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2023年《清洁电和传输加速法》
信贷支付新电力输电线路的6％，改进的现有传输线和相关财产，乘以5倍乘数（总计30％），以满足符合现行工资和学徒要求的项目。如果新线，该线必须主要用于增强弹性，解决清除问题，促进电气互连，并且是超过750兆瓦的超导传输线，或者包括先进的传输导体。如果现有的传输线，项目必须将现有线的传输能力提高至少500兆瓦。如果相关属性，则该项目可能包括互连，发电机绑带线，网格增强技术或子组件。标题II：提高电网的治理和效率。
技术加速：燃料电池客车评估
单个站点报告 • 记录站点绩效 • 建立结果数据库 • 在 NREL 网站上发布报告 年度 FCEB 状态报告（里程碑） • 比较所有站点结果的分析 • 评估进展和持续成功的需求 • 为 DOE/DOT 目标提供年度状态输入
实验室产生的湍流无碰撞冲击中的电子加速
天体物理无碰撞激波是宇宙中最强大的粒子加速器之一。超新星遗迹激波是由超音速等离子体流与星际介质剧烈相互作用产生的，据观测，它可以放大磁场 1 并将电子和质子加速到高度相对论速度 2 – 4 。在完善的扩散激波加速模型 5 中，相对论粒子通过反复的激波穿越而加速。然而，这需要一个单独的机制来预加速粒子以实现激波穿越。这被称为“注入问题”，它与电子尤其相关，并且仍然是激波加速中最重要的难题之一 6 。在大多数天体物理激波中，激波结构的细节无法直接解决，因此很难确定注入机制。这里我们报告了激光驱动等离子体流实验和相关模拟的结果，这些实验和模拟探测了在与年轻超新星遗迹相关的条件下湍流无碰撞激波的形成。我们表明，电子可以通过激波向相对论非热能转变过程中产生的小尺度湍流在一阶费米过程中得到有效加速，从而有助于克服注入问题。我们的观测为激波时的电子注入提供了新的见解，并为在实验室内控制研究宇宙加速器的物理原理开辟了道路。大多数天体物理激波都是无碰撞的，这意味着它们是由等离子体不稳定性形成的，等离子体不稳定性通过磁场放大、等离子体加热和粒子加速来耗散流能 6、7。因此，粒子注入与激波形成机制和激波产生的湍流磁场的性质密切相关。这些过程通常受激波马赫数（激波速度与环境阿尔文或声速之比）控制，但其控制方式尚不十分清楚。长期以来，航天器对地球弓形激波的现场测量已经形成了我们对中等阿尔文马赫数（MA ≈ 3 − 10）下无碰撞激波的理解（参考文献 8）。然而，由于这些奇异遥远激波的局部条件约束不充分，我们对超新星遗迹（SNR）激波相关的甚高马赫数范围（MA ≫ 10）的了解要有限得多，而且大部分都是通过数值模拟获得的 9 – 12。在过去十年中，人们在利用千焦耳级激光器产生超音速超阿尔文等离子体方面做出了巨大努力
联合国全系统性别平等加速计划
版本 4.0 2024 年 2 月 22 日 摘要 《我们的共同议程》做出了雄心勃勃的承诺，将妇女和女童置于新多边主义的中心——认识到如果世界一半人口没有完全平等，全球目标就永远无法实现。 这一全系统行动呼吁和加速计划阐述了联合国加快联合国急需的内部变革的承诺，全面实施后，所有联合国实体，无论其任务是什么，都将能够支持所有 193 个会员国和其他利益攸关方为妇女和女童提供公平的服务。 它呼吁联合国谦逊而大胆地带领世界走向性别平等——既是人权问题，也是发展、和平与安全的核心先决条件。 推进联合国性别审查实施工作队
按时过渡——波兰可再生能源加速领域
按照 2023 年 11 月的修正案，可再生能源指令引入了一种新的工具“可再生能源加速区”。欧盟成员国必须在 2026 年 2 月之前指定这些区域，以便更快地为可再生能源 (缩写 RES) 装置供电。必须在 2030 年前实现欧盟新的能源和气候目标。将可再生能源加速区域的许可程序缩短至最长 12 个月主要旨在通过简化和提高环境程序效率来实现。因此，指定过程将以这些地方的最小环境风险为指导。除了支持 RES 装置的发展之外，该指令的新规定还允许纳入基础设施区域以扩展电网和储存能源。
量子密码学
固态等离子体Wakefield加速度最近引起了人们的关注，作为在1台电视/m或以下[1，2]下达到前所未有的超高加速度梯度的可行替代方案。在这种情况下，纳米制造技术的最新进展[3]开辟了具有具有不均匀性能的结构化等离子体的可能性。例如，碳纳米管（CNT）束和多层石墨烯的利用[4]具有产生稳定的等离子体的巨大潜力，其电子密度达到10^24 cm^-3，即比常规气体血浆高的数量级。作为新的合作努力的一部分，称为NanoACC（纳米结构在加速器物理学中的应用），我们进行了粒子中的粒子（PIC）模拟，以研究利用CNT阵列的激光驱动和光束驱动的预电目标激发。我们的结果证实了在电视/m量表上获得韦克菲尔德的成就。此外，我们已经观察到现象，例如自注射，次秒束形成以及微米尺度靶标内电子的加速，导致动力学能量约为10 meV。这些发现为操纵带电的粒子梁的有希望的可能性开辟了可能性，从而塑造了紧凑的加速器设计和辐射源的未来。此外，通过有效控制目标结构，固态等离子体在提取相关的束参数方面具有高度的可调性。在本文中，我们介绍了纳米ACC合作进行的研究概述，并讨论未来的实验计划以及潜在的应用。
远程神经网络的FPGA加速度
曾经假定需要完全精确的计算以获得深入NNS（DNN）的准确结果。最近，研究人员确定了这些模型的较低精度，量化甚至三元或二进制变体可以使用计算资源的一部分来达到适当的精度水平。这些量化的NN（QNN）现在可以使用较低的功率，最小资源，嵌入式芯片（SOC）和FPGA进行实施。sec。3捕获了核心的学习，差距和机会，从QNN文献中进行了进一步的创新。使用卷积NNS（CNN）实施的模式识别算法非常适合太空探索和无人驾驶飞机，并且可以使用这些应用程序使用来基于捕获的图像来识别和分类对象[2]。由于其低成本，低功率消耗和灵活性，FPGA提供了有效实施NNS
AI劳动力加速委员会成员报表
•“迅速发展的创作者经济和突破性的AI技术提高了所有行业对AI识字和创造技能的需求。仅在加利福尼亚，创作者经济就有80万名该州的劳动力占40万人，占该州的4.6％，并支持近875,00个当地服务工作。Adobe长期以来一直是加利福尼亚创作者的经济和教育体系的拥护者，我们为与加利福尼亚州立大学（CSU）合作而感到自豪，以确保CSU学生有能力作为创造者，创造力的思想家和创新者在一个越来越多的数字化世界中取得成功，该世界越来越多地由AI供电。” - 教育，学习和倡导总监Brian Johnsrud，Adobe•“我很荣幸加入加利福尼亚州立大学AI劳动力加速委员会。拥抱AI对于推进教育，支持学生，推动研究和促进创新至关重要。我期待与董事会成员合作，以促进整个州立大学系统的收养，获取和安全性。” -Mary strain，AI策略，Amazon Web服务•“在Google，我们很高兴与CSU合作，以这项开创性的计划。在Google的教育团队中，我们致力于提供值得信赖的工具，为教育量身定制，并在AI驱动的未来中不断发展。我们认为，将教育工作者和学生获得安全和尖端技术的民主化是促进创新和为未来做准备的关键。- 指导的首席学术官Melissa Loble•“ AI正在重塑工作并创造了对新兴工作和技能的需求。，但是这些变化不能也不会自行发生。我们很自豪地支持CSU的使命，以赋予下一代AI领导者的能力。” - 北美负责人德鲁·西德尔（Drew Sidel）是Google教育工作区•“这是一个鼓舞人心的教育，私营企业和政府的典范，共同实施了一个大胆的解决方案，以确保学生为加利福尼亚州和全国范围内的劳动力做好准备。通过利用体验式学习和创新的教学实践，该倡议将成为其他教育系统的典范，并希望确保子孙后代已准备就绪并有能力。”LinkedIn数据显示，AI招聘的增长速度比去年的总招聘快30％，在过去八年中的招聘增长了300％。除了AI工作之外，AI有可能使大量的工作更加高效，从而加快了所需技能的变化和刺激创新的变化。我们必须为未来的劳动力提供工具和见解，以找到未来的工作。” -Kory Kantenga，美洲经济学主管，LinkedIn•“加利福尼亚州立大学系统正在展示领导地位，以准备加利福尼亚人在AI授权的劳动力中蓬勃发展。这项工作的规模是可靠艺术的一个例子
基于FPGA的贝叶斯卷积神经网络的加速度
摘要 - 神经网络（NNS）已经证明了它们在从计算机视觉到自然语言处理的各个领域中的潜力。在各种NN中，二维（2D）和三维（3D）卷积神经网络（CNN）在广泛的应用中已被广泛采用，例如图像分类和视频识别，因为它们在提取2D和3D特征方面具有出色的功能。但是，标准的2D和3D CNN无法捕获其模型不确定性，这对于包括医疗保健和自动驾驶在内的许多关键安全应用至关重要。相比之下，作为CNN的一种变体，贝叶斯卷积神经网络（贝叶斯）（贝叶斯）已经证明了它们通过数学基础在预测中表达不确定性的能力。尽管如此，由于采样和随后的前向通过多次通过了整个网络，因此贝内斯科的计算要求并未在工业实践中广泛使用。结果，与标准CNN相比，这些过程显着增加了计算和内存消耗量。本文提出了一种新型的基于FPGA的硬件体系结构，以加速通过Monte Carlo辍学推断的2D和3D贝内斯科。与其他最先进的加速器相比，贝内斯科的设计可以达到高达高达能量效率的4倍，而计算效率的9倍。考虑部分贝叶斯推断，提出了一个自动框架，以探索硬件和算法性能之间的权衡。进行了大量实验，以证明我们提出的框架可以有效地发现设计空间中的最佳点。
用于边缘 AI 加速的无溢出计算内存
图3.逐层 CNN 量化策略概述。虽然可以进行进一步的优化操作 (a)，但选择对 MAC 周期数减少影响最大的操作并将其应用于模型 (b)。然后，再训练阶段将补偿由于 IMO 或 BO 的位宽减少而导致的准确度下降 (c)。如果违反了准确度约束 (d)，则恢复先前的配置 (e)，并从候选优化列表中删除当前操作 (f)。