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用于大脑模拟的低延迟通信设计
摘要 — 大脑模拟是人工智能领域的最新进展之一，它有助于更好地理解信息在大脑中的表示和处理方式。人脑极其复杂，因此只有在高性能计算平台上才能进行大脑模拟。目前，具有大量互连图形处理单元 (GPU) 的超级计算机用于支持大脑模拟。因此，超级计算机中的高吞吐量低延迟 GPU 间通信对于满足大脑模拟这一高度时间敏感的应用的性能要求起着至关重要的作用。在本文中，我们首先概述了当前使用多 GPU 架构进行大脑模拟的并行化技术。然后，我们分析了大脑模拟通信面临的挑战，并总结了应对这些挑战的通信设计指南。此外，我们提出了一种分区算法和一种两级路由方法，以实现多 GPU 架构中用于大脑模拟的高效低延迟通信。我们报告了在一台拥有 2,000 个 GPU 的超级计算机上模拟具有 100 亿个神经元的大脑模型的实验结果，以表明我们的方法可以显著提高通信性能。我们还讨论了尚待解决的问题，并确定了大脑模拟低延迟通信设计的一些研究方向。
多巴胺和乙酰胆碱在延迟中具有不同的作用
au：Pleaseconfirmthatalleadinglevelsarerepredcorrectedcorcely：在日常生活中，我们遇到需要在潜在的奖励和相关成本（例如时间和（例如）努力的情况下进行权衡的情况。文献表明多巴胺在延迟和努力折现中的重要作用，对人类的延迟分解而混合。此外，纹状体中多巴形和胆碱能传播之间的相互拮抗相互作用表明乙酰胆碱在这些过程中的潜在对手作用。我们发现多巴胺D2（氟哌啶醇）和乙酰胆碱M1受体（Biperiden）拮抗对健康人的基于努力决策的特定组成部分的影响：氟哌啶醇减少，而Biperiden增加了付出体力努力的意愿。相比之下，在氟哌啶醇下减少了延迟打折，但不受Biperiden的影响。一起，我们的数据表明，在D2受体上作用的多巴胺可以调节努力和延迟折现，而对M1受体作用的乙酰胆碱似乎仅对努力打折产生更具体的影响。
延迟脐带结扎和早期皮肤接触的研究......
背景：先前的研究反对立即结扎和剪断脐带，并建议等到孩子反复呼吸并且脐带搏动停止后再进行脐带结扎，以防止孩子可能出现的虚弱。对一组无高危因素且足月分娩的初产妇进行了延迟脐带结扎（DCC）和早期脐带结扎（ECC）的比较研究。该研究的目的是确定延迟脐带结扎和早期皮肤接触对新生儿生理参数（体温、体重、SpO 2 = 外周氧饱和度、Apgar 评分 = 外观、脉搏、表情、活动和呼吸，Hb = 血红蛋白水平）的影响。方法：研究样本包括 300 名母亲和她们的新生儿（在获得母亲的接受后）。他们被分成 2 组，每组 150 人。A 组进行延迟脐带结扎和早期皮肤接触，B 组进行早期脐带结扎。新生儿 24 小时监测体温过低、呼吸暂停和氧气需求。结果：本研究结果在两组之间是相同的，因为新生儿平均血液学参数是可比的，与早期脐带钳制组相比，晚期脐带钳制组的血红蛋白水平和体重状态略有升高，24 小时后有显著差异。结论：本研究发现 DCC 对新生儿的体温、阿普伽评分、SpO 2 、血红蛋白水平和体重状态确实有益。因此，人们认为 DCC 和早期皮肤接触 (ESSC) 可提供有效的热控制，并降低体温过低的风险。关键词：阿普伽评分、呼吸暂停、延迟脐带钳制、早期皮肤接触、体温过低、生理参数
用于大脑模拟的低延迟通信设计
摘要 大脑模拟作为人工智能领域的最新进展之一，有助于更好地理解信息在大脑中的表达和处理方式。人类大脑的极端复杂性使得大脑模拟只有在高性能计算平台上才可行。目前，用于支持大脑模拟的超级计算机具有大量互连的图形处理单元（GPU）。因此，超级计算机中的高吞吐量低延迟 GPU 间通信对于满足大脑模拟这一高度时间敏感的应用的性能要求起着至关重要的作用。在本文中，我们首先概述了当前使用多 GPU 架构进行大脑模拟的并行化技术。然后，我们分析了大脑模拟通信面临的挑战，并总结了应对这些挑战的通信设计指南。此外，我们提出了一种分区算法和一种两级路由方法，以实现多 GPU 架构中用于大脑模拟的高效低延迟通信。我们报告了在具有 2000 个 GPU 的超级计算机上模拟具有 100 亿个神经元的大脑模型（数字孪生大脑，DTB）的实验结果，以表明我们的方法可以显著提高通信性能。我们还讨论了尚待解决的问题，并确定了大脑模拟低延迟通信设计的一些研究方向。
语法6延迟prion蛋白原纤维形成并延长...
抽象的prions通过细胞prion蛋白（PRP C）的自催化转化为失折叠PRP的原纤维组件复制。虽然该过程在体内和体外进行了广泛的研究，但在体外形成原纤维形成的非生理反应条件已排除了细胞蛋白的识别和机械分析，这可能会改变PRP自组装和prion复制。在这里，我们在近生物条件下（NAA）开发了用于重组鼠和人PRP（23-231）的原纤维形成测定法，以研究细胞蛋白的作用，这可能是危险因素或潜在的治疗靶标在prion病中。遗传筛查表明，增加大脑中语法6表达的变体（Gene：STX6）是零星Creutzfeldt – Jakob病的危险因素。对NAA中蛋白质的分析表明，违反直觉，语法In-6是PRP原纤维形成的有效抑制剂。它显着延迟了高度亚化学计量摩尔比的原纤维形成的滞后相。但是，当评估不同聚集时间的毒性指向原发性神经元时，Syntaxin-6延长了神经毒性PRP物种的存在。电子显微镜和超分辨率的荧光显微镜表明，在存在语法素6 PRP的情况下，代替高度有序的原纤维，形成了含有含量索法蛋白6的较少有序的聚集体。这些数据强烈表明蛋白质可以直接改变PRP自组装的初始阶段，并且独特地可以充当“抗伴侣”，从而通过抑制原纤维形成来促进有毒的聚集介导。
HQ ARPC 退役处理延迟适用于：航空......
前线通知：240208-01 主题：HQ ARPC 退休处理延迟 适用于：空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF：HQ ARPC 目前在处理 60 岁和降低退休工资年龄的退休申请时遇到延迟。从 MyPers 到 myFSS 的过渡给我们的退休团队带来了意想不到的挑战。团队在新系统中遇到了许多技术问题，解决这些问题的时间比空军最初预计的要长。ARPC 在结束退休申请方面落后了大约 65 天。但是，团队正在取得进展，预计将在未来 75 天内完全赶上所有退休。对于退休生效日后提交的申请，我们的目标是在收到后 60 天内处理。退休金将追溯至命令之日。那些在 60 岁时有资格享受 TRICARE 福利的成员也将在他们 60 岁生日时获得追溯授权。此外，ARPC 发现退休申请错误显著增加。为了简化流程，我们将退回这些申请，并附上需要更正的说明，然后关闭申请。在这种情况下，这些成员不会失去排队位置。申请的优先级取决于成员的退休生效日期。对于未来的退休申请，ARPC 正在与系统开发人员合作，以增强 myFSS 平台，帮助客户在最初完成申请时消除错误。为了帮助解决这些问题并防止它们再次发生，ARPC 实施了旨在减轻迁移到 myFSS 带来的挑战的新流程。ARPC 团队正在使用精益/六西格玛原则来实现流程现代化、简化管理并标准化 myFSS 培训。该团队已经看到生产能力的大幅提升，使他们能够快速完成这一积压工作。随着情况的发展，我们将继续发布有关储备退休状态的更新。HQ ARPC 致力于让客户和 CSS/MPF 人员及时了解尽可能准确的信息。
带有事件摄像机的低延迟汽车视觉
高级驱动程序辅助系统中当前使用的计算机视觉算法依赖于基于图像的RGB摄像机，从而实现了至关重要的带宽 - latatency折衷，以提供安全的驾驶体验。为了解决这个问题，事件摄像机已成为替代视觉传感器。事件摄像机测量强度不同步的变化，提供了高的时间分辨率和稀疏性，显着降低了带宽和潜伏要求1。尽管有这些优势，但基于事件相机的算法在准确性方面还是高效，但要么落后于基于图像的算法，要么牺牲事件的稀疏性和效率以获得可比的结果。为了克服这一点，我们在这里提出了一个基于混合事件和框架的对象检测器，该对象检测器保留了每种方式的优势，因此并不遭受这种权衡。我们的方法利用了事件的高时间分辨率和稀疏性以及标准图像中富裕但低的时间分辨率信息，以生成有效的高速对象检测，从而减少感知和计算潜伏期。我们表明，使用20帧每秒（FPS）RGB摄像头和事件摄像机的使用可以达到与5,000-FPS摄像机相同的延迟，而具有45-FPS摄像机的带宽而不会损害精度。我们的方法通过发现事件摄像机2的潜力，为在边缘场景中有效和强大的感知铺平了道路。
TWS耳塞的低延迟现场演讲增强
本文介绍了一种针对真实无线立体声（TWS）耳塞的语音增强解决方案。该解决方案是专门设计的，以支持嘈杂的环境中的对话，并具有主动噪声（ANC）的作用。在这种情况下，语音增强模型的主要挑战是由计算复杂性引起的，该计算复杂性限制了设备的使用和延迟，必须小于3 ms才能进行现场对话。为了解决这些问题，我们评估了几个关键的设计元素，包括网络档案和域，损失功能的设计，修剪方法和特定于硬件的优化。因此，与基线模型相比，我们阐述了语音增强质量的实质性改进，同时降低了计算复杂性和算法延迟。索引术语：低延迟语音增强，修剪和量化，数字信号处理器，耳塞，设备上
Aradi和Llama：记忆加密的低延迟密码
w x y z Round key ------------------------------------------------------------------------------------------- Plain: 00000000 00000000 00000000 00000000 Round 0 subcipher 367f232b 25252020 4a4a4040 7c35636b 03020100 07060504 0b0a0908 0f0e0d0c Round 1 subcipher ee64f20f f9bce360 418d0976 1042f571 31323734 2b2c2d2a 89829f94 eaddccfb Round 2 subcipher e65da996 564e30aa 8ebffad6 2cfea43d 19181312 49484342 bfb2b5b8 efe2e5e8 Round 3 subcipher 19fb2d3e 2ea0ff0a 5f80e087 eab056a4 93d8dd96 49bbf102 12918d0e 2caf0292 Round 4 subcipher 48ff5cca 5747215c 587a96c3 5c895983 7C795E5B 6E0A4A2F 708952AB 0FB51EB7循环5子钳制99F5DB6E B376D237 35C04785 11C1FBE7 73BE37FBE7 73BE37F3 B12DE12DE15C 6D10261A 6D10261A 63FBB1圆形6次SUBCIPTH0 05 5 BA589C3F 9705656E C46926D9 30E1A565 56518EBA 38A4DC70 43B62B6B圆形7 subcipher a4a5555 ef4 9a71c3e1 Round 8 subcipher f2ca9329 ac68354a cba990dc efec06a6 652b43fa 7ea0caa1 8356eca6 eed8d0ca Round 9 subcipher 2b4f661f 1f94aecd 8572fae6 79ccb74a 1e8816b8 eaf40402 bf1911db d2ed83c3 Round 10 subcipher ec3a6302 9ca4753c 91c92f12 a0ff38f9 2aed0767 d7e42972 0ddcac43 e0ce34bd Round 11 subcipher 4205949d 0e2828c7 bba29cde 7bf46c7f e587db6f d93a728e e7a79043 54e47c4c Round 12 subcipher 7ea3e1a5 4f7fafe6 6673f583 e469266b 5deafddf 1235c451 b9420597 1bc4fb83 Round 13 subcipher 27e6107f 1a3e9f60 e6f1261c ad5374a4 f95881fc a9cbae8e 266a00c2 64230546 Round 14 subcipher c621be33 d8aa33dc cf025fb6 93c87cda cc0fab2e 5b7aad77 32495539 b022810a Round 15 subcipher 9b4aaecf 69d197fa eb8df6a0 f60a35ba 71c5c046 8ab9aa02 d8fb0856 b7dfa119 After post-add 3f09abf4 00e3bd74 03260def b7c53912 a443053b 69322a8e e8abfb4f 41cf0ca8密码：3F09ABF4 00E3BD74 03260DEF B7C53912