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应用人工智能进行露天采矿的优化生产调度和阶段设计
露天矿生产调度 (OPPS) 问题旨在确定矿体的采矿块的开采顺序。OPPS 提出了一些限制，这些限制产生了一个被归类为 NP 难的组合优化问题。通常，使用线性规划无法在可接受的计算时间内获得 OPPS 的最优解；因此，人们使用称为启发式的近似方法来解决这个问题。本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于在露天矿中获得符合操作和设计约束的可操作回推。这种综合方法是通过遗传算法和聚类算法 (k-means) 实现的。遗传算法是一种受查尔斯·达尔文自然进化论启发的搜索启发式算法，用于解决 NP 难问题。该方法已在铁矿和金矿中进行了测试，并被证明是一种实用、可行的方法。结果表明，获得的回推符合矿坑开采的设计和操作约束，同时还最大化了净现值 (NPV)。
TARGETS 的功能 终端区域路线...
TARGETS 的功能终端区域航线生成和交通模拟 (TARGETS) 工具提供了独特的功能组合，可用于设计、分析和评估程序和空域。该工具由 MITRE 公司的先进航空系统开发中心 (CAASD) 在美国联邦航空管理局 (FAA) 的赞助下开发，被各种 FAA 和非政府用户使用，用于支持在美国和国际上实施区域导航 (RNAV) 和所需导航性能 (RNP) 操作。TARGETS 将数据可视化功能与易于访问的设计元素相结合，使程序设计人员能够快速轻松地开发程序。TARGETS 的集成功能可以快速评估替代设计概念，从而产生满足运营需求并符合设计约束的强大解决方案。使用 TARGETS 可显著缩短捕获需求的时间并加快整个设计过程。TARGETS 与标准办公应用程序集成，可轻松准备演示文稿或文档程序设计，并且数据输出的格式可支持操作、认证和图表需求。过去需要数周才能生成的信息现在可以在数小时内完成！
紧凑神经网络拓扑硬件设计的算法推动因素：审查和趋势
摘要 - 本文报告了紧凑的神经网络拓扑设计的主要最新算法促进器，同时依靠基本的数值实验。嵌入传感器智能执行推理任务通常需要适当定义硬件限制下专门针对特定目的的神经网络体系结构。硬件设计约束称为功耗，硅表面，延迟和最大时钟频率上限可用资源，即记忆容量和算法复杂性。我们建议将算法启用器分类为4种类型，这些算法促进器会迫使硬件约束，同时保持精确度尽可能高。首先，降低尺寸（DR）用于减少预定的硬件编码模式，以减少内存需求。其次，使用归一化（QN）的低精度量化既可以简化硬件组件，又可以限制整体数据存储。第三，连通性修剪（CP）涉及对过度拟合的改进，同时限制了不必要的计算。最后，在提前通过的推论期间，可以执行拓扑零件的动态选择性执行（DSE）以限制整个拓扑的激活，从而减少整体功耗。索引术语 - 神经网络，压缩感应，随机修剪，量化神经网络，动态神经网络，硬件 - 算法共同设计。
设计特定群体的引物
本文档介绍如何通过使用 DECIPHER 包中的 DesignPrimers 函数设计组特异性引物。作为案例研究，本教程重点关注链霉菌属不同物种的全测序基因组的内部转录间隔区 (ITS)。ITS 位于编码 16S 和 23S 核糖体 RNA 的基因之间的染色体上。本文档中的示例旨在从多种密切相关的链霉菌物种中寻找针对单一链霉菌物种的引物。但是，任何一组分成组的比对序列都可以使用类似的策略。例如，使用此程序设计的针对 16S 基因的属特异性引物可在 http://DECIPHER.codes 在线获取。分成组的比对 DNA 序列数据库用作该程序的输入。首先，使用 TileSeqs 函数将序列预处理为重叠的图块，这些图块将作为引物设计的模板 DNA。其次，DesignPrimers 函数确定满足某些设计约束的所有可能引物集，例如在特定实验条件下有效扩增目标组的能力。接下来，对完整的引物集进行评分，以确定其与属于
用于估计 CNN 加速器硬件指标的高级建模框架
摘要 — 由于 GPU 具有针对 CNN 运算符量身定制的架构，因此它成为卷积神经网络 (CNN) 训练和推理阶段的参考平台。然而，GPU 是耗电极高的架构。在能耗受限的设备中部署 CNN 的一种方法是在推理阶段采用硬件加速器。由于其复杂性，使用标准方法（如 RTL）对 CNN 的设计空间探索受到限制。因此，设计人员需要能够进行设计空间探索的框架，该框架可提供准确的硬件估算指标来部署 CNN。这项工作提出了一个探索 CNN 设计空间的框架，提供功耗、性能和面积 (PPA) 估算。该框架的核心是一个系统模拟器。系统模拟器前端是 TensorFlow，后端是从硬件加速器的物理合成（而不仅仅是从乘法器和加法器等组件）获得的性能估算。第一组结果评估了使用整数量化的 CNN 精度、物理综合后的加速器 PPA 以及使用系统模拟器的好处。这些结果允许进行丰富的设计空间探索，从而能够选择最佳的 CNN 参数集以满足设计约束。
2024.04.11 ECE 研讨会 - Raghavendra Pothukuchi
摘要：大脑与计算机的接口有助于增进我们对大脑和思维的理解，治疗大脑和思维障碍，并与人工认知框架相结合，可以推动人类能力的进步。实现这一目标需要新的计算机架构——既要靠近大脑来处理和刺激神经活动，又要远离大脑来运行更复杂的认知框架，共同工作。在这次演讲中，我将介绍我对第一个分布式脑机接口架构 SCALO 的研究，该架构实时处理来自大脑多个区域的神经活动，同时植入安全。SCALO 是分布式多加速器系统的模板，必须满足极端的设计约束。我还将描述加速计算困难的人类认知模型的研究，这可能如何利用量子计算机等新型加速器，并概述将这些加速器与大脑接口连接起来的端到端设计。满足大脑接口和复杂认知建模的挑战性约束需要新颖的系统设计，从而为计算机架构做出根本性贡献，并引发计算机架构与脑科学之间的创新良性循环。
斜飞翼：简介和白皮书1
美国宇航局艾姆斯研究中心于 20 世纪 90 年代初对超音速商用客运斜全翼概念进行了设计研究。这项研究的参与者包括美国宇航局艾姆斯研究中心在斜翼设计方面拥有长期专业知识的工作人员，以及来自西雅图波音商用飞机公司和加州长滩道格拉斯飞机公司的工程师，以及斯坦福大学的研究团队。行业合作的目的是确保研究中包含现实世界的设计约束，并获得行业设计专业知识。斯坦福大学的团队建造并试飞了一架 17 英尺跨度的斜全翼无人机，展示了 3% 负静态稳定性的飞行。设计研究最终产生了两种机翼设计，称为 OAW-3 和 DAC-1。OAW-3 机翼由 NASA Ames 团队设计，代表了基于配置约束和任务性能指标的高度优化设计。DAC-1 机翼由道格拉斯飞机公司的团队设计。它是一种经典的椭圆形平面形状，具有高度的气动形状优化，但设计并未根据整体任务性能指标进行优化。虽然两个机翼都在 9 x 7 超音速风洞中进行了测试，但只有 OAW-3 机翼拥有完整的控制面和发动机舱。本报告中描述的风洞数据仅在 NASA OAW-3 配置上获得。
一种实现飞机电气线路互连系统自动 3D 布线的方法
摘要 线束 3D 布线是飞机电气线路互连系统 (EWIS) 设计中最具挑战性的步骤之一。这不仅是由于 EWIS 本身的复杂性，还因为应用的设计约束越来越多，并且它依赖于机身和安装系统设计的任何变化。EWIS 设计目前采用的布线过程主要基于专业工程师的手动工作，部分由传统 CAD 系统支持。因此，布线过程效率低下、容易出错，并且无法提供最佳解决方案。尽管许多线束组件都是从目录中选择的，并且设计过程很大程度上是重复性的和基于规则的，但我们发现，目前没有或只有非常有限的自动化解决方案可以显著减少工程师的工作量并提高他们的效率。本文提出了一种创新方法来解决 3D 布线自动化作为优化问题。提出了基于知识的工程 (KBE) 和优化方法，以实现满足所有相关设计规则和约束的最低成本布线解决方案。所提出的解决方案在约束方面具有可扩展性，可以部署在任何类型的布线环境中，并且由于实现了自动化水平，能够大幅缩短流程交付时间。基本思想是
以排为中心的控制在信号交叉点上建立在混合MPC系统，在线学习和分布式优化第II部分：理论分析
多项式方程的参数化系统在科学和工程的许多范围内都会出现，例如，动态系统的平衡，链接满足设计约束的链接，并在compoter视觉中进行场景重建。由于不同的参数值可以具有不同的实际解数，因此参数空间被分解为边界形成真实判别基因座的区域。本文认为将真实的判别基因座定位为机器学习中的超级分类问题，目的是确定参数空间上的分类边界，其中类是真实解决方案的数量。该艺术提出了一种新型的采样方法，该方法仔细采样了多维参数空间。在每个样本点，同型延续用于获取相应多项式系统的实际解数。机器学习技术在内，包括最近的邻居，支持向量分类器和神经网络可有效地近似实际的判别基因座。学习了真正的判别基因座的一种应用是开发一种实际同义方法，该方法仅跟踪实际解决方案路径，与传统方法不同，该方法跟踪所有复杂的解决方案路径。示例表明，所提出的方法可以很好地近似复杂的解决方案边界，例如Aris-
c-Shipgen：aconditional引导扩散...
船舶设计是一个复杂的设计过程，可能需要一组海军建筑师团队来完成。改善船舶设计过程可以节省大量成本，同时仍为客户提供高质量的设计。船体设计的新技术是扩散模型，一种生成人工智能。船体设计扩散模型的先前工作创建了高质量的船体，其阻力减少和较大的位移量。但是，工作无法产生符合特定设计约束的船体。本文提出了一个条件扩散模型，该模型在给定特定约束的情况下生成船体设计，例如船体所需的主维度。此外，此扩散模型利用总电阻回归模型的梯度来创建低电阻设计。五个设计测试用例将扩散模型与设计优化算法进行了比较，以创建低电阻的船体设计。在所有五个测试用例中，扩散模型均显示出具有总电阻小于优化船体的多种设计，其电阻降低了25％以上。扩散模型还生成了这些设计，而无需重新培训。这项工作可以通过创建以数据驱动的方法来满足用户需求的高质量船体来大大减少船舶的设计周期时间。