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域特异性计算和数字加速器
高级数字电路技术继续推动特定于域计算和数字加速器的创新。本届会议重点介绍了六篇论文，以提高领域特定和新兴应用程序的最先进的能源效率和系统性能。第一篇论文表现出低保留功率，分布的非挥发性内存的加速器靶向微观监视。接下来的两篇论文展示了基于内存的计算的处理单元的使用，分别用于实施能量效率的尖峰神经网络和布尔值满足能力问题解决器，然后进行了两种退火处理器设计，用于求解组合优化问题，从而有效地求解。最后一篇论文展示了RISC-V Vector的协同处理器，该处理器具有集成的计算 - 内存矢量注册文件，以使新的架构机会重新使用。
可逆和量子中的 Fredkin 门......
在过去的 25 年中，出现了一些重要的发展，这些发展为改进合成方法做出了贡献。从硬件角度来看，最相关的是计算机速度的提高和内存容量的增加。这为包括搜索 [12]、进化算法 [7]、[8]、[10] 或 SAT 求解器 [17] 在内的可逆/量子电路的合成提供了可能性。在软件方面，可以提到专门的高效库的开发。在门级别，可以提到使用值 0 作为控制信号，用“白点” [23]、[14] 标识，通常称为“混合极性”，以及使用不相交控制信号 [13]、[15]。接下来，将分析 Fredkin 门在可逆域中的“推广”及其在量子域中的相关应用。值得一提的是，在[5]中使用了“广义弗雷德金门”这个术语，指的是具有多条控制线的弗雷德金门。
太空力量是否有战斗...
太空部队也不是文化的“空白”，因为监护人在很大程度上已经存在其他服务的职业，主要是美国空军。这种文化遗产影响了监护人如何看待自己以及他们与国防部和国家其他地区的关系。当时的lt col William Sanders是空间政策助理部长办公室的空间控制政策负责人，描述了四种竞争的传统，这些传统塑造了太空部队：工程师，被描述为“技术上有头心意的问题解决者”；他被认为是“程序集中的完美主义者”的操作员；集成商，或“外部专注的从业者”；最后，他将战士描述为“以对手为中心的理论家”。 4这四种传统的起源可以追溯到几十年，有时会导致冲动或倾向矛盾，因此，为了创造一种有效且凝聚力的新兵役文化，所有这些传统（以及更多）都必须权衡和平衡。
地球/气候410：地球系统建模
地球是一个复杂的系统，具有不同的时间和长度尺度，不同的物理过程和特征以及各部分之间的复杂相互作用。创建和采用系统模型的能力（作为单个部分或组合耦合系统）是科学研究的关键组成部分。由于系统的复杂性和多样性，从经验到第一个基于原则的方法是可能的。地球 /气候410引入并探讨了对地球系统部分建模的不同方法。将引入各种方法，包括数值差方程求解器，模拟随机现象传播的概率方法等等。强调模型开发，包括代码测试维护以及使用GIT版本控制系统。模型将在现代Python中实现。学生将使用本课程中开发的模型解决科学问题。
一种微调模型诱导稳定固定点的方法
理想化的化学植物的第一原理模型可能不准确。一个替代的天然是将机器学习（ML）模型直接适合工厂传感器数据。我们使用一种结构化方法：工厂内的每个单元都由一个ML模型表示。将模型拟合到数据后，将模型连接到类似流面的有向图中。我们发现，对于较小的植物，这种方法效果很好，但是对于较大的植物，流程表中大型和嵌套的循环产生的复杂动力学导致模型初始化期间求解器的不稳定性。我们表明，单单元模型的高精度还不够：梯度可以指向意外的方向，从而防止求解器收敛到正确的固定状态。为了解决这个问题，我们提出了一种微调ML模型的方法，即即使使用非常简单的求解器也变得强大。
AIH 第 3 章：学习过程
根据建构主义，人类通过将已有信息与从感官获得的信息相结合来构建独特的心理形象。学习是将新信息与已有信息进行匹配并将其整合成有意义的联系的结果。在建构主义思维中，学习者被赋予了更多的自由来成为有效的问题解决者，识别和评估问题，以及解释将他们的学习转移到这些问题上的方法，所有这些都培养了批判性思维技能。虽然学习者是这个过程的中心，但经验丰富的老师是必要的，以引导他们穿越信息丛林。建构主义技术适用于某些类型的学习、某些情况和某些个人，但并非全部。这一思想流派还鼓励教学习者如何使用布鲁姆分类学中所谓的高阶思维技能 (HOTS) 以及基于问题或场景的培训。建构主义是第 5 章“教学过程”中介绍的几种培训交付方法的基础。
7年级科学概述2024 - 2025
拥有生活技能。Bend ISD Fort ISD毕业生在生活的各个方面都表现出毅力和决心；尊重自我和他人；参与健康的生活选择；是识字的和表达的；精通技术；并以生产方式有意义，实际上应用知识。仆人领袖。本德堡ISD毕业生表现出信心，同时保持谦虚和善良的举止；优先考虑他人的需求，同时承担自己的责任，并对自己的行为负责；乐观；并努力在别人中发挥出最好的作用。有效的沟通者。本德堡ISD毕业生在口头和书面都清楚地交流；尊重和积极地听别人；适当进行勇敢的对话；并适当地适应他们的沟通方式。一个批判性思想家。Bend Fort ISD毕业生是有远见的，面向解决方案的问题解决者；是好奇的和创新的；并有勇气积极挑战传统方法，以改善自己和周围的世界。
利用 SAT 技术构造最小完美哈希函数
最小完美哈希函数 (MPHF) 用于有效访问大型字典 (键值对集) 的值。发现构建 MPHF 的新算法是一个活跃的研究领域，尤其是从存储效率的角度来看。MPHF 的信息论极限为 1 ln 2 ≈ 1.44 位/键。当前最佳实用算法的范围是每个键 2 到 4 位。在本文中，我们提出了两种基于 SAT 的 MPHF 构造。我们的第一个构造产生的 MPHF 接近信息论极限。对于这种构造，当前最先进的 SAT 求解器可以处理字典包含多达 40 个元素的情况，从而优于现有的 (蛮力) 方法。我们的第二个构造使用 XOR-SAT 过滤器来实现一种实用方法，每个键的长期存储量约为 1.83 位。
放松和惩罚：一种新型的双重二元超参数优化方法
近年来，双重方法已经非常受欢迎，可以在机器学习模型的有效估计高维超参数上。迄今为止，二进制pa-Rameters是通过连续放松和四舍五入策略来处理的，这可能导致解决方案不一致。在这种情况下，我们通过基于适当的罚款术语求助于等效的连续二线重新构造，以应对混合二元超参数的挑战优化。我们提出了一个算法框架，在合适的假设下，可以保证提供混合二进制解决方案。此外，该方法的一般性允许在提议的框架内安全地使用现有的连续折叠求解器。我们评估了两个特定的机器学习问题的方法的性能，即，回归问题中的群 - 符号结构的估计和数据蒸馏问题。报告的结果表明，我们的方法具有基于放松和舍入的最新方法竞争。