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Ali Sayir，ph。 D. 在基因编辑的作物繁荣的基因中对基因修饰的作物的全球调节 - 综述 可再生能源 Sohn投资会议 - 2021年5月12日 国家疟疾消除战略计划2022-2026 SC2.5 AI硬件加速器的高速新兴记忆发言人：佐治亚州技术学院Shimeng Yu 2021 IEDM会议会议记录 神经技术，法律与法律界 核材料杂志 祈祷+策略.pdf 储能行业白皮书2023（摘要... 欢迎从一般椅子
Ali Sayir博士目前是弗吉尼亚州阿灵顿的空军科学研究办公室（AFOSR）内拥有极端财产投资组合的材料计划经理。作为一名高级计划官员，赛尔博士在数学量化国防部的微观结构上进行了一致的努力，并领导了计算材料科学领域的主要国家计划。他有责任计划，指导和确保在极端环境电子和量子科学材料中进行长期计划支持。作为计划官员，Sayir博士主动评估了极端环境的材料，并明智地赞助了材料中的创新科学机会，这些机会可以集成到Ab-Initio设计过程中，以实现远面平衡效应，极端非线性的效果和超快速控制。他在开发和执行基础研究方面处于最前沿的材料基础研究，这远非高功率系统的平衡，并且对可以适应电气，磁性，声学，热场和组合负载的外部刺激的新功能感兴趣。他是国防部和科学界的积极成员，并在空军，国防部和陆军，海军，DARPA以及其他国家和国际组织中协调研究计划。
硬件加速器设计具有太阳粒子事件预测的有监督的机器学习
摘要 - 在太阳粒子事件（SPE）的几个小时或几天内，宇宙辐射的强度可能在五个数量级上有所不同，从而增加了多个数量级的空间应用中单事件Upsets（SEU）的概率（SEU）。因此，至关重要的是要尽早检测SEU速率变化，以确保及时激活辐射硬化措施。在本文中，提出了用于预测IN-FIRKIT SEU变化的硬件加速器，以预测SPE。嵌入的片上SRAM用作实时粒子检测器。专用硬件加速器实现了监督的机器学习模型，以预测SRAM SEUS提前一个小时，每小时在SPE和正常条件下对SEU变化进行细粒度的小时跟踪。整个设计旨在用于在空间应用中采用的高度可靠和自适应的多处理系统。因此，目标系统可以在高辐射水平发作之前驱动适当的辐射硬化机制。