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M2A2：显微镜模块化的ASIC，用于高混合，小体积，异质整合设计
摘要 - 与CMOS过程技术缩放，制造纳米级晶体管，触点和互连的掩模成本变得非常昂贵，特别是对于低容量设计。此外，较高的晶体管密度导致了较高的设计复杂性和大型模具，这导致了设计周期时间的增加和过程产量下降。这些挑战迫使小批量应用特异性集成电路（ASIC）朝着高度次优的可编程栅极阵列（FPGAS）朝向高度的。In this arti- cle, we propose a new approach for designing and fabricating high-mix, low-volume heterogeneously integrated ASICs, referred to as Microscale Modular Assembled ASIC (M2A2), consisting of: 1) pick-and-place assembly of prefabricated blocks (PFBs) which utilizes the nano-precision placement capabilities developed in jet-and-flash imprint lithography （J-FIL）和2）EDA设计方法利用无监督的学习和图形匹配技术。EDA方法论利用现有的CAD工具基础架构，以便于当前的EDA生态系统中采用。所提出的制造技术利用采摘和地组装技术允许PFBS的纳米专业组装。PFB可以用高级过程节点制造，然后在晶圆基板上编织在一起。然后可以在PFB编织层的顶部创建/放置定制设计的低成本后端金属层，以实现各种高混合，低量的ASIC设计。M2A2将通过最佳的PFB选择和编织在前端设计中具有更大的功能。在本文中，基于M2A2的设计的性能与不同的设计技术（例如基线ASIC，FPGA和SASIC）相对，在16 nm，40 nm和130 nm CMOS ProudeS节点上。PNR后模拟结果超过15个IWL基准测试表明，所提出的M2A2设计实现了27。11× - 34。89×降低功率 - 否决产物（PDP），并产生1。69× - 2。与基线ASIC相比， 36倍面积。 M2A2设计达到15％–68.5％36倍面积。M2A2设计达到15％–68.5％
CP24/9：金融犯罪指南更新
• 制裁：2022 年俄罗斯非法入侵乌克兰后，我们对公司的制裁制度和控制措施进行了广泛评估。我们建议更新此部分，以反映我们和公司所学到的知识。• 扩散融资 (PF)：指南正在更新，以确保在适当的情况下在整个指南中明确引用 PF，并强调 2022 年 MLR 的更新，该更新要求公司进行 PF 风险评估。• 交易监控：我们建议为公司制定一些关键指导，说明他们如何实施和监控交易监控系统，并支持负责任的创新和新方法，例如使用人工智能。• 加密资产：自 2020 年 6 月起，根据 MLR 注册的加密资产业务已受到 FCA 的反洗钱监管。我们建议明确提及加密资产业务应参考指南。• 消费者责任：我们建议指南明确指出，公司应考虑其系统和控制措施是否与其根据责任承担的义务相称且一致。 • 相应变化：我们希望对指南做出相应修改，包括替换过期的链接、过时的欧盟规则引用以及根据最新的 FCA 执法通知更新案例研究。
生成客户服务行业虚拟数字人类
随着数字技术的广泛发展，个人的日常活动与与电子设备的互动密不可分。研究人员已经对开发新颖的方法感兴趣，以使用户能够体验传统的面对面互动提供的社交和情感满意度。在这项研究中，我们提出了一条新型的基于深度学习的管道，以为客户服务行业生成虚拟数字人类。具体来说，我们提出了一种使用模板服务操作构造数据库的方法。此外，我们提出了一种两阶段的方法，用于生成带有手势和情感唇部表达式的2D虚拟人类视频。我们已经对拟议的2D虚拟人类视频生成方法进行了定性和定量实验。结果表明，该方法有效地为客户服务行业生成了高质量的虚拟数字人类。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
“增强的系统工程开发模型”
摘要：大型系统开发经常超出计划和预算。最终，他们交付的成果往往低于承诺。我建议标准系统工程开发“V”模型设置导致这些超支结果的条件。研讨会将讨论我建议对标准系统工程“V”模型进行的改进，该改进可显著降低系统开发风险，提高在预算内按时完成的可能性，并提高客户对最终交付系统的满意度。
利用预训练模型进行最近邻药物靶标亲和力预测
药物-靶标结合亲和力 (DTA) 预测对于药物发现至关重要。尽管将深度学习方法应用于 DTA 预测，但所获得的准确度仍然不理想。在这项工作中，受到最近检索方法成功的启发，我们提出了 𝑘 NN-DTA，这是一种基于非参数嵌入的检索方法，采用预先训练的 DTA 预测模型，它可以扩展 DTA 模型的功能，而无需或几乎不需要任何成本。与现有方法不同，我们从嵌入空间和标签空间引入了两种邻居聚合方法，并将它们集成到一个统一的框架中。具体而言，我们提出了一种具有成对检索的标签聚合和一种具有逐点检索最近邻居的表示聚合。该方法在推理阶段执行，并且可以在无需训练成本的情况下有效提高 DTA 预测性能。此外，我们提出了一个扩展，Ada-𝑘 NN-DTA，一种具有轻量级学习的实例化和自适应聚合。在四个基准数据集上的结果
