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GLSVLSI 2025
● VLSI 电路和设计：ASIC 和 FPGA 设计、微处理器/微架构、嵌入式处理器、高速/低功耗电路、模拟/数字/混合信号系统、NoC、SoC、物联网、互连、存储器、仿生和神经形态电路和系统、BioMEM、片上实验室、生物传感器、生物和生物医学系统的 CAD 工具、植入式和可穿戴设备、VLSI 设计和优化的机器学习●物联网和智能系统：物联网和智能系统的电路、计算、处理和设计，如智慧城市、智能医疗、智能交通、智能电网等；信息物理系统、边缘计算、物联网机器学习、TinyML。 ● 计算机辅助设计 (CAD)：硬件/软件协同设计、高级综合、逻辑综合、仿真和形式验证、布局、可制造设计、算法和复杂性分析、物理设计（布局、布线、CTS）、静态时序分析、信号和电源完整性、CAD 和 EDA 设计的机器学习。● 测试、可靠性、容错：数字/模拟/混合信号测试、可靠性、稳健性、静态/动态缺陷和故障可恢复性、变化感知设计、学习辅助测试。● 新兴计算和后 CMOS 技术：纳米技术、量子计算、近似和随机计算、传感器和传感器网络、后 CMOS VLSI。● 硬件安全：可信 IC、IP 保护、硬件安全原语、逆向工程、硬件木马、侧信道分析、CPS/IoT 安全、硬件安全的机器学习。 ● 机器学习和人工智能的 VLSI：机器学习的硬件加速器、深度学习的新架构、脑启发计算、大数据计算、强化学习、物联网 (IoT) 设备的云计算。微电子系统教育研讨会：为期一天的联合研讨会将涵盖以下主题：使用 ASIC、FPGA、多核、GPU、TPU 等各种技术的教学创新、包括新课程和实验室在内的教育技术、评估方法、远程学习、教科书和设计项目、行业和学术合作计划和教学。
Lee Silverman语音处理（LSVT）干预的有效性在增加平衡的情况下
中风是脑功能的突然丧失，并触发单侧瘫痪，可以减少姿势和平衡控制，从而导致行走困难。本研究旨在确定LVST训练在改善中风病例平衡方面的有效性。基于实验前的定量研究，采用一组预测试的设计设计，该研究人群在Boyolali Ngemplak区的Dibal Village中遇到了中风案例，其总抽样技术为7人。此干预措施是在中风案例中进行的16次，持续时间为30分钟/疗程。平衡测量工具使用Berg Balance量表工具。使用配对样品t检验的假设检验。该研究的结果获得了0.000 <0.05的显着性值，这表明在接受干预之前或在对Dibal Village的Dibemplak Boyolali中的中风条件进行干预之前，伯格平衡量表的平均结果差异。
新中期经营计划LSV2030的通知
2024 年 3 月 21 日新闻稿 公司名称：LINTEC 株式会社 代表：总裁兼首席执行官服部诚 （东京证券交易所主要市场代码 7966） 垂询：公共关系办公室总经理竹内荣一郎（电话：+81-3-5248-7741） 新中期经营计划 LSV 2030 - Stage 2 的通知 LINTEC 集团制定了截至 2027 年 3 月财年的三年新中期经营计划 LSV 2030 - Stage 2，如下所示。详细信息 琳得科以“通过创新强化企业结构，创造可持续增长的新产品和新业务，为实现可持续发展的世界做出贡献”为基本方针，提出了截至 2030 年 3 月的财政年度的长期愿景“琳得科可持续发展愿景 2030”（LSV 2030）要求在三大优先主题“解决社会问题”、“促进创新以构建稳健的企业结构”和“创造可持续增长的新产品和新业务”下实施各种措施，并通过三年中期经营计划作为实现长期愿景的里程碑。在第一个中期经营计划 LSV 2030 - Stage 1 的第一财政年度，我们的销售额和利润均创下历史新高，提前实现了计划最后一个财政年度的初始管理目标。因此，我们上调了最后一个财政年度的管理目标。然而，由于原材料、燃料和物流成本的上涨，以及电子和光学产品等产品的订单量急剧下降，计划第二年的收益受到影响。在截至 2024 年 3 月 31 日的最后一个财年，我们预计具有挑战性的经营业绩将继续存在，因为自第三季度以来订单量呈复苏趋势，以及价格调整和日元贬值的结果将无法抵消上半年的低迷。我们预计集团将继续面临与各种因素相关的具有挑战性的经营环境，包括燃料和原材料采购成本高昂以及地缘政治风险不断增加。为了实现集团的持续增长，在 LSV 2030 - 第二阶段下，我们将进一步加强针对三大优先主题的举措，以实现 LSV 2030 长期愿景。此外，为实现管理层对资本成本和股价等问题的认识，我们将通过在包括实现长期愿景重点主题和新中期经营计划LSV 2030-Stage 2的经营目标、注重投资增长和回报股东的现金分配政策、积极推动与股东的对话和IR活动等领域的稳步努力，致力于提高企业价值并维持1以上的市净率。
GLSVLSI 2024
论文出版和演讲者注册：论文将被接受在研讨会上进行常规或海报展示。每篇被接受的论文在提交照相排版论文时都必须至少有一位作者在研讨会上注册；至少有一位作者也应出席研讨会并发表论文。通过将您的文章提交给 ACM 出版物，您特此承认您和您的合著者必须遵守所有 ACM 出版政策，包括 ACM 关于涉及人类参与者和受试者的研究的新出版政策。ACM 将调查涉嫌违反此政策或任何 ACM 出版政策的行为，并可能导致您的论文被完全撤回，此外还可能根据 ACM 出版政策受到其他处罚。
FLSVAPB FDP- 2024年2月
生物技术系拥有专门从事生物处理工程，生物信息学，环境生物技术，植物生物技术，生物反应工程和基因工程的杰出教师。部门强调具有最先进的基础设施的创新教学方法。在B.Tech Biotechnology和B.Tech生物信息学上提供UG计划，以及M.Tech Biotechnology and Ph.D.的PG计划。该部门的计划良好，设有用于酶技术，生物处理工程，动物和植物细胞培养，BSL-II，洁净室，沼气植物和药用草药花园的设施。研究中心的前进中心，重点是不同的研究领域，即生物库利用和管理。
glsvlsi 2024
●VLSI电路和设计：ASIC和FPGA设计，微处理器/微观构造，嵌入式处理器，高速/低功率电路，模拟/数字/混合信号系统，NOC，SOC，SOC，SOC，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，互连，记忆，生物启动和神经循环循环和系统循环，循环循环和系统，循环循环和系统循环，以及系统循环，循环和系统循环，以及循环循环，以及循环循环，以及循环循环循环和系统综合，生物传感器，生物学和生物医学系统的CAD工具，可植入和可穿戴设备，用于VLSI设计和优化的机器学习●IoT和智能系统：物联网的电路，计算，处理和设计以及智能城市，智能城市，智能医疗保健，智能运输，智能Grid>>;网络物理系统，边缘计算，物联网的机器学习，tinyml。●计算机辅助设计（CAD）：硬件/软件共同设计，高级合成，逻辑合成，仿真和正式验证，布局，制造，算法和复杂性分析，物理设计（位置，路线，CTS），静态时间和电源分析，信号和电源的稳定性，信号和电源，用于CAD和EDA设计。●测试，可靠性，容错：数字/模拟/混合信号测试，可靠性，鲁棒性，静态/动态缺陷和故障可追溯性，变异感知设计，学习辅助测试。●新兴计算和频率后技术：纳米技术，量子计算，近似和随机计算，传感器和传感器网络，CMOS后VLSI。●硬件安全性：可信赖的IC，IP保护，硬件安全原始图，逆向工程，硬件木马，侧通道分析，CPS/IOT安全性，用于HW Security的机器学习。●用于机器学习和人工智能的VLSI：用于机器学习的硬件加速器，用于深度学习的新型体系结构，脑力启发的计算，大数据计算，强化学习，云计算的云计算（IOT）设备。●微电体系统教育：使用ASIC，FPGA，Multicore，GPU，TPU等多种技术的教学创新，包括新课程和实验室，评估方法，远程学习，教科书，教科书，行业和学术项目，工业和学术协作计划和教学的教育技术。
LSVT大型锻炼作为亨廷顿氏病患者的治疗方法：病例报告。
背景：亨廷顿氏病是一种以唱片，肌张力障碍和松曲肌症为特征的疾病。总体而言，缺乏与亨廷顿氏病理治疗干预措施有关的质量研究。LSVT大计划训练患有帕金森氏病的人更正常地使用身体，应应用于其他神经系统群体。病例描述：该患者是一名48岁的男性，在寻求物理治疗前六年被诊断出患有亨廷顿氏病。他最近一直在恶化脉络膜症状和平衡控制降低。他最近在淋浴中跌倒了，由于今年秋天，他的活动水平大大降低了。临床印象：确定该患者可能由于其总体运动控制和协调性减少而适合LSVT大型运动进行治疗。干预：LSVT大型锻炼以及平衡训练，协调培训，有氧运动以及患者和家庭教育，在门诊物理治疗中接受了八周的治疗。的结果：使用拖网，特定的运动协调测试和使用卡拉OK阶梯踏板进行总体运动协调测试来测量这些干预措施的有效性。讨论：此案报告的目的是描述一种与患者教育，协调培训和享受亨廷顿氏病的患者的平衡培训结合使用的重大协议。多学科的方法以及多种物理治疗对于该患者的成功是必要的。进一步的研究对于确定LSVT大型运动是否有效地治疗患有神经系统疾病的患者除了帕金森氏病外是否有效。
ZK-LSV 安全调查报告 - CAA
民航局安全调查的目的是确定事故或事件的情况并找出促成因素，目的是将未来发生类似事件的风险降至最低或可接受的水平。安全调查并不寻求将责任归咎于任何人，而是根据概率平衡确定事故或事件的促成因素。
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。
使用K-均值聚类方法和LSVM
引言人类与计算机之间的关系是近年来进行许多投资的研究领域之一。在过去的二十年中，已经设计了各种人类计算机间接位置，它利用了试听，视觉，节感或它们的组合。自从过去十年以来，就已经根据大脑电子信号分析将计算机与环境联系起来。这些系统的主要目的是帮助具有皮质脊髓损伤的人。尽管拥有健康的大脑，但这些人通常无法与周围环境移动或建立正常自然的关系。神经科学，生理学，信号分析，机器学习和硬件的最新进展使设计直接的脑部计算机通信系统，称为脑部计算机间隙（BCI），这使身体残疾的患者能够在没有其他人的帮助的情况下进行事务。通常，大脑计算机界面是一个系统，它允许残疾人操作电气设备，例如计算机指针，机器人手臂，甚至是脑电图。关于其实施，BCI系统评估了大脑活动的特定特征，因此翻译