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网络空间中的架构 - CCDCOE
由北约合作网络防御卓越中心组织的第七届年度网络冲突国际会议 (CyCon 2015) 再次在爱沙尼亚首都历史名城塔林举行。多年来，CyCon 会议已被证明是世界公认的论坛，讨论网络冲突建模的先进方法及其对社会、商业和世界事务的战略、法律和政策影响。每年，CyCon 都会关注网络冲突的一个特定方面。2013 年，会议讨论了自动化网络防御的作用和方法：它不仅将自动化视为一种能够提高网络防御和攻击行动的有效性和复杂性的有利技术领域，而且还将其视为涉及现代社会政治、法律、道德和伦理框架的社会因素。2014 年，会议集中讨论了主动网络防御。CyCon 2015 的重点是网络空间的架构方面，从信息技术、战略、法律和政策角度（所有 CyCon 会议都是如此）进行探讨。
算法和体系结构的学习
•在元学习中，它利用ML本身通过学习许多学习任务来改善ML算法，我们介绍Aruba，这是设计和分析元学习方法的框架。我们的分析产生了基于梯度的元学习的首先保证，表明了这些方法如何根据学习任务之间的相似性的可量化度量来改善绩效。我们使用Aruba将元学习的实际影响扩展到ML的新领域，包括通过部分反馈和联合学习的学习；在后一种情况下，我们介绍了FedEx，FedEx是一种用于调整联合优化器的新最新方法，该方法在分布式杂项数据集的网络上训练模型，例如移动设备和医院记录。•我们通过采取其核心方法（近似算法目标的替代损失功能的运行）来发展基于Aruba的成功，并将其扩展到学习算法之外，以显示具有预测算法的学习保证，这些算法是利用ML预测其实例的算法；特别是，我们展示了第一个学习的理论保证，用于预测取决于实例的实例，这是实用应用的关键属性。我们的框架再次充当算法设计工具，我们用它来构建第一算法，并对（差异）（差异性地）有关敏感数据集和线性系统求解器的私有统计信息进行预测；在后一种情况下，我们可以在自然结构假设下学习学习算法，可以学会做出极端的预测。•最后，本文解决了寻找神经网络体系结构的问题，以培训特定的学习任务或体系结构搜索，我们在理解重量共享的优化和概括属性方面取得了进展，这是整个领域中使用的主要启发式启发式。然后，我们将重量分担扩展到设计基于神经操作的新搜索空间，从而可以自动发现数据中真正新颖的架构；这项工作的顶点是破折号，这种方法有效地发现了对我们测试的大多数不同任务的人类专家设计的神经架构的表现。
基于 chiplet 的架构简介
本文讨论了影响先进半导体封装领域的三大趋势。本文的首要关注点是异构集成。该术语的现代版本对不同的人有不同的含义，但在本文中，异构集成被定义为由多个芯片构建的分解式片上系统 (SoC) 架构。这种设计方法类似于系统级封装 (SiP)，不同之处在于不是在单个基板上集成多个裸片（包括 3D 堆叠），而是在单个基板上集成以芯片形式存在的多个知识产权 (IP)。第二个主要趋势涉及利用硅通孔 (TSV) 和高密度扇出重分布层 (RDL) 的新硅制造技术。这些进步正在推动更多硅进入以层压板为主的半导体封装领域，尤其是当高带宽和外形尺寸成为设计的关键属性时。这种趋势带来了新的设计和验证挑战，大多数封装工程师并不熟悉，因为它们通常不是基于层压板的设计的一个方面。最后，在生态系统方面，我们看到所有大型半导体代工厂现在都提供自己的先进封装版本。在许多方面，这为封装社区带来了一股清新的气息，因为使用新的方式为封装设计团队提供参考流程和工艺设计套件 (PDK) 等资产。电子设计自动化 (EDA) 公司目前正在与许多领先的代工厂和外包半导体组装和测试供应商 (OSATS) 合作，开发多芯片封装参考流程和封装组装设计套件 (PADK)。这种额外的基础设施极大地造福了封装设计社区。
专业体系结构和范式
在第5章，第6和第7章中，我们分别提出了一个具体的深度学习范式，即馈电网络，卷积神经网络和序列模型。这样的模型本身就是有用的，但是在深度学习的世界中，它们经常将它们整合到更复杂的特定活动中。例如，第6章的卷积神经网络可以与第7章的序列模型相关，以涉及图像和文本的应用。此外，还出现了其他专业体系结构和范式，在每种情况下，都采用非平凡的想法来创建强大的模型。在当前章节中，我们介绍了从不同的领域中出现的这些想法，但都使用了深层的神经网络。这些域中的一些包括生成建模，在概述变异自动编码器之后，我们将重点放在分解模型和生成对抗网络上。其他领域处于自动控制和决策领域，我们提出了强化学习的概念。最后，我们探索了图神经网络的域，该区域被证明对可以用图结构表示的复杂问题如此有用。没有空间约束，这些主题中的每一个都应得到自己的章节或一系列章节，但是在本章中，我们希望读者能够获得总体观点。
航空电子架构 - Google 网上论坛
本章讨论了航空电子架构及其从分布式模拟控制系统到当今高性能集成模块化航空电子架构的演变。它探讨了航空电子功能按照航空运输协会 (ATA) 章节大致划分为不同领域，以及数据总线技术如何补充航空电子系统架构复杂性的增长。然后，本章回顾了 20 世纪 80 年代中期民用运输空客飞机的分布式联合数字航空电子架构中采用的主要特性和架构原则，这些架构已在波音 737、757 和 767 系列以及空客 A300、A320 和 A330 系列飞机中实现。接下来讨论综合模块化航空电子 (IMA) 架构的演变，从波音 777 飞机信息管理系统 (AIMS) 中专有的、部分实施 IMA 原则开始，到空客 A380 和波音 787 飞机上的完全开放系统 IMA 实施。我们将探讨这两种实施的主要特点和架构原则，并回顾它们的相同点和不同点。最后，本章讨论了成功实施和认证作为 IMA 架构实施的航空电子系统所需采取的设计流程。它探讨了虚拟（逻辑）系统架构的概念以及该架构在 IMA 平台上的物理实现。我们将回顾冗余、容错、隔离和分区的架构原则的实施，以支持系统安全目标并促进硬件平台和托管应用软件的独立和增量认证。
航空电子架构 - Google 群组
本章讨论了航空电子架构及其从分布式模拟控制系统到当今高性能集成模块化航空电子架构的演变。它探讨了与航空运输协会 (ATA) 章节大致一致的航空电子功能分组到域中，以及数据总线技术如何补充航空电子系统架构复杂性的增长。然后，本章回顾了 20 世纪 80 年代中期民用运输空客飞机的分布式联合数字航空电子架构中采用的主要特性和架构原则，这些架构已在波音 737、757 和 767 系列以及空客 A300、A320 和 A330 系列飞机中实现。接下来讨论集成模块化航空电子 (IMA) 架构的演变，从波音 777 飞机信息管理系统 (AIMS) 中专有的、部分实施 IMA 原则开始，到空客 A380 和波音 787 飞机上的完整开放系统 IMA 实施。我们将探讨这两种实现的主要特征和架构原则，并回顾它们的相同点和不同点。最后，本章讨论了成功实施和认证作为 IMA 架构实施的航空电子系统所需采取的设计流程。它探讨了虚拟（逻辑）系统架构的概念以及该架构在 IMA 平台上的物理实现。我们将审查冗余、容错、隔离和分区的架构原则的实施，以支持系统安全目标并促进硬件平台和托管应用软件的独立和增量认证。
探索变异自动编码器架构，...
摘要：音乐和艺术的生成AI模型越来越复杂且难以理解。Exable AI（XAI）的领域旨在使人们更容易理解神经网络等复杂而不透明的AI模型。使生成AI模型更易于理解的一种方法是将少数具有语义上有意义的属性施加在一般的AI模型上。本文对影响的影响进行了系统的检查，即变异自动编码器模型的不同组合（MeasureVae和Eversarialvae），AI模型中潜在空间的配置（4至256个潜在维度）（从4到256个潜在维度），以及训练数据集（训练数据集（训练数据集）（爱尔兰民间，土耳其民间，经典和流行音乐）在2或4含义上有着2或4含义于音乐上的音乐表演，这是有意义的。迄今为止，在此类级别的细节级别上没有进行此类模型的系统比较。我们的发现表明，与对抗性属性具有更好的音乐属性独立性相比，Measurevae具有更好的重建性能。的结果表明，Measurevae能够通过相互可靠的音乐控制层面来创造音乐流派的音乐，并以低复杂性音乐（例如流行音乐）的表现最好。我们建议32或64个潜在的维度空间对于使用Measurevae跨流派产生音乐时的4个正则化尺寸是最佳的。我们的最终是对音乐的最新生成AI模型的配置的第一个详细比较，可用于帮助选择和配置AI模型，音乐功能和数据集，以实现更易于理解的音乐。
机器学习的加速器体系结构
Joel Emer，Vivienne Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang，Isca 2019 2019年深神经网络的教程有效处理，Vivienne Sze，Yu-Hsin Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang Yang，Joel Emer，Joel Emer，Morgan，Morke emer，Morke and Morke and Claypool出版商，2020 Yakun sophia sophia shao shao shao shao shao shao shao shao shao，ucia shao，ucy ucia ucy ucy ucy u e eeee， 2020 CS231N卷积神经网络视觉识别，斯坦福大学，2020年