XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemECAS
Andy Sears-Black Brody，Anne Y. Polka，Michael M. Hassan，Zain Trattner，Todd J. Waldmann，Frances Vandevelde，Eric D. Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher Clark
DOW化学公司与沙特阿美的合资企业进行了105亿美元的财务和商业重组，与沙特阿拉伯的200亿美元世界规模综合化学化学综合体（包括氨产量）有关。该项目涉及大量的ECA，包括K-Exim，K-当然，Hermes，US-Ex-IM和UKEF，30多家商业银行和多个伊斯兰巨头。在2021年的Ijglobal Awards上授予年度MENA石化协议。
2024-25 年合规计划和内部审计...
执行摘要 根据章程 23.2 和董事会政策 7307，首席合规和审计官 (CCAO) 是董事会的主要官员，对董事会和校长负有双重报告义务。因此，由 CCAO 领导的道德、合规和审计服务办公室 (ECAS) 负责协调和提供独立客观的审计、主动指导、持续教育和彻底、公正的调查，以在整个大学系统中建立合规和道德行为文化，提高大学运营的效率。根据合规和审计委员会章程，ECAS 每年向合规和审计委员会提交下一财政年度全系统合规和内部审计活动的工作计划，以供批准。合规计划合规计划是一项年度工作计划，旨在减轻高风险领域的不合规行为，并确保 UC 的核心使命和目标得到定期评估的有效合规控制的支持。 2024-25 年合规计划是通过广泛的全系统风险评估流程制定的。合规计划代表了全校众多合规专业人员的意见和参与，并强调了 2024-25 财年 (FY) 全系统优先事项的重点。内部审计计划 2024-25 年内部审计计划是一份综合文件，其中包括由大学每个地点（包括十个校区、劳伦斯伯克利国家实验室和校长办公室）的内部审计部门根据一致且全面的风险评估流程制定的单独审计计划。风险评估过程包括分析内部审计部门通过与管理层的访谈、委员会参与、调查、财务信息审查、来自外部来源的信息（包括监管活动）以及来自内部和外部审计活动的信息收集的风险信息。每个地点的审计监督委员会审查和批准当地审计计划以及对计划的任何后续修改。
欧洲内分泌学会扩展期刊...
法国巴黎总统杰罗姆·伯特拉特（JérômeBertheratParis）。当选总统Wiebke ARLT，英国伦敦。 秘书Maria Chiara Zatelli，意大利费拉拉。 财务主管Sebastian Neggers，荷兰鹿特丹。 执行委员会成员：英国伦敦的Cynthia Andoniadou。 法国的菲利普·钱森·巴黎。 埃莉诺·戴维斯（Eleanor Davies），英国格拉斯哥。 德国的马丁·法斯纳赫特·温尔兹堡。 Gregory Kaltsas，雅典，希腊。 埃琳娜·瓦拉西（Elena Valassi），巴塞罗那，西班牙前官员：ECAS代表安东·卢格·维也纳，奥地利。 眼睛代表Antoan Sojat，贝尔格莱德，塞尔维亚。 护士代表Kirsten Davidse，在英格兰注册和威尔士号 5540866。 注册办公室：Redwood House，Brotherswood Court，Great Park Road，Almondsbury Business Park，Bradley Stoke，Bristol，BS32 4QW，英国。 公司限制担保。 注册慈善机构 1123492。当选总统Wiebke ARLT，英国伦敦。秘书Maria Chiara Zatelli，意大利费拉拉。财务主管Sebastian Neggers，荷兰鹿特丹。执行委员会成员：英国伦敦的Cynthia Andoniadou。法国的菲利普·钱森·巴黎。埃莉诺·戴维斯（Eleanor Davies），英国格拉斯哥。德国的马丁·法斯纳赫特·温尔兹堡。Gregory Kaltsas，雅典，希腊。埃琳娜·瓦拉西（Elena Valassi），巴塞罗那，西班牙前官员：ECAS代表安东·卢格·维也纳，奥地利。眼睛代表Antoan Sojat，贝尔格莱德，塞尔维亚。护士代表Kirsten Davidse，在英格兰注册和威尔士号 5540866。 注册办公室：Redwood House，Brotherswood Court，Great Park Road，Almondsbury Business Park，Bradley Stoke，Bristol，BS32 4QW，英国。 公司限制担保。 注册慈善机构 1123492。护士代表Kirsten Davidse，在英格兰注册和威尔士号5540866。注册办公室：Redwood House，Brotherswood Court，Great Park Road，Almondsbury Business Park，Bradley Stoke，Bristol，BS32 4QW，英国。公司限制担保。注册慈善机构1123492。
全球出口信贷竞争
根据美国进出口银行 (EXIM) 的法定授权，2023 年竞争力报告评估了 EXIM 相对于 2023 年官方中长期 (MLT) 出口和贸易融资活动和趋势的竞争力。1 竞争性出口信贷机构 (ECA) 不断发展的特征，随着为应对 (1) 全球金融危机和 (2) COVID-19 大流行的影响而采取的重要行动的加速，该机构愿意并有能力应对其出口商和借款人不断增长和差异化的融资需求。2023 年，ECA 继续被要求实现广泛的战略和国家目标，因为这些目标与国际贸易及其他领域有关。其结果是出现了一系列专注于出口创造和国家利益扩大的工具和计划，而不是静态的战略一次性交易支持支柱。
申请准则 - 学校的IT -LAB（...
I.简介2。OGCIO（现称为DPO）在2020年12月的“中学富集IT计划”（EITP）下，在中学实施了IT-LAB计划。该计划旨在培养中学生在其中的兴趣，增强他们的创新思维并促进IT学习氛围，以鼓励他们选择与技术相关的高等教育计划，并在未来从事I＆T职业。3。OGCIO（现在称为DPO）将该计划扩展到所有由公立资助的小学，并在2021/22学年实施了知识渊博计划。该计划旨在刺激小学生对IT的兴趣，通过课外活动（ECA）增强其基本IT知识，从而增强他们的兴趣，以追求STEM学科的研究，并准备将来将其融入数字社会。
2023挖掘机和经销商采矿论坛
•凯瑟琳谷项目投资于生产：狮子镇的旗舰项目现在不到12个月的时间来实现2024年中期的首次生产目标，采矿和建筑的进展不足，与资本支出估算相吻合，在该项目的承诺支出中，该项目的支出约为60％，约为60％。地下采矿服务以及结构和机械管道合同将在9月季度颁发。地下合同的裁决将使Liontown能够在本季度最终确定其运营成本审查。•直接运输矿石（DSO）项目受批准：Liontown正在继续提供DSO产品作为早期收入来源，此前是Kathleen Valley Project首次集中生产。DSO的材料已通过矿山计划优化释放，并且是矿石储量的补充。拥有确保现场压碎和供应链服务，并且客户参与良好，First DSO发货是针对2023年日历年末的目标。•政府资金支持：Liontown已收到澳大利亚，韩国和美国国际出口信贷机构（ECAS）的联合支持信这封信伴随三个个人支持/利息信，这表明最高3亿美元的非约束力和有条件的财务利息支持凯瑟琳谷项目的交付。任何财政支持均受资格标准以及单个信件中概述的信贷和风险要求的约束。这项研究是无约束力的，预计将在两年内进行。澳大利亚出口金融（EFA）与同等韩国贸易保险公司（K-SURE）和美国出口国际银行（EXIM）之间的合作，加强了对多样化全球电池价值链的共同承诺。虽然非约束力和有条件，但ECAS的联合支持为Liontown提供了强大的基础，因为它可以为所有资金选择提供结论。•下游战略：Liontown通过与日本的Sumitomo Corporation的协议（全球商品加工和营销参与者）的协议来研究其下游战略的“合作伙伴”支柱，以调查澳大利亚和日本之间锂供应链的开发。该协议将支持一项共同资助的研究，该研究探讨了使用Liontown的Spodumene或在西澳大利亚州一家植物中生产的未来硫酸锂产品在日本生产氢氧化锂的可行性。
UC AI 工作组最终报告
关于加州大学 (UC) 越来越多地将人工智能作为改善其运营的一种手段。虽然人工智能可以带来显着的好处，但错误的部署可能会造成不成比例的危害。为了指导对人工智能的适当监督和实施，加州大学校长迈克尔·德雷克和前加州大学校长珍妮特·纳波利塔诺成立了一个校长工作组，负责为加州大学当前和未来使用人工智能制定总体原则和建议。跨学科的“加州大学人工智能校长工作组”（以下简称“工作组”）于 2020 年 8 月成立，由来自所有 10 个加州大学校区的 32 名教职员工以及来自加州大学法律部、道德、合规和审计服务办公室 (ECAS)、采购部、首席信息官办公室、研究与创新部和加州大学健康部等的代表组成。成员代表不同的学科，包括计算机科学与工程、法律与政策、医学和社会科学。工作组从 2020 年 8 月到 2021 年 8 月每月举行一次会议，并制定了一套 UC 负责任的 AI 原则，以指导 UC 可能实施的 AI 的采购、开发、实施和监控。工作组不解决与 AI 学术研究相关的问题。相反，工作组专注于为 UC 提供在服务提供中适当实施 AI 的指导（例如，在人力资源服务和 UC 健康服务的管理中）。为了为实施 UC 负责任的 AI 原则的策略提供指导，工作组成立了四个小组委员会，每个委员会对应一个高风险的 AI 应用领域：健康、人力资源 (HR)、警务和学生体验。每个小组委员会的任务是研究人工智能在其应用领域中的使用方式，总结应用的好处和风险，并就加州大学应如何实施加州大学负责任的人工智能原则以减轻危害和最大限度地发挥人工智能的益处提供指导。工作组试图为校长迈克尔·德雷克提供以下指导：
在小组场景中体现有说服力的类人动物的礼貌
在物理和虚拟环境中，小组互动都显着塑造了我们的社会经历。理解并复制与虚拟代理或物理机器人的群体相互作用构成了可能性和挑战。对这些挑战的核心是礼貌的关键方面，这是塑造我们社会互动的基本基石。该博士学位论文研究了礼貌策略在与人类人工制剂中物理和虚拟环境中小型独立对话群体内的社交互动中的深刻意义。它特别关注它们对虚拟字符或实施对话剂（ECA）和人类机器人相互作用（HRI）的适应性。论文探讨了这些策略对参与者与虚拟药物或人形机器人之间相互作用期间积极看法的说服力，遵守社会规范的影响，同时加入了一组人造类人动物。它涉及一系列的用户研究，并进行了实验设置，这需要在虚拟或物理环境中向参与者展示困境。参与者应决定花费更多的努力，以遵守代理商的请求，或者选择最小二能力的替代方案，同时忽略该请求。补充，设置评估了参与者对虚拟代理商或机器人表达的各种礼貌策略的回应，以扩展邀请加入一个小型独立型团体。这项研究通过定义与礼貌策略保持一致的行为，即使在需要更加努力的选择的情况下揭示了参与者遵守社会规范，并根据诸如说服力，礼貌和社会遵守的标准来指出最佳行为。最终，这些发现提供了对礼貌策略在人类代理互动中与众不同的作用的见解，以轻轻影响人类的决策，同时与他们保持积极的关系。这些见解铺平了为各种领域的虚拟代理和机器人设计更有效和社会可接受的行为的道路。
ESSCC 2024-机器学习加速器
3 TSMC，Hsinchu，Taiwan *同样信誉的作者（ECAS）增强视频质量对于在包括手机，电视和监视器在内的智能设备上获得了增强的用户体验至关重要。实用的硬件设计应在与带宽，区域和能源预算相关的严格限制下提供最小资源的高性能。在图像处理任务中，深入学习算法的广泛用法（包括超分辨率（SR）和降噪（NR））进一步强调了能量效率硬件解决方案的必要性。因此，新兴的关键要求是在实时和高分辨率方案中部署这些算法。但是，实现这一目标提出了几个挑战，如图20.1.1：1）高分辨率网络推断大大增加了由于其计算复杂性，低稀疏性和高精度要求而引起的功耗； 2）频繁的高精度数据交易到外部内存会导致与带宽使用相关的大量功率使用； 3）有效和灵活的机制对于支持各种网络结构和操作至关重要。域特异性加速器提供了一种有希望的解决方案来处理计算需求。总的来说，这些创新使NVE能够在0.46V时达到23.2吨/w的端到端能量效率，而面积的效率为12.0吨/mm 2的面积为1.0V。图20.1.2显示了整体体系结构，包括卷积（Conv）核心，计算机视觉（CV）核心和直接内存访问（DMA）模块。图20.1.3概述了DCIM核心设计和工作流。在这项工作中，提出了在3NM技术中制造的12B位数基于CIM的神经视觉增强引擎（NVE），其特征是：1）无重量的无重量数字计算机（DCIM）发动机，其重量切换率降低，以增强计算能力的功能； 2）卷积元素（CE）融合建立了工作负载平衡的管道架构，从而减少了外部内存访问和功耗； 3）自适应数据控制和带状优化机制支持DCIM中的卷积和转置卷积，并改善了利用率，并且对有效的数据遍历进行了优化的执行流。Conv Core包含11个阶段的管道CE，用于存储中间数据的功能映射存储器，CE融合接口和融合控制。a fine编译器分区将计算图分隔为时区域的循环和太空划分的条纹，以优化吞吐量和内存访问，然后在命令描述符中编码重量和设置。DMA将描述符解码并从DRAM或TCM中加载输入特征映射，以基于线的栅格扫描顺序为核心。在管道流中，每个CE从特征映射存储器和前面的管道阶段收集数据，并将其分配到DCIM宏。宏计算每个周期中的8组点产量，其中每组涉及72对12B元素。权重局部存储在18组行中，其特定集由行选择器选择。在实验结果中证明了使用更频繁使用的8b的12B激活和权重的必要性。在拟议的行开关更高的精度有助于产生更平滑的边缘和最小化超分辨率任务中的噪声。同样，在降低降噪任务中，更高的精度会导致较少的流动性，并产生更重的图像。DCIM的高效率很大程度上是由于记忆和逻辑之间的数据移动降低，这对于最大程度地减少了频繁的重量重音至关重要。先前的工作[1]引入了带有乒乓重量更新的2行DCIM设计，但除了dcim宏中的乒乓球重量存储外，它会引起重量重加载和其他SRAM的电源和面积。利用像素级网络中的权重较少，采用了18行DCIM来存储所有权重并消除重新加载。与[1]中提出的方法相比，这种方法分别将面积和功率降低了31％和28％。影响DCIM效率的另一个因素是重量排开关的频率，这是计算不同权重集合时发生的能量耗尽操作。延长行开关周期可以减少能源消耗，但它还需要在输入和输出缓冲区中存储更多像素，从而导致较大的面积在开销中。
33.2 低于 1µJ/级的耳机集成思维意象和……
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC，适用于 VR/MR 应用，具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统，例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro，最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣，在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而，大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪，缺少一个重要的信息来源，即大脑活动。因此，人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示，现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括：（1）佩戴麻烦且用户外观不佳，（2）缺乏低延迟操作的现场计算支持，（3）无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈，（4）由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战，这项工作引入了一种思维意象设备，该设备集成到现有的 VR 耳机中，而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括：（1）支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC，（2）与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择，以提高用户接受度和体验，（3）具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA)，支持广泛的心智意象操作，（4）混淆矩阵引导的师生 CNN 方案，可在 AI 操作期间节省电量，（5）EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片，并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6]，但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化，SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中，在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务，8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集，例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感（例如情绪）监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降（从 90.4% 下降到 85.2%），但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分