感兴趣的冲突。
用于高通量神经记录的开源硅微探针
微型和纳米制造技术使设备微型化，这改变了我们研究大脑功能的方式 [1]。几十年来，人们开发了具有高密度电极阵列的微机电系统 (MEMS)，用于监测细胞外大脑活动 [2–7]。这些工具的复杂程度稳步提高 [8]，目前最先进的工具可以同时访问一千多个神经元 [9]。如今，大量基于电极的新兴技术在电极数量 [9–14]、长期稳定性 [15–17]、用于信号处理的集成电子器件 [9, 18]、用于光遗传学或成像的集成光子学或透明材料 [19–24] 以及用于药物输送的集成微流体 [25, 26] 等方面提供了改进。虽然人们显然希望每一种新工具都能成功采用，但将神经记录设备从最初的研发阶段过渡到基础科学实验室仍面临重大挑战。一个普遍的挑战是为神经科学家提供强大的激励，让他们使用特定类型的设备而不是替代产品 [27]。这种激励可以基于有利的技术能力（例如，结构尺寸、电极的数量或排列），也可以基于不太可量化但同样重要的考虑因素，例如可用性和便利性 [28]。