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World File Search System并行任务
空间：Vlasov-Maxwell 和 Vlasov-Poisson 的 3D 并行求解器
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采用并行前缀加法器的高速乘法器设计
1. 引言 VLSI 技术在速度和尺寸方面的进步使得实现并行乘法器硬件成为可能。技术发展进一步确保了更好的性能特征和在 DSP 系统中的广泛使用。它执行诸如累加多个乘积之和之类的操作的速度比普通微处理器快得多。DSP 架构旨在执行并行操作，从而降低计算复杂性并提高此类应用中重复信号处理所需的速度[1]。这些功能旨在提高可编程 DSP 的速度和吞吐量。对于给定的应用，有大量可编程 DSP 可供选择，具体取决于速度、吞吐量、算术能力、精度、规模、成本和功耗等因素[2]。单芯片乘法器的引入及其与微处理器架构的结合是能够实现 DSP 功能的商用 VLSI 芯片面市的最重要原因[3]。并行前缀加法器被认为是最有效的二进制加法电路。它们的规则结构和快速性能使得它们特别适合实现 VLSI[4]。数字的乘积生成需要一个处理器周期。无论是基于软件的移位和加法算法，还是一个
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
大会并行决议第 108 号 - 加利福尼亚州官方...
（合著者：议员 Achadjian、Alejo、Travis Allen、Atkins、Baker、Bigelow、Bloom、Bonta、Brough、Brown、Burke、Calderon、Campos、Chang、Chau、Chávez、Chiu、Chu、Cooley、Cooper、Dahle、Daly、Dodd、Eggman、Frazier、Gallagher、Cristina Garcia、Eduardo Garcia、Gatto、Gipson、Gomez、Gonzalez、Gordon、Gray、Grove、Hadley、Harper、Roger Hernández、Holden、Irwin、Jones、Kim、Lackey、Levine、Linder、Lopez、Low、Maienschein、Mayes、McCarty、Medina、Melendez、Mullin、Nazarian、Obernolte、O’Donnell、Patterson、Quirk、Rendon、Rodriguez、Salas、Santiago、Steinorth、Mark Stone、Thurmond、Ting、 Wagner、Waldron、Weber、Wilk、Williams 和 Wood）（合著者：参议员 Bates、Block、Liu、Vidak 和 Wieckowski）
功能近红外光谱数据多维分解的并行因子分析
(HbO) 和脱氧 (HbR) 血红蛋白可以分别评估 HbO 和 HbR 的浓度变化。1 尽管 fNIRS 信号被认为对运动具有相对耐受性，2 但是由于运动伪影引起的光强度突然变化，数据质量可能会降低。3 结果表明，两种波长的动态特性为伪影检测和校正提供了重要信息。4 然而，当前用于运动伪影校正的技术（例如小波滤波、分解、样条插值等）通常假设两种波长的行为在时间上相似，因此无法利用两种波长提供的结构化信息。5 – 7 二维 (2D) 分析要求对具有更多维度的数据（例如 fNIRS 数据）在处理之前进行表面展开，例如分别处理两种波长或 HbO 和 HbR。因此，其中一些二维分析工具被迫施加其他非生理约束，例如主成分分析（PCA）中的正交性或独立成分分析（ICA）的统计独立性。尽管有几种方法可以实现 PCA，例如降维、分类、从信号分解的角度来看，PCA 旨在提取所谓的主成分，即可解释 fNIRS 中信号活动最大方差的成分。6、7、10、11 在时间 PCA 中，数据被分解为成分之和，每个成分由两个向量的乘积形成：一个代表时间主成分，另一个代表相应的地形（每个通道的分数）。PCA 的一个基本问题是仅由两个特征（时间和空间）定义的成分不是唯一确定的。因此，不同成分的对应时间特征之间必须具有正交性。 7、12、13然而，脑信号之间的正交性是一种非生理约束。即使有这种限制，提取的主成分也不是完全唯一的，因为任意旋转轴不会改变数据的解释方差。这导致研究人员使用不同的数学标准作为选择特定旋转的基础（例如，Varimax、Quartimax 和 Promax）。在 fNIRS 中，PCA 还被应用于目标时间间隔（tPCA），即仅在与发音或其他头部运动相关的伪影发生的期间，而不是在整个未分割的信号期间。3、14与基于小波的滤波和样条插值相比，这种类型的有针对性的校正可以产生更好的信号质量，同时也降低了改变信号整体完整性的风险。3虽然 PCA 非常常见且易于使用，一些作者已经讨论了其作为伪影校正方法的缺陷和注意事项。5、15
OU：自动化零知识协议的并行化
零知识证明（ZKP）是一种强大的加密原理，用于许多分散或以隐私为中心的应用程序。但是，ZKP的高开销可以限制其实际适用性。我们设计了一种编程语言OU，旨在在编写有效的ZKP时减轻程序员的负担以及编译器框架Lian，该框架可以自动化对计算集群的语句分析和分布。lian使用编程语言语义，形式方法和组合优化，将OU程序自动将OU程序划分为有效尺寸的块，以进行并行ZK提供和/或验证。我们贡献：（1）一种前端语言，用户可以在熟悉的语法中将证明语句写为命令式程序； （2）自动分析程序并将其编译成优化的IR的编译器体系结构和实现，可以将其提升为各种ZKP构造； （3）基于伪树状优化和整数线性编程的切割算法，将指令重新定义，然后将程序分配为有效尺寸的块，以进行并行评估和有效的状态和解。
关于 Gaganyaan 任务的一切
未来探索 - 它将朝着持续且负担得起的人类和机器人计划迈进，以探索太阳系及更远的地方。技术 - 进行载人太空探索、样品返回任务和科学探索的先进技术能力。未来能力 - 积极合作开发全球空间站并开展国家感兴趣的科学实验。伙伴关系 - 为更广泛的学术界 - 行业伙伴关系建立广泛的框架，以开展国家发展的发展活动。创造就业机会 - 它为先进科学和研发活动中的就业创造和人力资源开发提供了充足的空间。培养科学气质 - 它将提供独特的机会来激励和激发印度青年，并引导许多学生走向科学和技术职业。全球领导者 - 该计划将通过分享具有挑战性的和平目标来加强国际伙伴关系和全球安全。拥有一个充满活力的载人航天计划可以成为一项强有力的外交政策。
