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验证面部影响识别的动态虚拟面孔
识别面部情绪的能力对于成功的社会互动至关重要。评估此能力时使用的最常见刺激是照片。尽管这些stimi被证明是有效的，但它们并未提供虚拟人类所取得的现实主义水平。本文的目的是验证一组新的动态虚拟面（DVF），它们模仿了六种基本情绪以及中性表达。脸部准备以低和高的动力观察，并从前视图中观察到。为此，招募了204名由性别，年龄和教育水平分层的健康参与者，以评估其面部影响识别的DVF集。将响应的精度与已经验证的Penn情绪识别测试（ER-40）进行了比较。结果表明，DVF与标准化的自然面一样有效，以重现人类样的面部表情。DVF（88.25％）鉴定情绪的总体准确性高于ER-40面（82.60％）。每种DVF情感的热门单曲都很高，尤其是对于中性的表达和幸福的情感。在性别方面没有发现统计学上的显着差异。60年来，年轻人和成年人之间也没有发现显着差异。更重要的是，与其剖面呈现相比，AVATAR面孔的命中率增加显示出更大的动态性以及DVF的前视图。dvfs与标准的自然面一样有效，可以准确地重现人类的情感表情。
冰：一个集成的CGRA框架启用DVFS- ...
摘要 - 透明粒度可重构阵列（CGRA）是一种有前途的解决方案，可以使来自不同域的应用加速加速。通过利用功能级别的重新配置，它们可以适应显着不同的计算模式。但是，电压和频率与CGRA资源的利用及其动态管理的关系尚未很好地探索，从而导致设计效率低下。CGRA也成功地加速了数据依赖的流媒体应用程序。但是，在这些应用中，管道中每个内核的执行时间可能会根据输入的特性而动态变化。这也导致资源不足，用于动态变化的内核，而内核不会限制应用程序吞吐量。dvfs还可以通过动态更改主持非绩效构成内核的瓷砖的电压和频率水平来提高这些应用的能源效率。本文提出了ICED - 一项集成的DVFS感知框架 - 绘制支持电源岛的CGRA应用程序。ICED提出了一个CGRA架构，以不同的粒度（从单个瓷砖到一组瓷砖）以及相关的DVFS感知汇编和映射工具链，以不同的粒度（从单个瓷砖到一组瓷砖）为支持DVFS群岛。ICED是在电力岛级别引入对时空CGRA的DVF支持的第一部作品。实验评估表明，与常规CGRA相比，冰的平均利用率提高了2.3倍，能源效率提高了1.32倍。使用流应用程序，与最先进的CGRA相比，ICED可以达到高达1.26×能量效率，该最先进的CGRA引入了部分动态重新配置以适应内核吞吐量的变化。
维修：一种降低峰温度的策略，同时最大化近似实时计算的精度：进行工作
摘要 - 在近似实时综合的情况下进行改进，而不会违反非衍生硬件的热能约束，这是一个具有挑战性的问题。可以将近似实时任务的执行分别分为两个组件：（i）执行任务的强制性部分以获得可接受质量的结果，然后（ii）（ii）可选零件的部分/完整执行，该部分将最初获得的结果重新填充，以增加准确的准确性而无需违反临时领先线。本文介绍了修复，这是一种用于近似实时应用的新型任务分配策略，结合了细粒度的DVF和核心的在线任务迁移和最后一个级别缓存的电源，以减少芯片温度，同时尊重截止日期和热约束。此外，可以通过延长可选零件的执行时间来与系统级的准确度相对于系统级的准确性进行交易。索引术语 - 评估计算，热/能量效率，实时调度，CMP（芯片多处理器）
能量意识 - 绩效 - 绩效计算...
摘要：根据其名称，高性能计算（HPC）是针对性能的，尤其是计算的执行时间和可扩展性。然而，由于成本高昂和环境问题，能源消耗已经成为需要考虑的非常重要的因素。本文介绍了现代HPC环境中使用的能源感知调度方法的调查，从问题定义开始，解决针对这一挑战的各种目标，包括双向目标方法，功率和能源限制，纯粹的能源解决方案以及与该主题相关的指标。然后，描述了从多功能处理器/图形处理单元（GPU）到更复杂的解决方案，例如支持动态电压和频率缩放（DVFS），功率封端和其他功能性的计算簇，从而描述了HPC系统的类型和相关的避免节能机制。主要部分介绍了精心选择的算法的集合，该算法通过编程方法进行了分类，例如机器学习或模糊逻辑。此外，总结并评论了有关此主题的其他调查，并最终对当前的最新问题进行了开放问题和进一步的研究领域的概述。
通过功率分析
摘要：在量子密钥分布（QKD）中，理论模型和实际系统之间的差距打开了一些安全漏洞，并且可以通过EavesDroppers（EVE）利用它们以获取秘密密钥信息而未被检测到。这是一种有效的量子黑客黑客策略，严重威胁了实际QKD系统的安全性。在本文中，我们提出了对综合硅光子连续可变量子密钥分布（CVQKD）系统的新量子黑客攻击，该量子被称为功率分析攻击。可以通过在机器学习的帮助下分析状态准备中的集成电气控制电路的功率来实施此攻击，在此过程中，人们认为状态准备在初始安全性证明中是完美的。特别是，我们描述了可能的功率模型，并根据支持向量回归（SVR）算法显示完整的攻击。模拟结果表明，秘密密钥信息随着攻击的准确性的提高而降低，尤其是在噪音过多的情况下。尤其是夏娃不必闯入发射机芯片（Alice），并且可能在基于实用的芯片离散可变量子密钥分布（DVQKD）系统中进行类似的攻击。为了抵抗这种攻击，应改进电气控制电路以随机化相应的功率。此外，可以通过使用动态电压和频率缩放（DVFS）技术来降低功率。
实现高性能计算的 CPU 动态热控制自动化
摘要 — 在生产高性能计算 (HPC) 数据中心，许多因素（包括工作负载计算强度、冷却基础设施故障和使用节能冷却）都会大幅提高 CPU 温度。与 CPU 热设计相关的研究表明，工作温度的细微变化会严重影响 CPU 的寿命、耐用性和性能。因此，监控和控制 CPU 的工作温度至关重要。在本研究中，我们设计了一种自动且连续的 CPU 热监控和控制方法来维持和控制健康的 CPU 热状态。本研究利用 Redfish 协议监控 CPU 温度，并使用动态电压频率调整来控制温度。我们开发了一个参考实现，并使用 150 个 Raspberry Pi3 节点集群评估了我们的方法。我们在不同场景中执行了广泛的 CPU 热分析。我们分析了 CPU 在室温下 100% 负载下达到最高温度的速度。根据我们的实验，在最低和最高 CPU 频率配置下，100% 负载的 CPU 的温度分别可升至 ∼ 72°C (161.6°F) 和 ∼ 86°C (186.8°F)。我们分析了在八种温度配置下应用热控制对 CPU 的热和频率缩放行为的影响。我们观察到，在较低温度配置（例如 70°C (158°F)）下应用热控制是修复过热 CPU 的更好配置。根据所提出的模型，在正常温度下运行的 CPU 将消耗相对较少的能量，提供更高的性能并增强其耐用性。索引术语 —CPU 温度、自动化、HPC、数据中心、Kraken、动态电压和频率缩放、省电、性能、动态热控制、Redfish、DVFS、Kraken、计算集群动态热控制、动态电压和频率缩放、数据中心自动化、高性能计算
ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。
Himax并看到工作室合作，在
TAINAN, Taiwan and SHENZHEN, China – January 2, 2024 – Himax Technologies, Inc. (Nasdaq: HIMX) (“Himax” or “Company”), a leading supplier and fabless manufacturer of display drivers and other semiconductor products, today announced that the Company, in collaboration with Seeed Studio, the IoT hardware partner providing services that empower developers to implement their projects and products for digital转换，将推出尖端电池供电的端点AI视觉处理模块，Grove Vision AI模块V2，CES2024。此处理模块以Himax的WiseEye2 AI处理器HX6538（“ WE2”）为特色，以其极低的功耗和出色的AI推理性能而闻名，具有广泛和广泛的AI开发功能。在行业的最前沿，处理模块是一个强大的端点AI开发平台，为将来的AI应用程序铺平了道路。Himax的Wiseeye TM智能图像传感解决方案已在各种端点AI应用中很好地采用。新一代WE2 AI处理器是建立在其前身芯片We1的成功之上的。WE2利用高级皮层M55和Ethos U55体系结构可提供32倍的推理速度，而与WE1相比，推理速度和能源效率高50倍。这些增强功能允许WE2在保持超低功耗的同时启用更多端点AI计算要求。WE2具有多层电源管理结构，并结合了动态电压频率缩放（DVFS）技术，以实现微型水平的功耗。WE2还包含了令人印象深刻的安全功能，包括确保每个芯片都具有独特身份的物理不荡情功能（PUF）安全机制，从而减轻了未经授权的访问和伪造的风险，从而增强了芯片安全性。此外，内置的RSA和ECC硬件加密和解密引擎实现了毫秒级快速安全启动，进一步确保了安全有效的数据传输。作为AI支持的微处理器领域的先驱，WE2提供了出色的AI推论功能，具有超值功耗超过传统MCU的规格。这些优点使WE2成为Seeed Studio端点AI视觉处理模块的理想选择。配备了WE2的SEED Studio Endpoint AI模块是端点AI设备的全面开发平台，可满足软件和硬件的各种开发需求。在硬件开发方面，该模块支持MIPI CSI摄像机和麦克风，以帮助收集图像和声音数据。此外，它还提供了通用界面设计，可支持众多IO接口，使开发人员可以在同一接口上连接不同类型的外部设备，并大大增强了产品开发的灵活性和便利性。用于软件开发，Seeed Studio的端点AI视觉处理模块不仅提供了数十个预训练的AI模型，而且还具有Edgelab AI工具链。这个功能强大的工具链使用户可以根据其特定要求量身定制AI模型培训，从而实现更多个性化的AI软件开发。在系统级硬件和软件互操作性和协作方面，Seeed Studio处理模块可以与广受欢迎的Seeed的Universal Xiao Microcontroller开发板系列无缝集成。组合可以将处理模块与无代码AI方法集成到各种家用电器中，从而使家用设备中的AI技术更加有效。
第一个法定经理报告
法定经理对Du Val Build to Rent Limited Partnership，Du Val Group NZ Limited，Du Val Mortgage Fund Limited Partnership，Du Val Property Group Limited，Alpha Centauri Limited Partnership，Bernards Star Limited Partnership，Du Val Commercial and Commist-Ruse Fund Limited Partnership，Du Val Dive Fundy Fund>/Div/Div Fund>