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将 DNN 从本地加速到云端虚拟化 FPGA：趋势调查
现场可编程门阵列（FPGA）被广泛用于本地加速深度神经网络（DNN）算法，具有高计算吞吐量和能效。虚拟化FPGA和在云端部署FPGA正成为越来越有吸引力的DNN加速方法，因为它们可以增强计算能力，实现跨多用户的按需加速。在过去的五年中，研究人员广泛研究了基于FPGA的DNN加速器的各个方向，例如算法优化、架构探索、容量改进、资源共享和云构建。然而，以前的DNN加速器调查主要集中于在本地FPGA上优化DNN性能，而忽略了将DNN加速器放置在云端FPGA中的趋势。在本研究中，我们深入研究了基于FPGA的DNN加速器中使用的技术，包括但不限于架构设计、优化策略、虚拟化技术和云服务。此外，我们还研究了 DNN 加速器的演进，例如从单个 DNN 到框架生成的 DNN、从物理到虚拟化 FPGA、从本地到云、从单用户到多租户。我们还确定了云端 DNN 加速的重大障碍。本文增强了对基于 FPGA 的 DNN 加速器演进的当前理解。
从本土到高性能 - 嫉妒
作为需求计划者，Envista为客户提供了补充支持，并在实施过程中获得了收益，从而促进了快速实施，以满足客户的迫在眉睫的需求。Envista的角色包括后端数据支持和验证，变更管理，预测更新，软件报告自定义，培训等等。随着Envista的参与，分销商能够确保对预测进行监控，并在实施项目期间管理需求计划责任。
从本地和全球观点
1 Poyang Lake Wetland and Patershed Research（教育部）的地理与环境学院/主要实验室，中国Nanchang 330022，江西师范大学； oykh@jxnu.edu.cn（k.o. ）; gongdaohong@jxnu.edu.cn（D.G. ）; huilin@jxnu.edu.cn（H.L.） 2自然灾害监测的关键实验室，江西省的预警和评估，江西师范大学，北昌330022，中国3个国家关键信息工程实验室在测量，地图和遥控感应中，武汉大学，瓦汉大学，瓦汉430079，中国中国； fyw@whu.edu.cn 4加拿大L5L 1C6的多伦多大学地理，地理与环境部地理系； daoye.zhu@utoronto.ca 5调查学院，汤吉大学，上海200092，中国； cjxiao@tongji.edu.cn 6土耳其伊斯坦布尔技术大学地理系，土耳其； oaltan@itu.edu.tr *通信：huangm@jxnu.edu.cn1 Poyang Lake Wetland and Patershed Research（教育部）的地理与环境学院/主要实验室，中国Nanchang 330022，江西师范大学； oykh@jxnu.edu.cn（k.o.）; gongdaohong@jxnu.edu.cn（D.G.）; huilin@jxnu.edu.cn（H.L.）2自然灾害监测的关键实验室，江西省的预警和评估，江西师范大学，北昌330022，中国3个国家关键信息工程实验室在测量，地图和遥控感应中，武汉大学，瓦汉大学，瓦汉430079，中国中国； fyw@whu.edu.cn 4加拿大L5L 1C6的多伦多大学地理，地理与环境部地理系； daoye.zhu@utoronto.ca 5调查学院，汤吉大学，上海200092，中国； cjxiao@tongji.edu.cn 6土耳其伊斯坦布尔技术大学地理系，土耳其； oaltan@itu.edu.tr *通信：huangm@jxnu.edu.cn2自然灾害监测的关键实验室，江西省的预警和评估，江西师范大学，北昌330022，中国3个国家关键信息工程实验室在测量，地图和遥控感应中，武汉大学，瓦汉大学，瓦汉430079，中国中国； fyw@whu.edu.cn 4加拿大L5L 1C6的多伦多大学地理，地理与环境部地理系； daoye.zhu@utoronto.ca 5调查学院，汤吉大学，上海200092，中国； cjxiao@tongji.edu.cn 6土耳其伊斯坦布尔技术大学地理系，土耳其； oaltan@itu.edu.tr *通信：huangm@jxnu.edu.cn
从本体到系统体系结构
Urban Air Mobility（UAM）是通过涉及各种相互关联系统的系统（SOS）实现的先进航空概念。基于模型的系统工程（MBSE）非常适合定义此类SOS的体系结构。但是，尽管UAM SOS有一些共同的基本特征，但特定的体系结构和操作参数将从一个都会区变成另一个都会区。在每个都会区的UAM体系结构和运营的适当模型可能会导致不一致，混乱，并最终导致操作困难。为了防止这种结果，本文提出了一个结构化框架，用于利用本体论和参考模型来阐述UAM体系结构。这些用于得出Metro-rarea-特定的架构和操作模型。本体论统一了对UAM SOS中系统，关系和过程的理解。以本体论为基础，基线档位的参考模型是地铁区特异性建筑模型的模板。组合有助于快速生成特定的UAM架构和用例，如本文所示。我们总结了为什么专门为UAM准备的完全模块化和可重复使用的框架这一步骤可以加速进步，以实现这一雄心勃勃的概念。
使用从本地采购材料获得的水合物生产水和油涂料
摘要 - 使用蒸汽方法在本地配制的氢溶胶生产水性油漆（乳液，筛选，哑光油漆）和油漆（光泽涂料）。原材料是芙蓉花，薄荷叶，迷迭香和柠檬草。Soxhlet提取器使用正常的己烷作为溶剂来从压碎的叶子中进行氢溶液。蒸馏过程，以将氢溶胶与从提取过程中获得的氢溶剂溶剂混合物中的溶剂分离。氢溶胶的表征是为了确定生理化学特性，并因此适合油漆生产。The results showed the physicochemical parameters of the produced hydrosol were within the standard values, of Refractive index = 1.3698, pH = 6.5533, conductivity = 0.5167us/cm, TDS = 78.1667mg/l, density = 0.5183g/cc, specific gravity = 0.5183, viscosity = 8.1083cst, boiling point = 74.70c。生产的氢溶胶用于乳液，筛选，马特和光泽涂料的生产，它们的表征，它们给出以下pH = 6.90，6.94,7.39＆6.62的物理化学结果。特定重力= 23.75，23.75，23.75＆23.75。密度= 1.4078g/cc，1.2396g/cc，1.136g/cc，＆1.1164g/cc。粘度= 9.8cst，10.5cst，10.8cst和8.47cst。干燥时间= 6小时，6小时，4小时和6小时。温度= 280C，280C，280C和280C。湿= 2.55、2、4和3。与标准相比，这些结果显示出合理的一致性。关键字 - 水基，水和油的油漆，物理化学参数。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：