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无线应用特定协议架构...
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探索大语模型中生成精度的神经梯度体系结构
摘要 - 将神经梯度体系结构（NGA）集成到大语言模型（LLMS）中，导致了自然语言处理的明显进步，从而增强了生成文本的精确性和相干性。通过采用梯度驱动的计算，NGA根据上下文提示动态调整内部途径，从而使LLMS能够更有效地适应各种语言任务。这种方法证明了在上下文理解至关重要的情况下，诸如机器翻译，摘要和对话生成等任务的改进。NGA的融合也有助于减少常见问题（例如重复性或无关的产出），从而提高了生成内容的总体质量。此外，NGA的适应性允许在各个领域对LLM进行更有效的微调，从而促进了其在专业领域的应用，而无需大量的重新培训。经验结果表明，NGA在完善LLM的生成过程中的功效，强调了其大大提高自然语言处理系统性能的潜力。因此，NGA的采用代表了LLM体系结构演变中的关键进展，为开发更响应敏感和上下文意识到的语言模型提供了强大的框架。
美国陆军航空电子设备数字化和开放式架构
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优化雾计算体系结构的绿色能源消耗
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分，并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案，以提高其能源效率并降低其环境影响。然而，随着新要求的引入，特别是在延迟方面，云互补的架构正在出现：雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而，它对能源消耗的影响通常被忽略，尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合，展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹，我们的仿真结果表明，在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外，在此上下文中，计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。
生物学启发的认知体系结构和生成的预训练的变形金刚是朋友或敌人？
bica*ai是一个悠久的长期研发企业，旨在创建旨在模仿人类水平人工智能的计算体系结构。最近，在其领域非常出乎意料的是，似乎是另一个竞争者 - 一种基于GPT的AI工具，旨在模仿用户友好的自然人类语言的人类计算机对话。正如其设计师所声称的那样，该设备展示了一般AI的迹象。在激动人心而快乐的接待之后，很明显，新竞争对手无法履行其预期的承诺 - 它会返回错误和误导性的回应，欺骗和虚假信息。该问题引发了一波公共反对意见，并要求停止并防止进一步的设备部署。另一方面，设备设计人员声称不完美是暂时的，很快该产品将富裕其备用的品质。不，这永远不会发生！本文的目的是说明最初基于GPT的AI工具设计的方法最初是有缺陷，错误和不合适的，因为它忽略了智能和信息专业人士的基本定义。该论文加入了普遍的意识，即对基于GPT的AI工具的不受限制和自由散布对人类社会构成威胁，类似于粗心的生物武器研究的威胁。
对隐私建筑的技术分析
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3073-3086，文章ID：IJCET_16_01_215在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue=1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_215©iaeme Publication
分布式计算中的无服务器体系结构
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2439-2452，文章ID：IJCET_16_01_174在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_174©iaeme Publication
三层物联网架构中的后量子身份验证和完整性
物联网 (IoT) 是一个不断发展的技术领域，已被确定为增强行业运营和性能的关键工具。随着物联网在全球范围内的部署，威胁也在不断增加；因此，安全性，尤其是身份验证和完整性，是一个关键的考虑因素。未来的一个重大威胁是量子攻击，只有使用后量子 (PQ) 密码系统才能击败它。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 已选定用于 PQ 安全性的新型数字签名 (DS) 标准。然而，物联网有其自身的技术挑战，因为分配给传感器和其他类似设备的资源有限。因此，这些 PQ 方案在物联网中的使用和适用性仍然是一个开放的研究领域。在本文中，我们确定了一个由三个不同层构建的物联网架构，分别由服务器、网关和物联网设备表示。我们首先测试 PQ DS 方案标准并将其与当前标准进行比较，以评估它们在此架构中提供身份验证和完整性的实用性。然后，根据相应设备（服务器、网关、物联网设备）的特点和安全属性（认证、完整性）在每一层选择最合适的PQ方案。最后对所选择方案进行实验，并给出使物联网通信和交互PQ安全的架构模型。
人工智能和机器学习应用程序的高性能VLSI体系结构
人工智能（AI）和机器学习（ML）应用程序是通过高性能VLSI架构加速的，这允许在广泛的学科中实时推理，分析和决策。在本文中检查了VLSI体系结构的设计，开发和实施，重点是可扩展性，效率和实用性。该研究的主要目标是检查建筑范式，优化策略，节能设计概念，绩效评估方法以及对AI和ML的高性能VLSI体系结构的实际用途。对AI和ML应用的VLSI设计的研究，案例研究和政策含义的彻底分析都是方法论的一部分。主要发现强调了高性能VLSI架构的各种建筑范式，优化策略以及实际使用，以及实施困难和政策后果。政策后果强调了道德审议，遵守法规和国际合作在保证人工智能和机器学习的认真和公平应用方面的重要性。通过对高性能VLSI体系结构对AI和ML应用的设计，优化，部署和政策含义提供见解，这项研究促进了我们对这些技术以及AI-Driven技术领域的集体理解。由于这种融合，已经出现了专门为AI和ML应用设计的高性能计算平台的新时代。近年引言由于机器学习（ML）和人工智能（AI）与VLSI（非常大规模的集成）体系结构的融合，计算范例发生了重大变化。由于不断需要更多的处理能力来处理大量数据并运行复杂算法，并以前闻所未闻的效率运行复杂的算法，工程师和学者正在调查新的VLSI体系结构，这些vlsi体系结构承诺无与伦比的性能（Ande，2018）。
双级控制体系结构，用于过度驱动自动驾驶汽车的稳定性，路径和能源经济
摘要 - 配备了四个独立的轮毂电动机的自主车辆，赋予了有益的设计灵活性，并使系统过度插入。扭矩分配渗透的策略决定了系统的性能，并标志着其能耗。在本文中，从车辆性能和能源消耗的角度开发了两个完整的新型控制体系结构。通过合并两个不同的控制水平来采用级联的控制策略。高级通过基于线性参数变化（LPV）系统框架中的最佳H∞控制的集中式方法来区分，以及基于问题解耦的分散方法，其中提出了使用超级扭转滑动滑动模式（STSM）控制的解决方案。两种方法均由决策层监督，以促进关键驾驶情况下的稳定目标。在低级别，使用原始扭矩分配策略实现了基于直接偏航控制（DYC）以及速度控制的稳定性控制。已经设计了一组全面的多四个多目标策略，以提议的扭矩分配配置为中心。这些策略涵盖了动态在线优化，使用高效的顺序二次编程（SQP）方法进行了专业解决，以及基于数据驱动的算法的唯一离线优化。在Simulink/Matlab和Scaner TM Studio车辆动力学模拟器之间的关节模拟中，对所提出的架构进行了测试和验证。模拟结果表明，在自动驾驶的轮驱动电动汽车的高水平和低水平上，稳定性，稳定性和能源效率都有很大的提高。