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预测和消除加速稀疏训练中的冗余计算
深度神经网络 (DNN) 是图像、语音和文本处理的最新技术。为了解决训练时间长和能耗高的问题，自定义加速器可以利用稀疏性，即零值权重、激活和梯度。提出的稀疏卷积神经网络 (CNN) 加速器支持使用不超过一个动态稀疏卷积输入进行训练。在现有的加速器类别中，唯一支持双面动态稀疏性的是基于外积的加速器。然而，当将卷积映射到外积时，会发生与任何有效输出都不对应的乘法。这些冗余笛卡尔积 (RCP) 降低了能源效率和性能。我们观察到在稀疏训练中，高达 90% 的计算都是 RCP，它们是由 CNN 训练后向传递期间大矩阵的卷积产生的，用于更新权重。在本文中，我们设计了一种机制 ANT 来预测和消除 RCP，与外积加速器结合使用时可以实现更高效的稀疏训练。通过预测超过 90% 的 RCP，在使用 DenseNet- 121 [ 38 ]、ResNet18 [ 35 ]、VGG16 [ 73 ]、Wide ResNet (WRN) [ 85 ] 和 ResNet-50 [ 35 ] 的 90% 稀疏训练中，ANT 比类 SCNN 加速器 [67] 实现了 3.71 倍的几何平均速度提升，能耗降低了 4.40 倍，面积增加了 0.0017 平方毫米。我们将 ANT 扩展到稀疏矩阵乘法，以便同一个加速器可以预测稀疏全连接层、Transformer 和 RNN 中的 RCP。
安装在航天器上的冗余空间操纵器的双臂协调
摘要本文解决了轨道机器人机器人的服务和组装中的重要挑战，这是为了克服机器人关节上的力量/扭矩的饱和挫折，并在捕获后阶段中，同时与未控制的大型Angular和线性动力进行了目标飞船，同时控制目标航天器。作者提出了一种基于两个鲁棒和效果控制算法的新颖解决方案：最佳控制分配（OCA）和非线性模型预测性控制（NMPC）。这两种算法都旨在最大程度地减少关节扭矩，航天器执行器矩，接触力和复合冗余系统的矩，其中包括通过双n-数度空间机器人机器人操纵器抓住的常见有效载荷（目标航天器）安装在Chaser spacececraft上。OCA算法仅使用当前状态和系统动力学小型量化二次成本函数，但NMPC还考虑了未来状态估计值和对指定预测范围的控制输入。它在计算上更多地参与，但在减少关节扭矩方面提供了优异的结果。迄今为止，将MPC应用于机器人技术的文献主要集中在线性模型上，但双臂配位是高度非线性的，并且在双臂协调中没有MPC应用。提出的离散技术（非线性模型）具有优雅和简单性的确切实现（非线性模型），但仍考虑了双臂协调系统的完整非线性模型。它在计算上非常有效。计算机仿真结果表明，所提出的算法有效地工作，最小扭矩，接触力和矩实现。开发的算法在跟踪问题方面也非常有效。
需要冗余表示形式才能同时消除歧义的复杂刺激
在高峰时段，一名行人穿过一条街道，经常看起来并听潜在的危险。当他们听到几个不同的角时，他们将鸣喇叭的汽车定位，并决定是否需要修改其运动计划。行人如何使用此听觉信息在视觉空间中挑选相应的汽车？这样的分布式表示形式的集成称为分配问题，必须解决它以在跨感觉模态范围内整合不同的表示形式。在这里，我们识别并分析了分配问题的解决方案：在相关大脑区域成对的一个或多个常见刺激特征（例如，在视觉和听觉系统中都表示对汽车空间位置的估计。我们表明该解决方案的可靠性如何取决于刺激集的不同特征（例如，集合的大小和刺激的复杂性）以及分裂代表的细节（例如，每个刺激表示的精度和重叠信息的量和重叠信息的量）。接下来，我们在生物学上合理的接收场代码中实现了该解决方案，并显示该代码使用的神经元和尖峰数量的约束迫使大脑在局部和灾难性错误之间进行权衡。我们表明，当有许多尖峰和神经元可用时，尽管有分配错误的风险，但在多个大脑区域中代表单个感觉方式的刺激可以更可靠地完成。最后，我们表明，即使以两种不同的表示格式接收输入，馈送神经网络也可以学习对分配问题的最佳解决方案。我们还讨论了有关人类工作记忆文献中分配错误的相关结果，并表明我们理论的几个关键预测已经得到支持。
2030年欧盟气候和能源政策包中的碳价格是否多余？
摘要：2018年，在2030年欧盟气候和能源政策计划中，在持久的论述中达成了欧盟关键机构 - 委员会，欧洲议会和欧洲理事会之间的协议。本文对欧盟包装进行了全面评估，其三个主要目标是：下温室气体排放，最终能源消耗中可再生份额较高，并提高了能源效率。我们发现，可再生和能源效率目标已经设定得如此之高，以至于衍生的排放减少（50％）超过了欧盟的气候目标（40％）。因此，例如，欧盟气候政策不需要使用碳价格来达到欧盟气候目标。但是，通过强加三个欧盟目标来实现气候目标并非成本效益。我们证明，获得50％温室气体排放量的成本效益政策将使年度福利（相对于参考方案）增加欧洲GDP的0.6％的数量。
通过选择性去除冗余核酸序列
metatranscriptome（metat）测序是分析微生物组动态代谢功能的关键工具。除了分类信息外，Metat还提供了宿主和微生物种群的实时基因表达数据，从而允许对微生物组及其宿主的功能（酶）输出的真实定量。有效且准确的元数据分析的主要挑战是从这些复杂的微生物混合物中去除高度丰富的rRNA转录本，这些混合物可以在数千个种类中进行数量。不管rRNA耗竭的方法论如何，基于微生物组的分类学含量的RRNA去除探针的设计通常需要大量的单个探针，这使得这种方法使商业上生产，昂贵且经常在技术上不可行。在先前的工作[1]中，我们使用仅基于序列丰度的设计策略为人类粪便样品设计了一组耗竭探针，完全不可知的是存在的微生物物种。在这里，我们表明，与小鼠盲肠样品一起使用时，基于人类的探针效果较差。然而，将其他rRNA耗竭探针专门针对盲肠含量提供了更高的效率和一致性，以用于对小鼠样品的元分析。
高度冗余的神经肽体积共同传输是 GnRH 神经元树突间歇性激活的基础
摘要 神经递质共传递的必要性和功能意义仍不清楚。谷氨酸能“KNDy”神经元共表达 kisspeptin、神经激肽 B (NKB) 和强啡肽，并表现出高度刻板的同步行为，该行为读取促性腺激素释放激素 (GnRH) 神经元树突以驱动偶发性激素分泌。使用扩展显微镜，我们显示 KNDy 神经元与 GnRH 神经元树突进行大量紧密的非突触对接。电生理学和共聚焦 GCaMP6 成像表明，尽管所有三种神经肽都从 KNDy 终端释放，但只有 kisspeptin 能够激活 GnRH 神经元树突。从 KNDy 神经元中选择性删除 kisspeptin 的小鼠未能表现出脉动性激素分泌，但保持了同步的偶发性 KNDy 神经元行为，这被认为取决于反复的 NKB 和强啡肽传递。这表明 KNDy 神经元通过高度冗余的神经肽共传递来驱动间歇性激素分泌，而这一过程由 GnRH 神经元树突和 KNDy 神经元上的差异突触后神经肽受体表达所协调。
人工智能 (AI) 会让学校校长变得多余吗？初步讨论和未来前景
人工智能 (AI) 领域的发展是“机器适应新情况、处理新兴情况、解决问题、回答问题、设计计划和执行各种其他功能的能力，这些功能需要人类通常具有的某种程度的智能 (Coppin, 2004, p. 4)”，在第四次工业革命 (Vázquez-Cano, 2021) 之后全速前进。几种具有惊人性能的创新工具相继推出；例如，最新版本的 ChatGPT (GPT-4o) 就在我们完成本文之前发布。然而，正如理论物理学家斯蒂芬霍金曾经说过的那样，“强大人工智能的崛起将是人类有史以来最好的事情，也可能是最糟糕的事情。我们还不知道哪一个”。
通过光纤网络进行冗余和安全的时间和频率传输，用于量子应用和 GNSS 以外的 PNT
我们介绍了光纤时间和频率分布技术的结果，这些技术为现有方法增加了可扩展性、安全性和可靠性。这包括使用码分多址 (CDMA) 向多个用户进行超稳定光频率分配，并增强抗噪能力。CDMA 方案还开辟了加密超稳定频率分布的可能性，相对频率精度超过 19 位。此外，我们还报告了 CERN 白兔 (WR) 协议的扩展，用于集成千兆光纤以太网和通过光纤网络进行亚纳秒时间分配。通过对现成的 WR 交换机进行软件修改，我们创建了冗余光学定时端口，从而允许系统同步到多个参考（原子）时钟，而不仅仅是一个。我们表明，这种经过修改的 WR 交换机可用于将来自多个参考时钟的信号组合成一个虚拟网络时间尺度，该尺度可以胜过任何单个时钟。这些概念可能用于定位、导航和定时 (PNT) 以及 (量子) 网络应用，这些应用需要独立于 GNSS 的可靠频率和时间源，但性能与 GNSS 相似或更好。
PowerEdge-R660-Spec-Sheet.pdf
Power Supplies • 1400W Titanium 277 VAC or 336 HVDC, hot swap with full redundant • 1800W Titanium 200—240 HLAC or 240 HVDC, hot swap with full redundant • 1400W Platinum 100—240 VAC or 240 HVDC, hot swap with full redundant • 1100W Titanium 100—240 VAC or 240 HVDC, hot swap with full redundant • 1100W -(48—60) VDC, hot swap with full redundancy • 800W -(48—60) VDC, hot swap with full redundancy • 800W Platinum 100—240 VAC or 240 HVDC, hot swap with full redundant • 700 W Titanium 200—240 HLAC or 240 HVDC, hot swap with full redundant
用户手册
Redundant Connections and Roles ....................................................................................................................... 11 Route Exchange ..................................................................................................................................................... 11 Host Addresses and Protocol Ports ....................................................................................................................... 11 Administration and Actions .................................................................................................................................... 11