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揭示热带气旋对全球经济部门的影响：直接和间接影响
本文研究了热带气旋对全球年度部门增长的当前、滞后和间接影响。主要解释变量是基于气象数据对各个部门暴露加权的当地热带气旋强度的新损害测量方法，该方法包括在 1970-2015 年期间对最多 205 个国家的面板分析中。我发现热带气旋对农业以及贸易和旅游业等两个部门总量产生了显著的负面影响。在随后的几年里，热带气旋对大多数部门产生了负面影响。然而，投入产出分析表明，生产过程是棘手的，间接经济影响有限。
针对Kyber
摘要 - Crystals-kyber已被NIST标准化为唯一的密钥包裹机制（KEM）方案，以承受大规模量子计算机的攻击。但是，仍需要对即将到来的迁移进行充分考虑侧向通道攻击（SCA）。在此简介中，我们通过合并一种新颖的紧凑型洗牌建筑，为Kyber提出了安全有效的硬件。首先，我们修改了Fisher-Yates的散装，以使其更适合硬件。然后，我们为众所周知的开源kyber硬件实现设计了优化的洗牌架构，以增强所有已知和潜在的侧向通道泄漏点的安全性。最后，我们在FPGA上实施了经过修改的Kyber设计，并评估其安全性和性能。通过在硬件上进行相关能力分析（CPA）和测试向量泄漏评估（TVLA）来验证安全性。与此同时，FPGA位置和路由结果表明，与原始的未保护版本相比，建议的设计仅报告了硬件效率的8.7％降解，比现有的硬件隐藏方案要好得多。
护士2043助产士的药理学和微生物学
描述此主题的目的是双重的。它发展了学生在药理学方面的知识，包括药代动力学，药效学和助产药的质量使用。该主题还建立了微生物学知识以及微生物对母亲，胎儿和新生儿健康的影响，并检查了包括微生物组在内的人体的自然防御能力。
世界经济：新冠疫情后复苏之路是怎样的？专家调查疫情对全球的影响
2 这项调查是在 ifo 世界经济调查小组中进行的。在选择调查参与者时，重点放在他们在经济事务方面的专业能力和对报告国家的内部了解上。通过筛选他们的教育背景、当前的隶属关系以及居住地来保证这一点。有关更多详细信息，请参阅（Boumans 和 Garnitz，2019 年）。更多研究使用补充问题进行进一步研究，参见 Boumans 等人，2018 年和 Boumans 等人，2020 年 a。
全球 CRISPR 专利格局呈现出强烈的地域偏见
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
C-V2X交通信号控制器的硬件适配器（CV2X
高级计算中心（C-DAC）的开发中心邀请了印度公司从C-DAC转移技术（TOT）的“兴趣表达”（EOI），并以非专属的方式制造，市场，出售和部署C-V2X硬件适配器，用于交通信号控制器。通过此EOI，由M/S技术促进中心，CDAC，Thiruvananthapuram邀请了密封的H1 BID，来自涉及的著名公司的Thiruvananthapuram，参与了制造，安装和通过技术转移（TOT）来制造，安装和维护交通信号控制器。以下产品由C-DAC开发，由Tihan（技术创新枢纽）的资金（自动导航中心）开发，可供行业转让技术（TOT），以便为各种客户端项目制造，市场和实施。
对航空应用中复合三明治结构的审查
“三明治结构的特征是使用由一个或多个高强度外层（面）和一个或多个低密度内层（核心）组成的多层皮肤”。在1944年[1]的第一批文章之一中提出了这一定义，该定义是在专门用于三明治结构的第一篇文章中[1]，并且在用于这种类型的结构[2-7]中以各种形式采用。今天，对于核心和皮肤而言，今天都有大量的材料和架构组合[8]。但是，对于航空应用，认证极大地限制了可能性。今天，只使用由Nomex，铝合金制成的蜂窝芯或质量非常好的技术泡沫。sim，对于皮肤，我们主要根据玻璃，碳或凯夫拉纤维发现铝合金和层压齐。根据Guedra-Degeorges [9]，也是[10]中描述的一些堆叠的情况（另请参见图22），对于航空应用，皮肤的厚度小于2 mm。三明治分为两类。对称三明治，例如图中所示的三明治1主要用于抵抗屈曲及其弯曲。这种类型的三明治非常适合加压结构或承受空气动力载荷的结构，总体而言，它是迄今为止使用最广泛的结构。在飞机结构中也使用了另一种较不受欢迎的三明治类型：不对称的三明治（见图2）。该皮肤的屈曲抗性由A至于由薄膜稳定的薄皮肤组成的经典机身，一个不对称的三明治由碳层压板中的第一个皮肤组成，称为“工作皮肤”，这将大部分膜胁迫从结构中获取。
博士职位 保护深度学习硬件加速器免受故障注入和侧通道攻击
在深度学习硬件安全环境中，有报道称 DNN 实现受到的本地和远程攻击越来越多 [3]。这些攻击包括利用功耗 [5–7] 或电磁 (EM) 辐射 [8–10] 的侧信道分析 (SCA) 攻击 [4]，以及故障注入 (FI) 攻击 [11–13]。SCA 攻击会破坏机密性，使秘密深度学习资产（模型、私有数据输入）得以恢复，从而危及隐私并通过模型逆向工程进行伪造；FI 攻击会破坏完整性，通过错误分类和受控行为改变预期性能，以及可用性，通过拒绝访问或降低质量或性能使系统变得无用 [14]。由于 AI 边缘设备的可访问性和暴露性更高，因此对它们发起的物理 SCA 和 FI 攻击尤其令人担忧。然而，这些攻击不再需要对目标进行物理访问，因为云端和数据中心采用 FPGA 也使它们成为可以通过软件触发的远程硬件攻击的目标 [15]。
用于推理的脑启发硬件解决方案......
由于浮点运算需要大量资源，使用传统计算范式在贝叶斯网络中实现推理（即计算后验概率）在能源、时间和空间方面效率低下。脱离传统计算系统以利用贝叶斯推理的高并行性最近引起了人们的关注，特别是在贝叶斯网络的硬件实现方面。这些努力通过利用新兴的非易失性设备，促成了从数字电路、混合信号电路到模拟电路的多种实现。已经提出了几种使用贝叶斯随机变量的随机计算架构，从类似 FPGA 的架构到交叉开关阵列等受大脑启发的架构。这篇全面的评论论文讨论了考虑不同设备、电路和架构的贝叶斯网络的不同硬件实现，以及解决现有硬件实现问题的更具未来性的概述。
具有高带宽内存的微调LLM的效果
近年来，NLP模型的快速发展主要是通过Google和多伦多大学研究人员开发的变压器体系结构[2] B。变压器体系结构最初用于翻译语言，但是由于其出色的计算性能（通过并行处理所有输入），而不是先前使用的体系结构，因此在几种情况下已经探索了它。此外，由于它在独特的下游应用程序中取得了成功（文本摘要，自动完成，聊天对话生成等。），多年来NLP模型中的参数数量迅速增加，如图1所示。该图显示了自2017年以来模型大小的演变，从变压器模型开始于2017年6月Google宣布的6500万参数。使用虚线描绘了大于1万亿的型号。我们包含的最大模型可以实现以上的参数大小，因为它们使用稀疏激活的结构，在推断期间，只有LLM的一部分神经元的一部分被激活，而不是全部。但是，它们的广泛采用受到复杂性，沟通成本和培训不稳定性等因素的阻碍[15]。尽管存在这些障碍，但它们的建筑设计应被视为未来模型缩放的有力候选人。此外，诸如GPT-4和Gemini之类的模型以其多模式功能而闻名，这不仅可以处理文本，还可以处理诸如Image，Video和Audio之类的视觉和听觉输入。图1基于参考文献[1]中的信息。