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量子计算将如何影响气候变化和更广泛的环境？
量子计算对气候的潜在影响和环境非常重要，并且在此阶段采取措施塑造其对可持续性和积极影响的轨迹对于负责任的发展至关重要。在这个问题中，我们建议进行调查的领域，以建立共同的理解并提高可持续发展。在理解量子计算的环境和气候影响时需要考虑两个维度。首先是在生命周期中开发和使用量子计算机的直接环境影响，包括资源需求和碳足迹（Arora和Kumar，2024年）。第二是针对气候解决方案的量子计算用例的可能性（Berger等，2021; Paudel等，2022; Ho等，2024）。尽管已经有了研究量子计算的能源需求的初步步骤（参见Auffèves，2022; Meier和Yamasaki，2023），但我们需要更好地了解开发，使用和处理量子计算机的全部生命周期的环境影响。这包括能源和水消耗，碳足迹，废物处理和回收以及矿物质的因素。这项最初的研究表明，与高性能计算（HPC）相比，量子计算可能会提供优势，从而降低环境成本。例如，关于量子计算的量子计算概念每秒的经典概念仍然缺乏社区共识（例如，参见Nayak；坎贝尔；替代建议）。一些突出显示的示例（绝不是详尽的列表）是：尽管当前的期望是量子计算机可能需要明显低于其经典的能量来解决某些类别的问题（Arute等人，2019; Meier和Yamasaki，2023），但首先有必要定义和同意指标以量化这些资源以正确地声称这一优势。结果，量化量子计算机的能源效率是一个挑战。为此定义社区所接受的指标和其他与环境相关的指标仍然是一个悬而未决的问题。此外，例如，量子计算系统的支持要求，例如低温冷却本身是资源密集的，因此必须考虑到计算总体资源需求时。另一个开放的问题是资源利用率如何用于有用的量子计算机。要考虑的第二维度是量子计算解决气候和其他环境挑战的潜力。
边缘计算有效的机器学习
机器学习在解决各个领域的综合任务方面表现出了非凡的能力。硬件加速器的进步已使机器学习模型在边缘设备上的部署，从而促进了资源约束系统中的实时AI应用程序。最近的加速器越来越多地采用了芯片上的网络（NOC）体系结构，以支持大规模处理元件阵列中的大规模数据通信。但是，随着这些加速器的复杂性继续增长，硬件原型制作变得有效的设计空间探索变得有效。此外，在各种机器学习工作负载之间实现高灵活性和效率仍然是一个重大挑战，尤其是对于边缘计算而言。为了解决这些问题，我们从架构侧和应用程序侧探索。首先，我们为基于NOC的深神经网络（DNN）加速器引入了一个周期精确的仿真工具。此模拟器通过探索设计参数来快速而精确地评估推理效率。通过将详细的性能跟踪到系统行为中，模拟器促进了DNN推理效率的优化，这可以减少与硬件原型制作相关的时间和成本。然后，我们专注于基于NOC的DNN加速器的新型体系结构设计，杠杆内网络处理技术，以改善端到端延迟和资源利用率。第三部分探讨了机器学习在嵌入式传感器系统中的应用，重点是下limb假体。提出了两种关键方法：在网络设计中的激活设计，可将非线性操作卸载到NOC，并进行汇总的随身携带设计，以最大程度地减少汇总层的通信开销。这些设计证明了现有基于NOC的加速器体系结构的处理效率的实质性提高，同时保持了对各种DNN工作负载的范围和适应性。开发了可穿戴压力测量系统，以收集和分析货物内压力数据。提出了两个机器学习应用程序，用于在舒适的假肢设计领域求解子任务。开发了一种基于聚类的方法，用于通过减少重新播放的同时维护数据完整性来优化传感器部署。采用了使用多个隐藏马尔可夫模型和高斯混合模型的步态相识别方法。所提出的步态识别方法实现了高精度和计算效率，这表现优于常规技术。通过应对基于NOC的加速器设计和机器学习应用程序的挑战，我们弥合了硬件优化和实际部署之间的差距。这些技术将为嵌入式智能的未来进步铺平道路。
mwcapital和caixabank探索数据计算的潜力，朝着可持续消耗模型
巴塞罗那，2025年3月3日。- 移动世界首都巴塞罗那（Mwcapital）和Caixabank在MWC25的公民中促进数据计算和人工智能的潜力。通过教育和互动的体验，两个实体使用户能够对其个人碳足迹进行大致计算，并了解他们可以在日常生活中应用的变化，以实现更环保的生活方式。
2040年相互链接的计算-E -e -space
引言尽管技术的步伐似乎每年都会以巨大的飞跃而迅速提前提高，但组织必须谨慎做出反应，在投资之前考虑技术成熟度。如果采用技术过早，它可能会导致整体系统稳定性或安全性问题，如果不尽快采用它，组织可能会发现他们自己落后于竞争对手。我们应该关注什么，面对这些挑战，我们应该采取什么行动？这两个问题对于那些设计和计划相互联系的综合系统的人至关重要，并且鉴于现在有多少挖掘技术影响了我们的生活，这对几乎每个人都至关重要。为了解决这个问题，我们采取了Delphi研究的形式，这是一种众所周知的预测技术。我们采访了一系列受人尊敬的未来主义者，以了解他们如何看到新数字技术的不同方面及其与2040年到2040年相互联系的计算的互动。从这些访谈中，我们产生了一系列预测。然后，为了建立更完整的图片，我们回到受访者身上，并要求他们对初始预测的反应和评论。在本文中，我们探讨了五个出现的预测和六项建议干预措施。因此，本文的目的是帮助政策制定者和技术专业人员在这五个预测中使用这些信息来开发和部署新颖的计算机技术进行战略决策。本文的其余部分如下。“背景”部分探讨了未来预测的艺术。“相互联系的研究方法”部分着眼于预测
超过100个量子比特的超导量子计算
谷歌去年 12 月发布的 105 量子比特 Willow 处理器获得了广泛赞誉，不仅因为其质量和规模，还因为它能够承载低于阈值的表面码存储器——这种存储器可能对容错量子计算很有用 [ 1 ]。现在，潘建伟和他的同事们提出了祖冲之 3.0，它有 105 个量子比特，排列成 15 × 7 的阵列，还有 182 个量子比特耦合器（图 2 ) [ 2 ]。研究人员通过对 83 个量子比特的子集进行 32 个逻辑周期的随机电路采样来测试他们的新设备。他们确定，最强大的经典计算机需要数十亿年的运行时间才能模拟他们的量子处理器在 100 秒内生成的概率分布。这一性能比谷歌的 67 和 70 量子比特的 Sycamore 处理器 [ 6 ]（Willow 的两个前身）高出几个数量级。
计算的基础
第1,2节研究确定性计算。计算的非确定性方面（输入，互动，错误，随机化等）在高级理论和实践中至关重要且具有挑战性。将它们定义为确定性计算的扩展很简单。后者在概念上更简单，需要精心设计的模型才能进行定义。如果我们需要对所有必需的资源进行精确度量，那么这些模型可能会很复杂。但是，如果我们只需要定义可计算的内容并获得所需资源的非常粗糙的幅度，则所有合理的模型都相同，即使是最简单的模型。我们将非常关注这个令人惊讶和重要的事实。最简单的模型对于证明负面结果最有用，并且最有用的模型可用于积极结果。我们从所有模型共同的术语开始，逐渐使其更具体地针对我们实际研究的术语。我们表示计算为图：边缘反映了节点（事件）之间的各种关系。节点，边缘具有属性：标签，状态，颜色，参数等。（影响计算或其分析）。因果边缘从每个事件运行到其出现或属性所必需的所有事件。它们形成有向无环图（尽管可以人为地添加循环以标记计算的外部输入部分）。我们将仅研究同步计算。他们的节点具有时间参数。它反映了逻辑步骤，不一定是任何物理时钟的精确值。其他称为平行。因果边缘仅跨越短（通常为\ leq 3时刻）时间间隔。节点原因中的一个事件称为其父。指针边缘将每个事件的父级连接到其所有其他可能的原因，并反映允许同时事件相互作用并具有关节效应的连接。用相同来源的指针具有不同的标签。给定时间的事件/边缘的（标记）子图是模型的即时内存配置。每种非末端配置都有可能会更改的活动节点/边缘。在计算的任何步骤中只有一个小活动区域的模型都是顺序的。
特刊 - 神经形态和生物启发的计算
本期特刊旨在探索和展示神经形态和生物启发的计算的尖端研究和发展。此问题将集中在这些迅速发展的领域的最新进步，挑战和未来方向上。我们欢迎原始的研究文章，全面评论和简短的沟通来解决神经形态和生物启发的计算的各个方面，包括但不限于： - 神经形态硬件设计和实现 - 跨越神经网络及其应用 - 生物启动的算法和优化技术，并分化了机器计算机和机器的计算机<
采访了Lenovo of车辆计算副总裁-Autotechinsight
技术与汽车行业之间的合作对于相互学习和进步至关重要。在接下来的5 - 10年中，彼此快速有效地学习的能力将是成功的关键。这不是一场竞争，而是一项合作的努力，以利用优势并推动创新。大型语言模型有可能通过提高驾驶体验并提高汽车制造商的生产率来彻底改变汽车行业。这些模型可以更好地了解驾驶情况，从机舱收集信息并协助复杂的汽车功能解释和设计决策。流动性的兴起 - 服务为消费者提供了选择，可以选择拥有汽车或支付出行服务。有些人认为无人驾驶汽车会很昂贵，但重要的是要注意，随着计算机电源的下降，4级和2级++自动驾驶车辆的更实惠的选择将共存。
用于计算Borel子代理子代数的理想和共轭类的算法
x a 1 + a 2，x a 1 + 2 a 2 a 2 a 2，a 2，x a 1，x a 1，x a 2，x a 1 + a 1 + a 1 + a 1 + a 1 + 2 a 2 a2⟩，⟨Ha 1 + a 2 h a 2 h a 2，x a 2，x a 1，x a 2，x a 2，x a 2，x a 1 + a 1 + a 2 a 2，x a 2，x a 1 + a 2，x a 1 + 2 a 2 a 2 a 2 a 2 a 2 a 2 r>