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控制温室环境
在温室中有很多机会和方法。在计划阶段，需要在温室布局和设计上做出决策。在建造温室之前，需要确定一个合适的位置。确定温室空间可用并确定了合适的农作物，变化和生长系统，需要将重点定向以维持和控制合适的温室环境。温室作为受控环境是阿拉斯加园丁和商业生产商的一个机会，可以将临时温度，轻度和湿度条件与适当的浇水，施肥和管理相结合，从而为所选农作物提供高品质的植物。在冬季半年需要加热加热，并且可以通过使温室温度在环境水平以上来增强夏季植物的生长。阿拉斯加的温室经常在季节性运行，因为供暖和电力的能源成本很高。在全国范围内，供暖占全年商业温室每年能源成本的65％至85％（Runkle及其两个，2011年）。
-0.5cmATPlace2.5D：用于大规模2.5D-IC的分析热感知芯片布局框架
消费电子产品的激增催化了 2.5D 集成电路 (2.5D-IC) 的发展。随着这些系统规模扩大并集成更多芯片，芯片设计工具（尤其是自动芯片布局）的重要性日益显现。然而，之前的研究并未充分考虑芯片的独特特征，遇到了与线长质量低和可扩展性差有关的挑战。此外，2.5D-IC 中明显的高温问题尚未得到彻底解决，表明缺乏热感知设计探索。针对这一问题，本文提出了 ATPlace2.5D，一种用于大规模 2.5D-IC 的分析性热感知芯片布局框架。它可以与创新的基于物理的紧凑热模型相结合，提供平衡线长和温度的解决方案，位于最优帕累托前沿。实验结果表明，AT-Place2.5D 可在几分钟内处理超过 60 个 chiplet，在最高温度和总走线长度方面均比 TAP-2.5D 高出 5%，在热感知布局方面高出 42%，速度提升 23 倍，有望推动 2.5D-IC 的成熟和广泛应用。
Tobias Thaller -Kirchhoff物理研究所
随着纳米级制造技术的高级，光子综合电路的速度和能源效率获得了流动性。一个主要的挑战涉及纤维和纳米光学设备之间的耦合。一个有希望的解决方案是使用光栅耦合器，它可以在芯片上的任何位置正交近似光。虽然已经在SOI平台上牢固地建立，但近年来，它们在诸如罪恶之类的低指数平台上也变得至关重要。这个相对较新的材料平台的特征是其低传播损失和出色的功率处理能力，使其对广泛的应用具有吸引力。虽然标准的光栅耦合器有效地将仅具有一个极化的光，但是无论其极化如何，极化的拆卸光栅耦合器都可以将光线磨合。后者尚未在罪恶平台上实现，使他们的调查特别值得。本文使用FDTD仿真确定了关于sin上2D光栅耦合器设计的操作参数。模拟的最大耦合效率为51。8％，无需使用任何其他返回反射器。此外，还探索了sin上极化的光栅耦合器的发展，其中3D模拟表明这项工作是可以实现的。
利用深度学习解码脑电图脑活动信号
本文介绍了寻找脑电图 (EEG) 分类任务的最优解的研究。考虑到训练数据有限的限制，我实施了三种数据增强策略：频谱图变换、基于聚类的增强和带噪声的子采样。为了确定最有效的策略，我还对数据预处理和特征工程进行了两项消融研究，结果表明数据的最佳时间范围是 0-700，最有效的数据增强方法是带噪声的子采样。根据从数据集探索和文献综述中获得的见解，我选择了五种模型进行进一步研究：CNN、RNN、CNN+LSTM、CNN+GRU、ResNet。该模型基于受试者 1 和所有受试者的数据进行训练，结果表明，基于所有受试者数据训练的模型比基于受试者 1 数据训练的模型具有更强的通用性和更高的性能。此外，我建立了一个 9 倍交叉验证流程来微调模型，结果在所有受试者数据的组合上使用 CNN 模型实现了 73% 的测试准确率，使用 CNN+GRU 模型实现了 70% 的测试准确率。
要切换还是不切换？平衡的政策转换离线增强学习
强化学习（RL） - 找到最大化所收集的长期累积奖励的操作行为（也称为策略），这是机器学习中最有影响力的机器学习中的最大影响之一。在几个决定性问题中，人们面临政策转换的可能性（从车道政策变为新政策），这会损害不容易忽略的成本，而在决定中，人们可以使用历史数据，而没有可用的数据，而无需进行进一步的在线互动。尽管这是最重要的，但据我们所知，这很重要，但几乎没有努力解决以一种灵活和原则性的方式解决收益和转换成本之间的关键问题。利用最佳运输领域的思想，我们将系统转换的系统研究局限于局部的RL。我们建立了基本属性，并为拟议的新型切换公式设计了净活动界算法。数字实验证明了我们的方法在体育馆的多个机器人控制基准和SUMO-RL的光照控制上的效率。
从大内核卷积的角度来解释和提高注意力
摘要 - 注意机制通过有效捕获全球环境具有显着高级的视觉模型。但是，它们对大规模数据集和实质性计算资源的依赖构成了数据筛查和资源约束方案的挑战。此外，传统的自我发作的机械主义缺乏固有的空间归纳偏见，这使它们成为对涉及较小数据集至关重要的任务至关重要的局部特征进行建模的。在这项工作中，我们引入了大型内核卷积（LKCA），这是一种新型的表述，将注意力重新诠释为单一的大内核卷积。这种设计统一了卷积体系结构的优势 - 本地性和跨性别不变性，具有自我注意力的全球背景建模能力。通过将这些属性嵌入计算高效的框架中，LKCA解决了传统注意机制的关键局限性。所提出的LKCA在各种视觉任务中实现竞争性能，尤其是在数据约束的设置中。对CIFAR-10，CIFAR-100，SVHN和TININE-IMAGENET的实验结果证明了其在图像分类中出色的能力，在紧凑型模型设置中表现出色，表现优于常规的强度机制和视觉变压器。这些发现突出了LKCA在桥接本地和全球功能建模中的有效性，为具有有限的数据和资源的现实世界应用提供了实用且强大的解决方案。
多视图对比度学习超图神经网络，用于药物 - 疾病 - 疾病酶协会预测
确定药物，微生物和疾病之间的潜在关联对于探索发病机理和改善精确医学具有重要意义。有很多用于成对关联预测的计算方法，例如药物微生物和微生物 - 疾病酶关联，但很少有方法集中在高阶三质量药物 - 微生物 - 疾病（DMD）关联上。由HyperGraph神经网络（HGNN）的进步驱动，我们希望它们能够完全限制高级相互作用模式，这是由DMD关联和重新确定声音预测性能提出的Hy-Pergraph背后的。但是，由于体外筛查的高成本，已确认的DMD关联不足，该筛选形成了稀疏的DMD超图，因此具有次级通用能力。为了减轻限制，我们提出了一个dmd关联预测，提出了一个名为MCHNN的经验化学习。我们在DMD HyperGraph上设计了一种新颖的多视图对比学习（CL）作为辅助任务，该任务指导HGNN学习更多的判别性代表并增强通用能力。extentiment实验表明，MCHNN在DMD关联预先字典中实现了令人满意的性能，更重要的是，在稀疏的DMD Hypergraph上设计了我们设计的多视图CL的效率。
effiqa：具有战略性多...
虽然大型语言模型（LLM）在自然语言处理中表现出了显着的功能，但它们在涉及知识图（kgs）的复杂，多步推理任务方面挣扎。现有的方法可以使LLM和KGS降低LLM的推理能力或由于紧张的态度而遭受非义务计算成本的能力。为了解决这些局限性，我们提出了一个名为Effiqa的新型协作框架，可以通过迭代范式在绩效和效率之间取得平衡。ef- fiqa包括三个阶段：全球计划，有效的KG探索和自我反思。具体来说，Effiqa利用LLMS通过全球计划探索潜在的推理途径的常识能力。然后，它将语义修剪卸载到一个小型插件模型中，以进行有效的kg探索。fi-Nely，探索结果被馈送到LLMS进行自我反思，以进一步改善全球计划和有效的KG探索。对多个KBQA基准测试的经验证据表明了Effiqa的有效性，在推理准确性和计算成本之间取得了平衡。我们希望提出的新框架将通过集成LLM和KGS来实现高效，知识密集的查询，从而促进对基于知识的问题答案的未来研究。
基于FPGA实现的连续变量量子密钥分发高速后处理
摘要 —在连续变量量子密钥分发（CV-QKD）系统中，后处理过程（包括信息协调（IR）和隐私放大（PA））的计算速度不可避免地影响实际密钥速率。IR 和 PA 可以分别使用低密度奇偶校验（LDPC）码和哈希函数并行实现。利用现场可编程门阵列（FPGA）卓越的并行处理能力，在FPGA上实现了高斯符号的高速硬件加速后处理过程。为此，开发并采用了适应FPGA特点的和积算法解码器和改进的LDPC码构造算法。设计了复用和非复用两种不同的结构来实现FPGA速度和面积之间的权衡，以便根据实际系统的要求采用最佳方案。仿真结果表明，最大吞吐量可以达到100 M 符号/秒。我们在装有 Virtex-7 XC7VX690T FPGA 的 Xilinx VC709 评估板上验证了后处理程序的正确性，并提供了在有更先进的 FPGA 可用时获得更好性能的一些可能的解决方案。该方案可轻松应用于实时密钥提取，并有效降低 CV-QKD 系统的功耗。
技术劳动含义的一般理论...
我们开发了一个有关技术变革和技能需求的一般理论。执行者（人类或机器）面临必须解决才能完成任务的随机问题。公司选择如何将生产任务划分为步骤、需要完成步骤的速度以及分配给每个步骤的执行者的技能。步骤越长，越复杂。执行者面临步骤复杂性和执行速度之间的权衡。人类执行者往往在复杂步骤中占有优势，而机器执行者则在高速度方面占有优势。将任务分割成步骤的成本和将执行者分配到多个步骤的成本都是该理论的核心。我们推导出任务的最佳划分、自动化水平以及对不同技能水平工人的需求。该理论预测，自动化在较低产量下会产生技能两极分化，而在较高产量下则会提高技能；此外，该理论意味着分割成本（如可互换零件）的降低会增加对低技能工人的需求；而技术变革提高了任务分散的成本（如零件整合），从而降低了技能需求的分散性。我们在一系列背景和时间段内都发现了与该理论相对应的理论，包括涵盖 19 世纪末机械化和工艺改进的手工机械劳动研究，以及当代汽车车身装配和光电半导体制造。