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繁荣内陆南加州就业优先 (CJF) 区域计划......
CJF 将纽约州划分为 13 个不同的经济区域，并要求每个区域制定全面的综合区域经济发展战略，重点是创造优质就业机会和促进公平繁荣，同时考虑向碳中和经济过渡的气候和健康要求。每个区域都建立了反映其人口多样性的治理结构，对区域经济进行了社区知情评估，并确定了实现 CJF 目标的具体战略和策略。在 2024 年夏末完成战略制定阶段后，这 13 个区域将争夺国家资金以支持其战略计划的实施，但也需要寻求其他公共、私人和慈善资源来执行商定的战略。
在英特尔 Myriad X 嵌入式 SoC 上加速人工智能和计算机视觉以进行卫星姿态估计
在边缘部署人工智能 (AI) 和计算机视觉 (CV) 算法的挑战性推动了嵌入式计算社区研究异构片上系统 (SoC)。这种新型计算平台提供了接口、处理器和存储的多样性，然而，AI/CV 工作负载的有效分区和映射仍然是一个悬而未决的问题。在此背景下，本文在英特尔的 Movidius Myriad X 上开发了一个混合 AI/CV 系统，这是一个异构视觉处理单元 (VPU)，用于初始化和跟踪卫星在太空任务中的姿态。航天工业是研究替代计算平台以遵守机载数据处理的严格限制的社区之一，同时也在努力采用 AI 领域的功能。在算法层面，我们依靠基于 ResNet-50 的 UrsoNet 网络以及自定义经典 CV 管道。为了实现高效加速，我们结合多种并行化和低级优化技术，利用 SoC 的神经计算引擎和 16 个矢量处理器。所提出的单芯片、稳健估计和实时解决方案在 2W 的有限功率范围内为 100 万像素 RGB 图像提供高达 5 FPS 的吞吐量。
CHIP MLSOC™MODALIX产品系列的机器学习系统
•机器学习加速器（MLA） - 提供25-200台TERA操作，每秒（25-200个顶部），用于神经网络计算，并增强硬件，以提高精度，用于更快的Genai计算，硬件中的BF16，改进了DMA带宽和双电压支持。•应用程序处理单元（APU） - 八个ARM Cortex A65双线程处理器的群集以1.5 GHz运行，最多可提供32K DHRYSTONE MIPS。•视频编码器/解码器 - 支持MJPEG，H.264和H.265压缩标准，AOMEDIA视频1（AV1），支持主/高/专业配置文件，4：2：2：2：0像素和8位精度。编码器以高达4KP30的速率支持H.264，而解码器则以高达4KP60的速度支持H.264/265。•计算机视觉单元（CVU） - 由1GHz四核概念组成，弧EV74视频处理器，最多支持720位16位GOPS。•图像信号处理器（ISP）-ARM C -71以1.2GHz运行。RAW 8、10、12、14、16、20、22和24位输入来自CFA图像传感器。支持RGGB，RCCG，RCCB，RCCC和RGBIR颜色格式。支持24位宽动态范围（WDR）。•高速I/O子系统 - 提供四个10吉比特以太网端口以及PCIE GEN5 8车道接口可用作为根复合物或端点，并且具有分叉功能。•DRAM接口系统（DIS） - 支持八个32位LPDDR5，LPDDR4和LPDDR4X，并支持X32和X64 LPDDR芯片。目标速度6400 Mbps（LPDDR5）在所有DDR通道中提供102 GB/s的有效理论带宽。•引导和安全单元（BSU） - 在效率内存和密钥管理中提供安全的密钥存储。支持启动图像的解密和身份验证，并为用户代码提供安全性API。
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。
![arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日与Soc- ...](/simg/1/12632700aa162d7c6065e8c136a1212acf6274e5.webp)
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日与Soc- ...
摘要 - 我们考虑与电池存储参与者的收费（SOC）依赖性投标的合作能源储备市场清算的问题。尽管SOC依赖性投标捕获了存储的降级和机会成本，但此类投标导致市场清算过程中的非凸优化。更具挑战性的是法规储备能力清算，在这种情况下，依赖社会的成本不确定，因为它取决于市场清算的未知法规轨迹。在多间隔合作的实时能源储备市场中解决非概念性和不确定性，我们对SOC依赖性竞标的简单限制以及强大的优化配方进行了简单的限制，并将非convex市场转化为在不确定性的不确定性convex piece convex time convex linearearearearearearearearearemearearearemearemearemearemearemearemecle和socke ins contection中，并使其能够进行大型存储。在合理的假设下，我们表明，与与独立的投标相比，SOC依赖性的投标对存储参与者产生的影响更高。数值模拟表明，与独立于SOC的同行相比，所提出的SOC依赖性投标的增长28％-150％。
自主驾驶SOC研究报告，2024
*芯片：SA8620P（36台），SA8650P（100台） *感知配置：7v3r/7v1r *功能：高速公路导航飞行员（HNP，NOA HEADY NOA），内存导航飞行员（MNP，MNP，Urban commute noa），comporting note（lpnp），PRET（LPNP），PRET（LPNP），PRET（PRET）（lpnp），PRET（PRET）（PR）在主流乘用车上，售价为100,000至200,000，而入门级则以NOA为标准，而无需支付额外的可选费用。众所周知，Momena的基于高通的平台已由Toyota和GM的两个OEM制作和应用。
Intel®基础设施处理单元SOC E2100
LookAside Crypto和压缩引擎LCE为静止和运输中的数据提供了lookaside加密和压缩服务。LCE引擎通过通过压缩来减少数据来改善大数据，文件系统和数据库的吞吐量。同时支持多达100Gbps压缩加上100Gbps减压。当数据在运输中时，LCE可确保使用真实性，完整性和隐私协议（例如TLS，DTLS，QUIC，IPSEC，IPSEC，PSP）确保数据完好无损。当数据静止时，LCE会提供设备级加密，存储级加密和磁盘上的数据保护。
开发基于Linux内核的嵌入式操作系统
摘要在本文中，我们创建了基于Linux内核的Cyclone V SOC FPGA平台的嵌入式操作系统的分布。比较了著名的开源工具用于创建嵌入式操作系统的工具。使用自定义脚本和简化的管道进行了嵌入式OS合成的逐步示例，从而增加了目标系统的适应性。展示了添加面向硬件的工具以进行SOC和FPGA之间交互的可能性。这使得可以使用远程访问创建广泛的硬件应用程序。所提出的方法也与供应商无关，可以应用于其他FPGA SOC。最终系统虽然在Yocto的资源需求方面没有显着差异，但更适合适应性，可以在必要时移植到Yocto基础上。这使我们能够充分利用完整的自定义方法，确保开发效率，对变化的响应能力和系统资源需求之间的最佳平衡。
印度社会科学研究理事会
文献和保存土著知识：记录和保存土著知识系统的研究方法，包括口头传统，文化实践，药物知识，农业技术和生态智慧。这可能涉及研究土著语言，民族植物学，民族医学和传统的生态知识。; 将土著知识的整合到发展政策和计划中：调查将土著知识整合到主流发展计划中的策略，包括农业，医疗保健，自然资源管理和减少灾害风险。这可能包括有关政策框架，机构机制和社区主导的发展方法的研究。
Chen Xu Soc建立声学AI实验室
Long Lee Math & Stat A GRA-based Hidden Markov Model for Assessing Food Insecurity in Wyoming Masa Saito Atmospheric Sciences Developing a framework to evaluate available solar energy resources in Wyoming using spaceborne big data and Derecho computational capabilities Melissa Morris History A Twenty-First-Century Approach to Sixteenth-Century Manuscripts: Using HTR Models to Read and Analyze Historic Documents Michael Brotherton Physics & Astronomy Dynamical Modeling Quasars for Better Black Hole Masses Minou Rabiei Petroleum Synthetic data for a machine learning based proxy model for the Wyoming's Powder River basin's shale resources Morteza Dejam Petroleum Computational Reservoir Description and Dynamics Ram Shukla Zoology & Physiology Wyoming Computational Biology Summit: Workshop, Hackathon, and High- Performance Computing Convergence Shivanand Sheshappanavar