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混沌理论：军事应用的本质
我们的学术和研究部门。《混沌理论：军事应用的基本原理》是一项极具挑战性的工作，需要——但回报也非常丰厚——关注。它要求想象力清楚地设想作者所主张的军事应用。詹姆斯少校希望他的努力可以帮助我们这些在国家安全领域工作的人认识到混沌理论是一门有价值的学科。虽然这个新领域的许多应用仍然是推测性的，目前还不清楚，但詹姆斯少校写了一部开创性的作品，邀请军官们了解混沌的原理并寻找应用。我赞扬这
混沌理论：军事应用的必备要素
我们的学术和研究部门。《混沌理论：军事应用的基本原理》是一项极具挑战性的工作，需要——但回报丰厚——关注。它要求想象力清楚地设想作者所主张的军事应用。詹姆斯少校希望他的努力可以帮助我们这些在国家安全领域工作的人认识到混沌理论是一门有价值的学科。虽然这个新领域的许多应用仍然是推测性的，目前尚不清楚，但詹姆斯少校写了一部开创性的作品，邀请军官了解混沌原理并寻找应用。我赞扬这个
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
黄朝宗（Chao-tsung Huang）副教授...
摘要：在人工智能的时代，卷积神经网络（CNN）正在成为一种用于图像处理的强大技术，例如去核，超分辨率甚至样式转移。他们表现出很大的潜力，可以将下一代相机和展示带入我们的日常生活。但是，传统的CNN加速器很难在边缘生成超高分辨率视频，因为它们的大量急速带宽和功耗。例如，用于降级的高级FFDNET可能需要131 GB/s的DRAM带宽，而在4K UHD 30FPS处则需要106个计算顶部。在这次演讲中，我将介绍我们最近的两部作品，以应对DRAM带宽和功耗的挑战。首先，我将讨论图像处理CNN带来的图像二线革命并阐述其设计挑战；为了清楚起见，他们与识别CNN的差异将得到强调。然后，我将以整体方式介绍我们的第一份作品 - ECNN [Micro'19]，共同优化推理流，网络模型，指令集和处理器设计。尤其是，具有面向硬件的ERNET模型的基于块的推理流可以支持FFDNET级DINOISING和SRRESNET级超分辨率，在4K UHD 30 FPS下使用小于2 GB/s的DRAM带宽。最后，我将介绍我们的第二件作品（ISCA'21]，它利用了Ring Argebra的常规稀疏度，以实现近乎最大的硬件节省和优雅的卷积发动机质量降解。布局结果表明，可以分别使用3.76 W和2.22 W进行等效的41个高位计算，分别以40 nm的技术为50％（无质量下降）和75％和75％（PSNR下降的0.11 dB）。
介绍基于vep的准周期和混乱的bci
视觉诱发电位（VEP）对周期性刺激通常用于大脑计算机界面中的有利特性，例如高目标识别精度，较小的训练时间和较低的目标干扰。传统的周期性刺激会导致由于连续和高对比度刺激而导致主观的视觉疲劳。在这项研究中，我们将准周期和混乱的复杂刺激与常见的周期性刺激进行了比较，以与基于VEP的大脑计算机界面（BCIS）一起使用。规范相关分析（CCA）和相干方法用于评估三个刺激组的性能。通过视觉模拟量表（VAS）评估了由提出的刺激引起的主观疲劳。使用M2模板方法使用CCA，与Quasi-periodic（M = 78.1，SE = 2.6，P = 0.008）和周期性（M = 64.3，SE = 1.9，SE = 1.9，P = 0.0001）相比，混乱刺激的目标识别精度最高（M = 86.8，SE = 1.8）。对疲劳率的评估表明，与准周期性（p = 0.001）和周期性（p = 0.0001）刺激组相比，混乱刺激引起的疲劳较少。另外，与周期性刺激相比，准周期性刺激导致疲劳率较低（p = 0.011）。我们得出的结论是，与具有CCA的其他两个刺激组相比，混沌组的靶标识别结果更好。此外，与周期性和准周期性刺激相比，混乱的刺激导致主观视觉疲劳较少，并且可以适合设计新的舒适的基于VEP的BCIS。
对混乱的信心：执行总结新兴技术在适应灰色区域挑战
在战争中，机器人和自治系统经常从事人类不能或不应该做的工作。但是，在灰色区域中，自主系统的使用更加细微：利用多个系统的集体力量提供更大的情境意识，并扩大了影响力领域。自主监视网络可能由几种空中和地面车辆组成，该车辆配备了在光谱各个部分运行的传感器。传感器数据被融合到单个活动的“映射”中，该活动显示给操作员。另外，随着AI引入循环，机器人可以接收组合数据，识别可疑活动并采取相应的行动。机器人技术和自主系统也具有对直接侵略的威慑作用。由于敌对国家使用A2/AD策略将防守部队远离该地区，因此在隔离距离处进行监视和响应的能力至关重要。
混沌量子密钥分发
• Alice 准备一组已知偏振基础和状态的光子。 • Bob 在随机基础上进行测量并记录获得的状态。 • Bob 以经典方式向 Alice 传达每个光子在什么基础上进行测量。 • Alice 告诉 Bob 哪些光子是在正确的基础上测量的，这些光子成为两人之间的原始密钥。 • Bob 然后选择其中的一小部分并将它们发送给 Alice 进行错误估计。 • 两人然后纠正他们原始密钥之间的错误。 • Alice 然后使用她的密钥对生成的混沌解进行编码并将其传输给 Bob。 • Bob 然后使用他的密钥解码消息，然后获取该解并使用它来驱动相应的混沌系统以重建一组解。 • Alice 使用她的另外两个解来加密预期消息并将其发送给 Bob。 • Bob 使用他重建的解来解密和阅读消息。
混乱市场中股息策略的吸引力
伦敦证券交易所集团有限公司及其集团企业（统称“伦敦证券交易所集团”）。© 伦敦证券交易所集团 2020。FTSE Russell 是伦敦证券交易所集团部分公司的贸易名称。Russell® 是相关伦敦证券交易所集团公司的商标，并由任何其他伦敦证券交易所集团公司在许可下使用。FTSE Russell 指数或数据的所有权利均归拥有该指数或数据的相关伦敦证券交易所集团公司所有。伦敦证券交易所集团及其许可人均不对指数或数据中的任何错误或遗漏承担任何责任，任何一方不得依赖本通讯中包含的任何指数或数据。未经相关伦敦证券交易所集团公司的明确书面同意，不得进一步分发伦敦证券交易所集团的数据。伦敦证券交易所集团不宣传、赞助或认可本通讯的内容。伦敦证券交易所集团对本材料的格式或配置或 T. Rowe Price Associates 对本材料的呈现中的任何不准确性概不负责。
绅士化混乱的背景：第五个...的崛起
绅士化，即社区的社会经济地位提升，在过去十年中已成为城市学术研究的核心。一些学者声称“绅士化无处不在”，但关于绅士化是什么、是什么推动了绅士化以及这种社区变化会带来什么结果，仍然存在争议。由于没有标准定义，一些人声称绅士化是一个“混乱”的概念。我们试图通过概述自 1964 年格拉斯首次提出绅士化概念以来，绅士化概念如何随着时间的推移而发生变化，为绅士化一词带来一些概念上的清晰度。我们以历史为导向的方法有助于通过了解绅士化的定义如何随着城市化的变化而变化，最大限度地减少混乱。虽然有一些重要的历史著作对绅士化浪潮进行了分期，但我们通过关注绅士化随时间变化的驱动因素，以及通过澄清第五波绅士化，将其与 2007-2009 年大衰退的情况和后果联系起来，为这项理论研究做出了贡献。如今，绅士化以及与之相关的流离失所恐惧更多地与租赁市场的房地产投机有关，而不是中等收入人群的涌入。本文通过将与大衰退相关的宏观金融住房力量与社区变化的微观过程联系起来，推进了绅士化文献的发展。有了这种历史视角，学者们将能够更好地分析当代绅士化
量子力学中的混沌与复杂性
量子混沌本质上很难表征。因此，多体系统中量子混沌的精确定义仍然难以捉摸，我们对量子混沌系统动力学的理解仍然不够充分。这种理解的缺乏是理论物理学中许多未解决的问题的核心，例如量子多体系统中的热化和传输，以及黑洞信息丢失。它也促使从凝聚态物理学到量子引力等各个物理学分支对量子混沌重新产生兴趣[1]。另一方面，混沌经典系统的特点是它们对初始条件的敏感依赖性：在几乎相同的初始状态下准备的两个这样的系统副本（即相空间中相隔非常小距离的两个不同点），将随着时间的推移演变成相距很远的配置。更准确地说，相空间中两点之间的距离随着