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脉冲神经网络的并行集群架构
脉冲神经网络 (SNN) 是神经形态计算的一个分支，目前在神经科学应用中用于理解和建模生物大脑。SNN 还可能用于许多其他应用领域，例如分类、模式识别和自主控制。这项工作提出了一个高度可扩展的硬件平台 POETS，并使用它在大量并行和可重构的 FPGA 处理器上实现 SNN。当前系统由 48 个 FPGA 组成，提供 3072 个处理核心和 49152 个线程。我们使用该硬件实现了多达四百万个神经元和一千个突触。与其他类似平台的比较表明，当前的 POETS 系统比 Brian 模拟器快二十倍，比 SpiNNaker 快至少两倍。
平行 HTA 协调的简报文件模板...
[必须使用此简报文件模板，并且应使用模板中的标准标题。遵循模板非常重要，因为该文件构成了建议程序的基础，并且监管机构随后将用于评估，其中标记为将由 SAWP 协调员完成。
航天级并行持久性 SRAM 存储器
非易失性 − √ √ √ 写入性能 √ − − √ 读取性能 √ − − √ 耐久性 √ − − √ 功率 − − − √ MRAM 是一种真正的随机存取存储器；允许在内存中随机进行读取和写入。MRAM 非常适合必须存储和检索数据而不会产生较大延迟的应用程序。它提供低延迟、低功耗、高耐久性、高性能和可扩展的内存技术。AS3xxx332 采用小尺寸（15mm x 17mm）142 球 BGA 封装。在 1、2、4Gb 密度下，该设备使用一个芯片选择 E#。在此配置中，形成一个 1、2、4Gb 的连续地址空间。在 8Gb 配置中，该封装有两个 4 个芯片组，每个芯片组可单独选择，但不能同时选择。每个芯片组可使用 E1# 和 E2# 选择。在 8Gb 配置中，不得同时选择 E1# 和 E2#，因为两个组共享相同的 I/O 引脚。AS3xxx332 提供工业扩展（-40°C 至 125°C）工作温度范围：这是以结温测量的。
使用OpenMP和MPI
§ Atmosphere, Earth, Environment, Space Weather § Physics / Astrophysics – applied, nuclear, particle, condensed matter, high pressure, fusion, photonics § Bioscience, Biotechnology, Genetics § Chemistry, Molecular Sciences § Geology, Seismology § Mechanical and Aerospace Engineering § Electrical Engineering, Circuit Design, Microelectronics § Computer Science, Mathematics
pquip 119复合与平行签名
将信息之间的信息（指示或无向）链接。sig1 = ml-dsa.sign（m ||“也存在ED25519 SIG”）; sig2 = ed25519.sign（M ||“也存在ML-DSA SIG”）; •是一个模式。•旨在根据
一项关于细菌病原体患病率和易感模式的回顾性横断面研究，在伊朗德黑兰的一家教学医院引起尿路感染
背景：谁报告说，糖尿病是慢性疾病中的沉默杀手，这种疾病的患病率随着年龄的增长而增加。自我效率（见）作为健康模型的结构之一，在改善糖尿病患者的健康和自我管理方面起着至关重要的作用。目标：本研究评估了扩展平行过程模型（EPPM）对2型糖尿病患者SEEF的影响。方法：这项实验研究是对60名随机分为两种测试（30人）和对照组（30人）组的患者进行的。数据收集工具是SEEF问卷。在测试组中，每周一次基于EPPM结构（45-60分钟）的EPPM结构进行培训。在对照组中也进行了常规训练。通过描述性统计（频率，平均值和标准偏差）和推论统计（协方差，两个独立样本T-检验，配对样品T检验，Fisher和Chi -square）分析数据。结果：两个独立的样本t检验在干预之前的测试组和对照组之间没有明显的差异（p = 0.45）。同时，在干预后有关SEEF（p <0.01）的测试组和对照组之间观察到显着差异。协方差检验通过消除预测试效应（ETA = 0.63，p <0.01），表现出EEMP效应与糖尿病患者SEEF之间的显着关系。结论：根据结果，开发的并行过程模型（EEMP）增加了糖尿病患者的SEEF。这种健康模型被认为是一种有效和低成本的护理方法。
使用MPI和CUDA
摘要 - 排序算法是数据处理中的基本工具。排序一直是算法研究人员的深层领域，许多资源已投资于分类算法的更多工作。为此，已经审查了许多现有的分类算法的算法复杂性性能。在本文中，实现了使用消息传递接口（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）方法实现链排序算法。使用标准基准数据集对建议的工作进行了测试。提出的算法的主要思想是将输入数据集的元素分为几个其他临时子清单，以并行处理。使用MPI和CUDA实现的算法增强了算法的性能。使用MPI和19.9270分别使用CUDA获得的平均速度为3.9187。索引术语 - 链排序，消息传递接口，计算统一设备体系结构，加速
使用平行视觉变压器
摘要 - 采用人工智力来创建高度逼真的合成媒体，对隐私，安全性和错误信息传播构成了重大威胁。传统的深层检测方法，主要基于电流神经网络（CNN），通常在有效地识别这些复杂的伪造方面掉落。本项目探讨了平行视觉变压器（PVIT）用于深泡探测器的使用，利用其高级功能在建模复杂模式和视觉数据中的长距离依赖性中进行建模。我们使用NVIDIA A100 GPU的Google Colab培训了由140K真实和假面的数据集培训了PVIT模型。我们的结果表明，PVIT可显着提高检测准确性，精度，召回和鲁棒性，提供有希望的解决方案，以打击达到91.92精度的DeepFake技术所带来的挑战。索引术语 - 深层检测，平行视觉变形，以前，AI生成的，伪造的内容识别，变换，网络安全，数字取证，机器学习，深度学习。
算法和并行VLSI架构III
本书中的材料基于在第三届算法和平行VLSI架构的国家间研讨会上提出的作者贡献，该研讨会在卢文（Leuven）举行，Au-Gust 29-31，1994。该研讨会部分由Eurasip和Belgian NFWO（国家科学研究基金）赞助，并与IEEE BENELUX信号处理章节，IEEE BENELUX CIRCETITS和SYSSPEL CAPLER和法国INRIA，法国的IEEE BENELUX信号处理章节合作。这是1990年6月在法国的Pont - ＆ - Mousson举行的两个同名讲习班[1]和法国Bonas，1991年6月[2]。所有这些研讨会都是在EC基础研究行动Nana和Nana2的框架内组织的，这是新的Real.Time Architectures的新型并行算法，由欧洲委员会的ESPRIT计划赞助。NANA承包商是IMEC，Leuven，Belgium（F. Catthoor），K.U。卢文，鲁汶，比利文（J. Vandewalle），恩斯尔，里昂，法国（Y。Robert），tu代代尔特，代尔夫特，代尔夫特，荷兰（P。Dewilde和E. Deprete），Irisa，Irisa，Rennes，Rennes，Rennes，Francance（P. Quinton）。这些项目中的目标是贡献适用于平行体系结构实现的算法，另一方面，设计方法和综合技术，这些方法和综合技术解决了从真实行为到系统的平行体系结构的设计轨迹。因此，这显然与研讨会和书籍的范围重叠。