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学生研究会议
摘要：跨被子植物（开花植物）的证据表明转录因子radialis（rad），divaricata（div）和细胞增多菌（CYC）基因在调节花卉对称性和形态学方面起着重要作用。当前的Snapdragon花卉发育途径模型表明CYC基因控制RAD的激活，从而导致DIV的抑制。跨被子植物（开花植物）的研究表明，双侧对称花的模式受CYC样基因的调节。fedia（caprifoliacea）是双侧对称的花，经过两个重复事件，其中包含CYC2和CYC3的两个副本。我们先前已经表明，这些基因的每个基因，FGCYC2A，FGCYC2B，FGCYC3A和FGCYC3B都会影响该物种中的花卉对称性，并下调CYC样基因表达，从而改变了变为辐射样的花朵。使用这些基因敲除，我们将研究四个CYC旁系同源物对Fedia graciliflora中的Fgrad2和FGDIV1基因的下调。
AI移动设备需求规范2.0版...
3.1 硬件要求 7 3.2 软件要求 8 3.3 性能 8 3.4 AI 应用要求 8 3.4.1 生物识别性能要求 8 3.4.2 设备上图像处理要求 9 3.4.3 语音 10 3.4.4 增强现实 (AR) 11 3.4.5 系统优化 11 4 隐私和安全要求 12 4.1 隐私要求 12 4.2 安全要求 13 4.2.1 AI 应用的安全性 13 5 AI 代理（信息性） 14 5.1 一般规定 15 5.2 AI 代理的隐私和安全要求 15 6 支持 AI 移动设备的网络要求（信息性） 16 附件 A 信息性 17 A.1 SDK 和 API 17 A.1.1 Android 神经网络 API (NNAPI) 17 A.1.2 骁龙神经处理引擎 (SNPE) 17 A.1.3 HiAI 17 A.1.4 NeuroPilot 17 A.1.5 Core ML 17 A.1.6 MACE 18 附件 B 文档管理 19 B.1 文档历史 19 B.2 其他信息 19
电源管理集成电路
关于导师：Qadeer Khan 教授是印度理工学院马德拉斯分校电气工程系集成电路与系统组的助理教授。他于 1999 年获得印度新德里贾米亚米利亚伊斯兰大学电子与通信工程学士学位，并于 2012 年获得美国俄勒冈州立大学电气与计算机工程博士学位。他的博士工作重点是开发高性能开关直流-直流转换器的新型控制技术。2012 年至 2015 年，他担任高通公司圣地亚哥分公司的电源管理系统主管工程师，2015 年至 2016 年在班加罗尔高通公司工作，参与定义骁龙芯片组各种电源管理模块的系统和架构，以满足不同的智能手机市场需求。 1999 年至 2005 年，他曾就职于摩托罗拉和印度飞思卡尔半导体公司，主要负责设计用于基带和网络处理器的混合信号电路以及用于高压电机驱动器的全芯片集成解决方案。Qadeer Khan 博士拥有 18 项美国专利，并在模拟、混合信号和电源管理 IC 领域撰写/合作撰写了 20 多篇 IEEE 出版物。他担任 IEEE 固态电路杂志、IEEE 超大规模集成系统交易、IEEE 电力电子交易和 IEEE 电力电子快报的审稿人。他的研究兴趣涉及高性能线性稳压器、LDO、开关直流-直流转换器和用于便携式电子产品和能量收集的电源管理 IC
Patrick Munnich*，Stefanie Dederichs，Paula Klein和Carl Bruno Figura语音清晰度：实时监控的横向LISP检测
摘要：在语音中纠正LISP对许多人来说可能会非常困难，因为它们可能没有意识到它们是否正在倾斜。为了帮助受影响的人，我们已经开发了一种简单的算法，以实时识别sigmatismus flashalis在“ s”声音中通过频域中的分析中的语音声音。算法在校准后识别LISP频带内的峰值。已经确定了3000-4000 Hz的频带对于LISP通常是准确的，对于单个男性测试对象，对于lisp而言，对于lisp的频段来说，频段为2500-3000 Hz。将语音记录分为较小的段，并比较了这些段中检测到的LISP和非LISP的数量以分类。从测试中，确定的段长度为0.5 s会产生最佳结果。该算法并未检测到每个LISP部分，但是它不会引起误报。我们在朱莉娅（Julia）的实施，具有多线程的每文件分析能够在高通Snapdragon 860智能手机芯片组上分析5 s至10 s长度之间的20个长度的文件，这意味着分析的速度远远快。提出的算法是一种简单的原型算法，能够在频域中对音频进行实时分析，以识别给定窗口中横向Lisps是否是主导的发音。该方法仅针对单个测试主题进行测试。但是，提出了向新个体调整参数的校准算法。该算法本身应该很容易扩展，以识别其他语音障碍。
人工智能崛起：人工智能如何塑造全球......
13 Toews，“AI 芯片的地缘政治将决定 AI 的未来”。14 Tarasov，“苹果芯片实验室内部，这是该公司几十年来最“深刻变革”的发生地”；路透社，“彭博新闻报道，苹果计划以专注于 AI 的 M4 芯片彻底改造 Mac 产品线”。15 Satoh，“AMD 将考虑与台积电合作的“其他”代工厂：首席执行官 - 日经亚洲”。16 路透社，“Nvidia 在 AI 芯片领域的主导地位阻碍了对竞争对手初创企业的投资”。17 高通，“高通在 2023 年骁龙峰会上为设备带来破纪录的生成式 AI | 高通”。18 Michelle Cheng，“Nvidia 最大的客户也是这家 AI 芯片制造商的最大威胁”。19 Michelle Cheng。 20 Bratton，“谷歌的新芯片有望挑战 Nvidia、微软和亚马逊”。21 Bratton。22 Desineni 和 Tuv，“英特尔半导体制造环境中的高价值 AI。英特尔白皮书。”；Wheatley，“英特尔在先进芯片制造工艺方面取得进展，力争在 AI 领域占据一席之地 - SiliconANGLE”。23 路透社，“Nvidia 在 AI 芯片领域的主导地位阻碍了对竞争对手初创企业的投资”。24 Patil 等人，“半导体设计领导地位面临的日益严峻的挑战”。25 Zewe，“麻省理工学院制定战略，帮助美国重新获得半导体超级大国地位”。26 Lin，“在 AI 芯片竞赛中，谷歌 DeepMind 使用 AI 设计专用半导体”。
AI在Space NASA
NASA利用人工智能（AI）来支持其任务和研究项目，分析数据，开发航天器和飞机的自主系统，以及自动化项目审查等任务。AI工具已被美国国家航空航天局（NASA）使用了数十年，利用机器学习来对大型数据集进行分类，预测和识别模式。这些工具使代理商能够简化决策，节省资源并更有效地利用其劳动力。例如，Pixl是持久漫游者上的X射线光谱仪，它采用自适应采样AI来检查火星上的岩石，从而精确地扫描了甚至小靶标，例如盐晶粒。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。 该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。 NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。 该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。 此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。 例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。一组人员和承包商开发了新的算法，这些算法使空间工具可以更有效地处理数据，从而使他们能够快速自主地向地面上的科学家提供关键信息，以自主确定哪种地球现象最重要。目标是自动应对火山喷发，洪水或有害藻类的事件，改善观察结果和人类安全。开发AI驱动的空间探索工具对我们对宇宙的理解具有重要意义。chien是该领域的先驱，使用国际空间站（ISS）上的高级计算机制定了原型算法。他在各种处理器上测试了这些算法，包括嵌入式商用商业算法，例如Snapdragon 855和Myriad X，以及传统的航天器处理器PPC-750和Sabertooth。结果表明，这些嵌入式处理器适用于空间遥感，从而更容易将AI集成到新的任务中。通过处理板上的数据，Chien的算法阻止重要信息埋在较大的传输中。这项技术不仅在观察其他行星的仪器中都具有潜在的应用程序。团队还正在测试神经网络模型以解释火星卫星图像，这可以使卫星能够检测出新的冲击力，这是陨石的证据。“我们的漫游者的数据不仅将被传输回地球，而且还用来告知关于流动站可以安全探索的决定，” JPL数据科学家Emily Dunkel说。流动站可能会与神经网络结合使用这些强大的处理器来确定安全驾驶路线。团队使用Cognisat框架在无数X上部署模型，简化了板载深度学习模型的开发，并为NASA的太空任务铺平了道路。根据Ubotica高级工程师LéonieBuckley的说法，这种进步表明，硬件和软件系统已准备好进行太空探索。随着气候变化改变我们的星球，像Chien这样的系统使科学仪器能够与他们观察到的地球系统一样动态。现在正在将计算技术的快速进步纳入NASA任务中，反映了智能手机等个人设备中可用的巨大功能。
“纯粹的快乐”可能不是你期望在目的陈述中看到的第一个短语，但纯粹的快乐是唯一能描述我第一次
“纯粹的喜悦”可能不是你期望在目的陈述中看到的第一个短语，但纯粹的喜悦是描述我第一次改变人类细胞基因组时感受的唯一方式。在我对这些细胞进行测序后，我的分析显示，经过数月的故障排除后，编辑效率仍未达到。这个秘密来自我找到并适应我们系统的新预印本，这意味着我们离理解一种假定的适应性变体在选择下在代谢中的作用如何发挥作用又近了一步。正是这种能够提出以前未知的问题，了解我们周围世界的工作方式，并真正得到答案的能力——即使在多次失败之后——促使我继续我的研究生生涯。除了进化生物学和基因组学之外，我无法想象自己能找到如此有趣的问题来解决，如此激发我整个大脑的问题。杜克大学的遗传学和基因组学系正在提出这些关于现实世界、基础生物学的广泛问题，这一事实让我深感兴奋，能够加入这个研究人员社区，他们不断致力于追求该领域的卓越。我第一次体验到这样一个社区能够理解这种似乎永无止境的求知欲望，那是在我第一次进行实地研究探险的时候。白天，我在落基山脉收集金鱼草杂交花，与维也纳科学技术研究所的 Nick Barton 博士实验室一起进行基因分型。晚上，我在夜间的实地团队晚餐上聆听了几个小时绝对迷人的博士后和研究生们热烈讨论生态学、杂交区和自然选择等各种问题。我只想成为他们中的一员，参与这些对话并做出有意义的贡献。自然而然，这种对科学的热爱让我在两个月后就周末在环境控制室里收集虫卵。从西班牙回来后，我找到了韦尔斯利学院生物系唯一的进化生物学家 Andrea Sequeira 博士。在她的实验室里，我深入研究了一个项目，研究两种克隆繁殖的入侵昆虫物种如何将其基因表达程序适应各种新宿主植物。我们能够观察到基因表达差异与可用宿主植物类型之间的关联，令人惊讶的是，这些基因表达差异在成虫和进食前的后代之间也存在。这是我第一次理解生态学、测序技术和进化生物学如何整合起来，提出任何领域都无法单独解决的问题。我将这个项目从实验台推进到分析阶段，最终完成了我的系荣誉论文、PLOS One 1 上的第一作者出版物，并在 2019 年国际进化会议上介绍了这个项目。在这里，我能够与不同的研究人员进行深入的对话，而这些对话曾经超出了我的理解范围，我们对解读生命复杂性有着共同的兴趣。这让我坚信，研究社区是唯一可以满足我一生继续研究进化问题的愿望的地方。虽然我是在 COVID-19 疫情期间毕业的，但我在麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所的 Pardis Sabeti 博士的实验室里找到了一个可以推动我发挥智力极限的新家。在这里，我开始研究基因组学的一个基本问题：DNA 序列如何影响基因表达？我为我们小组开发高通量 CRISPR 干扰筛选做出了贡献，该筛选可以识别任何基因的非编码调控元件，我作为共同作者在《自然遗传学》杂志上发表了描述该方法的论文 2，这反映了这一点。然后，我开始关注一个相关问题，即这些调控元件内的非编码人类变异如何影响基因表达，并开发了我尖端的分子基因组学方法和计算分析工具。我致力于优化 CRISPR-Cpf1 基因组编辑方法，以测试假定的因果非编码多态性的功能后果。利用这些等位基因
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[1]所有电池寿命索赔都是近似的，并且基于最佳实验室和网络条件下的内部测试。实际电池性能会因许多因素而异，包括产品配置和使用，软件，操作条件，无线功能，电源管理设置，屏幕亮度和其他因素。电池的最大容量自然会随时间和使用而降低。[2]收取数据声明是近似值，并基于最佳实验室下的内部测试。实际结果可能由于产品配置，使用，软件，操作条件和其他因素的差异而有所不同。