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新能源侧储能优化配置技术研究进展
收稿日期： 2022-02-28 ； 修 改稿日期： 2022-03-31 。 基金项目： 北京市科技计划项目（ Z201100004520016 ）。 第一作者： 李红霞（ 1996 —），女，硕士研究生，研究方向为储能优化
强于大市AI 端侧深度报告之AI 手机
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体， AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势，可创造众多的 AI 使用场景，并加速 第三方 AI 应用成熟，我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征：①能够在手机端侧运行大模型； ② SoC 中包含 NPU 算力；③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言， AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言，可提供品牌形象与用户粘性。
对侧与同侧疫苗的增强...
对侧mRNA covid-19增强抗体的幅度，以改善COVID-19 Vac-scine免疫反应，Fazli等人。的研究检查了在相同或对侧臂中施用助力剂量的影响（9）（图1）。与最近的一些发现（10）相反，当前的研究报告说，在先前使用初次疫苗的人中，辉瑞技术NT162B2促进了抗体反应的高幅度。在第三次疫苗接种后大约五个月后，在最后一个时间点分析了这种差异最为明显。notably，该研究的重点是中和抗体反应，包括针对Omicron变体的反应（B.1.1.529），揭示了具有对侧增强的增强抗体。较高的抗体水平也与改善变异菌株的跨义中和化有关（11），面对不断发展的病毒威胁，解决了至关重要的关注点。该研究的强大方法论涵盖了大型和彻底的参与者入学和人口统计分析，可以增强其发现的可靠性。这项工作为疫苗的优化提供了宝贵的见解
对侧...
要保护加密实现免受侧通道漏洞的影响，开发人员必须采用恒定的时间编程实践。由于这些可能是错误的，因此已经提出了许多侧通道检测工具。尽管如此，此类漏洞仍在加密库中手动发现。虽然Jancar等人最近的一篇论文。表明，开发人员很少执行侧道通道检测，目前尚不清楚现有的检测工具是否首先会发现这些漏洞。为了回答这个问题，我们调查了文献，以建立34个侧通道检测框架的分类。我们提供的分类比较了多个标准，包括所使用的方法，分析的可扩展性或所考虑的威胁模型。然后，我们在选择了5种有前途的检测工具的选择上建立了代表性Cryp-Graphic操作的统一共同基准。此基准测试使我们能够更好地比较每个工具的功能及其分析的可扩展性。此外，我们还提供了最近发布的侧通道漏洞的分类。然后，我们在基准上测试每个漏洞子集以及它们出现的上下文的每个选定工具。我们发现，由于各种原因，现有的工具可能难以找到脆弱性，主要是缺乏对SIMD指示，隐性流和内部秘密生成的支持。根据我们的发现，我们为研究社区和密码图书馆开发人员开发了一系列建议，其目标是提高侧通道检测工具的有效性。
对侧...
要保护加密实现免受侧通道漏洞的影响，开发人员必须采用恒定的时间编程实践。由于这些可能是错误的，因此已经提出了许多侧通道检测工具。尽管如此，此类漏洞仍在加密库中手动发现。虽然Jancar等人最近的一篇论文。表明，开发人员很少执行侧道通道检测，目前尚不清楚现有的检测工具是否首先会发现这些漏洞。为了回答这个问题，我们调查了文献，以建立34个侧通道检测框架的分类。我们提供的分类比较了多个标准，包括所使用的方法，分析的可扩展性或所考虑的威胁模型。然后，我们在选择了5种有前途的检测工具的选择上建立了代表性Cryp-Graphic操作的统一共同基准。此基准测试使我们能够更好地比较每个工具的功能及其分析的可扩展性。此外，我们还提供了最近发布的侧通道漏洞的分类。然后，我们在基准上测试每个漏洞子集以及它们出现的上下文的每个选定工具。我们发现，由于各种原因，现有的工具可能难以找到脆弱性，主要是缺乏对SIMD指示，隐性流和内部秘密生成的支持。根据我们的发现，我们为研究社区和密码图书馆开发人员开发了一系列建议，其目标是提高侧通道检测工具的有效性。
梁搜索和本地典型
梁搜索是一种广泛使用的近似算法，可根据此类分布找到最高的概率字符串。它一直是在许多生成任务中解码概率模型的首选工具，例如机器翻译，抽象性摘要和约束解码。有时，它在产出质量，计算不足和缺乏多样性方面表现出显着的差异。本文首先旨在更好地了解Beam Search的成功。我们确定了光束搜索中固有的归纳偏差，导致我们提出成功是由于其隐含的统一信息密度执行（一种与心理语言理论相关的属性）在生成的文本中。然后，我们解决了标准光束搜索的三个局限性：它的不具体率，其产生低多样性的集合的趋势及其确定性。为了解决第一个限制，我们引入了更加有效的光束搜索变体，该变体将算法构架为基于议程的过程，并采用了最优先的优先级；这种方法通过消除不必要的路径探索来降低计算成本。我们接下来要展示如何将光束搜索中的每个一代步骤作为亚次确定的最大化问题，以及该框架如何以原则上的方式优化设置级别特征（例如多样性）。我们进一步开发了光束搜索的随机概括，该概述促进了不同样本的产生，并可以在模型下建立统计上一致的估计器。我们提供了这些新技术在提高光束搜索的效率，多样性和适应性作为NLG任务的解码算法方面的有效性的经验证据。在本文的最后一部分中，我们使用有关有效解码策略的特性的见解来提出一种新的解码算法，该算法旨在产生模仿人类交流中信息内容模式的文本。我们观察到这种算法会导致高质量的文本，从而始终减少退化的重复，即概率语言发生器已知偶尔会在其他解码策略下产生。本文提出的方法为研究人员和从业人员提供了有价值的工具，以创建更好的概率语言发生器。