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量子机学习实现：建议和实验
摘要：对两种类型的人工神经网络（ANN）进行了全面分析，以评估量化对突触权重的影响。常规多层pepceptron（MLP）和卷积神经网络（CNN）已通过更改其特征来考虑。采用了基于带有双极重复器的1T1R结构的参考技术，其中包括H fo 2介电，考虑了不同的多级方案以及相应的电导量化算法。深入研究了图像识别过程的准确性。这种类型的研究在硬件实施神经网络之前至关重要。获得的结果支持将CNN用于图像域。这与卷积层在提取图像特征和降低数据复杂性方面所起的作用有关。在这种情况下，与MLP相比，突触权重的数量可以减少。
ESE 332工程师的量子力学
2。课程描述标题：ESE 332工程师入门本科生级量子力学，适用于工程师和应用物理学家的量子力学。全面介绍了量子力学及其在现实世界中的应用。Concepts covered will include blackbody radiation, the photoelectric effect, the quantization of the electromagnetic field, wave-particle duality, Heisenberg's uncertainty principle, the electron wave function, superposition, stationary states, the Pauli exclusion principle, many-body systems, tunneling, quantum mechanics in crystalline materials, quantum measurement, wavefunction collapse, entanglement, and teleportation.所涵盖的应用将包括激光器，LED，太阳能电池，MOSFET，闪存，量子密码学，量子计算和量子传送等。
GE 修订课程内容
识别对应于光子的激发。 17. 计算原子激发态的自发辐射率。 课程内容 A. 散射理论 散射振幅、微分散射截面和总散射截面的定义。 一维、二维和三维入射波和出射波的特殊形式（例如汉克尔函数）。 量子力学格林函数的定义和应用。 用于近似散射振幅的 Born 级数法。 束缚态、自由态和准束缚态（共振）的定义。 费米黄金法则的推导和应用。 B. 纠缠 量子力学假设如何应用于多粒子系统。 张量积的线性代数规则。 部分测量概率的计算。 量子纠缠的概念。 爱因斯坦-波多尔斯基-罗森思想实验的公式和贝尔定理。 量子力学熵的定义及其计算方法。密度矩阵。多世界解释及其哲学含义。C. 多体量子力学 粒子交换对称性的定义。玻色子态和费米子态，通过张量积符号以及创建/湮灭算符符号表示。使用创建/湮灭算符来表达多体哈密顿量及其本征态。单粒子量子理论的二次量化。经典场论的量化。D. 量子电动力学 非相对论洛伦兹力定律的量化。阿哈罗诺夫-玻姆效应。电磁场中的狄拉克方程及其解。无源麦克斯韦方程的量化和光子的概念。电子-光子相互作用的公式化。自发辐射率的计算。评估（包括持续和总结性评估）
采用 ... 的 100 MHz BW 72.6 dB-SNDR CT 调制器
摘要 — 本文介绍了一种 28 nm CMOS 工艺的四阶 100 MHz 带宽连续时间 (CT) delta-sigma 调制器。介绍了一种初步采样和量化 (PSQ) 技术，该技术几乎可以充分利用量化时钟周期，从而在 0.65 过量环路延迟 (ELD) 系数下延长后端量化器 (QTZ) 的可用转换时间。使用 PSQ，后端 QTZ 的采样和量化分为粗采样和细采样两个步骤，类似于子范围架构以节省功耗。QTZ 以 2 GHz 运行，仅需 1.4 mW 功率即可实现 7 位 (1 b 纠错)。通过在前馈 (CIFF) 拓扑中的积分器级联中添加前馈 ELD 补偿路径，此设计中只需要一个数模转换器 (DAC)。该调制器的信号带宽为 100 MHz，信噪比 (SNDR) 为 72.6 dB，功耗仅为 16.3 mW（1.1 和 1.5 V 电源供电）。原型的动态范围为 76.3 dB，Schreier FoM 为 174.2 dB，有效面积为 0.019 mm 2 。
零外部磁场量子量子在10 -9级别的电阻标准
量子异常霍尔效应在凝结物理和计量学中具有颠覆性创新，因为它可以根据von-klitzing常数r k = h/e 2在零外部磁场上访问霍尔电阻量化。在这项工作中，我们研究了基于磁性拓扑绝缘体材料（V，BI，SB）2 TE 3的设备中霍尔电阻量化的准确性。We show that the relative deviation of the Hall resistance from R K at zero external magnetic field is (4.4 ± 8.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero measurement current, and (8.6 ± 6.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero longitudinal resistivity (each with combined standard uncertainty, k = 1), which sets a new benchmark for the quantization accuracy in topological matter.在NΩ/ω水平（或相对不确定性的10 -9）处的这种精度和准确性达到了相关的计量应用的阈值，并建立了零外部磁场量子量子标准电阻标准 - 朝着将量子基于量子的电压和电阻整合到单个通用电气电气电气中的重要步骤。
高能效率LSTM加速器体系结构
摘要：修剪和量化是加速LSTM（长短期内存）模型的两种常用方法。但是，传统的线性量化通常会遇到梯度消失的问题，而现有的修剪方法都有产生不希望的不规则稀疏性或大型索引开销的问题。为了减轻消失梯度的问题，这项工作提出了一种归一化的线性量化方法，该方法首先将操作数正常化，然后在局部混合最大范围内进行量化。为了克服不规则的稀疏性和大型索引开销的问题，这项工作采用了排列的块对角掩模矩阵来产生稀疏模型。由于稀疏模型高度规律，因此可以通过简单的计算获得非零权重的位置，从而避免了大型索引开销。基于由排列的块对角面胶质矩阵产生的稀疏LSTM模型，本文还提出了高能耐加速器的Permlstm，该材料全面利用了有关基质 - 载体乘积的重量，激活和产品的稀疏性，从而导致55.1％的动力减少。与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，该加速器已在以150 MHz运行的ARRIA-10 FPGA上实现，并达到2.19×〜24.4×能量效率。
春季2025 - CS特殊主题
Course Outline Week 1: Introduction: Basics of Deep Learning Week 2: Efficient Inference: Pruning and Sparisity Week 3: Efficient Inference: Knowledge Distillation Week 4: Efficient Inference: Quantization Week 5: Efficient Inference: Neural Architecture Search Week 6: Domain‐Specific Optimization: Transformer and LLM Week 7: Domain‐Specific Optimization: Efficient Transformer Deployment Week 8: Domain‐Specific Optimization: Post Training策略第9周：域特异性优化：扩散模型的培训第10周：域特异性优化：扩散变压器的培训后第11周：有效培训：分布式培训第12周：有效培训：在设备培训和转移学习周期：13：未来周14：未来周：最终项目介绍15周：最终项目介绍
QIAD：二次插值近似分数
摘要计算性能与功耗之间的平衡是计算系统中的关键限制，集成电路技术带有瓶颈。近似计算可以将准确性或误差方案的功率改善进行权衡。分裂具有很高的计算需求和延迟，是计算效率的瓶颈。我们提出了一个基于乘法性能的二次插值近似分隔线（QIAD），该分裂具有较高的统计性能。在TSMC 65NM过程中模拟和合成该设计，并根据图像颜色量化进行了测试，显示了使用诸如PSNR，MSE和SSIM等评估指标的最佳量化效果。关键词：近似计算，分隔线，硬件设计。分类：集成电路（逻辑）