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10plus2minus5plus36plus3minus3minus3minus3minus3minus3minus of空间生长
本文探讨了内部移民和贸易开放性如何通过知识扩散来形成空间和蔓延的经济增长。使用中国快速增长时期的数据，我们提供了因果证据表明，吸引移民的地区，尤其是从更加行事的地区以及更接触国际贸易的地区，经历更快的知识积累。我们开发了一个动态的空间模型，在这种模型中，贸易和移民介导的思想流动，推动前瞻性因素积累（劳动力和资本）以及内源性生产率的增长。我们的定量分析强调了初始分配条件对中国长期生长路径的重大影响，并揭示了因素的积累和思想扩散在其过渡的不同阶段的重要性而异。此外，我们的定量分析强调了思想扩散在解释空间生长异质性中的关键作用。
![课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm](/simg/3/30f978e944de08c9e836a60e904c269b4a7032a6.webp)
课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm
Course ID and Title: [EE508, Hardware Foundations of Machine Learning ] Units: 4 Term—Day—Time: [Spring 2025] — [Lecture Saturday 12:30-4:10pm – Discussion: TBD] Location: TBD Instructor: Arash Saifhashemi Office: TBD Office Hours: TBD Contact Info: saifhash@usc.edu Teaching Assistant: TBD Office: TBD Office Hours: TBD Contact信息：TBD目录描述ML内核：卷积，变压器，嵌入。加速器：GPU，输入/重量/输出固定加速器。分布式ML：数据，模型和混合动力并行。私人ML：同态加密和多方计算加速器。课程描述本课程为有兴趣建筑机器学习（ML）硬件和系统的ECE（电气和计算机工程）学生提供了独特的观点，例如图形处理单元（GPU）和加速器，以及设计可扩展的ML系统，例如基于云的ML ML培训和推动力。本课程向学生介绍了ML模型中通常看到的计算和内存访问内核，包括卷积，变形金刚和嵌入表。学生将学习如何将卷积转换为矩阵操作以及如何加速这些矩阵操作在硬件加速器上。它为ML加速器提供了3种不同的硬件设计范例：输入，输出和权重固定加速器。它对市场上ML硬件加速器（例如GPU和Tensor处理单元（TPU））提供了深入的了解。该课程还介绍了如何使用模型，数据和混合并行性等并行化方法扩展ML系统。该课程将使学生能够了解机器学习中的隐私基础知识，以及如何使用同型加密和多方计算来加速私人ML系统。
1:10 PM：FG 101 9月6日Do-Hyung Kim（主机1:10 PM：FG 101 9月6日Do-Hyung Kim（主机
10月4日纳里·塞纳纳克（Nari Senanayake）（主持人：梅格·B。
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