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量子光学硬件的量子计算机辅助设计
摘要 量子系统的参数会随着所涉及的量子粒子数量呈指数增长。因此，存储或操纵底层波函数的相关内存要求远远超出了由几十个粒子组成的量子系统的最佳经典计算机的极限，从而导致其数值模拟面临严峻挑战。这意味着新量子设备和实验的验证和设计从根本上局限于小系统规模。目前尚不清楚如何充分发挥大型量子系统的潜力。在这里，我们提出了量子计算机设计的量子硬件的概念，并将其应用于量子光学领域。具体来说，我们将高维多体纠缠光子的复杂实验硬件映射到基于门的量子电路中。我们明确展示了如何实现玻色子采样实验的数字量子模拟。然后，我们说明了如何为复杂的纠缠光子系统设计量子光学装置，例如高维格林伯格-霍恩-泽林格态及其衍生物。由于光子硬件已经处于量子霸权的边缘，并且基于门的量子计算机的发展正在迅速推进，我们的方法有望成为未来量子器件设计的有用工具。
论量子软件与硬件的协同设计
量子计算系统自然由两部分组成，即软件系统和硬件系统。量子应用程序使用量子软件进行编程，然后在量子硬件上执行。然而，现有量子计算系统的性能仍然有限。在量子计算机上解决超出传统计算机能力的实际问题尚未得到证实。在本文中，我们指出，量子软件和硬件系统应协同设计，以充分利用量子计算的潜力。我们首先回顾了三项相关工作，包括一个硬件感知的量子编译器优化、一个应用感知的量子硬件架构设计流程和一个针对新兴量子计算化学的协同设计方法。然后我们讨论了一些遵循协同设计原则的潜在未来方向。
字母算法 - 硬件的超高radix基于高吞吐量模块化倍增器
摘要本文介绍了超高辐射模块化乘数的算法 - 硬件共同设计，用于高吞吐量模块化乘法。首先，为了加快模块化乘法的速度，我们使用一种新型的分段还原方法来利用超高的radix插入模块化乘法算法，从而减少了迭代和预计的数量。然后，为了进一步改善模块化乘法的吞吐量，我们设计了高度并行的模块化乘数体系结构。最后，我们使用Xilinx virtex-7 FPGA进行了并验证模块化乘数。实验结果表明，它可以在0.56 µs中执行256位模块化乘法，吞吐量速率高达4999.7 Mbps。关键字：模块化乘法，高吞吐量，超高radix分类：集成电路（内存，逻辑，模拟，RF，传感器）
朝着无状态硬件的量子一次性记忆
理论加密的中心宗旨是对实现给定密码原始的最小假设的研究。这样的原始记忆是戈德瓦瑟（Goldwasser），卡莱（Kalai）和罗斯布鲁姆（Rothblum）引入的一次性记忆（OTM）[Crypto 2008]，它是一种经典的功能，该功能是在非交互式2的2-2中遗忘转移中建模的，并且用于一次性的经典和量子程序。已知在经典和量子设置中标准模型中不存在安全OTM。在这里，我们提出了一种使用量子信息的方案，以及较少的假设（即，可重复使用的）硬件令牌，以构建统计上的otms。通过Gutoski和Watrous的基于半决赛的量子游戏框架[STOC 2007]，我们证明了最多制造恶意接收器的安全性。114 n自适应查询（对于n个关键大小），在量子通用合并框架中，但在多项式查询中留下了安全问题。与从量子资金的文献中得出的替代方案相比，我们的方案在技术上很简单，因为它是“准备和估计”类型的。我们还给出了两个不可能的结果，表明我们计划中的某些假设不能放松。
机密计算：基于硬件的应用程序和数据可信执行
对存储在 blob 存储、数据库等中的非活动数据进行加密。对在不受信任的公共或私有网络之间流动的数据进行加密。对在 RAM 中和计算过程中正在使用的数据进行保护/加密。
基于商用现货硬件的低成本、紧凑、可重构机载数据采集系统的飞行测试与评估
图 1 Extra 300 ................................................................................................................................................43 图 2 后仪表板 ................................................................................................................................................43 图 3 Red Bull 飞机上使用的视频设备 ........................................................................................................44 图 4 GRT 发动机信息系统 .............................................................................................................................44 图 5 GRT EIS 传感器 .............................................................................................................................45 图 6 GRT 姿态、航向和参考系统 .............................................................................................................45 图 7 GRT 磁力计 .............................................................................................................................................46 图 8 GRT 电子飞行信息系统 .............................................................................................................................46 图 9 后处理器用户界面 .............................................................................................................................47 图 10 调用子 VI 的参考节点方法 .............................................................................................................48 图 11 数据查看器 .............................................................................................................................
神经发动机：基于硬件的事件驱动模拟...
大脑启发的计算旨在了解大脑的机制，并重现其计算能力，以推动计算机科学领域的各个领域。深度学习是一个成功的例子，可以通过利用简化的人工神经网络（ANN）来大大改善模式识别和分类的领域。为了进一步利用大脑的计算能力，因此取得了更大的进步，各种研究都取决于尖峰神经网络（SNN），这些神经网络（SNN）紧密地模仿了大脑的计算[2，10，12，14]。snns通过采用神经元模型来实现大脑样的计算，这些神经元模型在传入的尖峰和时间方面改变了内部状态。特别是，各种研究表明了神经元模型的丰富时间动力学，其内部状态逐渐变化为显着的计算性状[8，11]。因此，新兴研究积极投资基于此类复杂模型的SNN的潜在收益。例如，史密斯（Smith）的研究提出了一种基于复杂神经元模型的新组合范式[12，13]。同时，Ponulak等。重现大脑的导航功能[9]，其他作品采用SNN进行特征推断[16]或满意度问题[4]。为了部署新兴的SNN工作负载，研究人员依赖SNN模拟系统模拟复杂的神经动力学。不幸的是，现有的SNN模拟系统遭受了高计算开销的困扰，因此，设计一个能够快速且能富有能力的SNN模拟的系统，高度要求。
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[打开]硬件的许可证
多亏了许多开源项目的成功和广泛采用（Linux，Libreoffier等）。），社区和用户通常对软件许可有很好的了解。开发人员一般可以清楚地了解软件许可证的整体格局，以及每种类型的软件许可证保留和承认的利弊和权利。另一方面，当我们切换到硬件项目时，许可的景观在一般且概念上相似，它们可能会稍微变化，而开发人员的知识很少[1] - [5]。随着开源硬件计划的出现，熟悉这些概念越来越重要。因此，本文试图通过阐明许可的基本概念，如何用于硬件来应对这一挑战，并将这些知识应用于两种不同的用例[7]，[8]。本文结构如下：第二部分介绍了许多与许可有关的关键基本概念。第三节是目前最常用的许可的入围名单，其主要特征。接下来，第四节探讨了两个用例。文章与第五节中的结论结束了。
mynd：对消费者硬件的新型BCI控制策略的无监督评估
抽象的神经生理实验室研究通常受到直接地理环境的限制，并且可以在时间上受到限制。对发现的生态有效性，可伸缩性和概括性的局限性对在Terfaces（BCIS）开发脑部计算机（BCIS）的开发构成了挑战，最终需要在任何CON文本中在消费级硬件上发挥作用。我们介绍了MYND：一个开源框架，该框架将消费级记录ING硬件与易于使用的应用程序融合在一起，以对BCI控制策略进行无关的评估。受试者是通过实验选择，硬件拟合，记录和数据上传的指导，以便自我管理多日研究，其中包括神经生理记录和在家中的问卷调查。作为用例，三十个受试者通过MYND对四通道脑电图（EEG）评估了两种BCI控制策略（“正面记忆”和“音乐图像”）。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。
脉冲神经网络到神经形态硬件的运行时映射
摘要 神经形态架构实现生物神经元和突触，以使用脉冲神经元和生物启发学习算法来执行机器学习算法。这些架构节能，因此适用于资源和功率受限的环境中的认知信息处理，物联网 (IoT) 的传感器和边缘节点在这些环境中运行。为了将脉冲神经网络 (SNN) 映射到神经形态架构，先前的研究提出了基于设计时的解决方案，其中首先使用代表性数据离线分析 SNN，然后将其映射到硬件以优化一些目标函数，例如最小化脉冲通信或最大化资源利用率。在许多新兴应用中，机器学习模型可能会根据使用某些在线学习规则的输入而改变。在在线学习中，根据输入激励，在运行时可能会形成新连接或现有连接可能会消失。因此，可能需要将已映射的 SNN 重新映射到神经形态硬件以确保最佳性能。不幸的是，由于计算时间较长，基于设计时的方法不适合在每次学习周期后在运行时重新映射机器学习模型。在本文中，我们提出了一种设计方法，用于在运行时将基于在线学习 SNN 的应用程序的神经元和突触划分并映射到神经形态架构。我们的设计方法分为两个步骤 - 步骤 1 是一种逐层贪婪方法，将 SNN 划分为包含神经形态架构约束的神经元和突触簇；步骤 2 是一种爬山优化算法，可最大限度地减少簇之间传递的总尖峰，从而改善架构共享互连的能耗。我们进行实验，使用合成和真实的基于 SNN 的应用程序来评估我们算法的可行性。我们证明，与最先进的基于设计时的 SNN 划分方法相比，我们的算法将 SNN 映射时间平均缩短了 780 倍，而解决方案质量仅降低了 6.25%。