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EMBHD：用于MCU级设备高维计算研究的库
推动将计算推向“边缘” [2]的力。这些移动应用程序中有许多属于物联网（IoT）的类别，该领域由智能传感设备主导，主要对传感器数据进行推断[9]。诸如此类的部署根本不（理想情况下，不应该）需要云计算资源；一项需要非平凡的能源访问的服务。永恒的工程挑战一直在了解我们如何从移动设备中获得最大收益。我们可以为最少的功率做什么最大的有用计算？这种类型的性能最大化涉及硬件和软件优化。在硬件方面，最有影响力的设计选择之一是目标计算机。具有应用程序代理的成熟的多核系统可能会提供最佳的原始速度，但在大规模上可能是功率且昂贵的。大多数物联网部署都选择更节能的核心，以更低的绩效以提高可持续性。历史上降级为简单的8和16位机器，最新一代的MCU看到了向更有能力的32位处理器的过渡，ARM Cortex-M家族是最受欢迎的。这些以数十MHz运行的单核系统可能坐在计算性能梯子的底部，但它们在发电效率上是无与伦比的。弄清楚如何运行现代边缘计算工作 - 即。mL推断）近年来对资源受限的MCU一直是一个积极的研究领域。能量自2019年以来，这个概念已被称为Tinyml，该概念试图打开“在超低功率（<1MW）MCU上执行优化的ML模型，并以最小的功率征服” [4]。MCU级设备通常使用<100KB的内存和1-2MB的闪存存储运行。能够执行相同的ML任务，该任务将在MCU上的多核系统上运行，这是非常强大的。
多系统可靠性分析的仿真方法...
可靠性已成为新工艺技术中系统设计的重大挑战。更高的集成度会显著增加功率密度，从而导致更高的温度和对可靠性的不利影响。在本文中，我们介绍了一种模拟方法来分析多核 SoC 的可靠性。所提出的模拟器是第一个提供片上系统级细粒度可靠性分析的模拟器。我们使用我们的模拟方法来研究设计选择（例如热封装和布局）以及运行时事件（例如电源管理策略和工作负载分布）对可靠性的影响。类别和主题描述符：B.8.0 [性能和可靠性]：一般；C.4 [系统性能]：建模技术。一般术语：可靠性、测量。关键词：MP-SoC 可靠性、可靠性模拟、可靠性建模。
具有超分子协同相互作用的半晶聚合物：从机械韧性到动态智能材料
一系列弱相互作用。4对于合成聚合物，材料科学自1920年提出的“大分子”概念以来，材料科学已经迅速发展。，由共价键相连的结构单元组成的长链分子。5如今，超过三分之二的商业聚体是半晶体的，例如多核n（po），6个聚甲酸酯（PCL），7聚氨酯（PU），8和聚酰胺（尼龙）9，被广泛地用作商业产品（例如包装和电子材料）和燃料和企业材料（例如诸如包装和电子材料）。聚合物链的各向异性对齐是SCP的基本机制。在无定形的矩阵中，晶体硬结构域作为物理交联位点不仅可以确保尺寸稳定性和溶剂电阻，还可以改善网络韧性，从而有助于独特
巴斯大学奖学金获得者
该部门设备精良，可以支持获奖研究员。我们拥有先进的大型云超级计算环境，由现场集群支持，用于无法在云中运行的软件应用程序。通过大学的材料和化学特性设施 (MC 2 )，可以亲手使用各种实验仪器。这包括 NMR（七种仪器，400-500 MHz）、质谱（六种仪器，包括 ESI-QTOF 和 GC-MSD）、X 射线衍射（单晶、PXRD 和 SAXS）和电子显微镜（SEM、FESEM 和 TEM）。我们可以使用巴斯的动态反应监测 (DReaM) 设施，该设施允许在惰性条件下使用多核高分辨率 FlowNMR、UV-vis、IR、拉曼、偏振法、MS 和 HPLC 进行原位光谱分析。
大鼠脑的Waxholm空间大图
将许多核分开并封装为描述的鲁棒和可再现的起点。在划定4版的灰质区域中，SMRI/DTI数据提供的信号强度差异不足以识别神经结构的变化。在这些区域中，通过从组织学部分图像中注册到地图集的信息来确定边界的位置，例如，从其他参考地图集中显示了细胞结构组织，或从包含立体坐标的已发表的地图中显示。以这种方式，WHS大脑大脑Atlas V4的描述建立在几种解剖信息的来源上。基于对比的地标通常是可重现的，并被认为是定义大脑区域的有意义的标准，其他标准，如示例
用于人工智能和机器学习的微控制器
人工智能是一套硬件和软件技术，可以为计算单元提供在人类观察者看来与人类智力相似的功能。人工智能的基本定义是机器人完成通常由人类完成的任务的能力。当数学或传统建模无效时，AI使用一组自然影响的计算机方法来解决复杂的实时问题。AI是从模式检测算法发展而来的。在传统的多核计算机上，人工神经网络（ANN）通常在模拟中运行。最终，目标是使用人工神经元网络在硬件中实现ANN，这些神经元通过定时电脉冲相互通信，就像大脑一样。人工神经网络（ANN）在解码大量数据方面非常出色
nigella sativa油在糖尿病神经病临床输出改善
糖尿病神经病是由于通过各种机制与糖尿病发展有关的并发症而导致神经功能受损的状况。糖尿病神经病患者的临床改善考虑了许多临床结果，因此需要采用多核方法的治疗方法。nigella sativa油是一种天然成分，传统上用于与糖尿病神经病有关的各种疾病。它已被部分证明与糖尿病神经病有关的各种基本靶标，包括作为抗糖尿病，抗氧化剂，抗氧化剂，抗氧化剂，抗炎和神经保护剂。凭借其多毒性能力，N。Sativa具有在治疗糖尿病神经病方面的额外草药疗法的潜力。本综述包括糖尿病神经病的描述，以及在治疗糖尿病神经病治疗的辅助疗法的潜力。
ISSCC 2023机器学习芯片新趋势
机器学习 (ML) 领域特定架构 (DSA) 和芯片在过去几年中一直盛行。这些定制的 DSA 设计在能源效率、处理延迟和性能可扩展性方面优于传统的通用架构。ML 的数据密集型性质需要大量的处理能力和内存访问。数据流架构、可重构近内存电路被提出用于卷积神经网络 (CNN)，从而大大降低了功耗。此外，自动驾驶汽车和机器人等复杂的边缘智能任务可能需要实时处理数据。定制的 NN 计算管道可提高整体吞吐量和延迟。此外，传统处理器可能无法满足越来越深的网络的需求。领域特定多核架构旨在随着网络的规模和复杂性而扩展，从而促进新兴算法的发展。
基于共面卟啉的同质异形体的合成策略
相应地，强相互作用的金属位点是许多多核金属蛋白（如血蓝蛋白、[1,2] 血红蛋白、[3] 超氧化物歧化酶、[4] 一氧化碳脱氢酶 [5] 和细胞色素 c 氧化酶）独特催化活性的基础。[6] 为了进一步了解此类复合物独特的配位化学，理想情况下需要一个刚性分子系统，该系统可以调节不同金属中心之间的距离，而不会通过显著改变配体场来影响它们。然后，可以通过刚性框架的轻微变化来改变金属中心之间的相互作用，特别是那些产生协同催化效应的相互作用。在这种情况下，一个感兴趣的系统是共价连接的二聚卟啉金属复合物，它可以通过系统的结构变化进行调节，并且其协同性质可以与相应组成单体的协同性质进行比较。