XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并行处理
Ads-B航空目标信道优化研究...
为了提高航空目标监视雷达的监视效果，本文对传统滤波算法进行了改进，并基于改进滤波算法构建了ADS-B航空目标监视雷达通道优化系统。此外，本文通过算法改进保证状态协方差的正定或半正定性，采用均方根体积卡尔曼滤波器避免矩阵非正定性导致的滤波器发散或跟踪中断；交互式多模型的滤波原理是采用多个滤波器并行处理，通过调整调整算法中的一步预测协方差来实现自适应调整算法残差。此外，本文结合实际需求，构建了ADS-B航空目标监视雷达通道优化的系统功能结构，并采用软件工程的方法进行需求建模和分析。最后，本文设计实验对系统性能进行验证。研究结果表明，本文构建的系统性能满足实际需求。
揭秘 AI IO 性能
简介 硬件和软件技术来来去去，但工作负载除了速度越来越快之外，并没有发生太大变化——直到人工智能深度学习 (DL) 流行起来。如果有一种新的工作负载正在改变企业 IT，那就是 DL。DL 和支撑它的神经网络从研究实验室中诞生，并迅速跃居过去 30 多年来不断发展的其他人工智能功能的前沿。毫不奇怪，企业组织打算采用 DL 技术来解决以前无法解决的业务问题。生产环境中 DL 的主要领域是计算机视觉、推荐引擎和自然语言处理。然而，生命科学中的许多特定问题（例如）也是使用神经网络解决的。尽管如今人们对 AI DL 训练和推理有了很好的理解，但执行 DL 所需的 IO 活动或带宽仍存在许多误解。本文试图揭开 DL IO 的神秘面纱。在这里，我们将回顾训练和推理的 DL 存储 IO 需求，包括并行处理要求，并将展示一些 DL 训练和推理 IO 示例。
多模态传感器融合与导航
1. 课程大纲信息 1.1. 课程名称 多模态传感器融合与导航 1.2. 大学 帕兹马尼彼得天主教大学 1.3. 学期 第一年第一学期 2. 课程详情 2.1. 课程性质 集合选修课 2.2. ECTS 学分分配 5 2.3. 教师数据 Horváth András 博士 3. 能力和学习成果 3.1. 课程目标 本课程的主要目标是概述多传感器数据融合和导航中使用的实时算法和架构。本课程的重点是多并行处理和目标跟踪。本课程介绍估计理论、静态、动态线性和非线性情况以及离散和连续系统的必要定义。揭示和解释了卡尔曼滤波器和自举滤波器等常用算法。此外，还介绍了这些算法在实际问题中的局限性和应用。本课程全面介绍了自适应算法解决方案自上而下和自下而上的系统级计算设计知识。研究现代多并行架构中数据流的拓扑和非拓扑分区。
m.tech.（全日制）计算机科学与工程...
4. 学习多线程和数据流架构。 第一单元 - 并行处理简介（12 小时） 基本概念 – 并行的类型和级别 - 并行架构的分类 – 基本并行技术 - 共享内存多处理器 – 分布式内存多计算机 – 并行随机存取机 – VLSI 复杂度模型。 第二单元 - 处理器和内存层次结构（12 小时） 先进的处理器技术 – 超标量和矢量处理器 – 内存层次结构技术、虚拟内存技术 – 高速缓存内存组织 – 共享 – 内存组织。第三单元 — 流水线和超标量技术（12 小时） 线性流水线处理器 — 非线性流水线处理器 — 指令流水线设计 — 算术流水线设计 — 超标量流水线设计 第四单元 — 并行和可扩展架构（12 小时） 缓存一致性和同步机制 — 一致性问题 — 监听总线和基于目录的协议 — 矢量处理原理 矢量指令类型 — 矢量访问内存方案 — SIMD 计算机组织 — 实施模型 — CM2 — 架构延迟隐藏技术
利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，视频流中人体动作的识别是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种光子硬件方法。我们的实验装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练的循环神经网络，该网络有 16,384 个节点，可扩展到数十万个节点。该系统基于储层计算范式，经过训练，可以使用原始帧作为输入，或者使用定向梯度直方图算法提取的一组特征，从 KTH 视频数据库中识别六种人体动作。我们报告的分类准确率为 91.3%，与最先进的数字实现相当，同时与现有硬件方法相比，处理速度更快。由于光子架构提供的大规模并行处理能力，我们预计这项工作将为实时视频处理的简单可重构和节能的解决方案铺平道路。
钙钛矿在光伏领域的前沿应用
基于冯·诺依曼体系结构的传统计算机，内存与中央处理器是分离的，处理速度与数据传输速度的不匹配，导致在数字革命面前难以解决海量数据的快速处理和存储问题 [10]。神经形态计算受到生物神经形态系统的启发，由同时充当存储和处理单元的器件组成，可以并行处理大量数据，同时解决记忆墙问题 [11]。各种材料已被应用于塑性突触类器件，以在神经形态计算中同时发挥记忆和处理功能，例如忆阻器、相变材料、钙钛矿等[7，12，13]。基于钙钛矿的突触器件因功耗低、响应快、光电可调等优点而受到广泛欢迎[7，14−18]。Han et al.将CsPbBr 3 量子点与并五苯结合制成光子存储器（图1（a））。该器件表现出光学编程和电擦除的特性（图1（b））。展示了多种突触功能，可进一步应用于图像识别和分类[ 7 ]。
对基于以太坊的区块链中的后量子密码学进行基准测试
近年来，区块链技术已成为安全和分散数据管理的革命性技术，这主要归功于它能够提供不可篡改、透明且无法操纵的数据账本。该技术已被应用于各个领域，其中金融是主要应用场景，但也扩展到供应链管理等许多领域。然而，量子计算机的出现对区块链技术的基础构成了重大威胁，因为它们可能会破坏当前加密算法的安全性。利用量子力学原理，量子计算机可以同时执行大量计算，因为它们的基本信息表示单位量子比特可以存在于多种状态的叠加中。这允许同时表示多个状态，极大地促进了高效的并行处理 [1]。因此，量子计算机能够比传统计算机更快地解决复杂的数学问题。特定算法的应用显著增强了量子计算的潜力，比如用于分解大数的Shor算法[2]和用于加速非结构化数据搜索的Grover算法[18]。
![arxiv：2102.11221v1 [eess.sp] 2021年2月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0e9214564028a6c493ae81410d31354239672314.webp)
arxiv：2102.11221v1 [eess.sp] 2021年2月22日
摘要 - 与运动象征（MI）脑 - 机器间相（BMIS），我们可以通过仅考虑执行运动动作来控制机器。实用用例需要使用可穿戴的解决方案，其中使用嵌入能量高的微控制器单元（MCUS）的机器学习模型在传感器附近进行分类，以确保隐私，用户舒适性和长期使用。在这项工作中，我们提供了有关嵌入式BMI解决方案的准确性贸易的实用见解。我们提出的多光谱Riemannian分类器在4级MI任务上达到了75.1％的精度。我们通过将模型量化为混合精液表示，其精度损失最小为1％，进一步扩展了模型，该模型的精度最小为1％，比最先进的嵌入式卷积神经网络要准确3.2％。我们在低功率MCU上实现了该模型，并行处理单元仅需33.39毫秒，并且每个分类均消耗1.304 MJ。索引术语 - 脑 - 机器接口，边缘计算，par-allel计算，机器学习，深度学习，运动图像。
人工智能与自我意识
“人工智能”或 AI，是明斯基和麦卡锡在 1956 年创造的一个术语，已经演变成一个名副其实的全球愿景和梦想，不仅引起了研究人员的兴趣，也引起了从业者、艺术家、作家、政策制定者和普通公众的兴趣。与大多数研究领域一样，人工智能经历了几波浪潮，其间穿插着相对不重要的时期，即所谓的“人工智能寒冬”。人工智能的每次复兴浪潮都有特定形式的概念进步，如形式逻辑、人工神经网络、智能代理、包容架构等。目前人们对人工智能兴趣的复苏或许是独一无二的，因为可以说，这波新浪潮的主要催化剂来自硬件的进步，尤其是图形处理单元 (GPU)，它被重新用于人工神经网络的大规模并行处理。因此，这波浪潮更多地是由人工智能应用和部署推动的，而不是概念上的突破。尽管在过去十年中，深度学习架构、自主代理和机器人交互模型取得了一些新进展，但可以说，它们都没有构成对早期模型的典型背离。这也意味着，人工智能早期提出的许多未解决的问题和挑战仍未得到解答。
使用45nm技术的样品设计并保持 - ijarcce
由于技术进步，当前世界对ADC有各种应用，从RF和无线通信到生物应用。要将实际世界的模拟信号与数字系统联系起来，需要对数字转换器的模拟。（ADCS）。由于技术创新，在现代世界中，ADC有许多用途，从RF和无线通信到生物应用。其他ADC类型包括连续的近似，Flash和Sigma-Delta。LAN接口，数字采样和雷达接收器是使用Flash ADC的应用程序的一些示例。一种被称为数字转换的类似物的电气过程将电压值的范围限制为预定水平。Flash ADC适用于由于其快速速度而需要非常大带宽的应用。为了实现并行处理，使用了一系列比较器，从而增加了功耗。它用于雷达，数字示波器，高密度盘驱动器，物联网应用，通信系统和其他设备。必须减少对数字转换器的闪存类似物的功耗才能具有功能性通信系统。速度，功耗，潜伏期和面积是ADC的四个主要设计参数。Flash ADC的最关键组成部分是其比较器。对于n位闪存ADC，2N-1电压比较器同时比较一个模拟输入信号与参考值0