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CS480/680：机器学习作业简介2
从现有的（基本）内核构造新内核的一种很酷的方法是通过图形。令G =（V，e）为有向的无环形图（DAG），其中V表示节点，E表示弧（有向边）。为方便起见，让我们假设有一个没有传入弧的源节点s，并且有一个没有传出弧的接收器节点t。我们将基础内核κe（即，一个函数κe：x×x→r）放在每个弧E =（u→v）∈E上。对于每条路径p =（U 0→U 1→···→U D）使用U I -1→U i是E中的弧，我们可以将路径P的核定义为沿路径的核的乘积：
CrowdStrike的BSOD噩梦：
2024年7月19日的全球技术中断强调了依靠频繁的内核更新以获得基于检测的端点安全性的关键漏洞，这证明了CrowdStrike的有缺陷的内核驱动程序更新，从而导致各个部门的广泛中断。此事件强调了基于检测的方法的固有风险，该方法需要不断更新以应对新威胁。相比之下，Xcitium的零信任体系结构专注于遏制而不是检测，通过消除了频繁的内核更新的需求并优先考虑广泛的测试和客户控制，从而提供了更稳定和安全的解决方案。这种方法可确保系统的稳定性和弹性，从而减轻操作中断的风险并增强整体安全性。
RISC-V 和 DDR4 SEE 测试更新
• RISC-V 是 2015 年向社区发布的一种新型处理器架构 • RISC-V 处理器内核从小型微控制器内核一直运行到用于 AI/ML 和图像处理的高性能矢量处理器。• 作为开源/开放架构，RISC-V 内核可以配置为支持任意容错，包括三重模块冗余。• 关于 RISC-V 处理器的架构辐射问题和缓解措施知之甚少。• 硬件实现和软件操作的配置敏感性至关重要，因为用户可以根据需要进行配置。• FY23 的工作重点是配备 U74 处理器的 StarFive JH7110。• FY24 的工作重点将集中在 SiFive HiFive Unmatched (U74) 和 X280 开发板上。U74 和 X280 核心支持纠错，FY23 StarFive JH7110 表现出令人印象深刻的容错能力。
冰：一个集成的CGRA框架启用DVFS- ...
摘要 - 透明粒度可重构阵列（CGRA）是一种有前途的解决方案，可以使来自不同域的应用加速加速。通过利用功能级别的重新配置，它们可以适应显着不同的计算模式。但是，电压和频率与CGRA资源的利用及其动态管理的关系尚未很好地探索，从而导致设计效率低下。CGRA也成功地加速了数据依赖的流媒体应用程序。但是，在这些应用中，管道中每个内核的执行时间可能会根据输入的特性而动态变化。这也导致资源不足，用于动态变化的内核，而内核不会限制应用程序吞吐量。dvfs还可以通过动态更改主持非绩效构成内核的瓷砖的电压和频率水平来提高这些应用的能源效率。本文提出了ICED - 一项集成的DVFS感知框架 - 绘制支持电源岛的CGRA应用程序。ICED提出了一个CGRA架构，以不同的粒度（从单个瓷砖到一组瓷砖）以及相关的DVFS感知汇编和映射工具链，以不同的粒度（从单个瓷砖到一组瓷砖）为支持DVFS群岛。ICED是在电力岛级别引入对时空CGRA的DVF支持的第一部作品。实验评估表明，与常规CGRA相比，冰的平均利用率提高了2.3倍，能源效率提高了1.32倍。使用流应用程序，与最先进的CGRA相比，ICED可以达到高达1.26×能量效率，该最先进的CGRA引入了部分动态重新配置以适应内核吞吐量的变化。
在基于 Linux 的 IoT设备中利用BlueBorne
本白皮书将详细说明 Linux RCE 漏洞 ( CVE-2017-1000251 ) 及其利用方式。此漏洞的利用方式将在两款 IoT 设备上展示 - 三星 Gear S3 智能手表和亚马逊 Echo 数字助理。在 BlueBorne Linux 漏洞披露后，已向 Linux 内核 ( 此处 ) 和 BlueZ 用户空间项目 ( 此处 ) 提交了补丁。最近，我们在 Linux 内核中发现了另一个信息泄露漏洞，并将其报告给 Linux，Linux 也为其发布了补丁。此漏洞允许攻击者绕过 Linux 机器上可能存在的缓解措施，尽管在物联网的情况下，这可能永远没有必要，因为它们首先就没有这样的缓解措施。这些缓解措施包括 KASLR（内核地址空间布局随机化）和堆栈保护器。在我们 9 月份发表的初步调查结果中，我们指出 Linux
i.MX 机器学习用户指南
• 启用 RUY 矩阵乘法库（TFLITE_ENABLE_RUY=On）。与使用 Eigen 和 GEMLOWP 构建的内核相比，RUY 矩阵乘法库提供了更好的性能。 • XNNPACK 委托支持（TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On） • 外部委托支持（TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On） • （i.MX 95）GPU 委托支持（TFLITE_ENABLE_GPU=On） • 运行时库以共享库的形式构建和提供（TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On）。如果希望将 TensorFlow Lite 库静态链接到应用程序，请将此开关保持关闭状态（默认设置）。如果应用程序是使用 CMake 构建的，可能会很方便，如第 2.5.1 节所述。 • 该包使用默认的 -O2 优化级别进行编译。某些 CPU 内核（例如 RESIZE_BILINEAR）在 -O3 优化级别下性能更佳。但是，某些内核（例如 ARG_MAX）在 -O2 优化级别下性能更佳。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
使用机器学习对陨石反射光谱进行分类。 S. Saha 1，T。H。Burbine 2,3和M. D. Dyar 2,3，1计算机科学系
模型结构：我们的方法利用火箭（随机卷积内核变换）算法[4]从陨石光谱中提取数值特征。虽然火箭在时间序列分类中的有效性被广泛认可，但其能力与本研究中光谱分类的挑战非常吻合。反射光谱虽然不是传统的时间序列，但在与时间序列数据具有相似性的波长跨波长中显示顺序模式。火箭的计算效率和对噪声的鲁棒性使其成为此任务的理想选择，在这种任务中，捕获微妙的光谱模式至关重要。它将大量随机初始化的卷积内核应用于光谱，每个卷积内核都有随机参数，例如长度，扩张，偏置和填充物。这种随机化使火箭列出了数据的局部和全局特征，这对于区分光谱模式至关重要。
定量遗传：a）聚乙烯遗传 - 概念，示例 - 小麦中的内核颜色，b）种群遗传学 - Hardy-Weinberg定律。
但是，定量性状是经济上重要的衡量表型特征，例如身高，体重，皮肤色素沉着，对病理疾病的易感性或人类智力的易感性；植物或动物产生的花，水果，种子，牛奶，肉或鸡蛋等。定量性状也称为度量特征。他们没有显示个人和形成一系列表型之间的明显切断的差异，这些表型毫无察觉地将一种从一种类型融合到另一种类型，以引起连续变化。与定性性状相反，定量性状可以通过环境条件进行多样化，通常受许多因素或基因（也许是10或I00或更多）的控制，每种都有少量的表型，以至于他们的个体效应无法通过Mendelian方法来检测到Mendelian方法，但仅由统计学方法检测到。
基于人口发射速率的电动脑信号预测的有效性
通过测量局部田间电位（LFP）或脑电图（EEG）信号（EEG）信号（EEG）信号（EEG）信号（EEG）信号，通常对人群水平的神经活动进行实验研究。为了进行观察到的神经活动和模拟神经活动之间的比较，重要的是，神经活动的模拟可以准确预测这些大脑信号。在人群层面上对神经敏化的模拟通常依赖于点神经元网络模型或点火率模型。虽然这些简化的神经活动的表示在计算上是有效的，但它们缺乏计算LFP/EEG信号所需的明确空间信息。已经提出了不同的启发式方法来克服这一限制，但是这些方法的准确性尚未得到充分评估。这样一种启发式方法，即所谓的内核方法，以前已采用有希望的结果，并且具有在电动脑信号产生的生物物理学中得到充分依据的其他优势。它基于网络模型中每个突触途径的计算速率至lfp/eeg kernels，之后可以直接从人口发射速率获得LFP/EEG信号。这相当于计算大脑信号的计算工作量的大规模降低，因为为每个人群计算大脑信号，而不是为每个神经元计算。在这里，我们研究了如何以及何时可以期望内核方法起作用，并提出了预测其准确性的理论框架。最后，我们证明了内核方法对于主导大脑信号的贡献最准确。我们表明，脑信号预测的相对误差是单细胞内核异质性和尖峰训练相关性的函数。因此，我们进一步建立了内核法作为一种有希望的方法，用于计算大型神经模拟的电信号。