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为具有可变数据速度的科学探测器 ASIC 设计流数据合并架构
科学探测器是许多学科的关键技术推动因素。许多科学探测器都使用了专用集成电路 (ASIC)。直到最近，像素探测器 ASIC 主要用于传感器层电荷的模拟信号处理和探测器 ASIC 上原始像素数据的传输。然而，随着更先进的 ASIC 技术节点在科学应用中的出现，更多来自计算域的数字功能（例如压缩）可以直接集成到探测器 ASIC 中以提高数据速度。然而，这些计算功能通常具有高且可变的延迟，而科学探测器必须实时运行（即无停顿）以支持采样数据的连续流式传输。本文介绍了一个来自像素探测器领域的示例，该探测器具有片上数据压缩功能，可用于 X 射线科学应用。为了应对来自并行压缩器流的可变大小数据的挑战，我们提出了一种 ASIC 设计架构，用于合并可变长度的数据，以便通过固定位宽的网络接口进行传输。索引术语 — 科学仪器边缘系统、X 射线科学、数据传输技术、流数据压缩、X 射线探测器、ASIC、硬件构造语言
量子微电网状态估计 - NSF-PAR
微电网是一种经过验证的范例，可以灵活管理分布式能源 (DER) 并确保电力在停电时的弹性[1,2]。在众多微电网功能中，状态估计至关重要，因为它能够基于有限数量的传感器（例如微型PMU（微相量测量单元））对微电网进行在线监控。微电网状态估计的基本要求主要包括准确性、效率和抗噪声能力[3]。对于现代微电网，由于社区扩大、不确定可再生能源的高渗透率和不稳定的运行条件，对高频状态估计的需求日益迫切和重要[4]。然而，几乎所有经典状态估计方法的复杂性都随着问题规模呈多项式增长，这使得这些方法不再适合具有强大实时运行需求的未来电网。为了克服复杂性问题，量子计算提供了一种有前途的解决方案。与经典计算不同，量子计算需要更少的比特（即量子比特）来处理复杂问题。对于微电网状态估计，一个主要的瓶颈是建立一种高效的稀疏线性方程组求解器。目前，量子线性系统算法主要有两种：混合量子/经典算法和基于量子电路的算法[5,6]。混合算法是为噪声中尺度量子（NISQ）时代开发的。例子包括变分量子线性系统
云辅助自主驾驶的钥匙
1引言自动驾驶通过消除人为错误[1]来减少道路死亡[1]，通过改善交通流量[60]并为数百万受残疾人影响的人提供流动性来改变社会的潜力[1]。虽然自动驾驶汽车的部署有限（AVS）是无限的[14]，但仍存在挑战，例如在较差的天气条件和建筑区域中运营[22]。为了应对这些挑战，为提高机器学习的准确性（ML）模型而采取了重大努力[16，52，61，76，88]。但是，更准确的模型通常更加算法[73，90]。因为AV必须以比人类的反应时间快（例如390毫秒至1。2 s [45，87]），在车辆上部署模型需要仔细的运行时和准确性之间的权衡导航，以确保AVS提供高质量的决策和快速响应时间[34，79]。进一步满足严格的绩效要求的挑战，由于体力，热量和稳定性限制以及由于经济现实而导致的车载计算AV可以访问今天受到限制（第3节）；综上所述，结果是在最新的（SOTA）AV硬件上可用的量命令较少，可用于云，该硬件可以实时运行哪些模型。访问更好的计算将为更快地运行更高精度的更大型号提供机会，直接转化为提高安全性。我们建议转向云，该云提供对SOTA硬件的按需访问，因此提供了机会
启用人工智能的临床试验
在过去的十年中，在包括医疗保健在内的许多行业中，人工智能（AI）支持算法的研究大大增加。特别是在诊断过程中依靠大量数据的专业，例如放射学和病理学。通过这些建模技术的初始开发通常使用绩效评估，仅限于实验室环境中的回顾性数据，[1]。要实现潜力，并将这些模型纳入生产中，需要进行其他临床测试；确保现实世界的绩效，有效性和安全性。但是，目前，此类研究的尝试相对较少，并且大多数依赖人群或非随机测试，[2]。最近，使用机器学习的心电图（ECG）分类的开发达到了回顾性数据的各种任务的理想性能，例如[3]。同样，这种ECG分类模型需要在部署前进行进一步的临床测试，[4]。然而，临床试验需要全面的准备工作；两者均与研究设计有关，尤其是在启用基础设施，连接基础医疗保健系统的一部分方面。特别是，允许预测模型实时运行，临床医生可以与推理结果相互作用。那么，我们如何设计一个支持AI在包括临床试验在内的AI有效发展周期的基础设施？1通讯作者：Akershus Universitetssykehus HF，1478Lørenskog，挪威Arian Ranjbar；电子邮件：arian.ranjbar@ahus.no。这项研究由Nasjonalforeningen为Folkehelsen提供资金，部分基础设施由Novartis Norway AS赞助。
电动汽车混合储能系统电源管理策略
摘要 — 电池电动汽车 (BEV) 最初是应对石油汽车和公路运输能源需求持续增长导致的气候灾害的一种有希望的解决方案。然而，它们较弱的自主性加上过高的成本减缓了它们在全球市场的发展。然而，第二次过渡到由一组能量存储系统 (ESS) 组成的多源电动汽车，可能是通过显着减少对环境的污染排放来提高车辆的自主性和电池寿命的可能解决方案。事实上，本文提出了一种混合 SSE，它主要基于高能锂离子 (Li-ion) 电池和高功率电池为全电动汽车供电。这种主高能锂离子电池源与次高功率电池源的混合增加了 HEV 的自主性，但增加了能量管理系统 (EMS) 的复杂性。在这项工作中，主要目标是模拟基于确定性规则的策略，例如过滤方法 (MF) 和限制方法 (ML)，用于实时运行混合源电动汽车。首先选择 ML 和 MF 策略，因为它们在时间积分上很简单，但不幸的是，这些技术无法控制高功率电池在滚动循环期间的行为。为此，通过集成控制该次级电源的充电状态“控制 SOC”的技术，对这三种策略进行了改进，以便根据驾驶员的行为跟踪高功率电池的行为，从而确保在每个循环结束时为高功率电池充电。通过使用 Matlab-Simulink 进行的城市型滚动循环 (ARTEMIS) 实验测试，已连续验证了所提出的能源管理系统的这些策略。
用脑电图推进实时大脑计算机接口
这项研究的目的是使用脑电图（EEG）数据来开发异步的运动图像脑界面（BCI），以在机器人和虚拟环境中实时应用来开发。可以在脑电图数据中检测到许多有记录的范例，但是电动图像是脑电图分析所独有的，因为它不需要身体运动，并且无法通过摄像头或其他方式检测到。基于运动图像的BCI的含义表明，有限或失去运动功能的人将能够控制假肢或虚拟化身，这可能能够使该人的生活质量或情感状态受益。最近的大多数研究都集中在基于同步或提示的运动成像分析上，该分析已证明具有很高的分类精度。同步的运动成像分类器涉及给参与者某种提示，然后对定义期间随后的数据进行分类。但是，要使BCI实时运行，它必须能够对异步，连续的脑电图数据进行分类，以便用户可以在任何所需的时间内控制应用程序，而不是预定义的窗口。可以轻松地针对不同用户调整的可靠，同步的运动图像BCI可以极大地使运动功能有限或丢失的人受益。因此，这项研究的重点是具有至少三个不同运动成像范式的异步BCI的初步发展。未来的BCI研究也可能适用于虚拟现实或混合现实环境，以使运动功能有限或损失的人的情绪状态或情绪受益，或者出于康复目的。
VSAT 通信对印度电力系统的适用性
摘要 — 印度电力系统是世界上最大的同步运行电力系统网络之一，装机容量约为 370 GW。印度电网由分布在印度各地的许多控制中心（或负荷调度中心）安装的多级综合监控和数据采集 (SCADA)/ 能源管理系统 (EMS) 监控。负荷调度中心从变电站和其他控制中心获取实时数据，这些关键的电力系统运行数据通过遍布全国的专用安全通信系统骨干网络进行传输。考虑到通信系统在印度国家、地区和州级庞大网状网络中的重要性，电力部门的监管机构，即中央电力监管委员会 (CERC) 也制定了有关州际电力传输通信系统的规定。除了 PLCC、光纤等传统通信系统外，VSAT 通信也因其提供的各种优势而成为一种通信媒介。 VSAT 带宽连接费用在过去几年中有所下降，使其可以在电力部门为公用事业使用。因此，采用可靠且易于安装的通信技术（如 VSAT）将消除通信相关问题，而这些问题是导致负荷调度员无法获得实时数据的主要障碍之一。东北地区已完成某些试点项目，实时数据传输效果令人满意。事实证明，即使在恶劣天气条件下，VSAT 通信也能满足实时运行数据传输要求，总体可用性超过 99%（不包括一些小技术问题）。本文探讨了在印度电力部门使用 VSAT 通信的各种主要优势和架构。关键词 – 能源管理系统 (EMS)、负荷调度中心 (LDC)、监控和数据采集 (SCADA)、甚小孔径终端 (VSAT)。一、引言印度电力系统网络在发电容量、变电站数量、输电线路总长公里数、变电容量等方面都以极快的速度扩张。印度电力系统的大规模扩张导致输电线路、变电站、发电厂的建立遍布全国各地，涉及不同的气候条件、地形条件、森林面积等。图 1 显示了 400kV 及以上电压等级的主要输电网络。
神经形态神经接口 - IOPscience
摘要。目标。与传统数字计算相比，神经系统中的计算使用不同的计算原语，在不同的硬件上运行，因此在使用时间、空间和能量等物理资源方面受到与数字计算不同的约束。为了更好地理解具有类似时空和能量约束的物理介质上的神经计算，神经形态工程领域旨在设计和实现电子系统，在 VLSI 硬件中模拟神经系统在多个生物组织层面的组织和功能，从单个神经元到大型电路和网络。混合模拟/数字神经形态 VLSI 系统结构紧凑、功耗低，并且独立于模型大小和复杂性实时运行。方法。本文重点介绍了当前在从突触到系统级的多个生物组织层面上将神经形态系统与神经系统进行接口的努力，并讨论了未来具有更复杂神经形态电路的生物混合系统的前景。主要结果。单个硅神经元已成功与无脊椎动物和脊椎动物神经网络接口。这种方法允许研究传统技术无法获得的神经特性，同时提供传统数值建模方法无法实现的真实生物学背景。在网络层面，神经元群有望与数百或数千个硅神经元的神经形态处理器进行双向通信。最近对 BMI 的研究表明，使用当前的神经形态技术可以实现这一点。意义。生物神经元和各种复杂程度的 VLSI 神经形态系统之间的生物混合接口已开始出现在文献中。当前神经形态系统的主要目的是作为研究与神经动力学相关的基本问题的计算工具，其复杂性现在允许与大型神经网络和电路直接接口，从而为神经工程系统、神经假体和神经康复带来潜在的有趣的临床应用。
意识的先验基础
考虑以下场景：你是一位身无分文的哲学家，遇到了一位奇怪的超人类主义脑科学家。他愿意为你提供一大笔金钱奖励，让你参与他的实验，该实验使用了一种新型的脑部扫描仪。同意参与后，你签署了一份声明，允许他拥有从扫描中获得的所有信息。他让你进入一个特殊的房间，而他则在另一个房间等候。你注意到你所在的房间只有一扇红门和一扇蓝门。然后你接到了超人类主义者的视频电话。他向你解释说扫描已成功完成，他刚刚使用了有关你脑细胞的所有详细信息来创建一个相当精确的大脑模拟，该模拟目前正在一台强大的超级计算机上实时运行。这个模拟器是一个复杂的软件，可以模拟你脑细胞的精确虚拟 3-D 模型的膜电位。不仅是你的大脑，事实上你的整个身体和房间都在用它模拟。由于你不相信他，他重新连接了视频通话，这样你就可以和模拟的自己交谈了。然后，你与这个模拟的自己交谈了很长时间，直到你确定这个模拟确实在功能上与你相同，并且拥有与你相同的记忆。模拟的自己相信自己是真实的，并相信你是模拟的。你们不同意，并就这个问题进行了长时间的争论。最后，你们俩都不得不承认，目前你们俩都不确定谁是原版，谁是复制品。在你了解到这一点后，超人类主义者重新加入视频通话，并解释说，承诺的金钱奖励可以通过离开红门获得；但如果你从蓝门离开，你就会身无分文。当你开始走向红门时，他继续解释说，模拟的设置是这样的，当你从蓝门离开时，模拟的你将被无痛地、甚至没有注意到地终结。然而，如果它从红门离开，它将遭遇痛苦的死亡。由于你并不真正知道你是否被模拟了，你从那扇红门退了回来。
职位描述 独立非执行董事会成员 (CAISO)
加州 ISO 是一家非营利性公益机构，成立于 1997 年 5 月，负责 CAISO 控制电网的可靠运行，该电网由加州和西部地区参与输电业主拥有的输电网资产组成。这些输电网资产所有者包括南加州爱迪生公司、太平洋煤气电力公司、圣地亚哥煤气电力公司、加州弗农市、帕萨迪纳市、阿纳海姆市、阿苏萨市、班宁市和河滨市、大西洋 15 号路径 LLCV、Startrans IO, LLC、Trans-Bay Cable LLC，以及加州 15 号路径输电线方面的西部地区电力管理局和内华达山脉地区。CAISO 还为该地区的日前和实时电力市场运营现货电力市场。CAISO 是美国西部 42 个平衡机构和输电运营商的记录可靠性协调员 (RC)，被称为 RC West。作为 RC，RC West 负责监督电网是否符合联邦和地区电网标准，并可确定在日前或实时运行中预防或缓解系统紧急情况的措施。CAISO 是一个平衡机构。在这一角色中，CAISO 与美国西部、加拿大和墨西哥的其他邻近平衡机构进行互动，以确保西部互联的可靠运行。作为公正的电网运营商，CAISO 不在任何市场参与者中拥有任何经济利益，并确保各种资源能够平等地使用输电网络和用于平衡电力流动和满足强制性可靠性要求的市场。CAISO 还运营西部能源不平衡市场 (WEIM)，这是一个在整个西部互联中运营的实时市场，允许参与者在接近用电时间时买卖电力，并为系统运营商提供邻近电网的实时可见性。这种实时市场运营的结果是改善了电力供需平衡，降低了该地区及其市场参与者的成本。 WEIM 还管理输电线路拥塞以维持电网可靠性并支持可再生资源的整合。