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神经符号架构接近类人人工智能
任务和类型 要实现抽象的视觉推理解决方案，需要在算法（80%）和实现（20%）层面克服多项挑战。这些挑战包括开发新颖的视觉感知网络、符号推理引擎及其交互。我们诚邀学生申请就这一激动人心的新主题开展硕士论文工作。所开展的工作可能涵盖高级算法开发，直至在新兴硬件平台上实现高效实现。它还涉及与 IBM 研究部门的几位研究人员的互动，他们专注于该项目的各个方面。理想的候选人应具有多学科背景、强大的数学能力和编程技能。具备机器学习和人工智能方面的先验知识将是一个加分项。
民用飞机先进航空电子架构
ananda_cm@css.nal.res.in 关键词：ARINC 429、综合模块化航空电子设备 (IMA)、发动机指示机组警报系统 (EICAS)、自动飞行控制系统 (AFCS)、实时仿真、FAR 25、FAA、DGCA、故障模式影响分析 (FMEA) 摘要：传统上，正在实施的航空电子架构具有联合性质，这意味着每个航空电子功能都有自己独立的、专用的容错计算资源。联合架构具有固有故障控制的巨大优势，同时也带来了大量使用资源的潜在风险，从而导致重量、隐患、成本和维护增加。随着计算机和软件技术的飞速发展，航空业正逐渐转向在民用运输机上使用综合模块化航空电子设备 (IMA)，这可能导致每个硬件平台都包含多种航空电子功能。集成模块化航空电子设备是下一代飞机航空电子设备架构中最重要的概念。SARAS 航空电子设备套件完全与符合 FAR25 的几乎玻璃驾驶舱架构相结合。航空电子设备活动从开始到执行均受民航总局 (DGCA) 审查的法规和程序的约束。航空电子设备活动的每个阶段都有自己的技术参与，以使系统完美。此外，飞行数据处理、监控和分析也是民航业的重点领域，可确保安全性和
自上而下的电路中发展不同的架构 1
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 8 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.08.27.555010 doi：bioRxiv preprint
图神经网络架构的比较
理解神经动力学的空间和时间特征之间的相互作用有助于我们理解人类大脑中的信息处理。图神经网络 (GNN) 为解释复杂大脑网络中观察到的图结构信号提供了一种新的可能性。在我们的研究中，我们比较了不同的时空 GNN 架构，并研究了它们对功能性 MRI (fMRI) 研究中获得的神经活动分布进行建模的能力。我们评估了 GNN 模型在 MRI 研究中各种场景下的性能，并将其与 VAR 模型进行了比较，后者目前常用于定向功能连接分析。我们表明，通过学习解剖基底上的局部功能相互作用，基于 GNN 的方法能够稳健地扩展到大型网络研究，即使在可用数据稀缺的情况下也是如此。通过将解剖连接作为信息传播的物理基础，此类 GNN 还提供了定向连接分析的多模态视角，为研究大脑网络中的时空动态提供了一种新的可能性。
深度学习的全面评论：体系结构...
摘要：深度学习（DL）已成为现代人工智能（AI）的核心组成部分，通过促进复杂系统的分析，从生物学的蛋白质折叠到化学和物理学中的粒子相互作用，通过促进了各种领域的显着进步。但是，深度学习领域正在不断发展，并且在架构和应用中都有最新的创新。因此，本文对最近的DL进展进行了全面的综述，涵盖了卷积神经网络（CNNS）（CNN）和经常性神经网络（RNNS）等基础模型的演变和应用，以及最近的体系结构，例如变形金刚，诸如变形金刚，生成性对抗性网络（GANS），CAPSULE Networks，Capsule Networks和Graph Neural网络和图形神经网络（GNNS）（gnns）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）。此外，本文讨论了新颖的培训技术，包括自我监督的学习，联合学习和深入的强化学习，这进一步增强了深度学习模型的能力。通过综合最新的发展并确定当前的挑战，本文提供了有关DL研究的最新状态和未来方向的见解，为研究人员和行业专家提供了宝贵的指导。
量子计算：算法、架构和应用
量子计算这一主题已成为一个革命性的主题，它有可能彻底改变我们处理信息和解决挑战性问题的方式。与使用比特来表示和处理数据的传统计算机不同，量子计算机利用量子物理学的思想来利用量子比特或量子位。这种范式转变可能使计算能力远超传统计算机。量子算法的研究、量子架构的创建以及现实世界应用的研究只是量子计算学科涵盖的少数主题。本研究全面涵盖了这三个关键领域——量子计算算法、量子计算结构和量子计算的众多应用。
内存计算的设备和电路架构
工作存储器，即最典型的动态随机存取存储器（DRAM），一般位于物理上独立的芯片上，因此会导致数据密集型任务的长延迟和能耗。与人脑类似，内存计算（IMC）在合适的内存电路内就地进行数据处理。[8]IMC 抑制了内存中数据/程序提取和输出结果上传的延迟，从而解决了传统计算机的内存（或冯·诺依曼）瓶颈。IMC 的另一个关键优势是高度计算并行性，这要归功于内存阵列的特殊架构，其中计算可以同时沿着多个电流路径进行。IMC 还受益于计算设备的内存阵列的高密度，这些计算设备通常具有出色的可扩展性和 3D 集成能力。最后，模拟计算由存储器电路的物理定律支持，例如乘积的欧姆定律和电流总和的基尔霍夫定律[8-11]，以及其他特定于存储器的物理行为，如非线性阈值型开关、脉冲累积和时间测量。[12-15] 由于原位、高密度、并行、物理和模拟数据处理的结合，IMC 成为人工智能和大数据框架内最有前途的新计算方法之一。
Apgate SDP用于Azure参考体系结构
•为混合云创建：AppGate旨在保护所有企业云资源，包括在Azure中运行的那些工作负载。AppGate具有灵活的分布式部署模型，可适应任何体系结构，自动检测服务器实例创建，并利用用户和服务器属性确定访问。AppGate还桥梁并集成了企业混合云基础架构的所有元素，以控制对身份验证的用户的访问权限，无论其何处，都可以使用适当的云资源。•无缝集成：AppGate可以降低成本，复杂性和配置第三方访问，特权用户访问和云基础架构管理的工作。它结合了一个系统中的授权，加密和访问控制，取代了许多传统的点产品。AppGate还将与大多数身份和SIEM解决方案集成在一起，从而使企业可以利用现有的安全基础结构。这可以实施强大的身份验证，并使组织可以将网络安全与其身份管理工具联系起来。•以用户为中心的网络安全性：AppGate提供应用程序和特定于服务的身份验证和授权，该验证和授权控制（网络）访问用户内部或外部连接是否。appgate动态创建一个基于用户属性为每个用户会话量身定制的安全，加密的网络段。网络访问规则并非曾经保存过一次，而是实时创建和执行。•合规性是关键：Appgate可以通过降低范围和审计复杂性来帮助企业降低监管合规成本。Azure组件有助于进行多种监管控制，Appgate可以进一步增强这些控制。AppGate还可以减少属于审计范围内的数字系统，从而消除了对某些监管控制本身的需求。强大的记录提供了满足审核员要求所需的所有可能证据。本文档提供了有关如何在Azure中部署Appgate的介绍，其次是四个详细的体系结构方案。如果您不熟悉AppGate实施的软件定义的周围（SDP）体系结构，请访问https://www.appgate.com/Resources/ebooks/zero-trust-network-work-work-work-access-access-ackess-一切
软件定义无线电 - 架构、系统和功能
信号处理模块来实现软件无线电。它可以与现成的低成本外部 RF 硬件一起使用来创建软件定义无线电，或者在类似模拟的环境中不使用硬件。它广泛应用于业余爱好者、学术界和商业环境，以支持无线通信研究和现实世界的无线电系统。[4]
