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World File Search SystemHDC
首次考虑2024年1月1日
•总结了HDC在报告期内所取得的成就，并解释了我们的政策，目标和行动如何有助于保护，恢复和增强生物多样性和受保护的站点，并指出成功和挑战。•我们如何解决生物多样性损失的主要原因，例如土地利用变化，侵入性的非本地物种，污染•在杰出自然美景（AONB）内采取的任何行动（AONB）•信息有关与我们的生物多样性净收益义务的信息有关。•在报告中添加定量数据，这有助于监视和评估所采取的动作的结果。•包括对生物多样性重要的HDC拥有和/或托管土地领域的边界数据。•描述在LNR中确定了HDC拥有和/或托管的土地是否在何种重要性中确定。•描述为提高认识，教育和建议如何保护和增强生物多样性所做的事情。•解释我们如何衡量我们的行动并评估其对生物多样性的影响。•我们负责的任何相关环境评估，例如对当地计划的策略评估，当地运输，矿产或废物计划。•报告HDC发现的重大趋势或关注的领域。•解释我们设想的是未来5年的主要挑战。
内存超维计算
生物计算系统以准确性换取效率。因此，降低人工智能系统能耗的一种解决方案是采用本质上对不确定性具有鲁棒性的计算方法。超维计算 (HDC) 就是这样一个框架，它基于这样的观察：人类记忆、感知和认知的关键方面可以通过由高维二进制向量（称为超向量）组成的超维空间的数学特性来解释。超向量定义为具有独立且相同分布 (iid) 分量 1 的 d 维（其中 d ≥ 1,000）（伪）随机向量。当维数为数千时，存在大量准正交超向量。这允许 HDC 使用明确定义的向量空间运算将这些超向量组合成新的超向量，这些运算的定义使得生成的超向量是唯一的，并且具有相同的维数。可以在丰富的超向量代数上构建强大的计算系统 2 。超向量上的群、环和域成为底层计算结构，而排列、映射和逆则是原始计算操作。近年来，HDC 被广泛应用于机器学习、认知计算、机器人和传统计算等各个领域。它在涉及时间模式的机器学习应用中显示出巨大的潜力，例如文本分类 3 、生物医学信号处理 4、5 、多模态传感器融合 6 和分布式传感器 7、8 。HDC 的一个关键优势是训练算法只需一次或几次即可完成：也就是说，对象类别是从一个或几个示例中学习到的，并且只需对训练数据进行一次传递，而不是经过多次迭代。在突出的机器学习应用中，与支持向量机 (SVM) 4 、极端梯度提升 9 和卷积神经网络 (CNN) 10 相比，HDC 以更少的训练示例实现了相似或更高的准确率，与 SVM 11、CNN 和长短期记忆 5 相比，在嵌入式 CPU/GPU 上的执行能耗更低。HDC 在认知计算中的应用包括解决瑞文渐进矩阵 12 、蜜蜂概念学习的功能模仿 13 和类比
基于忆阻片上系统的超维计算硬件-算法协同设计
超维计算 (HDC) 采用并行计算范式和高效学习算法，非常适合资源受限的人工智能 (AI) 应用，例如边缘设备。基于忆阻设备的内存计算 (IMC) 系统通过提供节能硬件解决方案对此进行了补充。为了充分利用忆阻 IMC 硬件和 HDC 算法的优势，我们提出了一种硬件算法协同设计方法，用于在忆阻片上系统 (SoC) 上实现 HDC。在硬件方面，我们利用忆阻交叉开关阵列固有的随机性进行编码，并采用模拟 IMC 进行分类。在算法层面，我们开发了硬件感知编码技术，将数据特征映射到超维向量中，从而优化了忆阻 SoC 内的分类过程。硬件实验结果表明语言分类任务的准确率为 90.71%，凸显了我们的方法在边缘设备上实现节能 AI 部署的潜力。
PALL聚丙烯过滤器选择指南
HDC II过滤器弹药筒是一个高过滤区域，全丙烯百褶囊，表现出非常低的差分压力。与其他聚丙烯夹式过滤器不同，HDC II弹药筒使用由连续变化的纤维直径组成的专有培养基结构，从而产生从粗（上游）到细（下游）的孔径分布。这种独特的结构允许将更多的污染物捕获在介质的外层中，从而大大增加了污垢的能力。
EventHD：稳健而高效的超维学习......
在稳健性和能源效率方面，受大脑启发的计算模型已显示出超越当今深度学习解决方案的巨大潜力。特别是，超维计算 (HDC) 在实现高效和稳健的认知学习方面显示出了良好的效果。在这项工作中，我们利用 HDC 作为一种替代计算模型，模仿重要的大脑功能，实现高效和耐噪的神经形态计算。我们提出了 EventHD，这是一个基于 HDC 的端到端学习框架，用于从神经形态传感器进行稳健、高效的学习。我们首先引入一种空间和时间编码方案，将基于事件的神经形态数据映射到高维空间。然后，我们利用 HDC 数学来支持对编码数据的学习和认知任务，例如信息关联和记忆。EventHD 还为每个预测提供了置信度概念，从而能够从未标记的数据中进行自我学习。我们评估了 EventHD 对从动态视觉传感器 (DVS) 收集的数据的效率。我们的结果表明，EventHD 可以在原始 DVS 数据上进行操作时提供在线学习和认知支持，而无需使用昂贵的预处理步骤。在效率方面，EventHD 比最先进的学习算法快 14.2 倍，能效高 19.8 倍，同时将计算稳健性提高了 5.9 倍。
一种受大脑启发的低维计算分类器，用于微型设备推理
通过模仿类似大脑的认知并利用并行性，超维计算 (HDC) 分类器已成为实现高效设备推理的轻量级框架。尽管如此，它们有两个根本缺点——启发式训练过程和超高维度——导致推理精度不理想且模型尺寸过大，超出了资源受限严格的微型设备的能力。在本文中，我们解决了这些根本缺点并提出了一种低维计算 (LDC) 替代方案。具体而言，通过将我们的 LDC 分类器映射到等效神经网络，我们使用原则性训练方法优化我们的模型。最重要的是，我们可以提高推理精度，同时成功地将现有 HDC 模型的超高维度降低几个数量级（例如 8000 对 4/64）。我们通过考虑不同的数据集在微型设备上进行推理来进行实验以评估我们的 LDC 分类器，并且在 FPGA 平台上实现不同的模型以进行加速。结果表明，我们的 LDC 分类器比现有的受大脑启发的 HDC 模型具有压倒性优势，特别适合在微型设备上进行推理。
为有效的超维度计算的HyperVector设计
超维度计算（HDC）已成为具有较小的计算和能量需求的新型轻质学习算法。在HDC中，数据点由高维矢量（高向量）表示，这些矢量映射到高维空间（超空间）。典型地，需要大型的Hypervector维度（≥1000）才能获得与常规替代方案相当的精确度。但是，不一定的大型向量增加了硬件和能源成本，这可能会破坏其收益。本文提出了一种技术，可以最大程度地减少HyperVector维度，同时保持准确性并提高分类器的鲁棒性。为此，我们在文献中首次将HyperVector设计作为多目标优化问题。所采用的方法将HyperVector维度降低了32倍以上，同时维持或提高了常规HDC所达到的准确性。在商业硬件平台上进行的实验表明，所提出的方法可以减少模型大小，推理时间和能耗的数量级以上。我们还展示了噪声的准确性和鲁棒性之间的权衡，并提供帕累托前溶液作为我们HyperVector设计中的设计参数。
一种受大脑启发的低维计算分类器，用于微型设备推理
通过模仿类似大脑的认知并利用并行性，超维计算 (HDC) 分类器已成为实现高效设备推理的轻量级框架。尽管如此，它们有两个根本缺点——启发式训练过程和超高维度——导致推理精度不理想且模型尺寸过大，超出了资源受限严格的微型设备的能力。在本文中，我们解决了这些根本缺点并提出了一种低维计算 (LDC) 替代方案。具体而言，通过将我们的 LDC 分类器映射到等效神经网络，我们使用原则性训练方法优化我们的模型。最重要的是，我们可以提高推理精度，同时成功地将现有 HDC 模型的超高维度降低几个数量级（例如 8000 对 4/64）。我们通过考虑不同的数据集在微型设备上进行推理来进行实验以评估我们的 LDC 分类器，并且在 FPGA 平台上实现不同的模型以进行加速。结果表明，我们的 LDC 分类器比现有的受大脑启发的 HDC 模型具有压倒性优势，特别适合在微型设备上进行推理。
神经启发式超维分类，实现高效、稳健的生物信号处理
摘要 生物信号由多个收集时间序列信息的传感器组成。由于时间序列包含时间依赖性，现有的机器学习算法很难处理它们。超维计算（HDC）作为一种受大脑启发的轻量级时间序列分类范例被引入。然而，现有的 HDC 算法存在以下缺点：（1）线性超维表示导致分类准确率低，（2）由于操作昂贵且不利于硬件而缺乏实时学习支持，以及（3）无法从部分标记数据建立强大的模型。在本文中，我们提出了 TempHD，一种用于高效和准确生物信号分类的新型超维计算方法。我们首先开发一种新型非线性超维编码，将数据点映射到高维空间。与使用昂贵数学进行编码的现有 HDC 解决方案不同，TempHD 在将数据映射到高维空间之前保留了原始空间中数据的时空信息。为了获得最具信息量的表示，我们的编码方法考虑了空间传感器和时间采样数据之间的非线性相互作用。我们的评估表明，TempHD 提供了更高的分类准确度、显著更高的计算效率，更重要的是，它能够从部分标记的数据中学习。我们评估了 TempHD 对用于脑机接口的嘈杂 EEG 数据的有效性。我们的结果表明，与最先进的 HDC 算法相比，TempHD 的分类准确度平均提高了 2.3%，训练和测试时间分别提高了 7.7 倍和 21.8 倍。
听证会声明 – 事项 8：住房
2.4 尽管水中性本身是否是一个可以单独证明较低住房需求量合理的问题，但 HDC 并未提供任何可信的解释，说明它是如何得出 13,212 套住房（相当于平均每年 777 套）的精确数字的。鉴于水中性是 HDC 追求低于 SM 住房需求量的唯一理由，因此可以假设它来自对那些具有明显水中性解决方案的场地的评估。然而，战略场地评估表明，三个新提议的战略分配没有可靠的水中性解决方案，而且 SNOWS 的能力尚不清楚，因此无法了解它是否可以促进发展。另一方面，场地正在提出可接受的水中性解决方案，例如使用水补偿或现场抽水。