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World File Search SystemHLS
至：CBD国家焦点，ABS焦点，Cartagena协议焦点
当事人会议和高级领域（HLS）的总体主题是Paz con la Naturaleza - 与自然和平。在这个广泛的主题中，HLS将涵盖哥伦比亚倡议“世界和平与自然和平联盟：生命的呼吁”的启动，并讨论旨在加强和支持全球生物多样性框架实施的主题（如下所述）。“世界与自然和平联盟：呼吁生命”是解决环境挑战的呼吁，并鼓励进一步加强策略和政策，以保护地球及其生物多样性。加入联盟是自愿的，它不构成联合谈判集团，也不需要具有法律约束力的义务。联盟将邀请政府，组织，环境领导人，社区和人民加强国际努力，为更大的可持续性以及保护和保护自然。它将认识到和平与自然的横切方法，以实现地球的可持续性，促进意识并加强对人权，和平，可持续性和社会环境正义，生物文化和生物文化和国际合作问题的地方，国家，地区和全球层面的努力。这些努力是需要协作和永久行动的支柱。
利用深度复发神经网络的新型基于FPGA的意图识别系统
摘要：近年来，已经引入了基于非声音和非人工界面的监视和控制家庭环境的系统，以改善流动性困难的人的生活质量。在这项工作中，我们介绍了利用经常性神经网络（RNN）的这种新型系统的可重新实现和优化。在实现现实世界结果中所证明的是，在实施RNN时，FPGA被证明非常有效。尤其是，我们可重新发现的实现比执行参考推理任务的高端Intel Xeon CPU快150×。此外，与服务器CPU相比，所提出的系统在能量效率方面达到了300倍以上的改进，而在所报告的已达到的GFLOPS/W方面，它甚至超过了服务器量的GPU。本研究中讨论的工作的另一个重要贡献是，所证明的实施和优化过程也可以作为对实施RNN的推理任务的任何人的参考；我们的C ++代码是针对高级合成（HLS）工具量身定制的，这进一步促进了这一事实。
迈向自动化和敏捷的 AI/ML 加速器设计...
• 模块化、多级、可互操作、可扩展、基于开源编译器的框架 • 基于编译器的前端，利用多级中间表示 (MLIR) • 基于编译器的中端，利用优化的架构模板来匹配计算模式 + 传统 HLS • 基于编译器的后端，利用电路级中间表示，实现模块化和可组合性 • 为从 FPGA 到应用 ASIC 的各种目标生成可综合的 Verilog • 在编译器优化过程中执行所有级别的优化 7
GAO-24-106767，NASA：重大项目评估
阿尔忒弥斯任务信息图 29 舱外活动和载人地面机动计划 (EHP) 31 舱外活动和载人地面机动计划 (EHP) – 舱外活动 (EVA) 开发项目（阿尔忒弥斯航天服） 33 舱外活动和载人地面机动计划 (EHP) – 舱外活动 (EVA) 开发项目（国际空间站 (ISS) 航天服） 35 舱外活动和载人地面机动计划 (EHP) – 月球地形车 (LTV) 37 载人着陆系统 (HLS) – 持续月球开发 (SLD) 39 移动发射器 2 (ML2) 41 实施阶段的阿尔忒弥斯主要项目评估 43 门户 45 门户 – 居住和后勤前哨 (HALO) 47 门户 – 动力和推进元件 (PPE) 49 载人着陆系统 (HLS) – 初始能力 51 猎户座多用途机组人员运载火箭（Orion） 53 太阳能电力推进系统（SEP） 55 太空发射系统（SLS）Block 1B 57 挥发物调查极地探测车（VIPER） 59 制定阶段非阿尔忒弥斯重大项目评估 61 蜻蜓计划 63 电动动力系统飞行演示（EPFD） 65 火星样品返回（MSR） 67 实施阶段非阿尔忒弥斯重大项目评估 69
巴西：一个令人兴奋且被低估的新兴硬岩锂省
pegmatites似乎是富裕的，并且似乎使用简单的密集介质分离技术（例如重型液体分离（HLS））实现了相当合理的回收率，这些技术需要比大多数澳大利亚和加拿大项目所看到的要少的磨损尺寸要小得多。这使转换器的浓度更具吸引力，并且还降低了资本支出/运营成本（由于不需要打磨/浮选电路）。它还使处理更简单，更易于优化。•这是一个强大的采矿区
就地资源利用 (ISRU) 设想的未来优先事项
降低风险并促进对 ISRU 系统和产品的投资 ‒ 为行业提供关键且支持性的 NASA 能力和资源，包括：• 进行基础研究和技术开发，包括高 TRL（近期）和低 TRL（远期）• 信息、设施和技术（技术转让）• 培养和支持或领导来自多家公司和合作伙伴的多种技术的系统建模/分析、集成和模拟和环境测试 ‒ 支持购买数据以了解月球资源和 ISRU 技术/操作 ‒ 执行和支持月球资源评估和技术演示（CLPS、HLS、国际合作伙伴、行业）
算法级别使用高级...
摘要：近似计算技术（ACT）是实现减少能量，时间延迟和硬件大小的有希望的解决方案，用于嵌入式机器学习算法的实现。在本文中，我们介绍了使用高级合成（HLS）的算法级别的近似张力支持向量机（SVM）分类的第一个FPGA实现。采用了触摸模式分类框架来验证拟议实施的有效性。与最先进的实施相比，拟议的实施将功耗的速度降低了49％，加速度为3.2倍。此外，硬件资源减少了40％，同时消耗的能量减少了82％的能量，而精度损失小于5％。
SCFE6933 数据表
Mercury 的处理模块利用我们的 EchoCore® FPGA IP，使客户能够专注于他们的应用，同时在基础工作的基础上提供开箱即用的基本基础设施功能。Mercury 促进了 FPGA 之间通用 IP 的重复使用，以优化上市时间并缩短开发时间。Mercury 通过使用 AXI4-Lite 连接提供标准控制平面接口来简化应用集成，并使用 AXI4-Stream 交换机在 FPGA 内和外部接口（如 PCIe）路由数据。客户可以使用他们选择的设计工具（如可参数化的 Xilinx IP、HLS 或 RTL）来生成信号处理算法。然后将内核实例化为保留的用户块并编译到 FPGA 中。