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散射箔组成对用于闪光放射疗法的临床线性加速器中电子能量分布的影响：蒙特卡洛研究
摘要：这项研究研究了从改良的医疗线性促进剂中的电子束中的电子能量分布的散射箔材料和采样持有人的放置如何用于闪光灯放射疗法。我们分析了各个位置的电子能光谱，即离子室，镜像和下巴，以评估CU，PB-CU，PB和TA箔的影响。我们的发现表明，靠近源的距离会增强电子能量分布对箔材料的依赖性，从而通过材料选择实现精确的光束控制。蒙特卡洛模拟可有效设计箔以实现所需的能量分布。将采样支架移至远离源的较远的材料材料的影响，促进了更多均匀的能量扩展，尤其是在0.5-10 MEV范围内，以12 MEV电子束。这些见解强调了量身定制的材料选择和采样持有人定位在优化电子能量分布和闪存放射疗法研究的通量强度方面的关键作用，从而使实验设计和临床应用受益。
超导加速器磁铁的简介...
正常状态（H> HC 2）•HC 1 含有磁通量量子φO= H/2E的圆柱磁管的正常区域；涡旋芯具有= 2 = 2•涡流相互作用：六角形涡流晶格，以最大程度地减少SC磁铁的磁铁排斥能•在SC磁铁中：运输电流 +盾牌超级币，因此由于Vorterents colex colex coex coexisisiss coexisiss is coexisiss is coexisiss！含有磁通量量子φO= H/2E的圆柱磁管的正常区域；涡旋芯具有= 2 = 2•涡流相互作用：六角形涡流晶格，以最大程度地减少SC磁铁的磁铁排斥能•在SC磁铁中：运输电流 +盾牌超级币，因此由于Vorterents colex colex coex coexisisiss coexisiss is coexisiss is coexisiss！含有磁通量量子φO= H/2E的圆柱磁管的正常区域；涡旋芯具有= 2 = 2•涡流相互作用：六角形涡流晶格，以最大程度地减少SC磁铁的磁铁排斥能•在SC磁铁中：运输电流 +盾牌超级币，因此由于Vorterents colex colex coex coexisisiss coexisiss is coexisiss is coexisiss！
35。加速器的粒子探测器
35.1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 35.2光子检测器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 35.1.2 bacuum phototettors。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 35.2.2气态光子检测器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 35.2.3固态光子检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 35.2.4超导光子检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 35.3有机闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 35.3.1闪烁机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 35.3.2塑料闪烁体的实用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 35.3.3有机玻璃闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.3.4液体闪烁体的实用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.4无机闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.5 Cherenkov探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 35.6气态探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 35.6.1气体中的能量损失和电荷运输。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 35.6.2多线比例和漂移室。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 35.6.3高率效应。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 35.6.4微图案气体探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 35.6.5时预测室。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 35.6.5时预测室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 35.6.6过渡辐射探测器（TRD）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 35.6.7电阻板腔室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 35.7 Lar Time投影室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 35.7.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 35.7.2一批超纯液体氩气。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 35.7.3充电和光信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 35.7.4 Lar TPC拓扑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55 35.7.5数据采集和事件重建。 。 。 。 。 。 。 。 。 。53 35.7.4 Lar TPC拓扑。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 35.7.5数据采集和事件重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 35.7.6发展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 35.8半导体检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58 35.8.1半导体中的信号产生。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 35.8.2结孔检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 35.8.3带有结构化电极的检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 35.8.4硅检测器的精确时机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。66 35.8.5硅检测器中的辐射损伤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 35.9低噪声检测器读数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>71 35.9.1主噪声起源。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 35.9.2等效噪声分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 35.9.3时序措施。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>77 35.9.9.4数字信号处理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 35.9.5什么时候使用什么？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 35.10量热计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 35.10.1引言。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79
域特异性计算和数字加速器
高级数字电路技术继续推动特定于域计算和数字加速器的创新。本届会议重点介绍了六篇论文，以提高领域特定和新兴应用程序的最先进的能源效率和系统性能。第一篇论文表现出低保留功率，分布的非挥发性内存的加速器靶向微观监视。接下来的两篇论文展示了基于内存的计算的处理单元的使用，分别用于实施能量效率的尖峰神经网络和布尔值满足能力问题解决器，然后进行了两种退火处理器设计，用于求解组合优化问题，从而有效地求解。最后一篇论文展示了RISC-V Vector的协同处理器，该处理器具有集成的计算 - 内存矢量注册文件，以使新的架构机会重新使用。
ESSCC 2024-机器学习加速器
3 TSMC，Hsinchu，Taiwan *同样信誉的作者（ECAS）增强视频质量对于在包括手机，电视和监视器在内的智能设备上获得了增强的用户体验至关重要。实用的硬件设计应在与带宽，区域和能源预算相关的严格限制下提供最小资源的高性能。在图像处理任务中，深入学习算法的广泛用法（包括超分辨率（SR）和降噪（NR））进一步强调了能量效率硬件解决方案的必要性。因此，新兴的关键要求是在实时和高分辨率方案中部署这些算法。但是，实现这一目标提出了几个挑战，如图20.1.1：1）高分辨率网络推断大大增加了由于其计算复杂性，低稀疏性和高精度要求而引起的功耗； 2）频繁的高精度数据交易到外部内存会导致与带宽使用相关的大量功率使用； 3）有效和灵活的机制对于支持各种网络结构和操作至关重要。域特异性加速器提供了一种有希望的解决方案来处理计算需求。总的来说，这些创新使NVE能够在0.46V时达到23.2吨/w的端到端能量效率，而面积的效率为12.0吨/mm 2的面积为1.0V。图20.1.2显示了整体体系结构，包括卷积（Conv）核心，计算机视觉（CV）核心和直接内存访问（DMA）模块。图20.1.3概述了DCIM核心设计和工作流。在这项工作中，提出了在3NM技术中制造的12B位数基于CIM的神经视觉增强引擎（NVE），其特征是：1）无重量的无重量数字计算机（DCIM）发动机，其重量切换率降低，以增强计算能力的功能； 2）卷积元素（CE）融合建立了工作负载平衡的管道架构，从而减少了外部内存访问和功耗； 3）自适应数据控制和带状优化机制支持DCIM中的卷积和转置卷积，并改善了利用率，并且对有效的数据遍历进行了优化的执行流。Conv Core包含11个阶段的管道CE，用于存储中间数据的功能映射存储器，CE融合接口和融合控制。a fine编译器分区将计算图分隔为时区域的循环和太空划分的条纹，以优化吞吐量和内存访问，然后在命令描述符中编码重量和设置。DMA将描述符解码并从DRAM或TCM中加载输入特征映射，以基于线的栅格扫描顺序为核心。在管道流中，每个CE从特征映射存储器和前面的管道阶段收集数据，并将其分配到DCIM宏。宏计算每个周期中的8组点产量，其中每组涉及72对12B元素。权重局部存储在18组行中，其特定集由行选择器选择。在实验结果中证明了使用更频繁使用的8b的12B激活和权重的必要性。在拟议的行开关更高的精度有助于产生更平滑的边缘和最小化超分辨率任务中的噪声。同样，在降低降噪任务中，更高的精度会导致较少的流动性，并产生更重的图像。DCIM的高效率很大程度上是由于记忆和逻辑之间的数据移动降低，这对于最大程度地减少了频繁的重量重音至关重要。先前的工作[1]引入了带有乒乓重量更新的2行DCIM设计，但除了dcim宏中的乒乓球重量存储外，它会引起重量重加载和其他SRAM的电源和面积。利用像素级网络中的权重较少，采用了18行DCIM来存储所有权重并消除重新加载。与[1]中提出的方法相比，这种方法分别将面积和功率降低了31％和28％。影响DCIM效率的另一个因素是重量排开关的频率，这是计算不同权重集合时发生的能量耗尽操作。延长行开关周期可以减少能源消耗，但它还需要在输入和输出缓冲区中存储更多像素，从而导致较大的面积在开销中。
机器人加速器的碰撞预测
摘要 - 动态环境中的动作计划是自动机器人技术的重要任务。新兴方法采用可以通过观察（例如人类）专家来学习的神经网络。此类运动计划者通过不断提出候选路径以实现目标来对环境做出反应。这些候选路径中的一些可能是不安全的，即导致碰撞。因此，必须使用碰撞检测检查提议的路径以确保安全。我们观察到，如果我们可以预期哪些查询将返回不安全的结果，则可以消除25％ - 41％的碰撞检测查询。我们利用这一观察结果提出了一种机制坐标，以预测沿拟议路径的给定机器人位置（姿势）是否会导致碰撞。通过优先考虑对预测碰撞的详细评估，坐标可以快速消除神经网络和其他基于采样的运动计划者提出的无效路径。坐标通过利用不同机器人姿势的物理空间位置并使用简单的哈希和饱和计数器来实现这一目标。我们证明了在包括CPU，GPU和ASIC在内的不同计算平台上碰撞预测的潜力。我们进一步提出了一个硬件碰撞预测单元（COPU），并将其与现有的碰撞检测加速器集成在一起。这平均17。2％ - 32。跨不同运动计划算法和机器人的碰撞检测查询数量减少了1％。当应用于最先进的神经运动计划者[41]时，坐标会提高性能/瓦特1。平均而言，针对不同难度水平的运动计划查询。此外，我们发现碰撞预测的好处随着运动计划查询的计算复杂性增加并提供1。30×在狭窄的段落和混乱的环境中进行性能/瓦特的迹象。索引术语 - 机器人，硬件加速度，运动计划，碰撞检测，碰撞预测
在实现NBSAP加速器合作伙伴关系快速行动的全球生物多样性框架结果方面的挑战和机会
目录执行摘要1简介4受访者概况5图1A（左）：每个世界银行收入分类的NBSAP加速器合作伙伴关系迅速需求评估的调查受访者人数（n = 45）。图1B（右）：政府回应的地理分布（n = 45）对NBSAP加速器伙伴关系的快速能力需求评估。5机构安排和协调机制6图2：在国家/地区的NBSAP转向/协调机构安排或NBSAP实施中，利益相关者群体与与该国进行NBSAP实施的利益相关者群体相比受访者。8 NBSAP与GBF 9的对齐方式：实现AICHI生物多样性目标的自我报告的困难11图4：进行了与GBF实施能力实施的能力需求相关的评估或范围练习的国家的比例，被自我报告的能力打破了实施国家目标和对GBF目标和目标的行动而破坏。13图5：与GBF实施能力需求有关的评估或范围练习的国家的比例。对于那些尚未这样做的人，图形显示了评估计划的比例。14实施NBSAP的良好做法15图6：援助国家代表的类型有兴趣从其他国家接收，如果有机会，将向其他国家提供。16表2：受访者有兴趣接受的其他国家的支持类型。16支持实施国家目标的支持17图7：对实现总体实现国家目标的支持类型，由世界银行收入分类分类。17图8：实现GBF的自我报告的能力，每个目标，以0-10的比例为单位。18图9：根据政府受访者的说法，对实现GBF目标最有帮助的支持类型。19图10：根据政府受访者的说法，目标分组的支持类型对实现GBF目标最有帮助。21结论22致谢23
主题 非洲疫苗生产加速器 (AVMA)
正如 COVID-19 所表明的那样，公平获得疫苗是大流行防范、预防和应对 (PPPR) 的基石，也是疫苗主权的重要组成部分。多样化的区域疫苗生产发挥着关键作用。非洲大陆尤其需要优先考虑。非洲占全球疫苗产量的不到 0.1%，但人口却占全球的 20%，距离最低水平的大流行供应弹性还有一段距离。非洲联盟 (AU) 制定了一项雄心勃勃的战略，以确保到 2040 年，其所需疫苗的 60% 在当地生产。这一雄心得到了七国集团成员国的支持，他们已承诺提供数十亿美元的技术援助和上游融资。这包括过去四届七国集团主席国期间领导人层面的坚定承诺，并为与非盟合作开辟了独特的新机会。
堆：具有并行的引导
摘要 - 同构加密（FHE）是一种加密技术，具有通过对加密数据启用计算来彻底改变数据隐私的潜力。最近，CKKS FHE方案变得非常流行，因为它可以处理实数。但是，CKKS计算尚未普遍存在，因为它在计算和内存方面都是资源密集的，并且比未加密数据的计算要慢多个数量级。最新的算法和硬件优化可加速CKKS计算是有希望的，但是由于昂贵的操作称为Boottrapping，CKKS计算继续表现不佳。虽然已经做出了几项努力来加速自举，但它仍然是主要的性能瓶颈。这种性能瓶颈的原因之一是，与计算Boottrapping算法的CKK的非自举一部分不同，是固有的顺序，并且在数据中显示了相互依存关系。为了应对这一挑战，在本文中，我们引入了使用混合方案切换方法的加速器。HEAP使用CKKS方案进行非引导步骤，但是在执行CKKS方案的自举步骤时，请切换到TFHE方案。通过从单个rlwe密文中提取系数来表示多个LWE密文，从而向TFHE方案转变为TFHE方案。我们将自举函数合并到盲骨操作中，并同时将盲的操作应用于所有LWE密文。堆中的方法是硬件的不可知论，可以映射到具有多个计算节点的任何系统。随后可行地进行引导的并行执行是可行的，因为不同的LWE密文之间没有数据依赖性。使用我们的方法，我们需要较小的自举键，从而从键的主内存中读取约18×少量数据。此外，我们在堆中介绍了各种硬件优化 - 从模块化算术级别到NTT和盲核数据PATAPATH优化。为了评估HEAP，我们在RTL中实现了堆，并将其映射到一个FPGA系统和八型FPGA系统。我们对自举操作的堆的全面评估显示为15。与Fab相比， 39×改进。 同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。 71×和11。 与Fab和Fab-2实现相比， 57×改进。 索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速39×改进。同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。71×和11。57×改进。索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速