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![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
皇后区社区计划
1. 1983 年皇后区社区规划中的开发概念 14 2. 皇后区已开发建筑面积类型 15 3. 皇后区人口增长 16 4. 皇后区和市区总人口 16 5. 过去 20 年间皇后区建筑面积数量和类型 16 6. 皇后区住宅增长 18 7. 皇后区商业增长 18 8. 皇后区工业增长 18 9. 按年龄组划分的人口 20 10. 按家庭类型划分的人口 20 11. 按特定收入组划分的家庭收入 20 12. 在家使用的最常见语言 21 13. 人口增长份额 22 14. 新威斯敏斯特和皇后区预计人口增长 22 15. 皇后区住房单元增长 24 16. 按类型划分的净住房单元增长 24 17. 住房单元总数按类型分布 24 18. 皇后区社区愿景 26 19. 社区愿望 30 20. 皇后区社区愿景的组成部分 32 21. 可持续发展视角 40 22. 我们现在处于什么位置：全市温室气体清单 59 23. 人口增长、温室气体排放和电力消耗 59 24. 全市机动车温室气体排放 61 25. 全市建筑物温室气体排放 63 26. 水道分类和相关的 RAR 影响 72 27. 皇后区住房特点 97 28. 皇后区土地使用权 100 29. 住房类型组合 103 30. 皇后区公园和开放空间 105 31. 皇后区公园空间清单 107
COVID-19 对皇后镇的经济影响 - ...
还提出了另外三种情景，以强调旅游业强劲复苏将如何影响皇后镇湖区经济。三种情景中最强的一种是，拟议的跨塔斯曼海旅游圈将提前启动（2020 年 9 月，而不是 12 月），该地区在国内旅游市场的份额将增长 27%，从而将国内旅游支出保持在 2019 年的水平。在这种情景下，GDP 预计将下降 19.1%，而在“不采取任何措施”的情况下，GDP 预计将下降 23.3%。就业率预计将下降 22.9%，而在“不采取任何措施”的情况下，就业率预计将下降 25.3%，失业率为 15.9%，而不是“不采取任何措施”情景下的 18.5%。这凸显出，即使旅游业强劲复苏，该地区在未来一年也将受到严重影响。
海达瓜依/夏洛特皇后群岛土地利用规划...
本报告由海达瓜依/夏洛特皇后群岛土地利用规划过程的流程管理团队成员编写，并由社区规划论坛和流程技术团队成员进行了广泛的审查和提供意见。本报告试图总结社区规划论坛 (CPF) 成员为就岛屿土地利用规划达成一致而付出的 17 个月的巨大努力和奉献。CPF 参与者花费了无数时间分享有关岛屿生态系统、社区、海达文化和经济的知识、故事、信息和观点。通过演示和对话，CPF 参与者对岛屿的现状、海达土地利用愿景、岛民的未来目标以及基于生态系统的管理建议达成了共识。在规划过程的时间范围内，就土地利用规划的许多方面达成了一致意见，但并非所有方面都达成了一致意见。非常感谢南莫尔斯比岛替代基金账户 (SMFRA) 对土地利用规划过程的投资。SMFRA 的财政贡献有助于确保公平参与这一进程，以便所有与土地使用和管理相关的当地利益和观点都能反映在岛屿土地利用计划的制定中。谢谢你。
海达瓜依/夏洛特皇后群岛土地利用规划...
本报告由海达瓜依/夏洛特皇后群岛土地利用规划过程的流程管理团队成员编写，并由社区规划论坛和流程技术团队成员进行了广泛的审查和提供意见。本报告试图总结社区规划论坛 (CPF) 成员为就岛屿土地利用规划达成一致而付出的 17 个月的巨大努力和奉献。CPF 参与者花费了无数时间分享有关岛屿生态系统、社区、海达文化和经济的知识、故事、信息和观点。通过演示和对话，CPF 参与者对岛屿的现状、海达土地利用愿景、岛民的未来目标以及基于生态系统的管理建议达成了共识。在规划过程的时间范围内，就土地利用规划的许多方面达成了一致意见，但并非所有方面都达成了一致意见。非常感谢南莫尔斯比岛替代基金账户 (SMFRA) 对土地利用规划过程的投资。SMFRA 的财政贡献有助于确保公平参与这一进程，以便所有与土地使用和管理相关的当地利益和观点都能反映在岛屿土地利用计划的制定中。谢谢你。
语言学习者策略使用和英语水平在密歇根英语语言评估测验中的表现 Xiaomei Song 皇后大学 使用 4
密歇根英语语言评估系统中语言学习者的策略使用和英语水平 宋晓梅 皇后大学 本研究使用一份包含 43 项的策略使用问卷，研究了密歇根英语语言评估系统 (MELAB) 考生报告的语言策略的性质。它进一步研究了考生报告的策略使用情况和英语作为第二语言 (ESL) 背景下 MELAB 语言测试成绩之间的关系。结果表明，MELAB 考生对认知策略使用的看法主要分为六个维度：重复/确认信息策略、写作策略、练习策略、生成策略、应用规则策略和与先前知识策略联系。MELAB 考生对元认知策略使用的看法分为三个维度：评估、监控和评估。结果还表明，一些策略对语言表现有显著的正向影响，一些策略对语言表现有显著的负向影响，而其他一些策略似乎对这组参与者没有影响。自 20 世纪 70 年代以来，语言测试研究人员一直致力于识别影响语言测试成绩差异的个体特征。根据 Dreyer 和 Oxford (1996) 的说法，一个可能导致语言成绩差异的重要变量是语言策略的使用，据认为，各个教学水平的学生都会使用语言策略，其结果也各不相同。本研究考察了密歇根英语语言评估体系 (MELAB) 考生报告的学习者策略的性质。本研究还调查了在英语作为第二语言 (ESL) 的背景下，报告的学习者策略使用与 MELAB 语言测试成绩之间的关系。影响第二语言成绩的因素语言研究人员长期以来一直对可能影响语言测试成绩和分数的因素感兴趣。Bachman (1990) 提出了一个模型来研究三种系统性变异源对测试成绩的影响：交际语言能力、考生的个人特征以及测试方法或测试任务的特征。在三类系统性变异源中，交际语言能力被认为是导致第二语言学习考试成绩差异的核心因素。它由三个部分组成：语言能力、策略能力和心理生理机制。巴赫曼还认为，影响考试成绩的第二个因素——应试者特征——包括各种个人属性，如年龄、性别、母语、教育背景、态度、动机、焦虑、学习策略和认知风格。巴赫曼的第三因素——测试