近年来,从分子水平到原子和量子水平的建模兴趣显着增加。计算化学在设计和模拟原子和分子到工业过程的系统的计算模型中起着重要作用。它受到计算能力和算法效率的巨大提高所影响。使用经典自动机理论以热力学术语表示化学反应对计算机科学的影响很大。使用量子计算模型对化学信息处理的研究是一个自然目标。在这项研究中,我们使用双向量子有限的自动机对化学反应进行了建模,这些自动机在线性时间内停止。此外,经典的下降自动机可以为与多个堆栈的这种化学反应设计。已经证明,可以通过结合化学接受/拒绝签名和量子自动机模型来提高计算多功能性。
而列数是垂直方向上的最大单元数。QCA Designer-E 会估算所有可能的坐标组合的总能量耗散。有各种能量耗散分量,如 E_bath、E_clk、E_io、E_in 和 E_out,用于计算所有坐标的总能量耗散。QCA 单元在时钟周期内会损失能量。该能量耗散显示为 E_bath [13]。需要注意的是,E_in 和 E_out 是 QCA 单元的输入和输出能量耗散,而 E_io 是 E_out 和 E_in 之间的能量耗散差。能量耗散为正值表示能量转移到 E_clk、E_io 和 E_env,其中 E_env 是转移到环境中的能量。能量耗散误差 (E_Error) 计算为 EError = Eenv-
本文介绍了参数时间自动机 (PTA) 的重写逻辑语义,并表明使用 Maude-with-SMT 的符号可达性分析对于 PTA 可达性问题是合理且完整的。然后,我们改进了标准的 Maude-with-SMT 可达性分析,以便当 PTA 的符号状态空间有限时,分析终止。我们展示了如何使用我们的方法合成参数,并将其性能与最先进的 PTA 工具 Imitator 进行比较。实际贡献有两个方面:为 PTA 提供新的分析方法(例如,允许查询中具有更一般的状态属性并支持与用户定义的执行策略相结合的可达性分析,而 Imitator 不支持这些方法),并为实时重写理论开发符号分析方法。
通过公共渠道交换大量信息已成为日常发生,这种情况在可能发生网络攻击的情况下会产生巨大的风险,并激发学术和科学界制定新的强大安全计划。该研究的目的是使用数学和人工智能工具来提出新的安全计划。下面介绍了用于文本的加密货币算法的设计和实现。所采用的方法包括使用细胞自动机检测载体图像的边缘,利用颜色对比度的多样性以及Tinkerbell混沌吸引子生成两个伪随机序列:一种用于加密方案,而另一个用于选择载体图像的边缘像素图像的边缘像素图像隐藏。此外,还包括一个验证阶段,其中接收器提供了一个代码以确认未更改stegoimage。使用Diffie-Hellman算法在发件人和接收方之间共享系统密钥。对所提出的算法进行了一系列地理和加密性能测试,包括熵分析,均方根误差(MSE),相关系数,关键敏感性,峰值信号 - 噪声比(PSNR),归一化的根平方误差(NRMSE)以及结构相似性指数(SSI)。将PSNR,MSE和SSI测试的结果与科学基准进行了比较,揭示了与信息安全标准保持一致的指标。最后,由于学术练习的结果,对加密货币算法进行了整合,其指标使其可能适用于现实世界中的环境。
1 马辛德拉大学电气与电子工程系,海得拉巴 500043,印度 2 巴巴古拉姆沙巴德沙大学电子与通信工程系,拉朱里 185234,印度 3 信息与通信技术 (ICT) 大学系,科技与技术 1902,孟加拉国 4 Univ. leå 理工大学电气与计算机工程系,SE 971 87 吕勒奥,瑞典 7 日本理化学研究所先进光子学中心中子束技术团队,RIKEN,Wako 351-0198,日本 * 通讯地址:soha.bhat@outlook.com (SMB); ali.bahar@usask.ca (ANB); akira.otsuki@uai.cl (AO)
摘要:内存及其数据通信在决定处理器的性能中起着至关重要的作用。为了获得高性能计算机,内存访问必须同样更快。在本文中,使用Set/Reset的双端口存储器是使用量子点蜂窝自动机(QCA)中的多数选民设计的。双端口存储器由基本功能块组成,例如2至4解码器,控制逻辑块(CLB),地址检查器块(ACB),内存单元格(MC),数据路由器块和输入/输出块。这些功能单位是使用三输入多数选民构建的。QCA是纳米级数字组件设计的最新技术之一。在qcadesigner 2.0.3中已经模拟和验证了双端口存储器的功能。一种称为逻辑交叉的新型跨界方法用于改善拟议设计的面积。逻辑交叉在适当的时钟区域分配的支持下进行数据传输。基于逻辑交叉的QCA布局是根据细胞计数和数量的数量来优化的。据观察,分别是29.81%,18.27%,8.32%,11.57%和3.69%是解码器,ACB,CLB,数据路由器和存储单元中细胞数量的改善百分比。另外,在解码器,ACB,CLB,数据路由器和存储器单元的区域中,可实现25.71%,16.83%,8.62%,4.74%和3.73%的改进。除了提出的使用逻辑交叉的提议的双端口存储器外,该区域的改善增长了8.26%;由于其构建所需的细胞数量减少了8.65%,因此这可能是可能的。此外,使用RCViewer+工具获得了RAM的量子电路。量子成本,恒定输入,门的数量,垃圾输出和总成本分别为285、67、57、50和516。
摘要 本文提出了一种基于高效受脑启发的超维计算 (HDC) 范式的硬件优化情绪识别方法。情绪识别为人机交互提供了宝贵的信息;然而,情绪识别涉及的大量输入通道 (> 200) 和模态 (> 3) 从内存角度来看非常昂贵。为了解决这个问题,提出了减少和优化内存的方法,包括一种利用编码过程的组合性质的新方法和一个基本的细胞自动机。与所提出的技术一起实施了具有早期传感器融合的 HDC,在多模态 AMIGOS 和 DEAP 数据集上实现了两类多模态分类准确率,效价 > 76%,唤醒 > 73%,几乎总是比最先进的技术更好。所需的矢量存储无缝减少了 98%,矢量请求的频率减少了至少 1/5。结果证明了高效超维计算在低功耗、多通道情绪识别任务中的潜力。关键词:脑启发、超维计算、情绪识别、可穿戴、内存优化、硬件高效、多模态传感器融合
所提出的设计对单个缺失单元(表2-A)的断层具有100%的公差,对一个单元的旋转耐受性为71.43%(表2-B)。表3描述了设计对细胞位移的耐受性。另外,在网格中加上单元格故障将不会改变所提出的多数门的输出。表4和5演示了
我们提出计数奖励自动机 - 一个有限的状态机变体,能够建模任何奖励函数可作为正式语言表达的奖励函数。与以前的方法不同,该方法仅限于任务作为普通语言,我们的框架允许由不受限制的革命范围描述的任务。我们证明,配备了这样的抽象机器的代理能够解决一组更大的任务集,而不是使用当前方法。我们表明,增强功率的增加并不是以增加自动机复杂性的成本。提出了一系列学习算法,以利用自动机结构来提高样品效率。我们表明,可以使用大语言模型从自然语言任务描述我们的锻炼中所需的状态机器。经验结果表明,我们的方法在样本效率,自动机复杂性和任务完成方面优于竞争方法。
摘要 量子点细胞自动机 (QCA) 代表着一种新兴的纳米技术,有望取代当前的互补金属氧化物半导体数字集成电路技术。QCA 是一种极具前景的无晶体管范式,可以缩小到分子级,从而促进万亿级器件集成和极低的能量耗散。可逆 QCA 电路具有从逻辑级到物理级的可逆性,可以执行计算操作,耗散的能量低于 Landauer 能量极限 (kBTln2)。逻辑门的时间同步是一项必不可少的附加要求,尤其是在涉及复杂电路的情况下,以确保准确的计算结果。本文报告了八个新的逻辑和物理可逆时间同步 QCA 组合逻辑电路的设计和仿真。这里介绍的新电路设计通过使用本质上更对称的电路配置来缓解由逻辑门信息不同步引起的时钟延迟问题。模拟结果证实了所提出的可逆时间同步 QCA 组合逻辑电路的行为,该电路表现出超低能量耗散并同时提供准确的计算结果。