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分析流程中的数值不确定性导致大脑网络产生重大变化
脑成像数据的分析需要复杂的处理流程来支持有关脑功能或病理的发现。最近的研究表明，分析决策的变化、少量噪音或计算环境可能会导致结果的巨大差异，从而危及结论的可信度。我们通过使用蒙特卡罗算法引入随机噪声来检测结果的不稳定性。我们评估了连接组的可靠性、其特征的稳健性以及对分析的最终影响。结果的稳定性范围从完全稳定（即所有数据位都有效）到高度不稳定（即 0-1 个有效数字）。本文强调了利用大脑连接估计中诱导的方差来减少网络偏差的潜力，同时不影响可靠性，同时提高其在个体差异分类中的应用的稳健性和潜在上限。我们证明，稳定性评估对于理解脑成像实验固有的误差是必要的，以及如何将数值分析应用于脑成像和其他计算科学领域的典型分析工作流程，因为所使用的技术与数据和上下文无关，并且具有全局相关性。总体而言，虽然由于分析不稳定性导致的结果极端多变可能会严重妨碍我们对大脑组织的理解，但它也为我们提供了提高研究结果稳健性的机会。
针对内存阵列中相邻多个单元翻转的 ECC
随着当今电子产品的广泛应用，单粒子效应 (SEE) 已成为一个重大问题，不仅对于航空航天和军事等关键应用，而且对于汽车行业和医疗器械也是如此，因为可靠性始终是重中之重。这种担忧在包含电磁 (EM) 和电离辐射的环境中尤为明显，这些辐射与物质的相互作用可能会改变存储元件的状态，从而降低系统可靠性。技术规模的缩小增加了带电粒子撞击或由于传导 EM 干扰导致的电源总线波动影响多个单元的可能性；因此，导致多单元翻转 (MCU)。单纠错 - 双纠错 (SEC-DED) 代码是为存储系统提供可靠性的最常用技术之一。但是，SEC-DED 代码的标准实现不再适合提供信息可靠性，因为它们无法令人满意地处理每个编码字的大量位翻转，即 MCU 发生。在此背景下，本文提出了扩展矩阵区域选择代码 (eMRSC)，这是 MRSC 的改进版本，它将之前发布的原始 16 位代码扩展为 32 个数据位的新 MRSC 版本。此外，还提出了一种新的数据矩阵区域方案，以减少生成的冗余位数。将提出的代码与众所周知的代码进行了比较，在所有实验中都表现出色。综合分析表明，提出的代码不仅可靠，而且实施成本低（即面积、编码/解码延迟和功率开销低）。
硬盘盘片和介质盘片大小，数量... - Viser
硬盘使用圆形扁平磁盘（称为盘片），盘片两面涂有特殊的介质材料，用于以磁性图案的形式存储信息。盘片的安装方法是在中心切一个孔，然后将其堆叠在主轴上。盘片高速旋转，由连接到主轴的特殊主轴电机驱动。特殊的电磁读/写设备（称为磁头）安装在滑块上，用于将信息记录到磁盘上或从磁盘读取信息。滑块安装在臂上，所有这些都机械地连接到单个组件中，并通过称为执行器的设备定位在磁盘表面上。逻辑板控制其他组件的活动并与 PC 的其余部分通信。 磁盘上每个盘片的每个表面都可以容纳数百亿个单独的数据位。为了方便起见，这些被组织成更大的“块”，以便更容易、更快地访问信息。每个盘片有两个磁头，一个在盘片顶部，一个在盘片底部，因此带有三个盘片的硬盘（通常）有六个表面和六个磁头。每个盘片的信息都记录在同心圆中，称为磁道。每个磁道进一步细分为更小的部分，称为扇区，每个扇区包含 512 字节的信息。 由于组件的极端小型化以及硬盘在 PC 中的重要性，整个硬盘必须以高精度制造。磁盘的主要部分与外界空气隔离，以确保没有污染物进入盘片，否则可能会损坏读/写磁头。
RAPIDx：用于序列比对的高性能 ReRAM 处理内存加速器
摘要 — 基因组序列比对是许多生物应用的核心。测序技术的进步产生了大量的数据，使序列比对成为生物信息学分析的关键瓶颈。现有的比对硬件加速器存在片上内存有限、数据移动成本高、比对算法优化不佳等问题。它们无法同时处理测序机产生的大量数据。在本文中，我们提出了一种基于 ReRAM 的加速器 RAPIDx，使用内存处理 (PIM) 进行序列比对。RAPIDx 通过软硬件协同设计实现了卓越的效率和性能。首先，我们提出了一种适用于 PIM 架构的自适应带状并行比对算法。与原有的基于动态规划的比对相比，所提出的算法显著降低了所需的复杂度、数据位宽和内存占用，而准确性下降却微不足道。然后，我们提出了实现所提算法的高效 PIM 架构。 RAPIDx 中的数据流实现了四级并行，我们在 ReRAM 中设计了一个原位比对计算流，与我们之前的 PIM 设计 RAPID 相比，效率和吞吐量提高了 5.5-9.7 倍。所提出的 RAPIDx 可重新配置为集成到现有基因组分析流程中的协处理器，以增强序列比对或编辑距离计算。在短读比对中，RAPIDx 分别比最先进的 CPU 和 GPU 库提供了 131.1 倍和 46.8 倍的吞吐量改进。与用于长读比对的 ASIC 加速器相比，RAPIDx 的性能高出 1.8-2.9 倍。
使用自动化简单 SCA 打破开源完全平衡椭圆曲线设计
椭圆曲线密码 (ECC) 的主要运算是将椭圆曲线 (EC) 点 P 与长二进制标量 k 相乘，记为 kP 。攻击者的目标是获取标量 k（进一步记为密钥 k ）。这通常可以通过分析测量的功率或 kP 执行的电磁痕迹或其他旁道效应来实现。蒙哥马利阶梯算法是实现 kP 计算最常用的算法。文献中报道，该算法可以抵抗简单的旁道分析 (SCA) 攻击，因为它是一种平衡算法，即，标量 k 的每个位值的处理都按照相同的运算序列完成，即一个 EC 点加法和一个 EC 点加倍。但是，蒙哥马利阶梯算法中寄存器的使用取决于密钥，因此容易受到垂直数据位和水平地址位攻击。已知的对策之一是随机化算法主循环每次迭代的 EC 点操作（加法和加倍）的顺序。只有当计算 EC 点加法的域操作顺序与计算 EC 点加倍的域操作顺序相同时，随机化才有意义，例如，如果应用了统一的 EC 点加法公式。[4] 报告了一种完全平衡的 ASIC 协处理器，该协处理器在 Weierstrass 椭圆曲线上实现了完整的加法公式。该设计是开源的，VHDL 代码可在 GitHub 存储库 [3] 中找到。我们为 IHP 250 nm 单元库合成了这个开源设计，并使用 EC secp256k1 的基点作为与原始测试台相对应的输入点 P 来模拟 kP 执行的功率轨迹。我们尝试了不同长度的标量 k。我们模拟了约 20 位以及约 200 位密钥的功率轨迹，并执行了
原始人的自然经济
焦磷酸测序：Roche模板由EMPCR 1制备，其中1-20万珠沉积在PTP井中。较小的珠，带有连接的硫酸酶和荧光素酶围绕模板珠。单个DNTP依次流过井，以预定的顺序分配。在掺入补体DNTP时，释放的PP I被转换为ATP，从荧光素蛋白到羟基二耐蛋白的氧化产生光。读取平均400个基础作为流程图。对于均聚物，重复多达六个核苷酸，添加的DNTP的数量与光信号成正比。插入是最常见的错误类型，其次是删除。通过连接测序：将约1亿个EMPCR的模板珠沉积在载玻片上。在退火时，添加了1,2个探针的库。适当的条件使选择性杂交和探针结扎到互补位置。1,2探针的第一个（y）和第二（z）位置被设计为审讯库，因此16个二核苷酸由四种染料编码。在四色成像之后，将带状的1,2探针化学裂解以产生5'-PO 4组（P）。杂交，连接，成像和裂解的循环又重复了六次。然后从模板中剥离扩展引物，并使用N – 1底漆进行第二个连接弹，该底漆将询问底座重置为左侧的一个位置。询问每个基础两倍，提高了颜色调用的准确性。随后发生了七个连接周期，然后再进行三个结扎弹。然后将35个数据位组成的字符串在色彩空间中编码，然后对准参考基因组以解码DNA序列。替换是最常见的错误类型。可逆终结器：DNA片段的Illumina Bridge放大是在载玻片的八个通道上随机分布的，高密度向前和反向引物共价附加到其上。固相扩增可从单个ssDNA模板产生约8000万个MC。将底漆退火到每个MC中模板的自由末端。聚合酶延伸，然后终止从四个RTs组中的DNA合成，每组用不同的染料标记。未合并的RT被洗净，通过四颜色成像进行基础识别，并通过化学裂解去除阻塞和染料组以允许下一个周期。给定MC的颜色图像提供了〜45个基础的读取。替换是最常见的错误类型。使用RTS进行单分子测序：Helicos数十亿个未夸大的ssDNA模板是用poly（da）尾巴制备的，这些尾巴与聚（DT）引物杂交，共同连接到载玻片上。对于一通测序，该引物 - 模板复合物就足够了。两通序测序涉及复制模板链，删除原始模板，并退火向表面（未显示）。与Illumina的RT不同，这四个Helicos RT用相同的染料标记，并以预定的顺序单独分配。融合事件导致荧光信号。使用单分子消除了Dephasing的问题，其中给定MC内的数千个复制模板不会有效地扩展其引物。删除是最常见的误差类型，可以通过提供约25个基本共识读取的两次测序可大大降低。的应用和挑战100篇论文描述了这些创新的成果。虽然改进继续，但读取长度限制，错误类型和频率显着影响组装策略。对于简短（<100个基本）读取平台，通过映射到参考基因组来指导组装。结合Sanger和Roche数据（100个基本读数）改善了从头组件2，并且随着焦磷酸测序读取长度的改进，使用混合Roche（250键读数）和Illumina数据进行了改善，已经描述了从头组装。最近使用Roche 4和Illumina平台报告了第一个个性化基因组测序项目。Roche，Illumina和AB平台在1,000个基因组项目中被用于生成人类遗传变异的详细图表以及人类微生物组项目，以将微生物组动态与人类健康相关联。应用不限于测序基因组。共识计数分析5最近出现了，从而实现了转录因子结合，mRNA剪接，DNA甲基化，小RNA，染色质结构和DNase超敏位点的全局分析。配对的测序方案。这些不仅对从头组件很重要，而且对于识别结构变化和映射mRNA剪接同工型。展望未来，太平洋生物科学，多佛系统（Polonator G.007），Visigen Biotechnologies，Lasergen，Inc。，Intelligent Bio-Symys，完整的基因组学和牛津Nanopore技术等公司的平台开发。