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请求有关可重新配置技术和系统特刊的论文交易，用于可重新配置的设备和系统的开源工具
•美国西北大学SEDA OGRENCI•美国AMD的Stephen Neuendorffer•NHAN TRAN，美国费米拉布，美国•弗雷德里克·克乔尔斯塔德（Fredrik Kjolstad），美国斯坦福大学，美国•英国剑桥，德比亚斯·格罗瑟（Tobias Grosser）开源软件的流行率，以及对开源硬件的兴趣越来越多，可重新配置的技术在很大程度上是由专有的，封闭的工具提供的，这些工具与专有硬件架构紧密相关。鉴于这些工具和体系结构的复杂性，缺乏开放源解决方案历史上为该地区的教育，研究和创新带来了重大障碍。但是，最近，新的开源工具和方法涵盖了高水平合成和物理设计流的整个范围。在新型加速器体系结构支持机器学习的最新爆炸中，似乎正在重复类似的模式。尽管CPU和GPU体系结构的汇编通过大量开源项目（例如GCC和Clang/LLVM）支持了对新型Accelerator Architectures的支持，但尚未上游。本期特刊的目的是强调与可重构设备有关的开源软件和硬件技术的最新研究和开发，例如FPGA和CGRA，以及其他新型的加速器架构。它将包含涵盖广泛主题的文章，包括用于设计，优化，调试和机器学习的开源工具，针对从单个设备到分布式系统以及开源硬件和系统设计的广泛设计范围。本期特刊将成为嵌入式系统，计算机架构，设计自动化，特定领域的加速度和其他相关领域领域的研究人员，工程师和从业人员的宝贵资源，而感兴趣的主题包括但不限于以下开源解决方案：
工作纸·没有。 2025-15降低了成本：全球电动汽车电池行业的DOA和政府政策
* Barwick：UW-Madison，NBER和CEPR，pbarwick@wisc.edu;权：芝加哥大学，hskwon@uchicago.edu；李：康奈尔大学，NBER和RFF，sl2448@cornell.edu； Zahur：皇后大学，nahim.zahur@queensu.ca。我们感谢在奥尔巴尼，亚利桑那州，布法罗，芝加哥，康奈尔州，达特·嘴，密苏里州，麻省理工学院，俄亥俄州，俄亥俄州，北京，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，普林斯顿，皇后皇后，皇后po，stan- ford，stan- ford，stan- ford，stan- ford，stan- ford，stan- Hunt All- cott, Abhi Ananth, Steve Berry, Chris Conlon, Ying Fan, Ken Gillingham, Penny Goldberg, Larry Goulder, Gautam Gowrisankaran, Phil Haile, Keith Head, Ken Hendricks, Kate Ho, JF Houde, Mark Jacobsen, Matt Kahn, Adam Ka- por, Jakub Kastl, Michael Keane, Chris Knittel, Ashley Langer, Jing Li, James MacKinnon, Thierry Mayer, Eugenio Miravete, Salvador Navarro, Aviv Nevo, Matthew Osborne, Jacquelyn Pless, Dave Rapson, Jon Scott, Alex Shcherba- chov, Jim Stock, Rich Sweeney, Chris Timmins, Bob Town, Min Wang, Matthijs Wildenbeest, Catherine Wolfram和Daniel Xu有用的评论。Yangsai Chen，Yulian Chen，Jack Collison，Chenyan Gong，Jason Huang，Binglin Wang，Feiyu Wang，Yucheng Wang，Yuerong Wang，Haohan Wenyan和Xin Zheng提供了出色的研究Ascancesance。Barwick和Li致谢国家科学基金会的资金支持（奖项2417173）; Zahur承认社会科学与人文研究委员会的资助支持；权感谢芝加哥大学能源政策研究所 - 中国的资金支持。
征文通知
A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
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A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
请致电论文2026 -VDE
在此呼吁中选择的优惠主题与思想，关注，对未来的愿景，新趋势以及建立CIGRE作为电力系统专业知识的出色平台。代表Cigre官员，研究委员会主席，与我们的主要理事机构（行政委员会和指导委员会）结盟，我敦促作者研究每个小组讨论会议的拟议优惠主题，并期待获得许多高质量，有趣且令人兴奋的论文，以超越2026 CIGRE PARIS会议的所有期望。
NBER 工作论文系列供应链...
复杂供应链的兴起是近几十年来最引人注目的特征之一（Johnson，2017 年）。虽然这些供应链带来的效率提升已经得到充分证实，但越来越多的文献发现，供应链会跨地区传递冲击，产生重大的经济后果。例如，2011 年东北地震扰乱了美国跨国子公司的供应链，大幅降低了美国的工业产量（Boehm 等人，2019 年）。在新冠疫情期间，全球供应链严重中断，加剧了冲击（Bonadio 等人，2021 年），并加剧了全球的短缺和通胀压力（di Giovanni 等人，2022 年；LaBelle 和 Santacreu，2022 年）。这导致人们对制定使供应链更具弹性和稳健性的政策的兴趣增加。1
练习卷 13 (2024-25)
或列举混合农业的优点。 答案：以下是混合农业的主要优点：（i）牲畜产生农家肥，可再次用于农场。（ii）根据农民的选择，通过牛、羊、家禽、猪等将稻草、谷物壳和谷壳、家庭厨余等有机废料转化为人类食物。（iii）它为家庭所有成员提供全年工作，从而无需雇用特殊劳动力即可提供辅助职业。（iv）在混合农业中采用精确组合，可以增加收入，例如，可以增加动物数量（根据可用的食物/作物）以提高牛奶产量。17.间作和轮作有什么好处？
请致电论文
•意大利巴里理工大学Yashar Deldjoo（deldjooy@acm.org）•Shuai Zhang，美国亚马逊网络服务AI（shuaizs@amazon.com）•伯恩德·路德维格，德国德国雷格斯堡大学（bernd.ludwig@ur.line.de） lina.yao@csiro.au）•新加坡南南技术大学的Aixin Sun（axsun@ntu.edu.sg）生成的推荐系统（Gen-recsys），由大语言模型（LLMS）和其他最新的生成性体系结构（例如，effifusion型模型）（例如，扩散模型），介绍了个性化的新方法。与返回物品标识符静态列表的传统管道不同，Gen-Recsys可以发明库存外的建议（例如，提出了新想象中的衣服），产生针对用户反馈的丰富文本解释（例如，多转化的多转化理性（例如，解决特定的critiques）的多转化理性），并从事构成对话的折叠对话。这些扩展的功能为增强用户体验提供了新的机会。除了这些机会之外，Gen-Recsys还提出了新的挑战和风险。在不受管制的Web数据中训练的模型可能会继承和扩大与性别，语言，宗教和其他敏感属性有关的偏见。这些系统可能会无意间提出不存在的项目（所谓的“项目幻觉”），产生私人或有偏见的信息，并通过说服力的文本改变用户的看法。经典的离线评估主要衡量固定库存上的预测精度，不适合量化生成产量的更广泛含义。本期有关推荐系统（TOR）的ACM交易特刊（TORS）邀请了原始研究，审查文章，方法论论文以及研究生成推荐系统（Gen-Recsys）的技术和社会维度的透视文章。提交可能关注算法发展，道德准则，用户研究或全面评估策略。我们鼓励手稿阐明现实世界的应用程序，新颖的数据集和跨学科合作。主题：我们欢迎对（但不限于）与Gen-Recsys相关的以下领域提交：●生成架构：gans，vaes，vaes，扩散模型，LLMS或多模式基础模型的集成到建议管道中；用于混合，特定于上下文的建议的检索授权生成（RAG）。●个性化内容和解释生成：生产以用户为中心的说明，文本评论，叙述或合成项目（例如，服装建议，合成媒体）的新方法。●数据稀疏和冷启动解决方案：诸如合成数据生成，传输学习或跨领域的方法，以减轻稀疏或新用户方案。●对话和交互式推荐人：多转对话，实时更新和基于LLM的代理，以完善查询并预测未来的交互。●可伸缩性和效率：减少推理潜伏期和资源需求（例如蒸馏，修剪）的方法，同时保留个性化。
2024年度绩效和支出报告（APER）
Lubbock Metropolitan规划组织作为联邦财政援助的获得者，并在1964年《民权法》及相关法规的第六章中获得，可确保任何人不得以种族，宗教为由（财政援助的主要目标是在美国42 U.S.C.§2000d-3），颜色，国籍，性别，年龄或残疾被排除在参与之外，被剥夺在任何部门计划或活动下受到歧视的好处或以其他方式受到歧视。titulo vi ye estatutos relacionados