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准备糖尿病预测清洁和高质量数据的预处理技术
本文介绍了用于开发操作数据分析的数据预处理技术的全面评估。其目标是为数据驱动的建筑能源管理提供全面的数据预处理方法。本文的后续部分如下结构。构建操作数据预处理的一般框架引入了在构建操作数据分析的背景下进行数据预处理的一般框架。随后，用于构建操作数据分析，减少数据扩展，数据转换和数据划分的数据清洁方法，以阐明各种数据预处理任务的代表性技术。
用于极边缘 DNN 推理的混合精度 RISC-V 处理器
摘要 — 低位宽量化神经网络 (QNN) 通过减少内存占用，支持在受限设备（如微控制器 (MCU)）上部署复杂的机器学习模型。细粒度非对称量化（即，在张量基础上为权重和激活分配不同的位宽）是一种特别有趣的方案，可以在严格的内存约束下最大限度地提高准确性 [1]。然而，SoA 微处理器缺乏对子字节指令集架构 (ISA) 的支持，这使得很难在嵌入式 MCU 中充分利用这种极端量化范式。对子字节和非对称 QNN 的支持需要许多精度格式和大量的操作码空间。在这项工作中，我们使用基于状态的 SIMD 指令来解决这个问题：不是显式编码精度，而是在核心状态寄存器中动态设置每个操作数的精度。我们提出了一种基于开源 RI5CY 核心的新型 RISC-V ISA 核心 MPIC（混合精度推理核心）。我们的方法能够完全支持混合精度 QNN 推理，具有 292 种不同的操作数组合，精度为 16 位、8 位、4 位和 2 位，而无需添加任何额外的操作码或增加解码阶段的复杂性。我们的结果表明，与 RI5CY 上的基于软件的混合精度相比，MPIC 将性能和能效提高了 1.1-4.9 倍；与市售的 Cortex-M4 和 M7 微控制器相比，它的性能提高了 3.6-11.7 倍，效率提高了 41-155 倍。索引术语 —PULP 平台、嵌入式系统、深度神经网络、混合精度、微控制器
美国国家安全局通用电子设备的历史...
以及著名的 ENIAC 的后续产品，由四个主要单元组成：输入输出、存储、算术和控制（图 1）。预先准备好一些机器可读介质（穿孔卡、磁带等）上的数据和指令被输入到机器系统中，并根据指令中指定的步骤自动对数据进行操作。这些指令与问题数据存储在同一内部存储介质中，但由控制单元解释。“指令”通常表示：(1) 算术单元要执行的操作，(2) 一个或多个操作数在存储器中的位置（其地址），以及 (3) 操作结果的地址。一
嵌入式系统讲座
计算，例如图形渲染、打印或网络处理。处理器至少由以下三个组件组成：寄存器。寄存器是处理器内部的存储位置。它用于在执行指令期间保存数据和/或内存地址。由于寄存器非常靠近处理器，因此它可以提供对程序执行的操作数的快速访问。不同处理器的寄存器数量差异很大。算术逻辑单元 (ALU)。ALU 为处理器执行所有数值计算和逻辑评估。ALU 从内存接收数据，执行操作，并在必要时将结果写回内存。当今的超级计算机每秒可以执行数万亿次操作。ALU 和寄存器一起称为处理器的数据路径。控制单元。控制单元包含硬件指令逻辑。控制单元解码并监控指令的执行。当计算机系统的各个部分争夺 CPU 资源时，控制单元还充当仲裁器。CPU 的活动由系统时钟同步。在撰写本文时，现代微处理器的时钟频率已超过 3.0 GHz。控制单元还维护一个称为程序计数器 (PC) 的寄存器，该寄存器跟踪要执行的下一条指令的地址。在执行指令期间，系统会标记溢出、加法进位、减法借位等的发生情况，并将其存储在另一个称为状态寄存器的寄存器中。然后，程序员使用结果标志进行程序流控制和决策。在任何时候，处理器状态都是以下四种状态之一：指令获取、指令解码、操作数获取或执行。
Résiliencede la供应链
生产和供应预测。在短期内，在运行命令或交货时，集成外部操作数据以在机动空间内具有空间也很重要。实时监控工具快速检测变化已有几年了。基于弱信号（通常称为控制塔）的警报系统可以帮助识别风险并相应调整操作和预测。除了直接恢复的数据之外，外部专家和市场分析师小组的招标还可以提供其他信息来完善预测模型。供应链上的干扰可能随时发生。这些事件的集成当然是服务的技术挑战，但对于公司的所有服务而言，这首先是人类的挑战。
人脑中的数字表示和算术
摘要 - 作为数字表示和算术的平台，人的大脑是一个复杂的系统，涉及大型双边网络，涵盖了认知的多个方面。数字是在所谓的“三重代码”中编码的，该“三重代码”需要口头，定量和书面形式。健康的人的大脑通常会以各种能力激活这些区域，而乘法与添加，精确计算与近似以及大与小操作数的计算。与人工系统相比，人的大脑可能更依赖记忆，而不是计数或顺序算术。本次评论的激励是，所有属性仅引用的所有属性都为旨在紧凑，高效和能量杯状系统设计的计算机工程师提供了潜在的有价值的课程。
量子电路复杂性作为物理可观测量
这项工作提出将量子电路复杂性（实现量子变换所需的最少基本操作数）确立为合法的物理可观测量。我们证明电路复杂性满足物理可观测量的所有要求，包括自伴随性、规范不变性和具有明确不确定关系的一致测量理论。我们开发了用于测量量子系统复杂性的完整协议，并展示了其与规范理论和量子引力的联系。我们的结果表明，计算要求可能构成与能量守恒一样基本的物理定律。该框架提供了对量子信息、引力和时空几何出现之间关系的洞察，同时提供了实验验证的实用方法。我们的结果表明，物理宇宙可能受能量和计算约束的支配，这对我们理解基础物理具有深远的影响。关键字
Qiskit 中 Shor 算法的优化及性能分析
摘要 — Shor 算法在量子计算领域享有盛誉，因为它有可能在多项式时间内有效破解 RSA 加密。在本文中，我们使用 IBM Qiskit 量子库优化了 Shor 算法的端到端库实现，并推导出一个光速（即理论峰值）性能模型，该模型通过将总操作数计算为不同门数的函数来计算在特定机器上执行输入大小为 N 的 Shor 算法所需的最短运行时间。我们通过在 CPU 和 GPU 上运行 Shor 算法来评估我们的模型，并模拟了高达 4,757 的数字的因式分解。通过将光速运行时间与我们的实际测量值进行比较，我们能够量化未来量子库改进的余地。索引术语 —量子计算、Shor 算法、量子傅里叶变换、性能分析
FLODAC - 纯流体数字计算机 - Gwern.net
被执行，并且除了在条件跳转指令执行期间之外，在每个指令周期结束时加一。在步骤 1 期间，控制计数器操作存储器选择电路，并且在步骤 1 结束时，包含下一条指令的指定存储器字被读入静态寄存器。两个左边的位被解码为操作，并且该信息被发送到功能选择电路，在那里，结合步进计数器和时钟信号，生成所有指令所需的门控脉冲。两个右边的位指定操作数地址，被发送到存储器选择电路，允许读出所需的数据字。所有这些都发生在步骤 1 期间。实际的指令执行在最后三个步骤中的一些或全部期间进行。
海洋系统测试与评估计划 (OSTEP...
美国国家海洋局 (NOS) 业务海洋产品和服务中心 (CO-OPS) 收集和分发水位和洋流的观测和预测，以确保安全、高效和环保的海上贸易。该中心提供支持 NOS 战略计划任务要求所需的一套水位和沿海洋流产品，并协助提供 NOAA 其他战略计划主题所需的业务海洋数据/产品。该中心管理国家水位观测网络 (NWLON) 和美国主要港口的国家物理海洋实时系统 (PORTS™) 网络。该中心：为水位和洋流数据的收集和处理制定标准；收集和记录用户需求，作为所有后续计划活动的基础；设计新的和/或改进的海洋观测系统；设计软件以提高 CO-OPS 的数据处理能力；维护和操作海洋观测系统；执行操作数据分析/质量控制；并制作/传播海洋学产品。