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卢卡·卡洛尼
[C125] G. Eichler、B. Seyoum、K.-L. Chiu 和 L. P. Carloni。MindCrypt：大脑作为基于 SoC 的脑机接口的随机数生成器。在国际计算机设计会议 (ICCD) 论文集，第 70-77 页，2023 年 11 月。[C124] G. Tombesi、J. Zuckerman、P. Mantovani、D. Giri、M. Cassel Dos Santos、T. Jia、David Brooks、G.-Y。Wei 和 L. P. Carloni。SoCProbe：基于异构 NoC 的 SoC 的组合后硅验证。在国际片上网络研讨会 (NOCS) 论文集，第 1:1–1:6 页，2023 年 9 月。[C123] B. Stitic、L. Urbinati、G. Di Guglielmo、L. Carloni 和 M.R.Casu。增强的机器学习流程，用于微波传感系统检测食品中的污染物。在 IEEE 农业食品电子会议 (CAFE) 上，2023 年 9 月。[C122] N. Zeng、T. Jung、M. Sharma、G. Eichler、J. Fabbri、R. J.Cotton、E. Spinazzi、B. Youngerman、L. Carloni 和 K. L. Shepard。一种无线、机械柔性、25 µ m 厚、65,536 通道硬膜下表面记录和刺激微电极阵列，带有集成天线。在 VLSI 电路研讨会上，第 1-2 页，2023 年 6 月。[C121] F. Gao, T.-J.Chang, A. Li, M. Orenes-Vera, D. Giri, P. Jackson, A. Ning, G. Tziantzioulis, J. Zuckerman, J. Tu, K. Xu, G. Chirkov, G. Tombesi, J. Balkind, M. Martonosi, L. Carloni 和 D. Wentzlaffi。DECADES：67mm2、1.46TOPS、55 Giga 缓存一致的 64 位 RISC-V 指令/秒、异构多核 SoC，包含 109 个图块，包括加速器、智能存储和 12nm FinFET 中的 eF-PGA。在论文集定制集成电路会议 (CICC) 中，第 1-2 页，2023 年 4 月。[C120] K.-L. Chiu、G. Eichler、B. Seyoum 和 L. P. Carloni。EigenEdge：使用 risc-v 和硬件加速器在边缘实时执行软件。在网络物理系统和物联网周刊中，第 1-6 页，2023 年 5 月。[C119] B. Seyoum、D. Giri、K.-L. Chiu、B. Natter 和 L. P. Carloni。PR-ESP：用于设计和编程部分可重构 SoC 的开源平台。在欧洲设计、自动化和测试会议 (DATE) 的论文集，第 1-6 页，2023 年 3 月。[C118] T. Tambe、J. Zhang、C. Hooper、T. Jia、P. N. Whatmough、J. Zuckerman、M. Cassel、E. J. Loscalzo、D. Giri、K. L. Shepard、L. P. Carloni、A. M. Rush、D. Brooks 和 G.-Y。魏。在 ISSCC 技术论文摘要中，第 342-343 页，2023 年。魏，12nm 18.1TFLOPs/W 稀疏变换器处理器，具有基于熵的早期退出、混合精度预测和细粒度电源管理。[C117] B. Seyoum、D. Giri、K.-L. Chiu 和 L. P. Carloni。用于设计和编程部分可重构异构 SoC 的开源平台。嵌入式系统编译器、架构和综合国际会议记录 (CASES)，第 25-26 页，2022 年 10 月。[C116] T. Jia、P. Mantovani、M. Cassel Dos Santos、D. Giri、J. Zuckerman、E. J. Loscalzo、M. Cochet、K. Swaminathan、G. Tombesi、J. J. Zhang、N. Chandramoorthy、J.-D. Wellman，K. Tien，L.P. Carloni，K. Shepard，D. Brooks，G.-Y。
伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
提示：大型语言模型的视觉提示探索，扰动，测试和迭代
摘要 - LARGE语言模型（LLM）由于能够使用简单的自然语言提示执行临时自然语言处理（NLP）任务，因此获得了广泛的普及。呼吁LLM的一部分是他们对公众的可接近性，包括NLP技术专长的人。但是，提示在语言结构，上下文和其他语义方面可能会有很大的不同，并且修改其中一个或多个方面可能会导致任务绩效的显着差异。非专家用户可能会发现确定提高提示所需的更改是一项挑战，尤其是当他们缺乏特定领域的知识和适当的反馈时。为了应对这一挑战，我们提出了p rompt iD，一个视觉分析系统，旨在通过探索，扰动，测试和迭代进行交互，完善和测试提示。p rompt a ID使用协调的可视化效果，使用户可以通过三种策略改进提示：关键字扰动，释义扰动以及获得最佳的context中文字中的最佳示例。p rompt a ID是通过涉及NLP专家的预先研究设计的，并通过强大的混合方法用户研究进行了评估。我们的调查结果表明，P ROMPT I ID可以帮助用户在认知开销较少的情况下迭代提示，并在建议的帮助下产生多样的提示，并分析生成的提示的性能，同时超过现有的最新提示提示性能的互动。
DPS 提示和技巧 - Navy.mil
当您收到 DPS“未找到或识别输入的城市”时该怎么办 1. 在客户信息、工作地点、取货和送货地址部分的城市字段中输入城市时 - 不要按 Tab 键或 Enter 键。这会导致城市列表无法填充。删除已输入的内容并重新输入，而不要按 Enter 或 Tab 键。这将允许城市列表正确填充 2. 有些城市没有自己的邮政编码，不会出现在 DPS 的城市列表中。例如，一些基地使用美国邮政服务列出的较大附近城市的邮政编码。客户可以在 USPS 网站上查找邮政编码。这将显示该邮政编码列出的城市。删除输入的城市并重新输入 USPS 网站中显示的城市 - 记住不要按 Tab 键或 Enter 键。 3. 有些城市或工作地点必须以某种方式输入。例如，奥法伦 (O'Fallon) 城市必须输入为“o fallon”，麦圭尔空军基地 (McGuire AFB) 必须输入为“mc guire”。删除输入的城市，然后重新输入（不使用标点符号）或使用其他方式。
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