微证书是对传统资格认证的补充。它们是短期课程,学分为 1 到 15 个 ECTS(欧洲学分转换与累积系统)学分,如 ECTS 指南 [1] 中所述。这些课程使学习者能够获得符合社会和劳动力市场需求的特定能力和技能,如欧盟委员会的 2024 年战略 [2] 中所述。欧盟委员会的这一倡议旨在建立一个欧洲层面的标准,使这些教育经历的学习成果得到雇主、学习者和教育培训机构的认可和理解。这是欧洲教育区的一个关键组成部分。以此方式,2023 年 6 月,高校部提出了微证书计划(Microcreds),并在 2024-2026 年期间为其发展提供了 5600 万欧元的经济资助 [3]。在西班牙,一群大学创建了西班牙开放硬件联盟 (SOHA),该联盟以教育、研究和创新为范式。SOHA 的目标是扩大开放硬件的使用,其成功策略基于 RISC-V 架构和 Linux 的使用。RISC-V 代表了处理器架构的发展机会,因为其指令集 (ISA) 不需要支付许可费或版税。这为我们提供了确保协作和高效发展的机制,无论是在国家还是欧洲层面。此外,SOHA 还推动与其活动领域相关的联合国可持续发展目标 (SDG),例如提高能源效率、减少碳足迹、提高经济生产力、平等机会、增加信息和通信技术 (ICT) 的使用,以及基于上述三个基本支柱的协同作用的协作演进 [4]。
为了降低数据中心中未充分利用资源的运营成本,云提供商 (CP) 可以从常规客户(预订这些资源的客户)回收未使用的资源,然后以较低的价格(转)售给其他客户(我们称之为短暂客户)。这些回收的资源本质上是不稳定的。此类资源的转售必须满足短暂客户对 SLA 的期望。如果违反 SLA,CP 可能会受到处罚。在保证 SLA 的同时在易失性资源上部署应用程序仍然是一个挑战 [1]–[5]。事实上,如果应用程序的资源需求增加,易失性资源可能会丢失并返还给其所有者(常规客户)。常规客户应用程序行为的这种变化很难预测 [6]–[8]。人们提出了不同的策略来提高资源利用率并保证客户对短暂资源的 SLA。一些策略 [1]、[3]–[5]、[9]–[11] 完全依赖于临时资源。它们会留下一部分未使用的资源(称为安全边际),以吸收常规客户应用需求的突然增加,从而减少可回收资源的数量。其他策略 [12]–[16] 将稳定资源与易变资源相结合,以保证客户的 SLA。尽管如此,它们主要关注的是 Amazon Spot 实例 1,其波动性低于回收的资源。因此,在保证 SLA 的同时增加 CP 的利润是一项真正的挑战。我们认为,机器学习 (ML) 可用于确定何时以及在临时资源之上分配多少稳定资源(稳定资源量需要
摘要 — 低位宽量化神经网络 (QNN) 通过减少内存占用,支持在受限设备(如微控制器 (MCU))上部署复杂的机器学习模型。细粒度非对称量化(即,在张量基础上为权重和激活分配不同的位宽)是一种特别有趣的方案,可以在严格的内存约束下最大限度地提高准确性 [1]。然而,SoA 微处理器缺乏对子字节指令集架构 (ISA) 的支持,这使得很难在嵌入式 MCU 中充分利用这种极端量化范式。对子字节和非对称 QNN 的支持需要许多精度格式和大量的操作码空间。在这项工作中,我们使用基于状态的 SIMD 指令来解决这个问题:不是显式编码精度,而是在核心状态寄存器中动态设置每个操作数的精度。我们提出了一种基于开源 RI5CY 核心的新型 RISC-V ISA 核心 MPIC(混合精度推理核心)。我们的方法能够完全支持混合精度 QNN 推理,具有 292 种不同的操作数组合,精度为 16 位、8 位、4 位和 2 位,而无需添加任何额外的操作码或增加解码阶段的复杂性。我们的结果表明,与 RI5CY 上的基于软件的混合精度相比,MPIC 将性能和能效提高了 1.1-4.9 倍;与市售的 Cortex-M4 和 M7 微控制器相比,它的性能提高了 3.6-11.7 倍,效率提高了 41-155 倍。索引术语 —PULP 平台、嵌入式系统、深度神经网络、混合精度、微控制器
摘要 — 用于太空应用的集成电路通常产量极低,且性能要求高。因此,采用商用现货 (COTS) 组件和第三方知识产权核心 (3PIP) 具有极大的意义,可以使系统设计、实施和部署具有成本效益,并且性能可行。另一方面,这种设计范式使系统在设计时和运行时都面临许多安全威胁。在本文中,我们讨论了与太空应用相关的安全问题,主要关注采用著名的 RISC-V 微处理器所带来的威胁。我们重点介绍了硬件特洛伊木马 (HTH) 和微架构侧通道攻击 (MSCA) 如何通过改变其正常行为或窃取秘密信息来危害整个系统的操作。我们讨论了 RISC-V 架构提供的安全扩展及其局限性。本文最后概述了此类微处理器在太空领域的安全性尚待解决的问题。索引术语 — 微架构侧通道攻击、微处理器、硬件安全、硬件特洛伊木马、RISC-V、太空应用。
2024:房屋上的新屋顶。在东牧场上喷洒了480英亩的土豆,以进行毛孔控制。2023:内部的新窗户。在总部牧场上喷了160英亩的土地,以进行刺梨控制。在东牧场上喷了110英亩的土地,以进行刺梨控制。2021:2.3英里的新篱笆在中途牧场。东牧场2英里的新篱笆。2018:内部新的HVAC。2017:中途牧场的1.86英里新篱笆。杂项。:2021年,2022年和2023年中途,西北和北部牧场的24.5英里路。每年级的牧场道路。安装了2,500加仑的水箱,1英里的地下管道和12英尺的玻璃纤维浴缸。在总部牧场上修复了工作笔。在总部牧场中的水批中添加了净线。许多风车和太阳能泵维修/更换。
引言放射性同位素安全含量(RISC)是诊断放射学和介入放射学领域不可或缺的一部分。有关RISC的问题包括在资格(核心)考试(25个问题)和认证考试中的必需模块中(10个问题)。RISC问题计算了整体考试分数,而不是单独评分。 这些问题评估了候选人在诊断或介入放射学临床实践中安全使用放射性材料有关的理解和知识。 领域包括,但不限于《联邦法规法规》第35部分(CFR)中发现的核监管委员会(NRC)要求:副产品材料的医学使用。 NRC将副产品定义为放射性材料,或通过暴露于产生或使用特殊核材料过程的辐射事件中产生的放射性材料。 认证考试中的RISC元素致力于临床上的实践方案,该方案强调评估放射性同位素安全和处理的实践知识以及法规合规性。 ABR网站上的一个简短的实践域文档列出了域关键概念和范围,并提供了蓝图的概述,并具有估计的特定内容百分比。 为考试做准备所需的许多信息都分布在多个CFR报告和NRC文档中。 审查此内容对于为ABR合格和认证考试做准备的候选人可能是一项艰巨的任务。RISC问题计算了整体考试分数,而不是单独评分。这些问题评估了候选人在诊断或介入放射学临床实践中安全使用放射性材料有关的理解和知识。领域包括,但不限于《联邦法规法规》第35部分(CFR)中发现的核监管委员会(NRC)要求:副产品材料的医学使用。NRC将副产品定义为放射性材料,或通过暴露于产生或使用特殊核材料过程的辐射事件中产生的放射性材料。认证考试中的RISC元素致力于临床上的实践方案,该方案强调评估放射性同位素安全和处理的实践知识以及法规合规性。ABR网站上的一个简短的实践域文档列出了域关键概念和范围,并提供了蓝图的概述,并具有估计的特定内容百分比。为考试做准备所需的许多信息都分布在多个CFR报告和NRC文档中。审查此内容对于为ABR合格和认证考试做准备的候选人可能是一项艰巨的任务。鉴于预期知识的范围以及放射学部门的各种课堂/实验室培训和经验,这是一项深入的候选人研究指南,可以补充其NRC/授权用户(AU)在居住期间的培训和经验。
近年来,法国围绕 RISC-V 和开放硬件的生态系统不断发展壮大,其中包括 Greenwaves、Thales、Dolphin、Bosch、Kalray 和 SiPearl 等主要工业参与者。与此同时,高等教育和研究领域对 RISC-V 架构的学术兴趣日益增加,这表明合作进步的土壤十分肥沃。为了响应这种日益增长的兴趣,并为了促进工业和学术界之间的协同环境,Thales 在 GDR SoC 2(不同实验室的研究小组)和 GIP(公共研究小组)CNFM(国家微电子教育协调机构)的支持下发起了一项竞赛。其主要目标是激励学生加深对基于 RISC-V 指令集架构 (ISA) 的处理器架构的理解和专业知识。此外,竞赛旨在扩大 RISC-V ISA 在学术界的采用,从而扩大法国的开放硬件社区。在国际层面,RISC-V 社区非常活跃,但据我们所知,自 2019 年以来,只有印度和中国有两个类似的举措涉及学生。在欧洲层面,自 2022 年以来,RISC-V 生态系统已成为《芯片法》工业发展的优先重点,是电子元件和系统社区战略研究与创新议程的一部分。最后,该计划旨在加强学术界和产业界之间的合作联系,为创新进步和知识交流铺平道路。
当前运营的全球项目:世界上最大的CCUS项目是艾伯塔省碳躯干线(ACTL)系统。管道可以运输和存储高达14.5MTPA北美的其他大型项目集中于从Century(8.4 MTPA)(8.4 MTPA)和Shute Creek(6 MTPA)(6 MTPA)等油田增强石油回收率。其他著名的全球示例包括Sliepner(自1996年以来〜0.9 MTPA)和挪威的Snohvit(〜0.7MTPA,2008)。在萨拉赫(〜0.5mtpa,2004-12)阿尔及利亚加拿大边界大坝是第一个从燃煤电站的烟气中捕获二氧化碳的项目。澳大利亚的Gorgon CCS的规定容量为4 MTPA,但由于压力管理控制问题(水注射问题),目前仅注射约1.6 mTPA。MoombaCCS最近开始并成功测试了〜1.7mtpa
循环microRNA已成为各种疾病的潜在预后生物标志物。它们用作细胞发出的微备忘录,科学家可以拦截以获得对细胞和疾病状态的实时见解。但是,建立标准化的microRNA检测平台仍然是一个挑战。在这里,我们使用三种不同的RNA聚合酶将RNA诱导的沉默复合物(RISC)整合到一个复杂的无细胞合成遗传回路中,创造了一种创新的MicroRNA生物传感器,该生物具有敏感,精确和成本效益。RISC在隔离过程中保护microRNA降解,并确保消除虚假目标相互作用,从而增强检测鲁棒性。以81 pm的检测限制,可负担性以及按需使用的可能性,该系统被证明是强大的miRNA感应工具。关键字:microRNA传感器,microRNA诊断,RNA诱导的沉默复合物,Argonaute蛋白,无细胞系统,基因回路,Sigma抗sigma因子