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关于专题“当前在线支持状态，包括同步和异步类型”的评论
（ 1 ） Fabriz S, Mendzheritskaya J, Stehle S: 高等教育中同步和异步在线教学设置对学生在新冠疫情期间学习体验的影响。Front Psychol. 12: 733554, 2021 （ 2 ） Sattler A, Dunn J, Albarran M 等：初级卫生保健系统中异步与同步筛查抑郁和自杀倾向：质量改进研究。JMIR Ment Health. 11: e50192, 2024
Pharm 6500治疗学发现，开发和评估FCS 3420-090在线/异步住房政策和...
（包括性取向和性别认同/表达）是一种民权犯罪，遭受了相同类型的问责制，以及针对其他受保护类别的罪行，例如种族，国籍，颜色，宗教，宗教，年龄，作为残疾人，退伍军人的地位或遗传信息。如果您或您认识的人遭到骚扰或殴打，则鼓励您将其报告给均等机会和平权行动办公室的标题IX协调员，135 Park Building，801-581-8365，或学生院长办公室，270 Union Building，801-581-7066。有关支持和机密咨询，请联系学生健康中心，SSB 328，801-581-7776。向警方报告，请联系公共安全部，801-585-2677（COPS）。教师和学生责任。（http://regulation.utah.edu/academics/6-316.php）
用于神经形态边缘计算的超低成本、支持多播的异步 NoC
摘要 — 生物大脑越来越多地被视为更高效计算形式的指南。最新的前沿考虑使用基于脉冲神经网络的神经形态处理器进行近传感器数据处理，以适应边缘计算设备严格的功率和资源预算。然而，在神经形态系统的设计中，人们普遍关注受大脑启发的计算和存储原语，这目前正在将一个根本瓶颈推到最前沿：芯片级通信。虽然通信架构（通常是片上网络）通常受到通用计算的启发，甚至借鉴了通用计算，但神经形态通信表现出独特的特征：它们由事件驱动的路由组成，在狭小的区域和功率预算内将少量信息路由到大量目的地。本文旨在实现受大脑启发的通信的片上网络设计的转折点，围绕成本效益高且强大的异步设计、短消息传递的架构专业化和基于树的多播的轻量级硬件支持相结合。经功能性脉冲神经网络流量验证，与用于边缘计算应用的真实多核神经形态处理器的最先进的 NoC 相比，所提出的 NoC 可节省 42% 至 71% 的能源。
速率：带有事件摄像机的实时异步跟踪
摘要 - 基于视觉的自定位是一种至关重要的技术，用于在GPS剥夺环境中实现自主机器人导航。但是，标准帧摄像机会受到运动模糊的影响，并且动态范围有限。这项研究着重于使用基于事件的摄像机进行自定义的有效特征跟踪。这样的摄像机不提供环境的常规快照，而是异步收集与每个像素中每个像素中一小部分照明的事件，从而解决了在快速运动和高动态范围内运动模糊问题的问题。特别是，我们提出了一个基于连续的实时异步性异步跟踪管道，名为速率。此管道集成了（i）使用活动事件表面的时间切片连续初始化跟踪器，以及（ii）带有建议的“跟踪管理器”的跟踪器节点，由基于网格的分销商组成，以减少冗余跟踪器并删除差质量差的质量。使用公共数据集进行评估表明，我们的方法保持了稳定的跟踪功能，并且与仅限的事件跟踪方法相比，在维护甚至改进跟踪准确性的同时，进行实时跟踪有效。我们的ROS实施以开放源为：https：//github.com/mikihiroikura/rate
事件摄像机使用异步时空 - ...
与常规摄像机相比，事件摄像机代表了神经形态成像技术的值得注意的进步，由于其独特的优势，研究人员引起了很大的关注。但是，事件摄像机容易受到显着水平的测量噪声，这可能会对依赖于事件流的算法的性能降低，例如感知和导航。在这项研究中，我们介绍了一种新颖的方法来降级事件流，目的是填写未能准确反映出真正的对数强度变化的事件。我们的方法着重于事件的异步性质和时空特性，最终导致了新型异步时空事件的发展神经网络（ASTEDNET）。该网络直接在事件流上运行，规避将事件流转换为图像帧等密集格式的需求，从而保留其固有的异步性质。借助图形编码和时间卷积网络的原理，我们结合了时空特征注意机制，以捕获事件之间的时间和空间相关性。这可以使原始流中每个活动事件像素的分类为代表真正的强度变化或噪声。在多个数据集上针对最先进方法进行的比较评估表明，我们所提出的算法在消除噪声方面具有显着的效率和鲁棒性，同时将有意义的事件信息保留在场景中。
异步甲烷和二氧化碳通量驱动红树林蓝色碳固存的时间变化
1海洋环境科学的国家主要实验室，沿海和湿地生态系统的主要实验室（教育部），沿海和海洋管理研究所，环境与生态学院，Xiamen University，Xiamen University，Xiamen，Fujian，中国，2个国家观察和研究站中国藤本富州气象学科学，南中国海遥感，测量和地图合作应用技术创新中心，南中国海开发研究所，自然资源部，广东，广东，中国广东，中国广东，中国，尤里奇，尤里斯大学的大气层学院中国广东的朱海，南方海洋科学与工程实验室（Zhuhai），珠海，中国广东，8号生态学学院，太阳森大学，孙森大学，深圳，广东，中国，中国，9 nanjing
采用新型 D 触发器的 QCA 技术中的异步计数器
细胞内的电子，这样每个细胞就可以保持其当前状态，而不会对其相邻细胞的状态变化作出反应 [19]。时钟在 QCA 中用于控制、同步电路的各个部分，以及
异步合并对基于
摘要：为了确保服务质量和智能车辆的可靠和强大的操作，必须加深感知，位置和障碍物的阶段至关重要。的确，这些方面至关重要，因为它们提供了决策和预测模块甚至轨迹计划所需的数据。提出的论文涉及从立体电视摄像机，Lidar等不同方式的道路障碍检测系统的设计，而这些摄像机的设计很少或没有同步。在拟议的论文中，应将深度学习方法应用于通过融合多模态数据来构建3D对象检测体系结构。大多数现有的方法基于以下假设：数据完全同步，但是信息的数量和信息来源的增加越多，这些来源的同步约束就越难以尊重和保证，从而产生了对智能车辆安全性产生强大影响的科学锁定。在不同级别的深神经元网络的建筑中（早期，中间和/或迟到）在不确定性和信念的功能中融合，应确保在复杂且不利的条件下（缺乏照明，图像的饱和度），并弹性地在Cameras和Sensors的崩溃中建立强大的系统。
自主模式和带电网的异步发电机的并行操作
在这种解释中，相对于提供给异步机u 1的定子绕组的电压向量的向量u 1g等于180 0，必须转到异步机us，然后电流向量ag在电压矢量u 1之前（图2，b）。由于在异步发生器中存在反应性的i r.ag，因此在同步发电机中也存在这样的电流，并且该向量落后于电压向量u 1。因此，由于sg sg sg> sg sg是因为sg相对降低（此处sg -sg = u sg = u 1和当前向量i sg的位移角度在异步生成器的未连接状态下）。
SpiNNaker2：用于基于事件和异步机器学习的大规模神经形态系统
人工神经网络 (ANN) 和 GPU 和 TPU 等特定领域硬件加速器的联合发展占领了机器学习研究的许多领域。这一发展伴随着对更大模型和更多数据所需计算需求的快速增长。同时，基础模型的新兴特性（如情境学习）为机器学习应用带来了新的机遇。然而，此类应用的计算成本是数据中心技术的一个限制因素，更重要的是移动设备和边缘系统。为了调节当代系统的能源足迹和不平凡的延迟，神经形态计算系统利用低功耗模拟和数字技术深度整合了神经生物系统的计算原理。SpiNNaker2 是一种为可扩展机器学习而开发的数字神经形态芯片。SpiNNaker2 基于事件和异步的设计允许组成涉及数千个芯片的大型系统。这项工作介绍了 SpiNNaker2 系统的工作原理，概述了新型机器学习应用的原型。这些应用范围从基于生物启发脉冲神经网络的 ANN 到基于事件的广义神经网络。随着 SpiNNaker2 的成功开发和部署，我们的目标是促进基于事件和异步算法的进步，以用于未来几代机器学习系统。