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RTL阶段的新伪电路的生成
抽象机器学习（ML）技术在电子设计自动化（EDA）中表现出了出色的有效性。ML模型需要在不同的电路数据集上进行培训，以提高准确性和泛化功能。但是，电路数据的可用性仍然是一个长期存在的严重问题。半导体行业的强大数据隐私问题使得几乎不可能直接分享Circuit IPS。为了解决数据可用性问题，已经提出了诸如CircuitNet之类的开源数据集，但它们主要专注于收集几种现有的开源范围的标签，而不是生成任何新设计。在这项工作中，我们进行了创新的探索，以无需人力而直接产生新的伪电路。我们认为，在可预见的将来，在半导体行业中生成伪电路是实现“大数据”的最有希望的方法。我们证明，伪电路可以在早期设计质量预测中显着提高ML模型的绩效，最早在合成前RTL阶段。
基于 Quine-McCluskey 的从可逆量子电路生成最佳组合逻辑电路的方法
专为量子计算机设计的算法已经开发出来。在量子电路中，使用 Feynman、Toffoli 和 Fredkin 门代替组合逻辑门中的传统输入，例如 AND、OR、NAND、NOR、XOR 和 XNOR。将量子电路转换为组合逻辑电路或反之亦然的能力至关重要。本论文研究（或论文）旨在展示从可逆量子电路派生组合逻辑电路的过程。为此，利用 Quine-McCluskey 技术以及从量子电路生成的状态表来获得最佳逻辑表达式，作为构建组合逻辑电路的基础。在 MATLAB Simulink 环境中实现了由此得到的组合逻辑电路，并获得了状态表。对从量子电路和组合电路派生的状态表进行了比较，获得了成功的结果。
具有 SU(d) 的局部随机量子电路设计...
使用局部量子电路集合生成 k 设计（模拟 Haar 测度的伪随机分布，最高可达 k 矩）是量子信息和物理学中一个非常重要的问题。尽管人们对普通随机电路的这一问题有了广泛的了解，但对称性或守恒定律发挥作用的关键情况仍是根本性的挑战，人们对此了解甚少。在这里，我们构造了显式局部酉集合，在横向连续对称性下，在尤为重要的 SU(d) 情况下，它可以实现高阶酉 k 设计。具体来说，我们定义了由 4 局部 SU ( d ) 对称哈密顿量以及相关的 4 局部 SU ( d ) 对称随机幺正电路集合生成的卷积量子交替 (CQA) 群，并证明对于所有 k < n ( n − 3 )/ 2，它们分别形成并收敛到 SU ( d ) 对称 k 设计，其中 n 是量子位元的数量。我们用来获得结果的一项关键技术是 Okounkov-Vershik 方法的 S n 表示理论。为了研究 CQA 集合的收敛时间，我们使用杨氏正交形式和 S n 分支规则开发了一种数值方法。我们为各种重要电路架构的亚常数谱间隙和某些收敛时间尺度提供了强有力的证据，这与无对称性的情况形成对比。我们还全面解释了使用对无对称性情况有效的方法（包括 Knabe 的局部间隙阈值和 Nachtergaele 的鞅方法）严格分析收敛时间的困难和局限性。这表明，可能需要一种新方法来理解 SU (d) 对称局部随机电路的收敛时间。
具有低深度线性层和新结构的 AES 量子电路
E did E did − 1 · · · E d 1 · · · E 1 i 1 E 1 i 1 − 1 · · · E 1 1 AF 1 1 F 1 2 · · · F 1 j 1 · · · F d 1 F d 2 · · · F djd = P ,
aln：3D集成电路的工程热材料
氮化铝（ALN）是由于其高热电导率高的3D集成电路（IC）的热管理材料。然而，在低温下生长的Aln薄膜中实现了高温的高温电导率，这对后端（Beol）兼容性构成了显着的挑战。这项研究报告了高温度SIO 2底物在低温（<200°C）下在低温（<200°C）下降低的近300 nm厚的Alnfms溅射，接近90 wm-1 K-1的高平面热电导率。探索了跨平面与平面导热率，质地，晶粒尺寸，氧含量，Al：N原子比和这些纤维的热边界电导之间的相关性。这些发现揭示了晶粒方向对齐在达到高导热率和高热边界电导方面的关键作用。使用X射线差异引入了一种方法来有效地监测Aln薄膜的导热率。这项研究提供了有价值的见解，可以帮助在半导体生产线上实施有效的热管理材料。
IEEE交易在大型语言模型（LLMS）上用于视频理解的视频技术特殊问题的交易
•使用LLM进行视频分类，操作识别，对象检测和跟踪，细分，字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略，例如自我监督学习，无监督学习和多任务学习，零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步，包括视觉基础模型，视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用，例如智能制造，机器人技术，智能城市，生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力，以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍，包括对解释性和安全性的担忧。
Mota N. 心流的神经认知特征：不费力、更精确、更广泛的大脑回路。J Neo Res Pedia Care 2024, 6(1): 180051。
目的：本研究旨在了解神经认知文献在多大程度上支持和改进了 Csikszentmihalyi [1] 的心流体验特征，即依赖于注意力和执行功能的过程 [2]。方法：PRISMA 系统评价纳入了心流相关的观察性研究，这些研究提出了神经心理学、神经生理学和/或生物统计学测量，涉及注意力和执行功能：解决问题、反应监测和决策。结果：神经科学文献表明，心流体验：a) 激活不费力的认知资源，视觉聚焦、分散和持续注意力的精确度提高，有证据表明其受到社会因素的调节；b) 在未经验证的测量中，是更高解决问题技能的指标；c) 在反应监测（N-back）和冒险（赌博）任务期间激活广泛而差异化的大脑活动，提供符合我们对任务意义的差异化理解的神经学指标，任务意义是一种情绪和认知更新过程，通过相应的大脑回路，涉及基底神经节、颞叶、岛叶和前额叶区域； d) 在审查的观察性研究中，尚未与决策相关。结论：这项工作凸显了该领域缺乏跨学科性。实施神经认知策略似乎是实现和优化令人满意的时刻的潜在心理资源。广泛的社区心理教育或培训将扩大日常生活和工作承诺。
使用有限的光电源和检测器的线性光电电路的完整图形语言
图形语言对于表示，改写和简化不同种类的过程非常有用。，它们已被广泛用于量子过程，改善了汇编，模拟和验证的最新技术。在这项工作中，我们专注于量子信息和计算的主要载体之一：线性光电电路。我们介绍了Lo fi -calculus，这是第一种图形语言，用于在无限尺寸光子空间上进行电路，其电路仅由线性光学元件的四个核心元素组成：相位变速器，梁隔板，辅助源，辅助源和探测器，并具有有界光子的数量。首先，我们研究由相位变速器和光束拆分器组成的电路的亚碎片，为此我们提供了第一个最小的方程理论。接下来，我们在收敛到正常形式的那些fi循环上引入了一个重写过程。我们证明这些形式是独特的，可以建立线性光学过程的新颖和独特的表示。最后，我们通过一种方程理论补充了语言，我们被证明是完整的：两个lo fi -circuits代表相同的量子过程，并且仅当一个可以通过lo fi -calculus的规则转化为另一个。
超高密度 3D 集成电路的热支架
与传统的 2D 计算系统相比，超密集 3D 集成电路（3D IC），例如单片 3D IC（图 1），可以为数据密集型应用带来巨大的能量延迟积（EDP）优势 [1,2]。为了实现这些优势，需要将多层逻辑和存储器（例如，逻辑和/或存储器设备的薄层，以及相关的信号/全局金属布线）以 3D 形式集成，并使用有限长宽比的后端制程（BEOL）层间过孔（ILV）建立超密集（例如，间距 ≤ 100 纳米）垂直连接 [3]。现有的 BEOL 布线结构已经在使用这种纳米级 ILV。3D IC 变得至关重要，因为工艺技术小型化的根本限制使得传统的缩放路径更加困难。但是，必须克服重大的热挑战才能在多个 3D 层上实现高速和高功率计算引擎 [4-5]。如果没有新技术，未来 3D IC 的上层最高温度将大大超过可靠运行所需的上限（例如 [6] 中的 125°C）。我们使用图 1 中的单片 3D IC 来了解 3D 层中的温升和热耗散（详细分析见第 III 部分）。图 1 中的 N 层中的每一层都包含一层高速、高功率硅逻辑器件（例如，计算引擎）和由铜布线和超低κ 层间电介质 (ILD) 组成的 BEOL 层（例如，用于信号布线）。各层通过超密集 ILV 电连接。在某些设计中，每层还存在硅存储器、存储器访问设备和额外的 BEOL。3D IC 由附加的散热器进行外部冷却，散热器将产生的所有热量以散热器比传热系数 h（W/m 2 /K）散发到环境中。最高温度 T j 取决于散热器、环境温度和 N 层的热特性。散热器创新（如 [7]）只需散热器上 10°C 的温升（即 h= 10 6 W/m 2 /K）即可消除 1000 W/cm 2 的热量，尽管
VLSI物理设计中的人工智能，以优化
非常大规模整合（VLSI）电路的复杂性日益增加，在实现力量，绩效和地区（PPA）目标方面提出了重大挑战。传统的物理设计方法通常涉及手动或启发式驱动的过程，这些过程耗时，可能无法完全利用优化机会。本文探讨了人工智能（AI）在自动化和改善VLSI物理设计过程的各个阶段的应用。通过利用机器学习（ML）算法，例如监督学习，无监督学习和强化学习（RL），AI可以协助实现优化的PPA目标，加快设计周期并增强芯片性能。关键阶段，包括平面图，放置，路由，标准单元格设计和电网优化，在AI-wired技术的背景下进行检查。案例研究表明AI如何减少设计迭代，提高性能并最大程度地减少功耗。