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SamurAI：具有事件驱动唤醒和嵌入式 ML 加速功能的多功能物联网节点
摘要 — 现在，物联网应用需要增强识别和自适应等功能。虽然物联网节点功耗是这些应用的主要关注点，但由于通过无线网络连续传输传感器或图像数据，基于云的处理变得难以为继。因此，应在物联网节点中集成优化的 ML 功能和数据传输。此外，物联网应用在零星数据记录和耗能数据处理（例如图像分类）之间左右为难。因此，节点的多功能性是解决这种多样化能源和处理需求的关键。本文介绍了 SamurAI，这是一种多功能物联网节点，它通过利用两个片上子系统来弥补处理和能源方面的差距：低功耗、无时钟、事件驱动的始终响应 (AR) 部分和节能的按需 (OD) 部分。 AR 包含一个 1.7MOPS 事件驱动的异步唤醒控制器 (WuC)，唤醒时间为 207ns，针对零星计算进行了优化，而 OD 结合了深度睡眠 RISC-V CPU 和 1.3TOPS/W 机器学习 (ML)，可执行高达 36GOPS 的更复杂任务。这种架构分区实现了同类最佳的多功能性指标，例如峰值性能与空闲功率比。在应用分类场景中，它展示了系统功率增益，与基于云的处理相比高达 3.5 倍，从而延长了电池寿命。
AI劳动力加速委员会成员报表
•“迅速发展的创作者经济和突破性的AI技术提高了所有行业对AI识字和创造技能的需求。仅在加利福尼亚，创作者经济就有80万名该州的劳动力占40万人，占该州的4.6％，并支持近875,00个当地服务工作。Adobe长期以来一直是加利福尼亚创作者的经济和教育体系的拥护者，我们为与加利福尼亚州立大学（CSU）合作而感到自豪，以确保CSU学生有能力作为创造者，创造力的思想家和创新者在一个越来越多的数字化世界中取得成功，该世界越来越多地由AI供电。” - 教育，学习和倡导总监Brian Johnsrud，Adobe•“我很荣幸加入加利福尼亚州立大学AI劳动力加速委员会。拥抱AI对于推进教育，支持学生，推动研究和促进创新至关重要。我期待与董事会成员合作，以促进整个州立大学系统的收养，获取和安全性。” -Mary strain，AI策略，Amazon Web服务•“在Google，我们很高兴与CSU合作，以这项开创性的计划。在Google的教育团队中，我们致力于提供值得信赖的工具，为教育量身定制，并在AI驱动的未来中不断发展。我们认为，将教育工作者和学生获得安全和尖端技术的民主化是促进创新和为未来做准备的关键。- 指导的首席学术官Melissa Loble•“ AI正在重塑工作并创造了对新兴工作和技能的需求。，但是这些变化不能也不会自行发生。我们很自豪地支持CSU的使命，以赋予下一代AI领导者的能力。” - 北美负责人德鲁·西德尔（Drew Sidel）是Google教育工作区•“这是一个鼓舞人心的教育，私营企业和政府的典范，共同实施了一个大胆的解决方案，以确保学生为加利福尼亚州和全国范围内的劳动力做好准备。通过利用体验式学习和创新的教学实践，该倡议将成为其他教育系统的典范，并希望确保子孙后代已准备就绪并有能力。”LinkedIn数据显示，AI招聘的增长速度比去年的总招聘快30％，在过去八年中的招聘增长了300％。除了AI工作之外，AI有可能使大量的工作更加高效，从而加快了所需技能的变化和刺激创新的变化。我们必须为未来的劳动力提供工具和见解，以找到未来的工作。” -Kory Kantenga，美洲经济学主管，LinkedIn•“加利福尼亚州立大学系统正在展示领导地位，以准备加利福尼亚人在AI授权的劳动力中蓬勃发展。这项工作的规模是可靠艺术的一个例子
为了获得持久优势，加速采用...
将近十年后，巧合的是，中国已成为美国的主要商业和战略竞争对手，很难说他们一个人来到这里。北京利用其工具包中的每个工具来窃取IP，从看似无害的求爱和投资外国企业，技术转移协议，并利用他们从参与世界贸易组织等国际组织5到更加怪异的国际组织所带来的利益，例如Espionage和大型，大型，精致的Cyberattacks。黑客是中国与联邦调查局副主任保罗·阿巴特（Paul Abbate）的主要杠杆，指出北京利用其广泛而复杂的网络盗窃计划比所有其他国家组合进行了更多的网络侵犯计划。6根据美国司法部的说法，其经济间谍案件中有80％遭到了中国的实施。 76根据美国司法部的说法，其经济间谍案件中有80％遭到了中国的实施。7
功率SIC MOSFET设备的失败降解相似性提交到短路应力和加速开关条件
2.2。方法论和实验结果，在每个脉冲之间，将重复的短路测试应用于DUT。测试条件为V ds = 600 V，V缓冲区= -5V/+18V和t情况=室温。已经进行了先前的研究[1，3]，以估计平均T SCWT（短路承受时间），约5 µs。找到了这段时间，设置了脉冲宽度的70％T SCWT（3.5 µs）的百分比。因此，防止热失控，然后防止了灾难性的排水量故障模式。SC中的所有测试设备仅显示栅极源降解。图2，第一个短电路事件（＃Cycle1，蓝线）和最后一个（＃Cycle400，红线）中的波形显示。在栅极电流（I G）上观察到的异常效应（电流凸起）可能是由于PCB（印刷板电路）寄生元件引起的电磁干扰以及相关的共同模式电流。
![[re]启动加速器程序申请指南](/simg/3/3a6bcc4d46f92dd2258fe2bc8b4179a269375dd6.webp)
[re]启动加速器程序申请指南
将军我不在维多利亚州；我还能申请吗？是的，欢迎您申请，但是，请注意，您必须亲自参加所有会议，包括第12周的推销夜活动。这对于完全受益于该计划并与导师，专家和参与者互动很重要。此外，要获得资金，您的初创公司必须设在澳大利亚，并且至少有一个创始人必须是维多利亚州的居民。我是否需要成为当前的学生/员工/校友才能加入[RE]？您无需成为当前的RMIT学生，工作人员或校友即可加入[RE]。该计划对维多利亚州的任何人都开放，无论您的背景或隶属关系如何，都有有希望的循环技术以循环技术为重点。我们欢迎来自维多利亚州地区感兴趣的创新者的申请，并指出要亲自参加训练营和十二个每周节目会议的要求，包括音调之夜。如果我已经完成了通心器程序，我可以申请吗？
加速！大脑表现的突破
约翰·霍普金斯大学和统一服务大学的教授；约翰·霍普金斯医院（Johns Hopkins Hospital）参加神经严格的护理医生；退休的美国陆军上校； DARPA生物技术的创始董事； Jean Ann Brock Braock BrainHealth Project在BrainHealth中心共同领导。约翰·霍普金斯大学和统一服务大学的教授；约翰·霍普金斯医院（Johns Hopkins Hospital）参加神经严格的护理医生；退休的美国陆军上校； DARPA生物技术的创始董事； Jean Ann Brock Braock BrainHealth Project在BrainHealth中心共同领导。
加速了更多物质的测试 - 朝更好的...
新物质和混合物的创新正在不断发展。这意味着用于化学评估的方法不再完全满足欧盟（EU）中央化学品法规的当前监管要求 - 达到1（Wang等人。2020; Fenner and Scheringer 2021; Escher等。2023）。在欧洲化学局（ECHA）注册的物质的“化学宇宙”中，总计7,358种物质（每年2年1-100 t）的4,713（64％）在2023年6月“尚未分配”。对于626种物质（9％），没有进一步的行动（“目前没有进一步的措施”），例如评估当时的调节，收集数据或风险管理的需求（ECHA 2024b）。在2023年，ECHA还进行了301次测试，以满足REACH注册档案的要求。这些涉及274种个人物质和约1,750个注册。结果，将251个决定发送给了要求其他数据的公司（ECHA 2024a）。这些例子表明，尽管进行了调整，但欧洲对化学物质的评估和管理过程只能覆盖注册物质的一部分。因此，许多研究人员在这些过程中发现了很大的差距，尤其是考虑到市场上物质的数量和结构多样性（Kosnik，Hauschild和Fantke 2022）。
将 DNN 从本地加速到云端虚拟化 FPGA：趋势调查
现场可编程门阵列（FPGA）被广泛用于本地加速深度神经网络（DNN）算法，具有高计算吞吐量和能效。虚拟化FPGA和在云端部署FPGA正成为越来越有吸引力的DNN加速方法，因为它们可以增强计算能力，实现跨多用户的按需加速。在过去的五年中，研究人员广泛研究了基于FPGA的DNN加速器的各个方向，例如算法优化、架构探索、容量改进、资源共享和云构建。然而，以前的DNN加速器调查主要集中于在本地FPGA上优化DNN性能，而忽略了将DNN加速器放置在云端FPGA中的趋势。在本研究中，我们深入研究了基于FPGA的DNN加速器中使用的技术，包括但不限于架构设计、优化策略、虚拟化技术和云服务。此外，我们还研究了 DNN 加速器的演进，例如从单个 DNN 到框架生成的 DNN、从物理到虚拟化 FPGA、从本地到云、从单用户到多租户。我们还确定了云端 DNN 加速的重大障碍。本文增强了对基于 FPGA 的 DNN 加速器演进的当前理解。
第 9 页 https://doi.org/10.59298/RIJSES/2025/519130 人工智能在加速药物发现创新中的作用
摘要 药物发现是一个复杂、昂贵且耗时的过程，通常需要十多年的时间和数十亿美元的资金才能发现新的治疗化合物。人工智能 (AI) 的最新进展改变了这一领域，使更高效、更具成本效益和创新的方法成为可能。本文探讨了人工智能在药物发现各个阶段的应用，从目标识别到化合物筛选和毒性预测。机器学习和深度学习技术被强调为提高预测准确性、优化分子特性建模和改进高通量筛选过程的关键贡献者。尽管它具有变革潜力，但数据质量、监管障碍和人工智能模型的“黑箱”性质等挑战仍然存在。通过解决这些限制，人工智能驱动的药物发现有望加速救命疗法的开发，同时降低成本和上市时间。关键词：人工智能、药物发现、机器学习、深度学习、高通量筛选。
辐射对粒子加速器用 GaN HEMT 的影响研究
基于半导体异质结构的 GaN 器件：两种半导体材料的分层序列，其特征是带隙不连续 通过在 GaN 衬底上沉积一层薄薄的 AlGaN 来形成异质结构。