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妊娠期糖尿病高血糖相关风险和并发症 Bruno Reis da Silva¹、Deivid Santos Bomfim²、Francisco Ronner Andra
妊娠期糖尿病被定义为在怀孕期间发病或诊断的葡萄糖不耐受。它与孕产妇健康中的多种并发症有关，全球患病率为5％至10％，已成为一个公共卫生问题。在巴西，孕产妇死亡原因中37%是死于孕产妇死亡。本研究旨在确定有关妊娠期糖尿病（GDM）的主要文献结构，并探讨其对孕妇的风险和影响。这是一次综合文献综述，通过在线科学电子图书馆（SCIELO）和拉丁美洲和加勒比健康科学文献（LILACS）数据库进行搜索，并插入健康科学描述符（DECS）：糖尿病。妊娠期糖尿病。葡萄糖不耐症。孕妇。过去十年（2013 年至 2023 年）以葡萄牙语和英语出版的作品均有资格参加本次评审。共找到 111 篇文章：60 篇来自 SCIELO 的文章，52 篇来自 LILACS 的文章。经过详细分析，遵守纳入和排除标准，根据与主题的关系和相关性共选定12篇文章。研究结果使我们能够在文献中识别与妊娠糖尿病相关的风险以及由此问题引起的并发症。糖尿病孕妇发生子痫、胎儿渗透性利尿导致羊水过多以及更复杂病例的风险增加，此外还可能出现尿路感染、肾盂肾炎和肾盂肾炎、念珠菌病、早产、低血糖、酮症酸中毒、需要手术分娩以及代谢改变，这些也可能与高血糖有关，增加孕妇流产的风险。结论是，妊娠期糖尿病会给孕妇的健康带来严重风险，包括增加早产和产后低血糖的可能性，即使是最轻微的形式，也会延续到长期，增加风险和并发症。关键词：糖尿病。妊娠期糖尿病。葡萄糖不耐症。孕妇
RISC-V功能验证的强化学习框架
在数字设计上下文中的验证是在释放或部署系统之前测试和验证其行为的过程。这是设计过程的基础部分，由于获得完整覆盖的复杂性，通常需要超过一半的开发时间。传统的验证技术，例如定向测试和约束随机测试，通常无法捕获复杂系统中的关键边缘病例。为了解决这一差距，本论文探讨了钢筋学习（RL）在RISC-V内核的功能验证中的应用，这些核心正在变得越来越流行，特别是通过自动生成的组装代码来增强测试覆盖范围。此调查首先要为RISC-V内核建立一个测试台，旨在使用SystemVerilog（SV）中的通用验证方法（UVM）和Spike指令将模拟器与黄金模型相同。然后将测试台转换为基于Python的环境，使用PYUVM库和Verilator作为模拟器，以启用开源设置。这有助于与流中所需的其余组件的集成，例如自定义指令生成器和覆盖范围集合，为闭环指令生成和核心状态观察提供了灵活的框架。我们此时介绍RL代理，以基于覆盖范围指标和中央处理单元（CPU）状态（例如，注册文件和程序计数器）指导指令生成器。在两种情况下，都进行了不同的状态向量和奖励功能。由于动作空间是如此巨大，并且从未被其他研究作品解决，因此第一代理实施涉及定制的RL代理，依靠体育馆对环境具有标准的API。它使用基于神经网络的深Q学习代理作为函数近似器，分为状态编码器和专业的儿童神经网络（NN），以避免动作空间大小的爆炸。第二种方法使用StableBaseline 3（SB3）库，提供已建立的RL算法，包括近端策略优化和多输入策略。最后，我们将RL代理商获得的训练后结果与通过向指令生成器请求随机指令获得的平均覆盖范围进行了比较。第一代理方法由于NN没有融合而没有显示出任何改进，这是由于
RISC-V领导未来：CPU体系结构的进化和前景
本文主要讨论了CPU的开发以及基于RISCV的一些指令集架构。CPU被称为中央处理单元，主要应用是RISCV，并且ARM架构的特点是重点是低功耗和高性能之间的平衡。然后x86，其重要优势是其复杂的指令集和出色的性能，因此它可以处理复杂的计算任务。我们还探索了管道技术，它是当今广泛使用的并行处理技术。设计原理是将复杂的多级组合逻辑电路分为多个级别。然后，我们找到一些实验数据来探讨我们的结论。我们发现每个人都有自己的优势，并且更适合不同的情况。在性能方面，X86提供了出色的功能，但会消耗更多的功能，使其非常适合高性能计算和服务器应用程序。手臂在功率效率方面表现出色，并在移动设备和嵌入式系统中找到了其主要用途。RISC-V以其灵活性而闻名，可以根据特定要求在性能和功耗之间保持平衡，使其适合于高度自定义的应用程序，IoT设备以及新兴的高性能计算市场。不同字段中每个体系结构的优点取决于特定的应用程序环境以及对它们的要求。关键字：RISC-V Architecturecpu性能评估管道技术
玛丽安：带有ZVK矢量加密扩展的开源RISC-V处理器
对玛丽安的初步性能评估是针对从OpenSSL 3.3.1 [2]获得的密码原始图的C语言参考实现进行的。随后使用带有ZVK指令的代码执行等效操作。使用RISC-V Intert和循环性能CSR用于测量在执行过程中退休的指令数量和CPU周期的数量。在执行周期中观察到6倍-100倍加速度，而执行指令则介于12倍-300倍之间。
RISC-V 处理器中的 CSD 驱动加速
摘要。本文介绍了一种可综合的 µ 架构设计方法，通过在处理器流水线内的执行阶段利用规范有符号数字 (CSD) 表示来提高给定 RISC-V 处理器架构的性能。CSD 是一种独特的三进制数系统，无论字长 N 是多少，都可以在常数时间 O (1) 内实现无进位/无借位加法/减法。CSD 扩展以 Potato 处理器为例进行了演示，这是一种简单的 RISC-V FPGA 实现。但是，该方法原则上也可以应用于其他实现。我们通过 CSD 实现的性能提升需要二进制和 CSD 表示之间的转换开销。该开销通过扩展到七级流水线架构来补偿，该架构具有三步执行阶段，可提高吞吐量和工作频率并实现循环展开，这在具有连续计算的应用中尤其有利，例如信号处理。根据实验结果，我们将基于 CSD 的三元解决方案与原始实现进行了比较，后者使用通常的纯二进制数表示操作数。与 FPGA 上的原始 RISC-V 处理器相比，我们的方法实现了 2.41 倍的运行频率提升，其中超过 20% 的增益归功于 CSD 编码。对于计算密集型基准测试应用程序，这种增强使吞吐量提高了 2.40 倍，执行时间缩短了 2.37 倍。
与人口健康相关的系统性动脉高血压和危险因素
简介：系统性动脉高血压（HAS）是一种慢性病，影响了世界人口的很大一部分，是心血管疾病，中风和肾衰竭的主要危险因素之一。目的：本研究的目的是进行系统的文献综述，以识别和分析与全身性动脉高血压（HAS）相关的危险因素，以考虑肥胖，糖尿病，身体不活动，吸烟和社会经济状况等方面，并评估了共证量9 pandemention pandemention pandemention pandepention in hypersension in hypersention hypersention pandemention in hypersention hypedepention hypandemension in hypersention in hyperteension in hyperseension hypandemention in hypersention in hyperseension。研究旨在为有效的有效发展提供预防和控制策略，从而促进公共卫生中的综合和多学科方法。方法论：使用PubMed，Scienceirect和Scielo数据库，在2018年至2024年之间在葡萄牙语和英语中进行搜索。结果：在搜索和选择过程中，有40篇涉及高血压患病率及其风险因素的文章被认为足以包含在审查中。讨论：结果表明肥胖，糖尿病，身体不活跃，吸烟和血脂异常是主要危险因素。此外，分析表明，高血压通常与其他合并症并存，并受社会经济因素的影响。covid-19也大流行也加剧了许多患者的病情，强调了对主动干预的需求。结论：促进健康的生活方式和健康教育对于有效的高血压管理至关重要。这项研究强调了综合和多学科方法在控制HIS及其并发症的重要性。
玛丽安：带有ZVK矢量加密扩展的开源RISC-V处理器
RISC-V矢量加密扩展（ZVK）在2023年批准并集成到2024年的ISA主要手册中。这些表面支持在矢量寄存器文件上运行的高速对称加密（AES，SHA2，SM3，SM4），并且由于数据并行性而对标量密码扩展（ZK）提供了显着的性能改进。作为批准的扩展名，ZVK由编译器工具链提供支持，并且已经集成到流行的加密中间件（例如OpenSSL）中。我们报告了玛丽安（Marian），这是带有ZVK扩展程序的向量处理器的第一个开源硬件实现。设计基于纸浆“ ARA”矢量单元，该矢量单位本身就是流行的CVA6处理器的扩展。该实现位于SystemVerilog中，并已使用Virtex Ultrascale+ FPGA原型制作进行了测试，其计划的磁带针对22nm的过程节点。我们对矢量密码学对处理器的架构要求进行分析，以及对我们实施的绩效和面积的初步估计。
约翰·J·德里斯科尔
军事服务 Driscoll 先生被任命为现役野战炮兵，并在 NG 中担任步兵军官。他被部署到沙漠盾牌/风暴行动。他于 2018 年至 2022 年担任 MA ARNG 指挥官，并于 2017 年至 2018 年担任 USCENTCOM CHOPS。他指挥过从 LT 到 BG 的各个军衔，并作为招募指挥官九次获得全国认可。他的 GO 时间充满了事件，包括部队部署和 REFRAD、COVID 响应和民间骚乱，他于 2021 年 1 月至 5 月领导了华盛顿特区的 27 个州 TF 国会大厦，并于 2022 年 6 月退休，服务 33 年。
PACE：RISC-V SoC 中适用于边缘计算应用的可扩展且节能的 CGRA
简介 ƒ 粗粒度可重构阵列 (CGRA) 可提供高能效，同时保持可编程性优势。 ƒ CGRA 是高效处理循环内核的理想选择，它允许它从 CPU 卸载重复循环函数，例如向量乘法或散列算法。 ƒ 它依靠编译器将给定的工作负载转换为数据流图 (DFG)，然后以实现最高能效的方式将其映射到硬件上。