XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System8B
基于印刷 GaAs 微结构的柔性高
通信[4] 环境监测[5] 以及可穿戴和神经形态计算[6]。这也将对物联网 (IoT) 产生影响，在物联网中，智能对象通过无线连接与环境和人体进行交互。[7] 由柔性材料制成的高性能电子设备可以在高速通信、高效图像传感等方面增加新的功能。[4c,8] 例如，如果单个光电探测器 (PD) 设备可以在宽光谱下以低功耗和低延迟工作，则可以显著提高无线通信的传输速率、传输容量和效率。此外，单个 PD 可以满足对宽光谱开关 [9] 或存储器存储 [10] 的需求。然而，到目前为止的研究主要集中于在特定波长（即紫外线 [1b,10,11] 可见光 [12] 或近红外 [13] 光谱）下高性能柔性 PD 的开发和特性描述。近来，很少有人尝试开发超快和可共形宽带光电探测器件。[8b,14] 其中，基于二维材料和钙钛矿的异质结构已显示出扩展光电探测器件工作波长的潜力。[14] 这是由于它们具有直接带隙和大吸收系数。[15] 具体而言，由于钙钛矿可溶液加工且制造成本低廉，因此在光电应用方面引起了更多关注。然而，由于迁移率低（≈1-10 cm 2 Vs）[16] 和稳定性差，[17] 光电探测器件的性能指标（例如响应度 [ R ] 和特定探测率 [D*]）一般。环境条件下稳定性差的原因是水和氧分子的吸附，这大大加速了钙钛矿感光层的降解。 [15a] 人们正在努力通过不同的封装方式来提高钙钛矿基器件的稳定性，但低固有迁移率仍将是一个挑战。因此，人们仍在努力开发下一代具有宽光谱灵敏度和稳健制造路线的柔性高性能 PD。在上述背景下，砷化镓 (GaAs) 等无机化合物半导体的纳米结构和薄膜已显示出巨大的光电潜力
技术军士
第 4 章 — 军事组织与指挥 TSgt 第 4A 节 — 美国武装部队 B 第 4B 节 — 军事部门 B 第 4C 节 — 军事指挥结构 B 第 6 章 — 入伍部队发展 TSgt 第 6A 节 — 领导层级 B 第 6B 节 — 入伍部队结构 B 第 6E 节 — 训练职责 B 第 7 章 — 评估与认可 TSgt 第 7A 节 — 飞行员综合评估 C 第 7B 节 — 绩效评估 C 第 7C 节 — 重新入伍和延续 B 第 8 章 — 入伍晋升 TSgt 第 8A 节 — 晋升制度和计划 B 第 8B 节 — 晋升周期 B 第 8C 节 — 准备与职责 B 第 8D 节 — 晋升测试 B 第 12 章 — 发展组织 TSgt 第第 12A 节 — 战略思维与结果导向 B 第 12B 节 — 资源与组织结构 B 第 12C 节 — 变革与问题解决 B 第 13 章 — 培养他人 TSgt 第 13A 节 — 团队合作 B 第 13C 节 — 服务思维 B 第 13D 节 — 领导力 B 第 13E 节 — 促进包容性 B 第 14 章 — 培养自我 TSgt 第 14B 节 — 军事通信 B 第 14C 节 — 准备通信 B 第 14E 节 — 口头通信 B 第 15 章 — 培养创意 TSgt 第 15A 节 — 我们所知道的 B 第 15B 节 — 认知过程 B 第 15C 节 — 知情决策 B 第 15D 节 — 我们不知道的 B 第 17 章 — 安全 TSgt 第 17B 节 — 行动安全 B 第 17C 节 — 信息保护 B 第 17D 节 — 信息访问、网络安全和移动性 B 第 17E 节 — 反恐怖主义 B 第 18 章 — 行为标准 TSgt 第 18A 节 — 生活方式 B 第 18B 节 — 战争法 B 第 18C 节 — 行为准则 B 第 19 章 — 执行军事标准 TSgt 第 19A 节 — 空军检查系统 B 第 19B 节 — 个人问责制 B 第 19C 节 — 适当的工作关系 C 第 19D 节 — 处理不当行为 C
介孔涂层，同时发光的水吸收和液滴合并过渡
管理概念：首先，控制和封闭的水吸收和凝结成纳米级毛孔；其次，滴结合。为了研究两者，陶瓷介孔薄膜是有趣的模型系统，其制造[4]和功能性[5]在过去25年中已深入研究。[6]最近对此类膜或分离层的水操作进行了深入研究。[7]但是，与平面和结构化表面相比，在中孔中控制润湿性以及水吸收，凝结和落水的可能性较少得多，并且所研究的情况较低。近年来，关于表面润湿性的主要兴趣是超级恐惧症，超级恐惧症或非染色表面的发展。[8]所使用的方法通常受到天然发生的表面的启发，例如莲花叶，投手植物或雾虫，并且始终基于在微观和纳米尺度上与相应疏水表面化学的表面结构的组合，[8b，9]或与疏水性润滑剂相应地包含在一个粒子中。[10]一个挑战是在切换响应函数组后，润湿性的变化足够大。[9b]通过更改表面上的滴度和接触线的接触角，这对于诸如降落合并之类的应用至关重要，例如，探索可润湿性的这种变化可用于从湿度发电的背景下使用。[15]液滴的轻驱动运动也提供了控制基于液滴的过程。[11]常见应用之一是自算基底物，该基材收集凝结的液滴并将其从结构化底物中删除。[12]在大多数情况下，宏观[13]和微结构[14]表面用于增强自我清洁过程。在自我清洁或雾化过程中，在结构化表面上的滴相结合是速率控制过程之一。[16]使用轻驱动的滴水结合，将允许在收集水或基本研究（如未受干扰的（光诱导的）滴水结合）的过程中使用无接触式的落聚结。可以通过利用可切换极性的官能团或设计微级或纳米级结构来改变刺激性基团在刺激影响时改变。[17]经常使用的刺激是轻的，因为它可以从外部和逐渐调节。一个非常有趣的分子，对光的反应是螺旋形。正如Klajn等人所审查的那样，Spiropyran是许多
技术中士考试学习指南 2022 年 11 月 1 日
第 4 章 — 军事组织与指挥 TSgt 第 4A 节 — 美国武装部队 B 第 4C 节 — 军事指挥结构 B 第 4E 节 — 空军结构 B 第 6 章 — 入伍部队发展 TSgt 第 6A 节 — 领导层级 B 第 6B 节 — 入伍部队结构 B 第 6E 节 — 训练职责 B 第 7 章 — 评估与表彰 TSgt 第 7A 节 — 飞行员综合评估 C 第 7B 节 — 绩效评估 C 第 7C 节 — 重新入伍与延续 B 第 8 章 — 入伍晋升 TSgt 第 8A 节 — 晋升制度与计划 B 第 8B 节 — 晋升周期 B 第 8C 节 — 准备与职责 B 第 8D 节 — 晋升测试 B 第 12 章 — 发展中组织 TSgt 第12A — 战略思维和结果关注 B 第 12B 节 — 资源和组织结构 B 第 12C 节 — 变革和问题解决 B 第 13 章 — 培养他人 TSgt 第 13A 节 — 团队合作 B 第 13B 节 — 培养人才 C 第 13C 节 — 服务心态 B 第 13D 节 — 领导力 B 第 13E 节 — 促进包容性 B 第 14 章 — 培养自我 TSgt 第 14A 节 — 问责制和自我管理 B 第 14B 节 — 军事通信 B 第 14C 节 — 准备通信 B 第 14D 节 — 书面通信 B 第 14E 节 — 口头通信 B 第 15 章 — 培养思想 TSgt 第 15A 节 — 我们所知道的 B 第 15B 节 — 认知过程 B 第 15C 节 — 知情决策 B 第 15D 节 — 什么我们不知道 B 第 17 章 — 安全 TSgt 第 17B 节 — 运营安全 B 第 17C 节 — 信息保护 B 第 17D 节 — 信息访问、网络安全和移动性 B 第 17E 节 — 反恐怖主义 B 第 18 章 — 行为标准 TSgt 第 18A 节 — 生活方式 B 第 18B 节 — 战争法 B 第 18C 节 — 行为准则 B 第 19 章 — 执行军事标准 TSgt 第 19B 节 — 个人责任 B 第 19C 节 — 适当的工作关系 C 第 19D 节 — 处理不当行为 C
优化 PCI Express 的设计与实现...
1 研究生学者，印度班加罗尔 BIT 电子与计算机工程系 2 助理教授，印度班加罗尔 BIT 电子与计算机工程系 摘要 PCIe（外围组件互连快捷）协议对于在计算机外围设备（如显卡和网卡等）之间建立高速数据通信至关重要。此通信协议以数据包格式传输数据，每个数据包包含数据和目标地址以及其他准确传输数据的基本信息。本文重点研究物理层通过降低延迟参数实现高速数据传输。为了最大限度地减少干扰并提高可靠性，物理层使用加扰技术，并使用 8b – 10b 编码技术进行同步和错误检测。此外，SIPO 和 PISO 转换数据格式以提高效率和准确性。该设计使用针对 45nm 工艺技术的 Cadence 编译器实现。该设计具有延迟效率，路径延迟为 5.0ns，工作频率为 200MHz，功耗为 1.2mw，面积为 1999µm²。关键词：PCIe、加扰器和解扰器、8b-10b 编码器和 10b-8b 解码器、数据包、PISO 和 SIPO。I. 简介 PCIe（外围组件互连快速）是一种用于计算机的高速串行扩展总线，它取代了目前计算机中未使用的并行总线，如 PCI-PCI-X 和 AGP。因此，它具有速度、可扩展性和性能改进等特点 PCIe 基于点对点连接，其中每个设备直接连接到终端节点，最常见的是 CPU 或芯片组。这消除了共享总线设计带来的争用，从而提高了整个系统的性能，并降低了延迟。点对点连接大多基于数据包，服务质量 (QoS) 可实现低延迟。这些功能对于需要加载和传输大量数据的任何应用程序都至关重要，例如游戏、计算密集型应用程序 HPC 或商业智能和分析应用程序。借助 PCIe 接口中使用的热插拔、错误检测和纠正 (EDC) 功能，可以提高系统可靠性。PCIe 是一种串行、点对点和基于数据包的协议，由 PCI-SIG（PCI 特别兴趣小组）维护和定义。PCIe 实际上是 PCI 的替代品，PCI 是一种芯片并行总线协议。PCIe 是一种高速串行；这是选择 PCIe 来支持此机器高速数据传输的主要原因，用于连接的计算机扩展总线标准
USCIS 收件人：I-140 2501 S. State Highway 121 Business Suite 400 Lewisville, TX 75067 20XX 年 12 月 X 日 事由：Pe 先生的 I-140 移民申请
USCIS 收件人：I-140 2501 S. State Highway 121 Business Suite 400 Lewisville, TX 75067 20XX 年 12 月 X 日 事由：Peter Buckminster 先生的 I-140 移民申请，寻求就业第二优先分类，作为一名具有杰出能力的高级学位专业外国人，为国家利益提供服务 亲爱的主任， 随函附上上述新西兰国民的 I-140 申请，他正在寻求 EB-2 分类，作为一名具有高级学位的专业外国人，为美国的国家利益提供服务。 Buckminster 先生过去、现在和未来的领导角色是一名计算机科学家，他专门开发用于数据密集型、大规模科学模拟的新算法。 Buckminster 先生在开发算法方面的专业知识极大地帮助了从事复杂神经系统映射和模拟的研究人员，尤其是作为欧盟人脑计划的关键成员 [附件 8B]。 Buckminster 先生是否符合国家利益豁免资格取决于《移民和国籍法》第 203(b)(2) 条的明确规定，该条规定“应向符合条件的移民提供签证，这些移民因其在科学、艺术或商业方面的杰出能力，将极大地造福于美国的国民经济、文化或教育利益或福利。”Buckminster 先生拥有新西兰伊丽莎白镇 GGLGLG 大学的硕士学位，这使他具备高级专业人员的资格，因此无需根据 INA 第 203(b)(2)(B) 条和 1991 年杂项和技术移民和归化修正案证明其杰出能力。目前，Buckminster 先生正在瑞士 VVV WWW XXXX 大学 (UVWX) 攻读博士学位。尽管如此，他杰出的研究历史和专业认可记录最终表明，可以期望他继续比其他训练有素的计算机科学家在更大程度上服务于美国的国家利益。Buckminster 先生根据 8 CFR 202(b) (2) 获得国家利益豁免的资格，是基于他作为一名计算机科学家所展示的才能，他创造了新颖的算法，这些算法利用通常被称为“大数据”的海量数据，用于先进的大规模科学模拟，例如欧盟的人脑计划。如随附的六封信件 [附件 3A-3F] 中所示，神经病学、数学、统计学、计算机科学和信息科学领域的行业和学术界的领导者相信，Buckminster 先生的贡献将继续被那些负责创建和管理“大数据”应用中使用的海量数据集的人所利用。
1 Crystext：文本条件的生成AI方法...
Trupti Mohanty 1，Maitrey Mehta 2，Hasan M. Sayeed 1，Vivek Srikumar 2，Taylor D. Sparks 1 * 1材料科学与工程系，犹他大学，盐湖城，UT-84112，UT-84112。2 Kahlert计算学院，犹他大学，盐湖城，UT-84112，美国。 *通信：泰勒·D·斯帕克斯（Taylor D. Sparks），材料科学与工程系，犹他大学，盐湖城，UT-84112，美国，电子邮件：sparks@eng.utah.utah.utah.utah.utah.utah.utain摘要生成晶体结构，从文本描述中直接从文本描述中，标志着材料中的重要进步，可为您提供概念的流动路径。 将生成模型纳入晶体结构预测（CSP）为提高效率和创新提供了变革的机会。 虽然大型语言模型（LLM）在理解和生成文本方面表现出色，但它们在材料发现中的潜力仍然在很大程度上没有探索。 在这里，我们介绍了Crystext，这是一种从简单文本提示中生成晶体结构的高级方法，以材料组成和空间组编号为条件。 利用量化的低级别适应性（Qlora）进行微调，我们的方法可以直接从输入描述中直接从输入描述中产生有效且可扩展的CIF形成结构，从而消除了对后处理后的需求，从而确保了快速推理的有效微调。 对MP-20基准数据集的评估显示了高结构匹配速率和有效的RMSE指标，展示了该框架生成晶体结构的能力，这些晶体结构忠实地坚持指定的组成和晶体对称性。2 Kahlert计算学院，犹他大学，盐湖城，UT-84112，美国。*通信：泰勒·D·斯帕克斯（Taylor D. Sparks），材料科学与工程系，犹他大学，盐湖城，UT-84112，美国，电子邮件：sparks@eng.utah.utah.utah.utah.utah.utah.utain摘要生成晶体结构，从文本描述中直接从文本描述中，标志着材料中的重要进步，可为您提供概念的流动路径。将生成模型纳入晶体结构预测（CSP）为提高效率和创新提供了变革的机会。虽然大型语言模型（LLM）在理解和生成文本方面表现出色，但它们在材料发现中的潜力仍然在很大程度上没有探索。在这里，我们介绍了Crystext，这是一种从简单文本提示中生成晶体结构的高级方法，以材料组成和空间组编号为条件。利用量化的低级别适应性（Qlora）进行微调，我们的方法可以直接从输入描述中直接从输入描述中产生有效且可扩展的CIF形成结构，从而消除了对后处理后的需求，从而确保了快速推理的有效微调。对MP-20基准数据集的评估显示了高结构匹配速率和有效的RMSE指标，展示了该框架生成晶体结构的能力，这些晶体结构忠实地坚持指定的组成和晶体对称性。通过对船体上方的能量进行调节，我们进一步证明了水晶产生稳定的晶体结构的潜力。我们的工作强调了LLM在文本贡献的逆设计中的变革性作用，从而加速了新材料的发现。关键字：晶体结构预测（CSP），大语言模型（LLMS），量化低级适应性（Qlora）介绍传统方法，例如高通量筛选和第一原则计算在晶体结构预测（CSP）中一直是关键的[1-3] [1-3]，但在计算上是昂贵的，并且是计算且具有时间量的范围，它们的化学范围跨越了范围，散布了范围的量表。利用变异自动编码器（VAE）[5-9]和生成对抗网络（GAN）[10-14]的生成方法加快了稳定的晶体结构的发现。然而，这些模型通常难以准确代表离散的原子类型及其连续的3D位置，同时结合了晶体对称性。基于扩散的模型[14-18]试图通过引入对称性的扩散过程[16]或整合诸如周期性，翻译和旋转诸如Equivariant denoising机制[17]之类的约束来解决这些局限性[17]。这些模型有效地生成具有对称约束的稳定结构，但它们在用户交互中的灵活性有限。他们对预定义的数值输入的依赖需要
33.2 低于 1µJ/级的耳机集成思维意象和……
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC，适用于 VR/MR 应用，具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统，例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro，最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣，在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而，大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪，缺少一个重要的信息来源，即大脑活动。因此，人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示，现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括：（1）佩戴麻烦且用户外观不佳，（2）缺乏低延迟操作的现场计算支持，（3）无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈，（4）由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战，这项工作引入了一种思维意象设备，该设备集成到现有的 VR 耳机中，而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括：（1）支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC，（2）与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择，以提高用户接受度和体验，（3）具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA)，支持广泛的心智意象操作，（4）混淆矩阵引导的师生 CNN 方案，可在 AI 操作期间节省电量，（5）EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片，并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6]，但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化，SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中，在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务，8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集，例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感（例如情绪）监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降（从 90.4% 下降到 85.2%），但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分
日历第 89 期 - Michel & Associates, P.C.
标题 III — 运行与维护 — 续 副标题 D — 能源供应 — 续 替代航空燃料计划（第333 节） ........................................................ 105 授权为作战能源主管拨款（第334 节） ............................................................................................. 105 副标题 E — 报告 ............................................................................................. 105 关于陆军模块化的研究（第401 节） ............................................................. 119 增加 2011 和 2012 财年陆军现役最终兵力的额外授权（第402 节） ............................................................. 120 副标题 B — 预备役部队 ............................................................................. 120 选定预备役的最终兵力（第411 节） ............................................................. 120为后备役部队提供支援的现役后备役人员 (sec.412) ...................................................................................................... 120 军事技术人员 (双重身份) 的最终人数 (sec.413) ............ 121 2010 财年对非双重身份技术人员人数的限制 (sec.414) ...................................................................................................... 121 获准现役提供作战支援的后备役人员最大人数 (sec.415) ............................................................................. 121
日历编号 543
131) ................................................................................................ 114 其他空军计划 ................................................................................................ 114 空军飞机 ................................................................................................ 114 EC–130J ................................................................................................ 114 联合主要飞机训练系统 ............................................................................. 114 联合监视和目标攻击雷达系统 ...................................................................... 114 B–52H 飞机改装 ...................................................................................... 115 A–10 飞机综合飞行和火控计算机 ............................................................. 115 F–15 飞机改装 ...................................................................................... 115 F–16 飞机改装 ...................................................................................... 115 C–17 模拟器 ............................................................................................. 116 国防机载侦察计划飞机改装。116 ALE–50 拖曳式诱饵 ................................................................................ 116 指南针呼叫 .............................................................................................. 117 国防机载侦察计划 .............................................................................. 117 空军导弹 ................................................................................................ 117 全球定位系统 ............................................................................................. 117 泰坦太空助推器 ...................................................................................... 117 中型运载火箭 ............................................................................................. 118 空军弹药 ...................................................................................................... 118 空军弹药采购 ............................................................................................. 118