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![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
Salcit technologies 开发了专利的 Swaasa™ AI 平台，这是一种即时诊断技术，用于评估用户的呼吸状况。该平台分析咳嗽信号并提供评估。平台使用专有的 ML 和 AI 算法
海得拉巴的 M/s Salcit Technologies pvt. Ltd. 开发了专利的 Swaasa™ AI 平台，这是一种即时诊断技术，用于评估用户的呼吸状况。该平台分析咳嗽信号，使用专有的 ML 和 AI 算法提供评估。该平台可识别潜在的呼吸状况（是/否）、模式（阻塞性、限制性、混合性或正常性）及其严重程度。它使用咳嗽分析作为风险评估的附加因素。根据咳嗽情况输入移动应用程序 kAs，将咳嗽声音和症状数据发送到 AI 平台 Swaasa 进行分析。该平台从移动或 Web 客户端接收输入，处理数据并返回预测和详细分析作为输出。
FPGA平台的Hex Itoh-Tsujii反转算法
摘要ITOH-TSUJII反转算法在发现诸如椭圆曲线密码学等密码应用中的倒数方面构成了主要贡献。在本文中，提出了一种新的HEX ITOH-TSUJII反转算法来计算由NIST推荐的不可舒服的三通式产生的二进制的二进制式栅极阵列（FPGA）平台上的多重逆逆向算法。基于十六进制算法的六角itoh tsujii反转算法是由十六进制电路和四链链构建的。此组合改善了资源利用率。实验结果表明，与现有实施相比，所提出的工作具有更好的区域时间性能。关键词：现场可编程栅极阵列（FPGA），ITOH-TSUJII反转算法（ITA），查找表（LUT），有限字段（FF）分类：集成电路
COVID-19候选疫苗在开发中，特别关注mRNA和病毒矢量平台
DNA需要进入细胞内，然后进入细胞核内。DNA需要首先转录到mRNA中，然后翻译成蛋白质抗原，以引起细胞和体液免疫反应。DNA需要越过两个膜可能需要专门的技术才能进入核（即：电穿孔）。
OECD最终确定了有关零工经济卖家报告平台的模型规则
经合组织发布了一个新的全球税收报告框架，该框架将要求数字平台收集和报告有关卖方提供的某些零工经济服务的信息。自上次咨询以来，“模型规则”并未发生重大变化，并参考提供住宿，运输和个人服务的卖方。这些规则已由BEPS上的G20/OECD包容性框架（如果）批准，因此，如果137名成员会采用它们，那么人们将期望大部分当前。为了支持实施规则，经合组织将开发必要的国际法律和技术框架，以促进自动交换所收集的信息。卖方的行为准则还将帮助他们履行其税收义务。
用于癌症靶向药物输送的生物界面工程纳米平台
缺点仍然存在。近几十年来，出现了几种治疗癌症的替代方法。其中最成功的例子是免疫疗法，它已被许多现行癌症治疗指南推荐 [2]。然而，随着其在临床上的广泛应用，一些问题也随之出现。它们包括免疫疗法相关的副作用和相对较低的治疗效率 [3–5]。此外，一个令人困惑的问题是部分患者（但不是全部）对免疫疗法敏感。另一种新兴的治疗方法是光疗法，它在抗癌研究中非常流行，并已被证明可有效抑制癌症 [6 ， 7]。然而，光疗法也有局限性。例如，只有表层肿瘤才能用光疗法治疗。此外，光热转变效率低下，需要进一步修改传统的光敏剂，以使光疗法得到更广泛的应用。随着纳米技术的进步和纳米医学研究力度的不断加大，基于纳米粒子的抗肿瘤溶液被认为是一种更好的治疗选择 [8 ， 9]。为了提高抗癌效率，人们发明并合理设计了各种纳米载体，包括胶束、脂质体、纳米凝胶、纳米胶囊、纳米乳液、纳米复合物和其他设计[10–22]。其中一些纳米制剂已用于临床抗癌治疗[23–26]。通常，各种纳米载体作为药物载体给药，其功能是将负载在纳米载体中或化学结合到表面的各种抗癌剂运送到肿瘤[27–30]。某些类型的纳米药物由于其物理和化学特性也能够抑制肿瘤[27 , 31]。各种类型纳米药物的主要治疗能力依赖于它们在肿瘤部位的局部积累，而靶向特异性仍然是一个挑战。纳米载体在其他主要器官和健康细胞中的非特异性分布总会削弱治疗效果并导致严重的全身副作用。许多正在进行的研究的目标是开发策略来增强各种纳米药物在肿瘤内的积累，无论是被动的还是主动的。由于肿瘤血管的异常渗漏和不良的淋巴引流，增强的渗透性和滞留性 (EPR) 效应被动地促进了纳米颗粒在目标区域的局部积累 [32–34] 。然而，由于大多数基于纳米粒子的药物递送系统都是人工合成的，受体生物体能够准确、有效地识别“非自身”纳米粒子。因此，这些纳米材料会通过网状内皮系统迅速被清除[35,36]。因此，适当的修饰可以提高生物相容性并延长循环半衰期，从而增强EPR效应，从而改善各种纳米粒子的被动积累。使用聚乙二醇（PEG）修饰纳米粒子的生物界面曾被认为是提高纳米粒子生物相容性和循环半衰期的有效方法。然而，重复施用PEG修饰的纳米载体已被证明会刺激抗PEG抗体的分泌并诱导针对
在数字微流体平台上用于定向液滴运动的不对称电极
开发具有大量集成功能的大规模电解式 - 电气（EWOD）平台需要大量电极。传统上通过针计算最小化策略和路线路线方案来解决这一挑战，但我们提出了心形电极，当液滴运动是单向运动时，允许使用更少的引脚。此电极几何形状可确保液滴与前电极的重叠相比，而不是后部电极，从而产生了净毛细管将液滴向前拉的净毛细管。底部直径在0.8到1倍的底部液滴可以在长距离内可靠地驱动电极宽度，仅使用两个交替应用的驱动信号。最大信号开关频率使液滴的可靠运动与施加电压的平方和间隙高度成正比，但与电极直径成反比。互连电路的每个段仅跨越两个电极长度，这简化了电路路由并避免了大规模电极阵列中可能的迹线重叠。通过最小化销钉数，这种不对称设计为多功能大规模的EWOD平台中的电极布置提供了有希望的策略。
混合纳米平台在药物输送和
图 3. 癌症治疗诊断学 HNP 开发方法概述。HNP 设计、临床阶段转化、注意事项和开发流程。HNP 转化为临床面临着控制物理化学性质、与特定生物系统的相互作用以及用于表征临床终点的动物模型的挑战。HNP 或整体纳米医学的最终商业化涉及不同的利益相关者。
教育、大数据和人工智能：数字平台中的混合方法
摘要 数字技术为用户提供了新的连接，重新定义了我们对社会架构的理解。作为对人工智能 (AI) 和大数据的反应，教育领域重新安排了其结构，以考虑人类和非人类利益相关者及其在数字平台上的行为。鉴于这种日益复杂的情况，本提案旨在介绍学术领域或国际组织发布的有关人工智能和大数据的定义和讨论。人工智能和大数据的研究超越了对单纯计算能力的探索，而是专注于研究教育社会影响的较不困难（但可能更复杂）的领域。本研究建议通过 21 世纪技能分析教育和人工智能发展在平台时代的影响，并进行三个方法论考虑：研究、应用和评估。为了完成这项研究，我们依靠系统评价、文献研究和案例研究中进行的质量分析来撰写一份立场文件，阐明人工智能和大数据的工作原理以及它们可以在教育领域的应用水平。我们的目标是通过多模式方法进行三角分析，以便更好地理解教育与新技术前景之间的界面，同时考虑到定性和定量程序。
一种适用于低功耗平台的高效压电集成电源
能量收集是从环境中的不同来源（例如太阳能、热能、机械能和射频）收集能量的过程。能量收集被认为是传统电池的替代解决方案，因为传统电池具有一定的耐用性限制并且不环保[1]。由于传统电池占用很大面积并且不能定期更换，因此人体植入设备和卫星系统等某些应用都需要进行能量收集[2]。长寿命电池已成为所有便携式应用的需求。收集可再生能源的最佳来源之一是压电收集器。压电性是某些材料的一种特性，当对材料施加应力或振动时，其表面会感应出电荷。这些电荷产生电压差，用于为电子电路供电[3]。因此，人们在这个领域进行了大量研究。本文从文献综述开始，在第二部分，它讨论了以前发表的设计以及所提出的系统中的新颖之处。在第三部分，介绍了系统架构，其中