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异构小芯片的设计和技术空间 - ...
HPC 市场上的各种产品已经采用异构集成，根据功能进行分解，混合工艺节点，或集成多个计算芯片来扩展计算资源。随着对 chiplet 集成的需求越来越大，最近出现了通过 ODSA、UCIe、OIF 等对 die-to-die 接口进行标准化以实现插入式解决方案来构建 chiplet 生态系统的努力，而之前的应用则采用专有的 die-to-die 解决方案。最近，chiplet 行业增加了 UCIe 的权重。除了 die-to-die 接口 IP 和标准的开发之外，代工厂和 OSAT 开发的先进封装技术（2.5D/3D 封装）也为实现需要高带宽和低延迟 die-to-die 接口的 chiplet 集成做出了重大贡献，以满足系统扩展的需求。
三氧磷酸异构酶作为量子逻辑门
这项研究提出了以下假设：糖酵解中三氧磷酸异构酶（TIM）是一种量子逻辑门。利用量子力学，我们将蒂姆的二羟基丙酮（DHAP）催化转化为3-磷酸甘油醛（G3P）作为量子操作，参与精确的质子转移。为了探索这种量子行为的更广泛的含义，我们开发了一种量子模型，以评估钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂（SGLT2I）对甲基聚糖形成的影响，这是一种与先进的糖化终极产物相关的有毒副产物（AGES）。我们的模型预测，SGLT2I可以通过降低中间形成的可能性来减少甲基甘氨酸，从而为在临床环境中观察到的保护作用提供了一种机制，包括糖尿病，肾病和心力衰竭的血管和肾脏性。通过将蒂姆重新构图为量子逻辑门，本研究不仅挑战了酶促功能的传统观点，而且为量子生物学开辟了新的途径，对代谢性疾病研究和药物开发的未来产生了深远的影响。此外，考虑到由于量子隧道效率低下而导致的甲基乙二醇，可以假设一种新的“ Noxa patogena”，将其作用解释为量子干扰。
由您的邻居判断：大型和异构样本的大脑结构规范性概况
从本文准备中使用的数据是从德国国家队列（Nako）获得的（www.nako。de）。NAKO由联邦教育和研究部（BMBF）[项目资金参考编号：01er1301a/b/c，01er1511d，01er1er1er1801a/b/c/c/c/c/d and 01er2301a/b/c]，联邦德国和HelmHoltz联合会，该协会和Intistations and Intisitation and Interitation and Interitation and the Institation and the Interitation and Institation and Interations and Interations and Interations and Interations and Interitation and Interations。Nako研究人员在致谢中列出。b在本文制备中使用的数据是从阿尔茨海默氏病新型倡议（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。ADNI于2003年作为公私合作伙伴关系成立，由主要研究员Michael W. Weiner，医学博士领导。ADNI的主要目标是测试是否可以合并串行磁共振成像（MRI），正电子发射断层扫描（PET），其他生物学标记物以及临床和神经心理评估，以衡量轻度认知障碍（MCI）和早期阿尔茨海默氏病的进展。c的数据用于准备本文的数据是从额叶洛巴尔变性神经影像学计划（FTLDNI）数据库中获得的。NIFD/FTLDNI的调查人员为FTLDNI和/或提供的数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写（除非另有列出）。FTLDNI研究人员在“确认”部分中进一步列出。AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。准备本文中使用的数据是从澳大利亚成像生物标志物和衰老的生活方式旗舰研究（AIBL）获得的，该研究由英联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库（www.loni.usc.usc.edu/adni）提供。
校正：DNA拓扑异构酶II的催化抑制剂II抑制雄激素受体信号传导和前列腺癌进展
纠正了本文：Oncotarget在本文中调查了对重复图像的担忧。在图3中，面板3D中的小管蛋白带是面板3C中H3带的重复。此外，肌动蛋白频带是早期文章的图4C所示的重复，其中包括两位与Oncotarget论文共同的作者[1]。我们还发现了补充图1（三种Lancap细胞系的AR-V7 Western印迹）在[1]的图7C中与WB带重叠。这两篇文章的对应作者Xuesen Dong博士都说：“这些错误的原因是Haolong Li博士同时一直在研究两份出版物（Oncotarget和Cell and Cell and Death and Disey）。每个项目都涉及大量的蛋白质印迹测定；负载控件的所有图像看起来非常相似，并且很容易放错位置。无论如何，这些小错误并没有影响我们得出的结论。”作者提供了原始的Western印迹，上面有校正数字的日期邮票，并指出图3a肌动蛋白（2 h处理），图3D小管蛋白（第二个面板，293T细胞，用质粒编码AR（F876L）转染的293T细胞（F876L）和补充图1 AR-V7 Blot在图组合过程中被放错了。 使用原始数据获得的校正图3和补充图1如下所示。 作者声明这些更正不会改变本文的结果或结论。使用原始数据获得的校正图3和补充图1如下所示。作者声明这些更正不会改变本文的结果或结论。
2021 BEETL 竞赛：推进针对受试者独立性和异构 EEG 数据集的迁移学习
Stylianos Bakas 1 , 2 , 3 stelios@cogitat.io Siegfried Ludwig 1 , 2 siegfried@cogitat.io Konstantinos Barmpas 1 , 2 ntinos@cogitat.io Mehdi Bahri 1 , 2 mehdi@cogitat.io Yannis Panagakis 1 , 2 , 4 yannis@cogitat.io Nikolaos Laskaris 1 , 2 , 3 nikos@cogitat.io Dimitrios A. Adamos 1 , 2 , 3 dimitrios@cogitat.io Stefanos Zafeiriou 1 , 2 stefanos@cogitat.io William C. Duong 5 , 6 wduong@dcscorp.com Stephen M. Gordon 5 , 6 sgordon@dcscorp.com 弗农·J·劳恩 (Vernon J. Lawhern) 6 vernon.j.lawhern.civ@army.mil Maciej ´ Sliwowski 7 , 8 , 9 maciej.sliwowski@opium.sh Vincent Rouanne 7 vincent.rouanne@gmail.com Piotr Tempczyk 9 , 10 piotr.tempczyk@opium.sh 1 Cogitat Ltd.，英国 2 智能行为理解小组，伦敦帝国理工学院，英国 3 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 4 雅典国立和卡波迪斯特里安大学，希腊 5 DCS 公司，弗吉尼亚州亚历山大，美国 6 人类研究与工程理事会，DEVCOM 陆军研究实验室，马里兰州阿伯丁试验场，美国 7 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CEA，LETI，Clinatec，F-38000 格勒诺布尔，法国 8 巴黎萨克雷大学，CEA，List，F-91120，帕莱索，法国 9 波兰国家机器学习研究所 (OPIUM)，华沙，波兰 10 deeptale.ai，波兰
异构血清无细胞衍生的组织...
使用组织工程概念的下一代仿生心血管植入物的发展可以解决临床上可用的假体的现有缺点，从而有可能生成具有自我复制和再生能力的终生，天然 - 天然肛门结构的可能性。sca效应是组织工程性心血管假体的 sca效率，可以从同种异性细胞源中获得，然后可以在体外产生人体组织工程矩阵（HTEMS）。 传统上，胎牛血清（FBS）用作通用细胞生长补充剂。 但是，对其生物安全的担忧仍然是临床翻译的挑战。 这项研究的目的是开发一种新型异构血清的方法来制造临床级HTEMS。 为了实现这一目标，脱细胞的HTEM是在无异构血清条件下产生的，随后证明了HTEM在细胞外基质（ECM）组成（ECM）组成，血小板，血小板和钙化电位方面与FBS补充的对照组相似。 最后，无异构血清方案成功地适应了基于HTEM的组织工程心瓣的发展，用于全身循环，显示体外概念验证功能。 总体而言，数据表明，无异构血清培养方法的有效性是FBS生产HTEM用于心血管应用的有效替代品。sca效率，可以从同种异性细胞源中获得，然后可以在体外产生人体组织工程矩阵（HTEMS）。传统上，胎牛血清（FBS）用作通用细胞生长补充剂。但是，对其生物安全的担忧仍然是临床翻译的挑战。这项研究的目的是开发一种新型异构血清的方法来制造临床级HTEMS。为了实现这一目标，脱细胞的HTEM是在无异构血清条件下产生的，随后证明了HTEM在细胞外基质（ECM）组成（ECM）组成，血小板，血小板和钙化电位方面与FBS补充的对照组相似。最后，无异构血清方案成功地适应了基于HTEM的组织工程心瓣的发展，用于全身循环，显示体外概念验证功能。总体而言，数据表明，无异构血清培养方法的有效性是FBS生产HTEM用于心血管应用的有效替代品。
2025异构集成路线图（HIR）第8版...
Subramanian S. Iyer (Subu) 是加州大学洛杉矶分校的杰出教授，担任电气工程系 Charles P. Reames 特聘教授，并兼任材料科学与工程系教授。2023-4 年，他被任命为美国商务部国家先进封装制造计划主任，在那里他为国家封装势在必行奠定了基础战略。他是异构集成和性能扩展中心 (UCLA CHIPS) 的创始主任。在此之前，他是 IBM 研究员。他的主要技术贡献是开发了世界上第一个 SiGe 基 HBT、Salicide、电保险丝、嵌入式 DRAM 和 45nm 技术节点，用于制造第一代真正低功耗的便携式设备以及第一个商用中介层和 3D 集成产品。自加入加州大学洛杉矶分校以来，他一直在探索新的封装范式和设备创新，这些创新可能实现晶圆级架构、内存模拟计算和医学工程应用。他是 IEEE、APS、iMAPS 和 NAI 的研究员，也是
通过能力感知共享超网络学习灵活的异构协调
合作性异构多智能体任务要求智能体以灵活和互补的方式行事，以最大程度地利用其多样化能力。针对这一挑战的基于学习的解决方案涵盖两个端点之间的范围：i）共享参数方法，通过为每个智能体分配一个 ID，在单一架构内编码多样化行为，这种方法样本效率高，但行为多样性有限；ii）独立方法，为每个智能体学习单独的策略，以样本和参数效率为代价实现更大的多样性。先前针对异构多智能体团队学习的研究已经探索了这一范围的中间地带，即为不同类别的智能体学习共享参数或独立策略，从而在多样性和效率之间实现折衷。然而，这些方法仍然没有推理智能体能力对行为的影响，因此不能推广到未知的智能体或团队组成。受到迁移学习和元强化学习最新研究的启发，并在基于特征的任务分配的先前研究的基础上，我们提出了能力感知共享超网络 (CASH)，这是一种用于异构协调的新型软权重共享架构，它使用超网络明确推理持续代理能力和局部观察。直观地说，CASH 允许团队学习共享的决策策略（由共享编码器捕获），这些策略可以通过共享超网络根据团队的个人和集体能力轻松调整。我们在两个异构协调任务和三个标准学习范式（模仿学习、基于价值和策略梯度强化学习）中进行了详细的实验，展示了我们的设计如何与底层学习范式无关。结果表明，CASH 产生了适当多样化的行为，在训练和零样本泛化期间的任务性能和样本效率方面始终优于基线架构。值得注意的是，CASH 仅使用基线使用的 20% 到 40% 的可学习参数就实现了这些改进。我们所有的代码都可以在 https://github.com/kfu02/JaxMARL 上找到。
使用能力感知共享超网络学习灵活的异构协调
合作的异构多智能体任务要求智能体以灵活和互补的方式行事，以最大限度地利用其多样化的能力。针对这一挑战的基于学习的解决方案涵盖两个端点之间的范围：i）共享参数方法，通过为每个智能体分配一个 ID，在单一架构内编码不同的行为，这种方法具有样本效率，但行为多样性有限；ii）独立方法，为每个智能体学习单独的策略，以样本和参数效率为代价实现更大的多样性。先前针对异构多智能体团队的学习工作已经通过学习智能体类别的共享参数或独立策略探索了这一范围的中间地带，从而允许在多样性和效率之间进行折衷。然而，这些方法仍然没有推理智能体能力对行为的影响，因此不能推广到看不见的智能体或团队组成。受到最近迁移学习和元强化学习研究的启发，并在基于特征的任务分配的先前研究的基础上，我们提出了能力感知共享超网络 (CASH)，这是一种用于异构协调的新型软权重共享架构，它使用超网络明确推理持续代理能力和局部观察。直观地说，CASH 允许团队学习共享的决策策略（由共享编码器捕获），这些策略可以通过共享超网络根据团队的个人和集体能力轻松调整。我们对两个异构协调任务和三个标准学习范式（模仿学习、基于价值和策略梯度强化学习）进行了详细的实验，展示了我们的设计如何与底层学习范式无关。结果表明，CASH 生成了适当多样化的行为，在训练和零样本泛化过程中，其任务性能和样本效率始终优于基线架构。值得注意的是，CASH 仅使用基线使用的可学习参数的 20% 到 40% 就实现了这些改进。我们所有的代码都可以在 https://github.com/kfu02/JaxMARL 上找到。
2025异构集成路线图（HIR）第8版...
加州大学洛杉矶分校材料科学与工程系任职。直到最近，他被任命为美国商务部国家先进封装制造计划主任，在那里他为国家封装势在必行奠定了基础战略。他是异构集成和性能扩展中心 (UCLA CHIPS) 的创始主任。在此之前，他是 IBM 研究员。他的主要技术贡献是开发了世界上第一个 SiGe 基 HBT、Salicide、电子保险丝、嵌入式 DRAM 和 45nm 技术节点，用于制造第一代真正低功耗便携式设备以及第一个商用中介层和 3D 集成产品。自加入加州大学洛杉矶分校以来，他一直在探索新的封装范例和设备创新，这些范例和设备创新可能实现晶圆级架构、内存模拟计算和医学工程应用。他是 IEEE、APS、iMAPS 和 NAI 的研究员，也是 IEEE EDS 和 EPS 的杰出讲师。他是孟买印度理工学院的杰出校友，2012 年荣获 IEEE 丹尼尔·诺布尔新兴技术奖章，2020 年荣获 iMAPS 丹尼尔·C·休斯 Jr 纪念奖，2021 年荣获 iMAPS 杰出教育家奖。Iyer 教授还是班加罗尔印度理工学院 Ramakrishna Rao 教授客座教授。业余时间，Subu 会学习梵文。