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GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
使用基于机器学习的稀有事件算法估算AMOC过渡概率
摘要：大西洋子午翻转循环（AMOC）是全球气候的重要组成部分，已知是倾倒元素，因为它可能在全球变暖下崩溃。这项研究的主要目的是使用一种称为轨迹 - 自适应多级分裂（TAMS）的稀有事实算法来计算AMOC在指定时间窗口内崩溃的概率。但是，TAM的效率和准确性取决于分数函数的选择。尽管已知最佳得分函数的定义称为“委员会函数”，但总的来说，不可能先验地计算它。在这里，我们将TAM与下一代储层计算技术相结合，该计算技术从稀有事实算法产生的数据中估计委员会函数。我们在存在两种类型的过渡的AMOC的随机盒模型中测试了这一技术，所谓的快速（F）和慢速（S）过渡。f的结果与使用物理知情得分函数的文献中的结果相比有利。我们表明，使用机器学习的稀有事实算法可以正确估计过渡概率，过渡时间甚至过渡路径，以实现广泛的模型参数。然后，我们将这些结果扩展到同一模型中S转变的更为困难问题。在两种F转型和S转型的情况下，我们还展示了如何解释下一代储层计算技术以检索委员会功能的分析估计。
性能参数，设计注意事项，社交...
太阳能炊具的实用性如今正在上升。但是，由于某些技术挑战，这并不是很快。目前的评论论文涵盖了太阳能箱炊具研究的研究和未来可能性。已经讨论了与太阳能箱烹饪者有关的各个方面，例如热性能参数，设计改进的各个阶段，社会可接受性问题和计算方法分析方法，以便将技术困难最小化。本文讨论了有关太阳能箱炊具的简介，优势，缺点，各种实际考虑，这是任何SBC的关键因素。此外，关于各种计算技术等各种计算技术，人工智能技术，物联网等都有一个帅气的讨论。介绍了使用这些计算技术的应用，对迄今为止的应用程序进行审查以及与研究有关的未来可能性。重点是太阳能箱炊具开发的未来可能性，因此这可能是一项公认的未来技术。
Mihir Hota博士 - 博士 - 硅技术研究所
预测甲状腺功能减退疾病风险的分类模型”，2016年国际发明计算技术会议（ICICT），2016年，pp。1-4，doi：10.1109/inventive.2016.7824794。14。s.dash。Mamatarani Das，Kartik Chandra Jena，“基于地区的数据隐藏
量子密码学和量子密钥分布网络，用于社会部署计算上不可破的密码系统
当今广泛使用的密码学的安全性可以通过“构造安全性”来保证，这意味着解密需要极端的质量计算能力。这使我们每天都可以安全地交换数据。然而，由于大规模量子计算机的出现以及将来的全新计算技术/数学算法，今天的加密法正在面临轻松解密的潜在威胁。尤其是，需要数十年保密的关键信息有“现在收获，稍后再结合”攻击的风险，在该攻击中，加密数据被窃听或获取，然后在将来开发新的计算技术时解密。这就是需要紧急响应的原因。正在开发两种新型技术来解决此问题。是“量词后公钥密码学”，具有相同的计算确定性，但具有数学结构，被认为很难通过当前已知的量子计算算法解密，并且现在正在实施和标准化。另一种类型是量子
