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使用知识图谱和以人为本的人工智能构建可重构供应链：一个研究框架
供应链的配置和运作与企业的成功息息相关，多年来一直是学术界和工业界关注的话题。许多供应链都高度优化，注重效率和利润，因为企业将全球化、低关税和稳定的贸易规则视为理所当然。然而，近年来，全球形势变得越来越不稳定，最近发生的几起事件暴露了全球供应链的脆弱性。特别是 COVID-19 大流行导致全球不同地区的工厂暂时关闭，影响了供应链。再加上中美贸易战、英国脱欧或苏伊士运河暂时堵塞等其他事件，这些中断成为严重威胁，导致不同产品短缺。更严格的准入规定导致交货时间更长、更不可预测，并破坏了库存不足的长距离供应链。目前，由于极端天气事件更频繁，以及由气候变化引起的新传染病爆发，情况似乎不会很快好转。
新兴计算 用于人工智能的可重构钙钛矿镍酸盐电子器件
可重构设备提供了按需编程电子电路的能力。在这项工作中，我们展示了在后制造的钙钛矿 NdNiO 3 设备中按需创建人工神经元、突触和记忆电容器，这些设备可以通过单次电脉冲简单地重新配置为特定用途。钙钛矿镍酸盐的电子特性对氢离子局部分布的敏感性促成了这些结果。利用来自我们的记忆电容器的实验数据，储层计算框架的模拟结果显示出在数字识别和心电图心跳活动分类等任务中的出色性能。使用我们的可重构人工神经元和突触，模拟动态网络在增量学习场景中的表现优于静态网络。按需设计大脑启发计算机构建块的能力为自适应网络开辟了新的方向。C
考虑网络重构的城市电网储能系统多阶段双层规划模型
可再生能源 (RES) 的大规模接入和负荷的快速发展导致城市电网 (UPG) 频繁出现输电拥塞。输电系统运营商通常执行高压配电网 (HVDN) 重构以缓解输电拥塞。然而，由于负荷和可再生能源变化很快，HVDN 重构可能会频繁进行。这可能会造成严重的安全问题。储能系统 (ESS) 为缓解输电拥塞提供了一种有效的方法。如果储能系统安装和操作得当，只需进行少量的 HVDN 重构即可缓解 UPG 的输电拥塞。因此，本研究提出了一个用于储能系统优化配置的多阶段双层规划模型。上层模型旨在最大化 HVDN 的年综合收益，下层模型则侧重于最小化运营成本。在实际测试系统上进行的仿真结果验证了所提出的方法在缓解传输拥塞的同时具有降低投资和运营成本的巨大潜力。
快速制造具有环境自适应运动的可重构螺旋微型游泳器
具有变形能力和自适应运动能力的人造螺旋微游泳器在精准医疗和无创手术中具有巨大潜力。然而，目前可重构螺旋微游泳器受到低通量制造和有限的自适应运动能力的阻碍。本文提出了一种旋转全息处理策略（螺旋飞秒激光束），可快速（<1 秒）生产刺激响应螺旋微游泳器（<100 μm）。该方法允许一步轻松制造具有可控尺寸和多种仿生形态的各种微游泳器，包括螺旋藻、大肠杆菌、精子和锥虫形状。由于其变形能力，螺旋微游泳器在恒定旋转磁场下经历翻滚和螺旋运动之间的动态过渡。通过利用自适应运动，螺旋微游泳器可以导航复杂地形并实现有针对性的药物输送。因此，这些微型游泳器对于各种精准治疗和生物医学应用具有十分重要的意义。
用于量子计算系统的基于 FPGA 的可重构信道化，使用多相滤波器组
摘要。最近提出的量子系统使用频率复用量子比特技术来读取电子器件，而不是模拟电路，以提高系统的成本效益。为了恢复单个通道以供进一步处理，这些系统需要一种解复用或通道化方法，该方法可以低延迟处理高数据速率，并且使用很少的硬件资源。本文介绍了一种使用多相滤波器组 (PFB) 信号处理算法的低延迟、适应性强的基于 FPGA 的通道器。由于只需设计一个原型低通滤波器来处理所有通道，因此 PFB 可以轻松适应不同的要求，并进一步简化滤波器设计。由于每个通道都重复使用相同的滤波器，与传统的数字下变频方法相比，它们还降低了硬件资源利用率。实现的系统架构具有广泛的通用性，允许用户从不同数量的通道、采样位宽度和吞吐量规格中进行选择。对于使用 28 系数转置滤波器和 4 个输出通道的测试设置，所提出的架构可产生 12.8 Gb/s 的吞吐量和 7 个时钟周期的延迟。
研究人员发展高度健壮，可重构和机械色纤维素光子水凝胶
受到天然面包结构的启发，研究人员一直在开发用于耐撞击生物塑料，陶瓷装甲和仿生合金复合材料的高级材料。尽管在改善材料的可塑性方面取得了进展，但大多数现有材料仍然由单尺度脆性单元组成。缺乏分层主动界面和自主响应功能限制了其延展性和整体功能。
基于相变材料光激活的可重构编码超表面用于太赫兹光束操控
图 2. 所提出的光控编码元件的设计和特性。a) 元原子编码元件的详细结构，在 SiO 2 基板上构建了 1 μm 厚的金方块和 1 μm 厚的 GeTe 方块图案。b) 编码元件两种状态的示意图：状态“0”表示 GeTe 的非晶态（绝缘态），状态“1”表示 GeTe 的晶体（导电）态。c) 和 d) 两种状态下编码元件的相应反射特性（c 幅度和 d 相位）。e) GeTe 层表面电阻随温度的变化（双探针测量），显示两种状态下的电特性相差六个数量级以上，并且冷却至室温时晶体状态具有非挥发性行为。 f) 有限元模拟 GeTe 层在具有不同能量密度的 35 纳秒长单脉冲紫外激光照射下的温度上升情况：单脉冲的通量为 90 mJ/cm 2，将使最初为非晶态的 GeTe 的温度升至其结晶温度 ( TC ) 以上，而随后的 190 mJ/cm 2 激光脉冲将使 GeTe 的温度升至其局部熔化温度 TM 以上，并将材料熔化淬火回非晶态。下图是拟议的 1 比特元原子的配置和示意图
研究论文：受鲨鱼皮启发的磁活性可重构声学超材料
现有的大多数声学超材料依赖于具有固定配置的架构结构，因此，一旦结构制成，其属性就无法进行调制。新兴的主动声学超材料为按需切换属性状态提供了有希望的机会；然而，它们通常需要束缚负载，例如机械压缩或气动驱动。使用不受束缚的物理刺激来主动切换声学超材料的属性状态仍未得到很大程度上的探索。在这里，受鲨鱼皮小齿的启发，我们提出了一类主动声学超材料，其配置可以通过不受束缚的磁场按需切换，从而实现声学传输、波导、逻辑运算和互易性的主动切换。关键机制依赖于磁可变形米氏谐振器柱 (MRP) 阵列，这些阵列可以在垂直和弯曲状态之间调整，分别对应于声学禁止和传导。 MRP 由磁活性弹性体制成，具有波浪形空气通道，可在设计的频率范围内实现人工米氏共振。米氏共振会诱发声学带隙，当柱子被足够大的磁场选择性弯曲时，声学带隙会闭合。这些磁活性 MRP 还可用于设计刺激控制的可重构声学开关、逻辑门和二极管。本范例能够创建第一代不受束缚的刺激诱导的主动声学元设备，可能具有广泛的工程应用，包括从噪声控制和音频调制到声波伪装。
量子计算的半监督时间序列分类方法
摘要 在本文中，我们开发了使用量子计算解决与时间序列 (TS) 分析相关的两个问题的方法：重构和分类。我们将从训练数据集重构给定 TS 的任务表述为无约束二进制优化 (QUBO) 问题，该问题可以通过量子退火器和门模型量子处理器来解决。我们通过离散化 TS 并将重构转换为集合覆盖问题来实现这一点，从而使我们能够执行一对多的重构方法。使用重构问题的解决方案，我们展示了如何扩展此方法以执行 TS 数据的半监督分类。我们提出的结果表明，我们的方法与当前的半监督和无监督分类技术相比具有竞争力，但使用的数据比传统技术要少。
一种有前途的人工智能微芯片架构
如今集成电路技术已经逼近物理极限，从性能和能耗角度看，可重构计算以其优异的计算性能和能效特性被视为未来计算系统最有前途的技术。从计算性能角度看，相较于通用处理器（GPPS）单线程性能停滞不前的问题，可重构计算可以根据应用需求定制硬件，从而实现更高的性能和更低的能耗。从经济性角度看，基于可重构计算技术的微芯片具备硅后可重构性，可以应用到不同领域，从而更好地分摊一次性工程（NRE）成本。较高的计算效率和能效比加上独特的可重构性，使得可重构计算成为人工智能微芯片最重要的技术之一。