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ECE 659智能传感器和传感器网络
作为用于创建内容的下一代范式，AI生成的内容（AIGC），即，基于用户提示，通过生成AI（GAI）自动构成内容，最近引起了极大的关注和成功。With the ever- increasing power of GAI, especially the emer- gence of Pretrained Foundation Models (PFMs) that contain billions of parameters and prompt engineering methods (i.e., finding the best prompts for the given task), the application range of AIGC is rapidly expanding, covering various forms of information for human, systems, and networks, such as network designs, channel cod- ing, and optimization solutions.在本文中，我们介绍了移动边缘AI生成的所有内容的概念（AIGX）。具体来说，我们首先回顾了AIGX的构建块，从AIGC到AIGX的演变以及实用的AIGX应用。然后，我们提出了一个统一的移动边缘AIGX框架，该框架采用边缘设备提供PFM授权的AIGX服务，并通过及时的工程优化此类服务。更重要的是，我们证明了次序提示导致发电质量差，这会对用户满意度，边缘网络性能和资源利用产生不利影响。因此，我们进行了一个案例研究，展示了如何使用Chatgpt培训有效的及时优化器，并研究了及时工程在用户体验，发电质量和净工作绩效方面进行的改进。
![arxiv：2502.04628v1 [CS.CV] 2025年2月7日](/simg/e\e62c82b565d6cc8945b22d0eaa9569d70c13f527.webp)
arxiv：2502.04628v1 [CS.CV] 2025年2月7日
训练后量化（PTQ）已成为减少视觉变压器（VIT）的存储和计算成本的承诺解决方案。最近的进步主要是对制作量化器进行制作量化，以处理以VIT为特征的特殊激活。然而，大多数现有方法未列出重量序列产生的信息损失，从而导致严重的性能恶化，尤其是在低位案例中。此外，量化VIT后施加后激活的一种常见实践是对对数转换的影响，不幸的是，这对零左右的信息值较少。这种方法引入了其他冗余，最终导致了次序量化功效。为了处理这些内容，本文为VIT量身定制的创新PTQ方法称为AIQVIT（用于VIT S的训练后的训练后Q）。首先，我们设计了一个知情的低级补偿机制，其中引入了可学习的低级权重以补偿由权重量化引起的降解。第二，我们设计了动态的聚焦量化器，以适应后敏化后激活的不平衡分布，该分散量是为了动态地介绍更高量化的最有价值的间隔。对五个视觉任务的广泛实验，包括图像分类，对象检测，实例分割，点云分类和点云部分分割，证明了AIQVIT优于最先进的PTQ方法。
心力衰竭管理中的更新
心力衰竭（HF）仍然是导致大量发病率和死亡率的主要公共卫生问题。预计，在美国，超过100万新人将在2022年发展HF，并与600万人一起使用先前存在的HF（TSAO 2022）。此外，HF死亡率风险仍然很高（5年时为50％），经常住院和再住院化。与美国的一般人群相比，有证据表明，所有年龄段的HF患者的中位生存期显着降低（Shah 2017）。尽管当前的常规治疗方法，但与HF相关的负担仍然很高，因此需要发展较新的疗法。在进行主导的试验中已经证明了几种基于证据的疗法，以降低HF患者的发病率和死亡率，特别是患有射血分数降低（HFREF）的HF患者。治疗正在为具有轻度降低EF（HFMREF）和HF的HF患者（HFPEF）（HFPEF）发展。尽管HF治疗有所进步，但现实世界中的注册表显示了指导指导医疗疗法（GDMT）的次序实施。由于缺乏不同HF社会对HF定义的标准化，因此开发了一个新的通用定义。心脏失败现在被定义为“一种临床综合征，是由于心脏无法提供血液来满足组织代谢需求的临床综合征。”新的定义包括具有功能性或结构性心脏病的证据的典型征兆或症状，并通过纳地钠肽浓度升高或心脏病性肺或系统充血的客观证明（Bozkurt 2021）证实。
vitae -dominik hangartner
36。ala'Alrababa'h，Andreas Beerli，Dominik Hangartner和Dalston Ward，“人民的自由运动和极右派政党的成功：来自瑞士边境自由化的证据”，《美国政治学评论》，即将出版。35。Achim Ahrens，Alessandra Stampi-Bombelli，Selina Kurer和Dominik Hangartner，“使用政策树的操作治疗分配：移民归化的应用”，《应用计量经济学杂志》，即将出版。34。Mathilde Emeriau，Jens Hainmueller，Dominik Hangartner和David Laitin，“欢迎来到法国”。强制性整合合同可以促进移民融合吗？，美国政治学杂志，即将出版。33。Achim Ahrens，Marine Casalis，下划线的Hangartner和Rodrigo S´anchez，“基于现金的干预措施改善了委内瑞拉移民的多维整合成果”，世界发展，181，106658，2024。32。Jeremy Ferwerda，Moritz Marbach和Dominik Hangartner，“移民转向福利？来自瑞士的统治证据”，《美国政治学杂志》，68，874-890，2024。31。Elliott Ash，Sergio Galletta，Hangartner，Dominik。，Yotam Margalit和Matteo Pinna，“ Covid-19期间福克斯新闻对健康行为的影响”，《政治分析》，32，275-284，2024。30。ala'Alrababa'h，Daniel Masterson，Marine Casalis，Dominik Hangartner和Jeremy Weinstein，“难民的动态归来：叙利亚难民及其移民意图”，英国政治学杂志，53，1108-1131，2023。
时空高效的低深度量子态制备及其应用
我们提出了一种用于准备任意量子态的新型确定性方法。当我们的协议被编译成 CNOT 和任意单量子比特门时，它会准备一个深度为 O (log( N )) 的 N 维状态，时空分配（一种度量标准，它考虑到某些辅助量子比特通常不需要在整个电路中处于活动状态）为 O ( N ) ，这两者都是最优的。当编译成 { H , S , T , CNOT } 门集时，我们表明它比以前的方法需要更少的量子资源。具体来说，它可以准备一个任意状态，误差不超过 ϵ，最佳深度为 O (log( N ) + log(1 /ϵ ))，时空分配为 O ( N log(log( N ) /ϵ ))，分别优于 O (log( N ) log(log( N ) /ϵ )) 和 O ( N log( N/ϵ ))。我们说明了我们的协议如何通过减少时空分配来快速准备许多不相交状态，而只需要常数因子辅助开销——O ( N ) 个辅助量子位被有效地重用，以准备深度为 O (w + log( N )) 而不是 O (w log( N )) 的 w N 维状态的乘积状态，从而有效地实现每个状态的恒定深度。我们重点介绍了这种能力有用的几个应用，包括量子机器学习、汉密尔顿模拟和求解线性方程组。我们提供我们的协议的量子电路描述、详细的伪代码和使用 Braket 的门级实现示例。
多巴胺 D1R 受体刺激作为一种机制...
数十年的研究强调了最佳刺激皮质多巴胺受体，特别是 D1R 受体 (D1R) 对前额叶介导的认知的重要性。鉴于皮质多巴胺 (DA) 神经传递和 D1R 表达的异常，这种机制与精神分裂症的认知缺陷尤为相关。尽管基于 D1R 的治疗方法至关重要，但许多因素使其发展变得复杂，并阻碍了这一重要治疗目标得到充分研究。挑战包括确定改善认知能力所需的最佳 D1R 刺激水平，尤其是当 D1R 表达水平、亲和力状态、DA 水平以及由此产生的 DA 对 D1R 的占有率在精神分裂症中尚不清楚时，并且可能表现出与认知状态和其他生理变量相关的个体间和个体内巨大的差异。这些直接影响到选择必要刺激水平以纠正潜在的神经生物学。刺激的最佳机制也是未知的，可能包括部分或完全激动、偏向激动或正向变构调节。此外，D1R 靶向药物的开发因从体外亲和力测定推断到体内使用的复杂性而变得复杂。之前的 D1R 靶向药物由于生物利用度差、药代动力学以及在可耐受剂量下靶标参与不足而未能成功。最近已经有较新的药物面市，必须在精心设计的范例背景下对这些药物进行测试，以解决方法学挑战。在本文中，我们讨论了更好地理解这些挑战如何塑造了我们为测试新的 D1R/D5R 部分激动剂 PF-06412562（更名为 CVL-562）而提出的实验设计。
最佳人员配备，可提供高质量的住院糖尿病服务
摘要简介：越来越多的被送往医院的人患有疾病，需要专家支持。迄今为止，没有任何机制可以帮助团队估算他们为医院中患有糖尿病患者提供专业护理所需的医疗保健专业人员的数量。方法：住院护理小组的英国联合糖尿病社会（JBD）组织了一项对英国专家住院糖尿病团队的调查，以使用通过其代表组织提供的使用邮件清单，以了解当前人员的当前人员和最佳人员配备。通过与个人受访者一对一的对话对结果进行了验证和确定，并在多个专家组会议中进行了讨论，以同意结果。结果：从17个涉及30个医院现场的信托中收到了答复。目前的糖尿病专家人员配备水平每100名医院糖尿病患者（中位数，IQR）的顾问为0.24（0.22-0.37），糖尿病住院专家护士为1.94（1.22–2.6），营养不良者为0.00（0.00-0.00），podiatiatist，0.00-0.00-0.19-62 （0.00–0.37），心理学家为0.00（0.00-0.00）。团队还报告说，为了最佳护理，每个小组（中位数）所需的员工总数要高得多。顾问0.65（0.50–0.88），专科护士3.38（2.78–4.59），营养师0.48（0.33-0.72），足病医生，0.93（0.65–1.24），Pharmacists，0.65（0.65），0.65（0.40-0.79）和心理学家0.33（0.33（0.33）（0.33（0.27-0.27-0.58）。根据调查的结果，JBDS专家小组仅通过填充一些细胞而生产了一个Excel计算器，以估计任何医院现场的人员需求。结论：目前的住院糖尿病人员配备远低于对调查做出回应的大多数信托的所需人员。JBDS计算器可以估算任何医院的人员配备需求。
神经变性中的x因子|埃及艳后基金会
引言性别差异是一种利用已知的临床观察结果的一种方式，在实验室的台上将其解散，然后将发现结果转移回诊所，作为针对每种性别量身定制的新型治疗试验，是“床头到床位的床头到床头”的方法（Voskuhl，2020; Voskuhl，2020; Voskuhl and dell and fackuhl and fackuhl and fackuhl; voskuhl and fackuhl; voskuhl and fackuhl and fackuhl; voskuhl and delf。性别作为生物变量的重要性已得到美国国立卫生研究院的认可（Clayton，2016； Clayton和Collins，2014年）。研究性别差异带来了科学严谨和临床相关性。如果给定的疾病机制不仅在一种性别中，而且在两性中都无法解决，那么它与整个人群有关。另一方面，如果一种机制在一种性别中是突出的，而不是另一种性别，那么这是发现潜在疾病修饰符的宝贵线索，可以针对相关性别进行优化。健康和疾病期间发生性别差异。这些性别差异可以通过生物学效应，环境影响或两者兼而有之介导。观察到跨物种之间的性别差异，例如，在雌性小鼠之间，在雌性中，生物学作用的作用。生物性别差异可能是由于性别染色体（XX与XY），性激素（雌激素与睾丸激素）或两者兼而有之。性染色体和性激素可以在给定的过程中以协同或拮抗的方式作用（Palaszynski等，2005）。补偿机制可能在进化过程中促进每种性别的存活，从而达到性染色体和性激素影响之间的经常平衡，这对每种性别都是不同的（de Vries，2004）。ef-是细胞特异性和组织特异性的。涉及多个器官系统的疾病，是女性或男性对
mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
Lado Filipovic 教授
Lado Filipovic 教授 奥地利维也纳科技大学 维也纳技术大学微电子研究所多尺度工艺 TCAD 近年来，微电子行业经历了重大创新。涉及平面晶体管缩放的数十年技术路线图已演变为对硅以外最佳几何形状和材料的搜索。电路设计师和制造工程师不能再享受数十年单纯针对硅的实验数据带来的好处。技术计算机辅助设计 (TCAD) 和设计技术共同优化 (DTCO) 策略需要进行调整，以通过多尺度建模方法寻找新材料，其中材料的原子行为可为设计决策提供信息。随着设计裕度的持续减少，工艺变异性正成为一个重要问题。了解设备级和晶圆间变异至关重要。然而，当前的物理沉积和蚀刻模型并不能直接链接到设备输入。本次演讲将讨论过程模拟和仿真的现状，以及我们为协助微电子行业（包括半导体制造商和电子设计自动化 (EDA) 供应商）而开发的成果。在设计过程中加入 TCAD 和 DTCO 已经变得非常有价值。我将讨论机器学习如何帮助将特征尺度建模与反应堆级输入和设备可变性相结合。最终，我们旨在实现一种数字化 DTCO 策略来进行设计发现，同时通过减少对实验过程开发的依赖来降低设计周期的成本、时间和环境影响。关于演讲者：Lado Filipovic 是维也纳技术大学微电子学和纳米电子学副教授，也是 Christian Doppler 半导体器件和传感器多尺度过程建模实验室主任。他于 2020 年和 2012 年在维也纳技术大学获得了半导体集成传感器方面的博士学位 (venia docendi) 和微电子学博士学位 (Dr.techn.)。他是基础科学和工业相关研究项目的首席研究员。他的主要研究兴趣是使用先进的工艺和设备建模来制造、操作、稳定性和可靠性新型半导体器件和传感器；以及涉及半导体器件和传感器制造过程的多尺度建模。这涉及将原子建模与蒙特卡罗和连续方法相结合，以及将物理模型与经验几何描述符合并在一个框架中，特别是用于过程 TCAD。他的团队已经发布了几种开源软件工具来模拟半导体器件制造（ViennaPS - https://github.com/ViennaTools/ViennaPS ）和操作（Vien- naEMC - https://github.com/ViennaTools/ViennaEMC ）。他目前还在研究机器学习与过程 TCAD 的有效集成，以将从头计算与分子动力学相结合，辅助材料和设计发现，并结合特征规模和反应堆规模模型。