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World File Search System减速
RapidChiplet：用于快速探索 Chiplet 架构设计空间的工具链
提高处理器和加速器的性能成本比以往更具挑战性，这导致摩尔定律的减速 [22]。减速的原因在于过渡到更先进的技术节点时设计和制造成本呈指数级增长 [19]，同时由于 I/O 驱动器、模拟电路以及最近的静态随机存取存储器 (SRAM) 的扩展限制，这种过渡的收益不断递减。2.5D 集成是解决这些挑战的一个有前途的解决方案，其中将多个称为小芯片的硅片集成到同一封装中。单个小芯片设计可用于多种产品，这降低了每个芯片的设计成本。此外，由于 2.5D 集成允许将采用不同技术构建的异构小芯片集成到同一封装中，因此只有能够充分利用技术扩展的组件才会采用先进且昂贵的技术节点制造。已经达到扩展极限的组件则采用成熟的低成本技术制造。由于其经济效益，2.5D 集成已应用于行业领先公司的产品中，例如 NVIDIA 的 P100 GPU [ 17 ]（仅适用于高带宽内存 (HBM)）和 AMD 的 EPYC 和 Ryzen CPU [23]。2.5D 堆叠芯片的设计空间巨大。人们可以在不同的封装选项[18、21、27、29]、芯片数量和尺寸[9]、芯片放置位置[13]、芯片到芯片 (D2D) 链路实现[7、24]和协议[1、3]、芯片间互连 (ICI) 拓扑[4、14、16、25、26]以及其他许多因素之间进行选择。此外，还有许多不同的相关指标，例如芯片的面积要求、功耗、热性能和制造成本，或 ICI 的延迟和吞吐量。
经验证据和计算认知建模
了解人类驾驶员在与自动车辆（AV）相互作用中的行为可以帮助未来AV的发展。对这种行为的现有调查主要集中在一个情况下先验需要采取行动的情况，因为人类具有通行权。但是，即使未来的AV可能需要主动管理互动，即使它们具有对人类的途径，例如，人类驾驶员在接近的AV的前面左转。尚不清楚AVS在这种互动中如何表现以及人类对它们的反应。为了解决这个问题，在这里，我们研究了人类驱动因素的行为（n = 19），当在驾驶模拟器实验中与未构造的左转弯相互作用时。，我们在与执行微妙的纵向裸机操作的AV互动时测量了参与者决定的结果（GO或Ster）和时间安排，例如短暂减速，然后加速回到其原始速度。我们发现，参与者的行为对减速性敏感，但不是加速度的轻推。我们将获得的数据与人类决策的漂移扩散模型的几种变体进行了比较。最简约的模型捕获了数据，该数据假设了在到达时间和到固定决策边界的距离和距离上的动态信息的嘈杂集成，并具有对GO决策的初始积累偏见。我们的模型不仅说明了观察到的行为，还可以灵活地产生对人类对任意纵向AV动作的反应的预测，并且可以用于为未来的人类行为研究提供信息，并将此类研究的洞察力纳入用于AV交互计划的计算框架中。
解锁运动医学案例研究的潜力
运动医学中案例研究最引人注目的方面之一是它们能够揭示罕见或非典型条件的奥秘，从而避免了传统研究方法的目光。例如，尽管坚持既定的预防方案，但仍遭受腿筋造成的腿筋伤害的案例。通过对运动员训练方案，生物力学和肌肉失衡的详细检查，案例研究可能会发现有助于伤害模式的微妙而关键的因素。也许这是高速冲刺期间肌肉激活的一种不对称性，或者是减速过程中偏心强度的缺乏 - 洞察力可能仍留在表面以下，而没有精心制作的案例研究的镜头[4]。
产时胎儿心率监测（2024 年 12 月）
早产（<34 周）：早产期的胎儿心率尚未得到广泛研究。虽然在产前阶段有充分的证据支持使用计算机化 CTG 分析（Dawes Redman 标准）来评估酸血症的风险，但目前尚无既定的产时管理分类。众所周知，在妊娠早期，减速更常见于没有缺氧的正常现象。同样，在妊娠约 30 周之前，通常没有周期，因此不是干预的指征。这必须与感染或炎症反应的背景相平衡，因为感染或炎症反应通常会引发早产并使胎儿更容易缺氧。
1个标题规范性特征与年龄相关的周期性...
脑电图（EEG）提供了对各个生命阶段神经活动的动态变化的基本见解。周期性和周期性脑电图活性的细微差别改变揭示了神经发育和衰老的复杂模式（Donoghue等，2020）。从幼儿到成年时期，上的活动减少了（Hill等，2022）。这些改变可能是由于振荡耦合与当地人口峰值之间平衡的转变（Voytek and Knight，2015年）。同样，老化会改变动态网络通信，这主要由光谱的周期性组件的变化反映。一个很好的描述现象是α范围内中心频率的减速，这与注意力和认知过程不可或缺（Cesnaite等，2023）。
在技术生命周期上的自动化和就业
本文研究了数字自动化技术（ICT，机器人，软件和数据库）在1995年至2017年的技术生命周期的不同投资阶段的欧洲地区劳动力市场的影响。我们首先确定了这些生命周期的特征的投资加速和减速的重大突破和阶段。然后，我们研究了这些技术的暴露如何影响各种生命周期阶段的就业和工资。我们发现，在这些阶段中，Aumentation对就业的正面和负面影响既倾向于从长远来看相互抵消。对就业率的影响因技术和阶段而有所不同：ICT和软件在高生产率，服务特殊区域具有重大影响，而对于机器人来说，生命周期阶段在解释就业影响方面比区域特征更为重要。
创伤性脑损伤：通过研究寻找希望
脑震荡被认为是暂时性的脑损伤，但可能需要几分钟到几个月的时间才能痊愈。脑震荡可能由多种原因引起，包括头部撞击、打击或震动、运动损伤或跌倒、机动车事故、武器爆炸或颅骨内脑的快速加速或减速（例如，被剧烈摇晃的人）。患者要么突然失去意识，要么意识或知觉状态突然改变。紧随第一次脑震荡之后的第二次脑震荡会对大脑造成进一步的损伤——即所谓的“二次打击”现象——在某些情况下可能导致永久性损伤甚至死亡。脑震荡后综合症的症状会在脑震荡后持续数周或更长时间。
加速-减速运动相关脑震荡
目的：讨论一种用于理解和计算运动相关脑震荡中发现的加速-减速力的牛顿物理模型，并描述该公式的潜在应用，包括（1）尝试测量在加速-减速损伤期间施加到大脑的力，（2）一种收集有关这些力的客观数据的方法，以及（3）使用这些数据预测功能结果，例如神经认知状态、恢复曲线和重返赛场。背景：过去十年，运动中的轻度脑震荡引起了广泛关注。运动训练师和队医试图通过更好地了解轻度头部损伤的机制和严重程度以及制定有意义的重返赛场计划来限制负面结果
农村家庭能源选择的决定因素
为农村地区的家庭消费提供清洁和负担得起的能源，这对于缓解贫困至关重要[1]是发展中国家面临的主要当代问题。这就是为什么全球能源政策越来越专注于发展可持续和可再生能源（RE）的原因。除了保存能源的高效手段外，还有助于减少碳排放和减速气候变化。因此，为了认识到全球能源问题的重要性和敏感性，正在持续努力制定基于RE的可持续能源政策[2]。然而，能源部门，尤其是在发展中国家，其特征是现代能源供应的分布不均匀，以及对传统生物质燃料的广泛使用效率无效。缺乏获得现代和便利的能源服务
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。