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课程成果（cos）
CO No.课程成果（COS）C212.1解释操作系统提供的系统体系结构和服务，这些系统是计算机科学中更高级主题的垫脚石，例如分布式系统，云计算和网络安全。C212.2设计，实施和优化计算机系统中的过程，并开发响应迅速，高效，可靠，高效，可扩展且能够处理并发任务的系统。C212.3分析哪种内存管理方法适用于有效管理内存资源，优化系统性能以及了解单用户和多用户环境中与内存相关问题的复杂性。c212.4在有效地管理存储资源，优化数据访问和检索时比较各种调度方法，并了解与存储相关的技术和策略的了解C212.5 C212.5解释了虚拟化技术并了解移动平台的复杂性，从而使它们能够在虚拟化管理，移动应用程序设备开发和移动设备管理和移动设备管理和移动设备管理等领域。课程代码/课程名称：CW3401/业务系统简介
请致电论文
A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
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。
征文通知
A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
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A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
当团队拥抱AI：人类的协作策略时，以创造性设计任务提示生成策略
生成的AI（genai）已用于创意任务中，其中人类与AI在诸如Cretive Writing [15、42]，Drawing [28、34]，Performance [24]，Game Design [18]，Art展览[30、31]和音乐安排等方面与AI合作。生成的内容可以通过提供灵感，提供新颖的思想，促进人类的繁殖和执行艰苦的任务来促进人类的创造过程[15，18，47]。但是，Genai如何在人类合作者团队中工作？现有研究主要关注与Genai在创意任务中的个人提示，这是一项具有挑战性的努力，尤其是对于非专家单用户而言[63]。然而，提示过程对于在Genai中产生理想的产出至关重要。在与创意协作任务中的提示过程互动时，如何共同努力克服这些挑战？除了为我们提供生成含量以出于目的的目的，研究表明，Genai工具具有促进决策[14，49]和共识建设[53]时的潜力[53]。一项研究发现，与没有提高其随着时间的协调性的人类团队相比，与AI合作的团队能够稳步改善[40]。需要研究团队的详细动态 - AI协作需要了解如何最好地适应协作过程中的声音。这使我们能够制定策略，以优化越来越多地与Genai合作的团队中的决策，贡献和有效的合作。与AI合作时，我们是否可以实现最佳性能取决于多种因素，例如对AI的信任或ACCEPS [52]。例如，我们可以通过增加其可感知性或解释性来显着发展用户的信任并增加对AI的接受[12，13]，从而增强人AI的协作。研究一个团队对Genai performence的看法可能会导致设计，以提高和谐，有效的影响，例如对话干预措施或系统，以提高对可靠性或透明度的感知。团队合作通常是在多学科的范围任务中需要的，例如舞台演奏的艺术设计示例[32，33，46]。舞台设计涉及艺术家，导演，设计师，编剧和表演者在跨学科环境中工作，艺术家与表演者进行交谈，或者与设计师进行交谈。舞台设计中的结果既具有视觉和文本元素，并且经常从剧本中的电影等文本中发展出视觉效果。舞台表演的艺术设计提供了一个协作实践的案例研究，其中有必要进行集体意识。受到其协作性质和在创作过程中利用Genai的潜力的启发，我们选择了舞台设计作为研究的任务。我们将本研究的共同提及定义为一个过程，涉及在两个或更多个个体之间共享和讨论Genai系统的提示。我们采用了一种合理的方法来调查创意任务中的共同提及：
中国半导体市场规模
中国半导体市场到2034年将达到3665.7亿美元，这是由于汽车行业的需求不断增长的驱动，中国的半导体市场的需求不断增长，这是由于国防部对先进筹码的需求不断增长所驱动的，重点是人工具系统，通信，radar，radar和自动驾驶汽车。政府已宣布2024年的国防预算为2360亿美元，这增加了7％，并连续30年增长。这占中国GDP的1.2％，低于全球平均水平1.8％。国防支出的上升与对半导体的需求不断增长密切相关，而高级筹码在增强中国的防御能力方面起着至关重要的作用。半导体在国防部门的整合具有显着提高的性能，精度和效率。关键趋势包括强调自给自足，旨在增强当地芯片生产以减少对外国技术的依赖。5G，人工智能和物联网的出现是在移动设备，汽车领域和智能技术中对高级半导体的需求。中国对先进制造业的承诺导致对最先进的半导体制造技术进行了投资，以增强其全球竞争力。汽车行业，尤其是电动汽车和自动驾驶，对传感器，电源管理和控制系统中使用的芯片产生了强烈的需求。中国半导体市场的增长显着增长，并于2023年底获得了相关专利。预计市场将在国内需求增加，政府政策和技术创新的推动下，将经历显着的增长。该行业在支持各个部门（包括汽车行业）中起着至关重要的作用，它通过为先进的驾驶员辅助系统，电动汽车和自动驾驶技术提供芯片。这些创新提高了车辆安全，性能和能源效率，使中国成为汽车行业的领导者。半导体市场还为消费电子行业提供智能手机，平板电脑，可穿戴设备和家用电器的芯片，增强性能，延长电池寿命并引入高级功能。此外，该行业通过支持自动化，机器人技术和物联网应用程序来驱动工业部门的需求，从而提高运营效率，精度和数据处理。该市场的主要参与者包括Texas Instruments Inc.，Smiciconductor Corp.，Skyworks Solutions Inc.，Renesas Electronics Corp.，Qorvo Inc.和Mediatek Inc.寻找全面的报告解决方案？我们提供一系列包装来满足您知情的决策需求。我们的捆绑包包括： *终生访问报告和分析师支持 *免费功率BI仪表板和Excel数据集 *免费分析师小时（最多100小时） *一个月的订阅，以从3、5或10个报告包中选择贸易数据库和价格数据库（仅化学品），每个报告套件，包括生命周期和分析师的支持。•涵盖的地区：广东，山东，河南，四川，江苏和其他地区。IMARC集团的报告预测中国半导体市场的显着增长，预期的复合年增长率为11.18％，从2024年到2032年。半导体是电子电路中使用的必需组件，防震，消耗较少的功率，并且具有无限的货架寿命。中国市场是由消费电子产品的增长，技术进步以及用于军用车辆和高级援助系统的半导体的推动。市场已根据行业类型，最终用户，使用的材料，功能和区域分为各种类别，包括Hisilicon（Shanghai）Technologies Co. Ltd.，Infineon Technologies AG，Micron Technology AG，Micron Technology Inc和STMicroelectronics在内的主要参与者。• Companies Involved: HiSilicon (Shanghai), Infineon Technologies AG, Micron Technology Inc, NXP Semiconductors N.V., On Semiconductor, OmniVision Technologies Inc., Samsung Electronics, SK hynix Inc, STMicroelectronics, and Tianjin zhonghuan Semiconductor Co. Ltd. • Customization Scope: 10% free customization available.•报告定价：•单用户许可证：$ 3699•五个用户许可证：US $ 4699•公司许可证：US $ 5699•支持和交付：售后分析师支持10-12周的销售分析师，包括PDF，Excel和PPT/Word中的ppt-excel和可编辑版本在内。•公司概述：IMARC集团是一家领先的市场研究公司，在全球范围内提供管理战略和市场研究，与客户合作，以确定机遇并应对挑战。•联系信息：•IMARC Group美国： +1-631-791-1145•电子邮件：sales@imarcgroup.com•网站：•Twitter：@imarcglobal