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IEEE关于电路和系统中新兴和精选主题的日记
解决这些挑战要求从算法，实施和设计角度进行共同努力。首先，对高效Genai部署的算法优化至关重要。研究人员正在积极探索降低复杂性技术，以简化生成模型，而不会显着损害其性能。尽管最近的算法研究在修剪和量化方面取得了进展，但这种尺寸缩小的Genai模型仍然是资源密集的。因此，迫切需要使用硬件感知的Genai算法，同时保持出色的性能。迫切需要第二次，有效的电路和系统。为Genai的创新硬件和体系结构不断提出，旨在在可扩展性，灵活性和效率之间取得平衡。行业中的公司正在取得长足的进步，但是持续需要Genai的专业Genai加速器和节能计算范式。第三，用于加速电路和系统设计的Genai非常需要和有希望。genai还具有增强电子设计自动化（EDA）工具，模拟电路，优化模拟并加速验证的潜力。但是，在确保可靠性，效率和信任方面仍然存在挑战。
有关研究主题的社论，可再生能源自动化和能源预测的最新进展
可再生能源（如太阳能，风能和水力发电）等可再生能源正在越来越受欢迎，因为我们努力实现更可持续的未来。然而，它们的间歇性且通常是不可预测的性质，在能够确保常规时期内发电的持续发电方面为能源行业带来了挑战。因此，对可再生能源输出的准确预测对于它们可靠地整合到功率网格中至关重要。在这方面，自动化和机器学习通过实现对能量输出的更精确的预测，可以显着改善能量预测。高级算法和高性能计算系统允许更好的网格管理和提高发电系统的效率。自动化也用于可再生能源系统的运行和维护。实时监控和控制系统可以快速响应天气状况的变化，从而优化能源生产。本社论总结了可再生能源自动化和能源预测的最新进步，这是实现可持续能源未来的关键领域。研究主题涵盖了基于机器学习的能源预测，可再生能源系统的控制和优化，以及将可再生能源整合到微电网中，如图1所示。持续的可再生能源自动化和能源预测的研究和发展对于向可持续能源未来的过渡至关重要。因此，可再生的发电和可持续能源的发展正成为许多国家的重要问题。一方面的全球能源危机以及对另一方的气候变化威胁的发展促使全世界都寻求替代的能源解决方案，例如太阳能，风，氢等，加速了脱碳的能量矩阵。有了这些重要的优先事项，因此需要对可以支持该国的权力转变的先进技术，以过渡到可再生和可持续的能源未来。这些技术必须能够连续监视系统，并在常规期间维护其连续运行，以确保此类大规模项目的技术和经济可行性。但是，在一代中产生的电力
对科技促会 2023-2024 年优先主题的贡献是“...
菲律宾面临以下几方面的挑战：• 数字基础设施——该国仍需解决数字基础设施不同方面的问题，如高速、稳定、可靠的互联网连接有限，高性能计算有限，尤其是在农村地区。• 人工智能和劳动力方面的技能与教育——人工智能和其他前沿技术方面的专业人员和专家仍然匮乏，科技部也希望通过其计划和举措来解决这一问题。需要对劳动力进行再培训和提升技能，使教育体系与数字经济的需求保持一致，并为人力资源提供人工智能驱动型行业所需的培训。• 政策支持和监管框架——人工智能和其他前沿技术的政策和监管环境仍在不断发展。该国需要明确的法规来解决数据隐私、人工智能的道德使用和知识产权等问题。 • 公众对人工智能的认识和理解——可以更多地推广人工智能，以便能够更多地了解它及其应用，并最大限度地发挥其优势 • 多利益相关方合作——国家将受益于政府、学术界和产业之间加强合作，以开展更多创新举措。 • 网络安全、数据安全和隐私问题——除了必要的政策外，还需要在数据治理方面建立信任，并确保在人工智能和数字化时代保护数据
关于研究主题的编辑性表征和工程应用的社论
随着世界上常规的石油和天然气资源的消耗，非常规石油和天然气资源已成为勘探与开发的重点和热点（Li等，2019; Yin等，2020a; Fan.fan等； 2020; Li，20222a）。近年来，在中国已经探索和开发了一系列非常规的石油和天然气资源（例如，砂岩气，页岩气，煤层甲烷和水合物）在中国进行了探索和开发，其中已经对砂岩气和页岩气进行了商业开发（Wu等人，2022222; Xie等，2022）。紧密的砂岩气体是中国最早开发的非常规的气体，在中国的总天然气储量和生产中起着重要作用，总资源约为17.4×10 12 - 25.1×10 12 m 3，其可回收资源约为8.8×10 12-12.1×10 12 M 3（Zou等，2018年）。在过去的十年中，中国在页岩气中取得了显着的探索和发展成就。在四川盆地内外建造了八个页岩气场（例如Fuling，Luzhou，Changning，Weiyuan和Zhaotong）。在2021年，中国的页岩气产量达到230 m 3×10 8 m 3，主要来自较浅的页岩地层。深层页岩气资源（超过3500 m）将是超过80％总资源的长期勘探和开发目标（Li J.等，2022a）。紧密的砂岩和页岩储层具有超低孔隙度和渗透率的特征，并且页岩储层具有最差的物理特性（Li J.等，2022b; Fan.fan et al。，2022）。因此，这种储层的多尺度孔和断裂特征的定量表征对紧密的油气和天然气具有很大的意义。
基于脑电图的运动想象分类的独立于主题的深度架构
摘要 —基于脑电图 (EEG) 的运动想象 (MI) 分类是非侵入式脑机接口 (BCI) 系统中广泛使用的技术。由于 EEG 记录在不同受试者之间具有异质性并且标记数据不足，因此设计一个使用有限的标记样本独立于受试者执行 MI 的分类器是可取的。为了克服这些限制，我们提出了一种新颖的独立于受试者的半监督深度架构 (SSDA)。所提出的 SSDA 由两部分组成：无监督和监督元素。训练集包含来自多个受试者的标记和未标记数据样本。首先，无监督部分，称为列时空自动编码器 (CST-AE)，通过最大化原始数据和重建数据之间的相似性从所有训练样本中提取潜在特征。采用维度缩放方法来降低表示的维数，同时保留其可辨别性。其次，监督部分使用在无监督部分获得的潜在特征，基于标记的训练样本学习分类器。此外，我们在监督部分使用中心损失来最小化类中每个点到其中心的嵌入空间距离。该模型以端到端的方式优化网络的两个部分。在训练阶段模型未见过的测试对象上评估了所提出的 SSDA 的性能。为了评估性能，我们使用了两个基于 EEG 的基准 MI 任务数据集。结果表明，SSDA 优于最先进的方法，并且少量的标记训练样本足以实现强大的分类性能。
关于研究主题的编辑RNA技术，诊断和治疗学的最新进步
RNA技术是一种新兴领域，利用RNA的独特结构和功能特性来构建纳米级结构并调节复杂的生物系统（Stewart，2024）。RNA已显示成各种形状，大小和复杂性的结构，从而在分子传感，药物输送，免疫调节和细胞活性调节中实现应用（Chandler等，2021）。这项基础工作表明了RNA分子及其化学类似物的显着潜力，作为开发个性化诊断和治疗应用的生物材料，这是许多体外和体内研究的证明，并通过几种FDA批准的配方进行了例证。然而，诸如核酸酶稳定性，有针对性的RNA疗法的靶向递送，其免疫反应的调节以及必须进一步解决的检测极限等关键挑战，以将RNA纳米技术完全转化为临床应用。该研究主题重点介绍了RNA技术的最新进步和创新工作，用于各种RNA类别的诊断和治疗学。该研究主题由国际领导人在核酸技术，药物输送和计算研究领域策划的六项评论和研究文章。所有手稿都呈现出广泛的创新技术，这些技术包括基因疗法的设计和优化，RNA的产生，逻辑门控，组织工程和新治疗靶标的验证。
关于研究主题的编辑结构完整性和工程材料和组件的耐用性
工程组件和结构细节可能会处于完全不同的负载条件下：高周期或低周期疲劳（具有恒定或可变幅度），静态载荷和/或过载，振动，蠕变，应力腐蚀 - 只是引用了一些例子。无论负载条件是什么，对结构细节的结构完整性的评估都必须确保与潜在的灾难性后果的意外故障保持足够的安全边缘。通过使用理论，数值和实验方法通常合并的理论，数值和实验方法来追求这个目标。例如，实验室测试以估计基本材料特性或进行全尺度测试，以验证实施合适强度模型的有限元分析。最常见的是，科学研究通过提出非常规强度标准，开发数值技术或测试传统材料和先进材料的特定类别的耐用性来分别处理这些领域。本研究主题的四篇论文通过理论和/或实验研究介绍了一些上述研究主题，这些研究涵盖了从机械到土木工程的应用领域。Gaidai等人的论文。提出了一种基于极端价值统计和双变量校正方法的风力涡轮机（FWT）系泊系统中极端响应的方法。作为案例研究，该方法应用于10 MW大三叶fwt。通过开源仿真工具快速（疲劳，空气动力学，结构和湍流），对FWT进行了完全耦合的空气氧弹性 - 弹性 - 弹药动态分析。快速工具计算了叶片上的空气动力载荷，除了结构性动态响应外，除了结构性动态响应以外，在半可覆盖的平流上的流体动力载荷，并最终在不同的操作条件下返回了风力涡轮机的锚点张力和潮流运动的时间序列，并在
b''IEEE关于电路和系统中新兴和精选主题的日记
为了进行全面的介绍，我们计划征求论文，以介绍与可信赖AI相关的电路，EDA，算法和系统的最新发展。具有广泛的范围，我们优先考虑不同的主题：1。电路。这个特刊对开发安全电路的发展非常感兴趣，以减轻与确保AI的可信度相关的风险。潜在的主题包括AI实现中的硬件漏洞，攻击和防御，以及多态加密和多方计算等主题。2。EDA。 本期特刊期待着专注于安全感知的EDA算法的论文。 也可以通过EDA工具的集成来构建设计流，从而确保AI的可信度。 3。 算法。 在算法级别上，主题包括但不限于鲁棒性，安全性，安全性，公平性，隐私和机器解释性。 此外，强烈鼓励探索AI电路和系统的新漏洞和局限性的算法。 4。 系统。 本期特刊预测论文介绍了可信赖的AI应用程序和/或系统的设计示例。 我们的目标是征求更安全和弹性的隐私解决方案。 更确切地说，以下任何领域或以下区域中的主题：EDA。本期特刊期待着专注于安全感知的EDA算法的论文。也可以通过EDA工具的集成来构建设计流，从而确保AI的可信度。3。算法。在算法级别上，主题包括但不限于鲁棒性，安全性，安全性，公平性，隐私和机器解释性。此外，强烈鼓励探索AI电路和系统的新漏洞和局限性的算法。4。系统。本期特刊预测论文介绍了可信赖的AI应用程序和/或系统的设计示例。我们的目标是征求更安全和弹性的隐私解决方案。更确切地说，以下任何领域或以下区域中的主题：
关于研究主题的社论早期生活表观遗传学编程，通过Dohad Perspective
在过去的几十年中，健康与疾病的发展起源（DOHAD）已被合并为一种概念，主张早期生活暴露于环境压力源（包括营养不良，污染物和压力）以及在现代社会中观察到的非通信性慢性疾病（Gluckman等人（Gluckman et al and。，2010年））的因果关系（包括营养不良，污染物和压力）。尽管已经提出了多种机制来基础发育节目，但表观遗传过程（包括DNA甲基化，组蛋白后翻译后修饰和非编码RNA表达失调）被描述为主要的机械框架，这是为风险疾病中的非本质遗传增长而导致风险疾病的非遗传性增长。这项研究中发表的文章涉及在整个生命周期内对不同不良状况的早期暴露于不同不良条件可能影响健康和疾病的几个方面。
使用基于主题的图卷积多层网络进行图的表示学习
摘要 —图结构是一种常用的数据存储模式，事实证明图中节点的低维嵌入表示在各种典型任务中非常有用，例如节点分类、链接预测等。然而，现有的大多数方法都是从图中的二元关系（即边）出发，并没有利用图的高阶局部结构（即模体）。在这里，我们提出了 mGCMN —一种新颖的框架，它利用节点特征信息和图的高阶局部结构来有效地为以前看不见的数据生成节点嵌入。通过研究我们发现不同类型的网络具有不同的关键模体。并且，我们的方法相对于基线方法的优势已经在大量引文网络和社会网络数据集上的实验中得到了证明。同时，还揭示了分类准确率的提高与聚类系数之间的正相关性。相信利用高阶结构信息才能真正体现网络的潜力，这将大大提高图神经网络的学习效率，促进一种全新的学习模式的建立。