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用大语言模型增强认知体系结构
生成的AI模型，例如大语言模型（LLM），Vision Transformer（VIT）（Dosovitskiy等，2020）等。模型在近年来引起了极大的兴趣。已经提出了一些建议，以利用与其他模型（例如LSTMS（Lester，al-Rfou＆Constant，2021），认知体系结构（Wray，Kirk，＆Laird，2021）或计划和改进的LLMS（Park等，Park等，2023年），以列出少数模型（Park等，2023年，2023年），以列出了一定数将。与LLM融合计划和反思的方法为模拟环境中的任务带来了良好的结果。这引起了人们对LLM是否可以以原则性方式利用LLM的问题的兴趣，目的是产生一种可以在不同情况下利用每种方法的优势的代理，从而产生了综合药物，该综合药物比其部分的总和更大。这项工作提出了LLM和认知架构之间的一种可能的融合。这里的尝试是提出一种创造性的融合，将两个学科的思想连接起来，以产生一种方法，该方法产生的结果可能比两种方法（认知体系结构或LLMS）隔离使用。本文的其余部分如下：讨论了第一个认知体系结构总结在这种情况下相关的关键方面，随后进行了有关生成AI的讨论，重点是LLMS。llms在认知体系结构术语中介绍。随后融合了LLMS
模块化体系结构确定性生成图形状态
图形状态是一个稳定态的家族，可以针对光子量子计算和量子通信的各种应用定制。在本文中，我们提出了一个基于量子点发射器的模块化设计，该量子点发射器与波导和光纤延迟线相连，以确定性地生成n维群集状态和其他使用的图形状态，例如树状态和中继器状态。与以前的建议不同，我们的设计不需要量子点上的两倍大门，最多只需要一个光学开关，因此，这些重点通常提出的最小挑战。此外，我们讨论了设计的错误模型，并以0的误差阈值演示了容宽的量子内存。在Raussendorf-Harrington-Goyal（RHG）晶格上的3D图状态的情况下为53％。我们还基于渗透理论（即1个）提供了耐断层RHG状态的可更正损失的基本上限。24 dB或0。24 dB取决于状态是直接从简单的立方集群状态生成还是获得。
用于机器人的神经形态计算硬件和神经架构
引言 在以人为中心的非结构化环境中使机器人和自主系统更加智能是机器人技术的关键目标之一，这也使其成为最具活力的技术发展领域之一。这种智能的关键因素是能够良好且快速地理解复杂而动态的环境，以可靠地支持其他功能，如运动规划和控制；与人类、物体和其他智能体的安全交互；以及从经验中自主学习。神经网络和数据驱动的训练算法为理解环境打开了两个重要窗口：图像和声音处理 (1)。这些算法在大量数据集上实现了最先进的性能，通常甚至超过人类的表现，是实现机器人智能感知和行为的主要候选者 (2)。然而，机器人用例对人工智能 (AI) 算法的功耗、延迟、自适应性和数据效率提出了尤为严格的要求 (3、4)。如今，尽管基于神经网络的算法与之前手工制作的人工智能解决方案相比具有优势（5、6），但我们仍然缺乏真正智能、敏捷的机器人，能够在日常生活中安全、顺畅地与物体、彼此和人类互动。这与即使是简单的动物也能产生智能行为并在复杂的现实环境中互动形成了鲜明的对比。动物可以快速
为 SOSA 而不断演进的小型化架构
NanoATR 概念被提交给 VITA 标准组织 (VSO)，以考虑制定一项标准，该标准描述为 UAV 和其他坚固的航空航天应用设计的嵌入式系统中使用的 SFF 计算机和有效载荷模块。从一开始，支持者就一直考虑着太空应用，这些模块完美地适合 1U 立方体卫星，甚至更重要的是，沿着 3U 卫星的长轴，这绝非偶然。VITA 74 作为联合 ANSI/VITA 74.0-2017 标准发布。该标准被赋予了一个绰号 VNX TM ，这个名字符合 VPX 的非官方“纳米”衍生品。2021 年，工业和国防需求推动了 VNX+ 标准的发展，该标准提高了速度并增加了光学和同轴选项。同样，高可靠性变体 SpaceVNX 成为 SpaceVNX+。
第 22 章：2D 和 3D 架构的互连
1. 简介 过去 50 年来，摩尔定律为硅片的扩展和不同 IP 的同质 SoC（片上系统）集成提供了模板，推动了微电子行业的发展。展望未来，随着封装和微系统的物理、电气、热和热机械属性的变化，HI 日益成为摩尔定律的补充，可提供更完善的功能 [1, 2]。现有和新型先进封装架构是维持和促进微电子行业增长的主要推动因素 [3-13]。这些架构支持新型异构 SiP（系统级封装）配置，以实现成本性能优化的微电子系统。近年来，已发布了多款使用先进 HI 的产品，证明了该领域的重要性 [14-19]。从历史上看，同质集成封装的主要目的是为芯片提供机械保护、硅片特性的空间转换、外形尺寸缩放、低寄生功率传输、高效功率消除以及低损耗、高带宽信号传输。同质 SoC 封装创新的重点是实现硅片尺寸缩小、功耗、性能和延迟，同时最大限度地利用摩尔定律带来的性能机会。在主要关注同质集成的时期，MCP（多芯片封装）主要用于缩短上市时间和满足关键的 HI 需求（例如 DRAM 集成）。当今的行业趋势表明，对 HI 的需求日益增加，这是由于需要添加各种功能（通常使用来自多个不同供应商的硅片节点上的不同 IP 实现）、提高硅片产量弹性以及持续快速上市的需求所驱动。2D 和 3D 封装架构是理想的异构集成平台，因为它们在紧凑的外形尺寸中提供组件之间的短、节能、高带宽连接。当今的异构封装技术： 使用各种通信协议提供节能、高带宽的封装内 IO 链路 支持多种封装外 IO 协议 为单端和差分封装内和封装外信号提供噪声隔离 管理不断增长的冷却需求 支持复杂的电源传输架构 满足从高性能服务器到灵活、可穿戴电子产品的各种应用功能、外形和重量限制 满足不同细分市场和应用的广泛可靠性要求 提供经济高效、高精度和快速周转的组装，以满足快速生产需求
为什么变压器体系结构难以获得基因组 - ...
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/筹款人提供了预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月14日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.13.632745 doi：Biorxiv Preprint
云计算中的A-Ai-aigment零信任体系结构
摘要：将AI与ZTA和预测分析相结合是一种尖端的云安全方法或新的破坏性范式。这种合并的方法利用AI来实时威胁识别和响应。同时，预测分析可以洞悉可能大写的威胁和弱点。本文旨在研究基于AI的ZTA如何通过连续验证用户和访问请求，实施严格的访问控件以及随着威胁而更改来扩大常规安全解决方案。这些功能由重点关注历史和实时数据的预测分析得到很好的支持，以预测安全事件和整体安全风险水平。这些技术的组合与反应性安全范式相比，这些技术的组合不是更渐进，更强化的保护。实施问题诸如部署系统的困难，数据信誉和隐私问题均已阐述，以及未来的趋势，例如改善机器学习算法，结合安全系统的安全系统，并将现代技术集成到系统中。
EE 382V机器学习的硬件体系结构
教授：Lizy Kurian John博士办公室：EER 5.876办公时间：t 9：30-10：30am e-mail电子邮件：ljohn@ece.utexas.edu我的主页：http：//users.ece.utexas.utexas.edu/ dujohn ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta of canvas and in Onlotiat and in of MACHILENT（MACHILE）。工作量。本课程提供了建筑技术的覆盖范围，以设计用于培训和推断机器学习系统的硬件。机器学习的硬件选择包括CPU，GPU，GPU+DSP，FPGA和ASIC。当前CPU用于推理任务，而培训主要是使用GPU进行的。将探索使用这些不同的计算范式实施培训和推理工作量的权衡。将研究新兴的ML加速器。学生将阅读研究论文并完成一个重大项目。项目可以是硬件设计项目或表征/基准测试/优化项目。课程内容（暂定）：
第四部分：太空任务和设施架构
《载人航天：任务分析与设计》是一本内容全面、内容丰富的书，任何参与太空项目管理、研究、设计或运营的组织和个人都应该拥有它。该文件由美国空军学院的 Wiley J. Larson 和 LK 编辑服务公司的 Linda K. Pranke 编辑，是 NASA 和美国司法部合作推出的太空技术系列的一部分。文本材料由来自工业界、政府和学术界的 67 名专业工程师、管理人员和教育工作者提供。可通过麦格劳-希尔高等教育部获得。重要的参考书
