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相位时钟触发器设计与45
触发器（FF）是数字系统设计中大量使用的基本存储组件，涉及流水线结构和由 FF 构建的模块。FF 占总功耗的很大一部分，并且占数字系统的芯片面积很大。因此需要低功耗和小面积的 FF 设计。本文中低功耗 17 – 真单相时钟 (TSPC) 推理方法在高级计划中得到了广泛应用。提出了一种45 nm CMOS触发器。所提出的TSPC FF的逻辑结构为主从型，其中主级由静态CMOS逻辑形成，而从级由静态CMOS逻辑和互补传输晶体管逻辑的混合组合形成。所提出的TSPC FF电路是完全静态的，因为在操作期间没有内部节点处于浮动状态，这实际上防止了泄漏功耗。所提出的TSPC FF是通过在面积和功耗方面优化17晶体管逻辑结构减少触发器（LRFF）而设计的，但不影响FF的功能。在DSCH和MICROWIND工具中，使用gpdk 45 nm技术库以1v的电源电压vdd和500mhz的时钟频率实现和模拟了三个FF，即基于传输门的触发器（TGFF）、LRFF和所提出的TSPC FF。
基于量子的 D 触发器和 SR 触发器
近年来，世界各地的人们越来越关注量子计算。量子计算 (QC) 被视为计算机的未来，它改变了从基础电路、医学到计算机科学的所有领域。由于量子领域的活动和研究数量众多，存储器组织的需求在上述活动中发挥了重要作用。存储器布局不依赖于除顺序电路之外的任何东西。触发器和寄存器等基本顺序电路在存储器处理中起着重要作用。在经典计算机上设置顺序电路很容易，但它与量子计算相反，因为它指的是所谓的“量子位”而不是比特。由于缺乏量子硬件，量子模拟 (QS) 仍然是使用量子电路的最常见方式。本文展示了在名为 QInspire 的基于 Web 的模板中制作的 D 触发器模拟和 SR 触发器。本文还讨论了这些触发器的输出以及与以前作品的比较。关键词：量子，量子计算机，经典计算机，量子计算，量子模拟，量子序贯电路，量子比特，Qinspire。
独立铁电超晶格中静电驱动的极化翻转和应变诱导的曲率
在涉及铁电氧化物的外延异质结构中，应变与电极化之间存在强耦合，机械和静电边界条件的组合为设计具有极大增强或全新功能的新型人工层状材料提供了巨大的机会。仅应变工程就可用于显著提高铁电体的转变温度，控制铁弹畴的类型和排列，甚至稳定名义上非铁电材料的铁电性。[1–3] 同时控制静电边界条件可以进一步创建具有多种形态、复杂有序、非平凡极性拓扑和增强磁化率的纳米级畴模式。[4–13]
征求对美国商务部工业和安全局制定的关于发展先进人工智能模型和计算集群报告要求的规则的意见
7 虽然我们接受行政命令中为本 RfC 所概述的定义，但该定义也有局限性。例如，使用这种级别的计算能力，可以在 1000 秒内训练符合行政命令范围的生物系统，并且可以在 11 天内训练 10 26 FLOP 系统。考虑到这是（最接近的数量级）在一个季度内训练 10 26 FLOP 系统所需的时间，更合适的阈值可能是 10 19 而不是 10 20 。
1100/2200 大型机技术的历史和演变
真空管 1103 真空管中大多数都是三极管。三极管包含一个灯丝，灯丝由通过它的电流加热，并放置在靠近“阴极”的位置，阴极反过来变热，导致电子从阴极表面的稀土涂层发射出来。带负电的电子被吸引到周围带正电的阳极或“板”。当在阴极和板之间放置一个称为“网格”的细网时，它充当控制元件。网格上的负电压可以大大减少流向板的电流。通常向板上施加约 100 到 200 伏电压，网格上的约 -20 伏电压可以切断管电流。一个管壳中包含两个三极管，这一对可以构成一个触发器。一个触发器，存储一个信息位，可以设置为“一”，清除为“零”，或切换，即，改变为相反状态。后一个功能在某些逻辑和算术运算中非常方便。电容器将触发器的状态存储一小段时间，因此它不会因单个输入脉冲而切换两次。另一个三极管通常连接到每个触发器输出作为“阴极跟随器”（带有
基于启发式的深度神经网络自动修剪
摘要 深度神经网络 (deep NN) 的性能取决于大量需要训练的权重参数，这是一个计算瓶颈。更深层次的架构日益增长的趋势对资源受限设备上的训练和推理方案造成了限制。剪枝是去除深度 NN 中不重要的参数并使其更容易在资源受限的设备上部署以供实际应用的重要方法。在本文中，我们提出了一种基于启发式的新型滤波器剪枝方法来自动识别和剪枝不重要的滤波器，并加快资源有限设备上的推理过程。不重要的滤波器的选择由一种新颖的剪枝估计器 (c) 进行。所提出的方法在各种卷积架构 AlexNet、VGG16、ResNet34 和数据集 CIFAR10、CIFAR100 和 ImageNet 上进行了测试。在大规模 ImageNet 数据集上的实验结果表明，VGG16 的 FLOP 可降低高达 77.47%，实现 5 倍推理加速。与其他最先进方法相比，更流行的 ResNet34 模型的 FLOP 降低了 41.94%，同时保持了具有竞争力的性能。
复杂度驱动的 CNN 压缩，适用于资源受限的边缘 AI
摘要 — 物联网 (IoT) 支持的网络边缘人工智能 (AI) 的最新进展通过实现低延迟和计算效率，在智能农业、智能医院和智能工厂等多个应用中实现了边缘智能。然而，在资源受限的边缘设备上部署 VGG-16 和 ResNets 等最先进的卷积神经网络 (CNN) 实际上是不可行的，因为它们有大量的参数和浮点运算 (FLOP)。因此，作为一种模型压缩的网络修剪概念正在引起人们的关注，以加速低功耗设备上的 CNN。最先进的修剪方法，无论是结构化的还是非结构化的，都没有考虑卷积层所表现出的复杂性的不同潜在性质，而是遵循训练-修剪-再训练流程，这会导致额外的计算开销。在这项工作中，我们通过利用 CNN 固有的层级复杂性，提出了一种新颖且计算高效的修剪流程。与典型方法不同，我们提出的复杂性驱动算法根据其对整体网络复杂性的贡献选择特定层进行过滤器修剪。我们遵循直接训练修剪模型的过程，避免计算复杂的排名和微调步骤。此外，我们定义了三种修剪模式，即参数感知 (PA)、FLOP 感知 (FA) 和内存感知 (MA)，以引入 CNN 的多功能压缩。我们的结果表明，我们的方法在准确性和加速方面具有竞争力。最后，我们提出了不同资源和准确性之间的权衡，这有助于开发人员在资源受限的物联网环境中做出正确的决策。
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
一种昂贵且未经证实的错误解决方案 CCS 是一种高...
碳捕获和储存：一种昂贵且未经证实的错误解决方案 CCS 是一个高昂的失败品 CCS 是一个高昂的失败品 尽管政府投入了数十亿美元的资金，但发电厂的 CCS 技术仍然价格昂贵，并未达到宣传的效果。即使得到了数十年的支持，配备 CCS 的发电厂的成本估算仍大大高于 2005 年的水平。1 高昂的投资成本阻碍了整个欧洲的大规模实施。2 2013 年，挪威政府终止了原定位于 Statoil 的 Mongstad 炼油厂的全面 CCS 项目。Statoil 称 CCS 项目“规模庞大且要求很高”。3 2015 年，英国政府取消了一项用于资助两个商业 CCS 项目的 10 亿英镑拨款。4 几年后的 2018 年，欧洲审计院的报告发现，欧盟委员会为失败的商业 CCS 项目投入了超过 2.58 亿欧元。 5 失败的项目是 2009 年为支持 CCS 和可再生能源而设立的两个资助计划的一部分，总预算为 37 亿欧元。 6 12 个拟议的商业 CCS 项目无一实现。 7 从英国到西班牙，再到波兰、意大利和德国，该议程下的昂贵 CCS 项目都以失败告终。 8 众所周知，荷兰的示范项目鹿特丹捕集和封存示范 (ROAD) 在 8 年后于 2017 年被搁置，理由是失败