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ADI 公司能源政策
能源。我们承诺到 2025 年底在直接制造业务中使用 100% 可再生能源，并在 2050 年或更早实现完全净零排放。这些目标反映了我们致力于促进能源部门脱碳的承诺。满足本政策的要求并不能取代遵守适用法规和其他要求的需要。如果相关法规不存在或低于本政策的要求，则应遵循本政策。如果政策要求与法规之间存在冲突，则应适用最严格（保护性）的规定。
获取新型核苷类似物的肿瘤学
“这项交易使我们能够建立在开发一流和最佳核苷逆转录酶抑制剂的神经退行性和自身免疫性疾病的领导下，包括ALS，PSP和阿尔茨海默氏病。我们很高兴将管道扩展到包括针对各种癌症的强大治疗潜力的这种有效核苷化学治疗的组合。“我们期待将铅化合物推向临床前开发，以靶向DNA破坏维修不足的癌症，例如胰腺和结直肠癌。”
如何引用这篇文章：Jetya Banothu，Sangeeta Nakhate（2024）基于数字转换器的高速GNRFET模拟设计。图书馆进度Inte
这项工作介绍了利用石墨烯纳米色带效果晶体管（GNRFET）的两，三位和四位模数转换器（ADC）的设计和仿真。该设计中使用的GNRFET设备的通道长度为16 nm，并以0.7 V的电源电压操作。高级设计系统（ADS）用作仿真平台。为了实现紧凑而有效的设计，实施了当前的镜像拓扑来偏置。根据功耗评估了每种ADC配置。在0.7 V电源电压内，设计表现出全范围线性输入特征。这些结果表明，这种ADC设计特别适合在高速纳米电机力学系统（NEM），内存单元和高级计算体系结构中应用。标准晶体管逻辑（STI）的延迟平均降低百分比分别为12％，ADC设计的平均百分比分别为32％。此外，功率优化的三元逻辑电路往往更快地运行。
ADELIA Gen2 模拟深度学习推理加速器
能源效率：与传统数字加速器相比，ADELIA 的模拟数字架构可将功耗降低高达 90%。这使其成为电池供电设备的理想选择。超低延迟：ADELIA 的高速处理能力支持需要快速响应的实时应用。这对于实时分析等任务至关重要。软件工具链：ADELIA 配备了强大的软件开发工具包，可简化神经网络的优化和部署。多功能性：ADELIA 用途广泛，可用于各种 AI 应用，包括图像和语音识别、自然语言处理和医疗诊断。易于实现对客户要求的适应。
硕士论文 - 创建任意经典基本细胞自动机的量子类似物
2 链由局部哈密顿量的总和控制。非可逆经典 CA 的量子类似物被表示为由非厄米哈密顿量控制的非幺正量子系统。介绍并分析了用于控制此类演化的两组可能的非厄米算子。分析所得的量子系统，并将其与选定规则的经典系统进行比较。相似之处包括收敛到相似状态，并在静态和周期性情况下表现出相同的行为。针对选定系统确定并解释了已知的量子现象，如遍历性及其由于希尔伯特空间碎片而导致的破坏，其中与 PXP 模型等经过充分研究的系统进行了比较。
人为气候变化将加强类似于亚历克斯，尤尼斯和Xynthia的欧洲爆炸性风暴
摘要：春季风暴，尤其是爆炸性的风暴或“天气炸弹”，其加深速度较高，具有重大风险，并且容易受到气候变化的影响。各个风暴可能会显示出对人类驱动的气候变化的复杂且几乎无法检测到的反应，因为大气在区域层面上的混乱性和可变性。因此，必须了解特定风暴的变化，以建立当地的韧性并推进我们对风暴趋势的整体理解。为了应对这一挑战，本研究将风暴与类似的后轨道进行了比较，直到在两次爆炸性风暴的气候中登陆，影响了不同的欧洲地点：Alex（2020年10月），Eunice（2022年1月）和Xynthia（2010年2月）。我们使用来自社区地球系统模型的105个成员的大型集合数据集，版本1（CESM1）。这些类似物在两个时期被鉴定出来：当今的气候（1991 - 2001年）和未来的气候场景，其特征是较高的人为温室气体排放[代表性浓度途径8.5（RCP8.5），2091 - 2101]。我们评估了风暴和强度的发生频率以及气象危害和潜在动态的未来变化。对于所有风暴，我们的分析表明，与爆炸性类似物在未来气候下的土地上的降水和风严重程度增加。这些发现强调了气候变化及其随后在欧洲各个地区的危害所改变的爆炸性风暴的潜在后果，提供了可用于准备和增强适应过程的证据。
语言概念的视觉类比及其含义
摘要 许多视觉生成人工智能 (AI) 模型使用文本“提示”作为输入来指导生成图像的开发。将文本转换为图像利用了语用学和语义学，这会对输出产生影响。为了促进更精确的提示，我们提出了文本相似性的三维向量空间，它使用文本表示、听觉表示和含义相似性作为轴。接下来，我们表明两个单词之间含义相似并不一定会导致相应的 AI 生成的这些单词图像之间视觉相似。我们利用八个图像生成器为抽象和具体的同义词、反义词和上义词-下义词对生成图像，并将它们的图像-图像 CLIPScore 与它们对应的文本-文本 CLIPScore 进行比较，从而定量地证明了这一点。在所有模型和关系类型中，文本与文本和图像与图像相似度的平均相似度同义词从 92.8% 下降到 70.1%，反义词从 89% 下降到 58.9%，上义词-下义词对的平均相似度从 85.6% 下降到 68.1%。
EE3122：模拟电路基础
反馈放大器双端口网络：阻抗参数、导纳参数、混合参数、传输参数。理想的反馈放大器：增益稳定性、信噪比、对增益和带宽的影响。反馈放大器的类型；负载效应。实际反馈放大器：电压放大器、跨导纳放大器、跨阻抗放大器、电流放大器、稳定性预测、频率响应。
靶向染色质编辑揭示的模拟表观遗传记忆
图 2. DNMT3A 编辑细胞中的基因表达动态表明了一种不同于二进制的记忆形式。A 使用与 dCas9、PhlF 或 rTetR 融合的 KRAB、DNMT3A 或 TET1 作为 DNA 结合域 (DBD) 进行瞬时表观遗传编辑的概述。B 本研究开发的实验系统示意图。报告基因通过位点特异性染色体整合整合到内源性哺乳动物基因座中。哺乳动物组成型启动子 (EF1a) 驱动荧光蛋白 EBFP2 的表达。上游结合位点能够靶向募集表观遗传效应物，这些效应物与 DNA 结合蛋白 rTetR、PhlF 或 dCas9 融合。报告基因两侧是染色质绝缘体，以与其他基因隔离。 C 实验概述描述了瞬时转染到带有报告基因的细胞、基于转染水平的荧光激活细胞分选和时间过程流式细胞术测量。D 根据图 C 中显示的实验时间线，DNMT3A 编辑（DNMT3A-dCas9）报告基因的基因表达动态。显示的是 DNMT3A 编辑细胞的单细胞流式细胞术测量（EBFP2）。DNMT3A-dCas9 靶向启动子上游的 5 个靶位点，并使用乱序 gRNA 靶序列作为对照（图 SE.2 A、B、表 S3）。黄色阴影表示检测到转染标记的时间。显示的数据来自 3 个独立重复的代表性重复。E 转染 DNMT3A-dCas9 和细胞分选后 14 天进行 MeDIP-qPCR 和 ChIP-qPCR 分析，以获得高水平的转染。分析了启动子区域（表 S4 和方法）。显示的数据来自三个独立的重复。报告的是使用标准 ∆∆ C t 方法相对于活性状态的倍数变化及其平均值。误差线是平均值的标准差。DNMT3A-dCas9 靶向启动子 (gRNA) 上游的 5 个靶位点。使用乱序的 gRNA 靶序列 (gRNA NT) 作为对照。* P <0.05，** P <0.01，*** P <0.001，非配对双尾 t 检验。F 根据图 C 中显示的实验时间线的 KRAB 编辑 (PhlF-KRAB) 基因表达动态。显示的是单个细胞的报告基因 (EBFP2) 的流式细胞术测量值。黄色阴影区域表示在未应用 DAPG 期间检测到转染标记的时间。从第 6 天开始，在 PhlF-KRAB 和 PhlF 条件下应用 DAPG。每天测量不同的独立重复。显示的数据来自 3 个独立重复。G 转染 PhlF-KRAB 和高水平转染细胞分选后 6 天的 MeDIP-qPCR 和 ChIP-qPCR 分析。分析的是启动子区域。数据来自三个独立重复。显示的是相对于活性状态的标准 ∆∆ C t 方法确定的倍数变化及其平均值。误差线是平均值的标准差。* P <0.05，** P <0.01，*** P <0.001，非配对双尾 t 检验。H 当 KRAB = 0、TET1 = 0 时获得的染色质修饰回路。参见 SI 图 SM.1 C。I 上图：(CpGme, X) 对的剂量反应曲线。下图：DNMT3A 脉冲强度与 DNA 甲基化等级 (CpGme) 之间的剂量反应曲线。脉冲强度通过增加其高度来增加。参见 SI 图 SM.1 D 和 SM.3。J 系统基因表达的平稳概率分布，由 SI 表 SM.1 和 SM.4 中列出的反应表示，参数值在 SI 第 S.9.3 节中给出。K 系统在 t = 28 天后的基因表达概率分布，如图 J 所示，参数值和初始条件在 SI 第 S.9.4 节中给出。参见 SI 图 SM.1 B 和 SM.2。在图 I 和 J 中，DNMT3A 动力学被建模为随时间呈指数下降的脉冲（参见第 S.1.1 节 - SI 方程 (SM.7)）。在我们的模型中，ε (ζ) 是衡量基础（招募）擦除率与每次修饰的自催化率之间比率的参数。参见 SI 图 SM.1 E 和 SM.3。
迈向混合模拟数字量子信号处理
摘要 — 信号处理是经典计算和现代信息技术的支柱，适用于模拟和数字信号。最近，量子信息科学的进步表明量子信号处理 (QSP) 可以实现更强大的信号处理能力。然而，QSP 的发展主要利用数字量子资源，例如离散变量 (DV) 系统（如量子位），而不是模拟量子资源，例如连续变量 (CV) 系统（如量子振荡器）。因此，在理解如何在混合 CV-DV 量子计算机上执行信号处理方面仍然存在差距。在这里，我们通过开发一种混合模拟数字 QSP 的新范式来解决这一差距。我们通过展示它如何自然地实现量子信号的模拟数字转换（具体来说，DV 和 CV 量子系统之间的状态转移）来证明该范式的实用性。然后我们表明，这种量子模拟数字转换使 CV-DV 硬件上量子算法的新实现成为可能。这可以通过量子振荡器的自由演化来实现量子比特上编码状态的量子傅里叶变换，尽管由于信息论论证，量子比特的数量在运行时呈指数增长。总的来说，这项工作标志着混合 CV-DV 量子计算向前迈出了重要一步，为量子处理器上可扩展的模拟数字信号处理奠定了基础。