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l-sort：用于实时多渠道尖峰与本地化的高效硬件
摘要 - Spike分选对于从神经信号中提取神经元信息并了解脑功能至关重要。随着高密度微电极阵列（HDMEAS）的出现，多通道尖峰分类的挑战和机遇已经加剧。实时尖峰排序特别对于闭环大脑计算机界面（BCI）介绍至关重要，要求有效的硬件实现。本文介绍了L-Sort，这是一种用于实时多通道尖峰排序的硬件设计。利用尖峰定位技术，L-SORT可实现有效的尖峰检测和聚类，而无需在检测过程中存储原始信号。通过合并中值阈值和几何特征，L-SORT在准确性和硬件效率方面展示了有希望的结果。我们使用使用高密度神经探针（Neuropixel）记录的公开数据集评估了设计的检测和聚类精度。我们在FPGA上实施了设计，并将结果与最先进的状态进行了比较。结果表明，与其他基于FPGA的Spike分类硬件相比，我们的设计消耗了更少的硬件资源。索引术语 - Spike Anting，Spike Netization，Hardware
先进封装技术助力人工智能硬件的未来
• 混合粘合尺寸：~13 x 29 毫米（0.45x 掩模版） • 顶部的逻辑芯片可改善散热效果 • N5 XCD/CCD 堆叠在 N6 基片（IOD）上 • 垂直带宽高达 17TB/s
增强实验室体验RFID和机器学习技术以跟踪出勤率和升级硬件
A.审查阶段在医疗保健领域的进步，数字化和广泛的远程援助方面的进步，对电子解决方案和平台的推动力越来越多，为人们提供了他们想要的必要性，他们希望能够感觉到自己的监视方法[1]。在条形编码和RFID的情况下，将数据读取数据或标签并将其放入文件中的过程相似。与使用检测器示踪系统的系统相比，具有RFID的系统有几个优点。此外，将发现RFID标签材料远远超过接触式工艺，而条形码必须与激光传感器对齐。“远程阅读”一词是指除望远镜外，除望远镜外，还使用了一组方法，除了望远镜外，还可以增强细节和精度[2]。RFID标签有两个品种，它们是被动的标签和在电池上运行的RFID标签。RFID标签是被动传输其存储数据的通过利用率
EX4400开关硬件指南
使用本指南安装硬件并执行初始软件配置，例行维护和对EX4400开关的故障排除。完成本指南中涵盖的安装和基本配置过程后，请参阅MIST有线保证文档，以了解有关开关的配置和管理的更多信息。您也可以参考Junos OS文档，以获取有关使用Junos OS CLI的软件配置的更多信息。
PST.007+计算机+硬件，+软件++...
PST-7 发布日期：1984 年 6 月 修订日期：2024 年 5 月 省销售税法 计算机硬件、软件和计算机服务 本公告旨在帮助您申请和征收省销售税 (PST)。它是一份通用指南，不能替代法律。本公告的变更以左边距的 (|) 表示。 本公告的内容分为以下几节： A. 计算机硬件 B. 计算机软件 C. 计算机服务 D. 免税销售 E. 二手商业资产销售 F. 自用商品和服务 G. 税务提示 H. 萨斯喀彻温省电子税务服务 (SETS) A. 计算机硬件 新的和二手计算机硬件设备均需按总销售价纳税。当从省外无牌供应商处购买设备时，必须根据规定成本自行评估税款。已付成本包括将物品带入萨斯喀彻温省所产生的所有费用，如关税和消费税、经纪费、货币兑换和运往萨斯喀彻温省的运费，但不包括商品及服务税。当设备销售包括已缴税款的以旧换新时，税款按现金差额计算。购买二手电脑设备或个人使用的零件时，购买者可扣除 300 加元或以旧换新价值，以较高者为准。
量子硬件上破坏椭圆曲线加密的资源估计
基点P =（PX，PY）。曲线上的点是整数模块。可以通过生成一个随机整数0≤k≤p -1作为私钥和计算q = [k] p = p = p +… + p作为公共密钥通过椭圆曲线点添加作为公共密钥来创建一个键对。
虚拟传感器仿真和在网环测试系统上用于网络物理交通系统中的自动驾驶汽车的后处理
Wolfenbüttel，德国电子邮件：X.liu-henke@ostfalia.de摘要 - 自动驾驶和连接的网络物理交通系统对开发和验证高级驾驶员援助系统和自动驾驶功能提出了越来越多的挑战。特别是实时优化和测试涉及重大的工作量和风险。为整个车辆提供具有实时功能的整体，可灵活的可配置测试床可以解决此问题。但是，为了使功能更准确地通过测试工作台验证，传感器仿真是一个重要的组件，即在模拟环境中生成真实传感器信息的能力。此外，虚拟传感器的数据结构以及传输类型和采样频率应与其真实传感器的数据结构接近甚至是一致的。此外，我们还将实际传感器中的噪声添加到虚拟传感器中。引用的噪声值是从真实传感器的数据表中获取的。此对齐使测试工作台能够更好地测试车辆的实时功能及其处理传感器信号的能力。
Qualiti：量子机学习硬件选择用于推理的顶级性能
摘要 - Quantum机器学习（QML）是一个加速研究领域，它利用量子计算的原理来增强和创新机器学习方法论。然而，嘈杂的中间尺度量子（NISQ）计算机遭受噪声损坏量子的量子状态并影响训练和推断准确性。此外，量子计算机具有长期访问队列。单个执行预定量的镜头可能需要花费数小时才能达到等待队列的顶部，这对于迭代本质上是迭代性的量子机器学习（QML）算法尤其不利。许多供应商都提供了具有各种量子技术，量子数，耦合体系结构和噪声特征的量子硬件套件。但是，当前的QML算法不会将其用于培训程序，并且由于成本和培训时机在真实硬件上的开销而经常依靠本地噪音/嘈杂的模拟器。此外，通常在较少数据点的还原数据集上执行推断。考虑到这些约束，我们进行了一项研究，以最大程度地基于硬件选择的选择来最大程度地提高QML工作负载的推论性能。具体来说，我们在虹膜上对量子分类器（通过硬件队列等待时间的训练和推断）进行了详细的分析，并在噪声和不同条件下的数字数据集（例如不同的硬件和耦合图）上进行了减少的数字数据集。我们表明，使用多个随时可用的硬件进行培训，而不是依靠单个硬件，尤其是如果它具有长期排队的工作深度，则可以导致只有3-4％的绩效影响，同时降低了训练等待时间的45倍。
通过跨相关方法实现当前量子硬件上的真正化学精度
摘要：量子计算正在成为一种新的计算范式，有可能改变包括量子化学在内的多个研究领域。然而，当前的硬件限制（包括有限的相干时间、门不保真度和连通性）阻碍了大多数量子算法的实现，需要更具抗噪声能力的解决方案。我们提出了一种基于跨相关 (TC) 方法的显式相关 Ansatz，以直接针对这些主要障碍。这种方法无需任何近似，将波函数中的相关性直接转移到哈密顿量中，从而减少了使用嘈杂的量子设备获得准确结果所需的资源。我们表明，TC 方法允许更浅的电路并改善了向完整基组极限的收敛，在化学精度范围内提供能量以使用更小的基组进行实验，从而减少量子比特。我们通过使用两个和四个量子比特分别计算氢二聚体和氢化锂的键长、解离能和振动频率，接近实验结果，从而展示了我们的方法。为了展示我们方法的当前和近期潜力，我们进行了硬件实验，结果证实 TC 方法为在当今的量子硬件上进行精确的量子化学计算铺平了道路。