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量子级人工智能计算
量子计算 (QC) 正在迅速普及。它的适应性吸引了足够的关注，以帮助它成长。来自世界各地的顶尖企业、研究机构、初创公司和拥有足够资源的组织都为这个非凡领域的进步做出了贡献。虽然许多人对其实现其声称的卓越成果的能力持怀疑态度，但其他人对它可以为传统经典计算 (CC) 无法应对的现代挑战提供的解决方案感到兴奋。必须注意的是，QC 本身并不是一种征服或抑制 CC 的技术或范例，而是用于加快 CC 可能落后的步伐。量子机器学习 (QML) 是一个不断发展的课题，它将量子信息（算法）与机器学习 (ML) [ 1 ] 或应用于量子设备的经典机器学习算法相融合，是 QC 中的模型之一。我们希望利用这个混合区域来解决问题，提高性能，就复杂性理论而言，我们应该能够减少运行时间和内存空间。在量子计算机上，量子算法是逐步操作 [ 2 ]：这些操作使用量子力学概念，例如叠加和纠缠，可以提高速度、优化和其他传统计算机上无法执行的高效计算。虽然这是一个发展中的课题，但已经做了很多工作来设计在不久的将来可以与量子设备一起运行的算法。参考文献[ 3 ] 提供了可访问的量子算法的完整列表。
![arxiv：2303.16900V2 [CS.CV] 2024年12月31日](/simg/7\7fbd38e5186adbb4127c602f7882076c73aa6525.webp)
arxiv：2303.16900V2 [CS.CV] 2024年12月31日
受VIT的远程建模能力的启发，最近对大型内核卷积进行了广泛的研究和采用，以扩大接受场并提高模型性能，例如采用7×7深度卷积的非凡工作Convnext。尽管这种深度操作员只会消耗几个失败，但由于高内存访问成本，它在很大程度上损害了强大的计算设备的模型效率。例如，Convnext-t具有类似的Resnet-50拖鞋，但在A100 GPU上以完全精确的训练时，只能达到约60％的吞吐量。尽管减小Convnext的内核大小可以提高速度，但它会导致大量的性能退化，这带来了一个具有挑战性的问题：如何在保留其性能的同时加快基于大内核的CNN模型。为了解决这个问题的启发，我们建议将大内核深度卷积分解为沿Channel尺寸的四个平行分支，即小型平方内核，两个正交带内核和一个身份映射。通过这种新的深度卷积，我们建立了一系列的网络作品，即Incepitonnext，不仅享有高通量，而且还保持竞争性表现。例如，inceptionnext-t达到1。6×高训练的吞吐量高于Convnex-T，并且在Imagenet-1k上获得了0.2％的TOP-1准确性提高。我们的抗议inceptionNext可以作为未来建筑设计的经济基线，以减少碳足迹。
金融互联网：未来的金融体系
本文概述了金融互联网的愿景：多个金融生态系统相互连接，就像互联网一样，旨在通过将个人和企业置于其金融生活的中心来增强个人和企业的能力。它提倡以用户为中心的方法，降低金融服务和系统之间的障碍，从而促进所有人的访问。设想中的系统利用代币化和统一账本等创新技术，以强大的经济和监管框架为基础，大幅扩大金融服务的范围和质量。这种整合旨在促进更多参与，提供更加个性化的服务，提高速度和可靠性，同时降低最终用户的成本。实现这一愿景所需的大部分技术都已存在，并在世界各地的努力推动下迅速改进。本文为如何整合互操作性、可验证性、可编程性、不变性、最终性、可演化性、模块化、可扩展性、安全性和隐私性等关键技术特征以及如何嵌入各种治理规范提供了蓝图。实现这一愿景需要公共当局和私营部门机构之间的积极合作。该文件呼吁这些实体采取行动，建立坚实的基础。这将为在数字时代建立以用户为中心、统一和普遍的金融生态系统铺平道路，这个生态系统具有包容性、创新性、参与性、可访问性和可负担性，不会让任何人掉队。
本期内容 – 2011 年 3 月 - 航空航天测试国际
“毫无疑问，创新工程和技术进步使航空效率和安全性的提高速度超过了任何其他科学，但我们如何真正引导这项技术带来的好处应该是所有人关心的问题。在世界各地的飞行员群体中，普遍存在的一个问题是驾驶舱缺乏基本的态势感知和操控能力。几起事故的原因可以追溯到最新一代飞机飞行员的“动手”能力不足或态势感知能力丧失。工程师抓住飞行员判断的反复无常，故意将飞行员错误设计出驾驶舱，这已经不是什么秘密了。普遍认为 72% 的事故是人为造成的，这促使工程师引入自动化技术来改善操控和判断不足。问题源于智能航空电子设备、智能空气动力学和智能飞行控制系统使现代飞机的飞行变得容易得多。因此，飞行员的工作量已经减少到“飞行员脱离控制”的程度，这越来越可能导致飞行员技能下降。在法航 447 空客的最后一次飞行中，自动发送了 24 条 ACARS 消息，表明速度测量不一致、自动驾驶仪断开连接以及飞机进入“备用法则”飞行控制模式，当冗余系统发生多个故障时就会发生这种情况。主要系统的故障使飞行员信息过载，但在恶劣条件下没有真正的手动控制飞机的选择
国民经济能源效率：社会、经济和生态指标
本文旨在通过 30 项社会、生态和经济发展指标来规范乌克兰能源效率水平之间的关系。研究的主要目的是使用多元相关回归分析来确定社会生态和经济指标对能源效率水平的影响和依赖性。分析结果的系统化使我们能够确定克服国家能源效率提高速度缓慢和碳中和发展问题的核心方向。这一科学解决方案与问题的相关性在于，能源效率水平受到大量社会生态和经济因素的影响，这些因素有时彼此独立。作者分析了能源效率水平与国家发展的社会生态和经济指标之间的关系。调查包括以下阶段：对乌克兰的能源效率发展进行多项式回归分析；开发能源效率指标与社会生态经济指标之间关系的相关回归多元模型；解释结论并根据调查结果提出建议。研究的目的是研究能源效率与 30 项社会生态和经济发展指标之间的关系，即它们对国家能源发展的影响程度。从跨学科指标对能源效率水平的影响来看，结论具有理论性和实践性。实证研究结果证实的结论可以识别国家经济发展中的弱点，并通过能源效率发展战略改善和提高国家的能源潜力，因为研究的决定因素对能源效率水平有很大影响。
采用改进型进位算法对 FIR 滤波器进行分析与设计 ...
摘要：便携式多媒体设备和通信系统的蓬勃发展，对节省面积和功耗的高速数字信号处理 (DSP) 系统的需求也随之增加。有限脉冲响应 (FIR) 滤波器是设计高效数字信号处理系统的重要组成部分。数字有限脉冲响应 (FIR) 滤波器的使用是 DSP 中的主要模块之一。数字乘法器和加法器是 FIR 滤波器中最关键的算术功能单元，也决定了整个系统的性能。因此，低功耗系统设计已成为主要的性能目标。本文提出了一种使用超前进位加法器和乘法器设计的 FIR 滤波器。其中乘法器由改进型超前进位加法器的内部电路提出。超前进位加法器 (CLA) 用于加法运算，它使用最快的进位生成技术，通过减少修复进位位所需的时间来提高速度，而乘法器则以分层方式执行乘法过程。因此，所提出的方法可以最大限度地降低 FIR 滤波器的有效功率和延迟。初步结果表明，与传统方法相比，使用所提出的乘法器方法的 FIR 滤波器实现了更少的延迟和功率降低。所提出的 FIR 滤波器使用 Verilog 代码进行编程，并使用 Xilinx ISE 14.7 工具进行综合和实现。并使用 Xpower 分析器分析功率。关键词：进位前瞻加法器、FIR 滤波器、乘法器、数字信号处理
利用量子计算和人工智能增强网络安全：综述
网络威胁的快速发展要求我们找到解决方案来加强网络安全框架。本文回顾了量子计算 (QC) 和人工智能如何开始应对网络安全系统通常受到的批评。传统计算使用基于确定性逻辑的算法按顺序处理数据，它面临着来自两个尺度的限制，并且在处理海量数据集时效率很高，导致威胁检测时间变慢，误报频率更高。不同之处在于量子计算使用量子力学使数据处理更快、更准确。使用叠加和量子增强算法等技术可以在比传统方法更短的时间内提供更精确的威胁分析。量子机器学习 (QML) 技术（例如量子支持向量机 (SVM) 和变分量子电路）比传统方法更有效地处理大数据集，因此它们能够更好地检测威胁。企业家还可以通过基于人工智能的 AI 方法受益，通过学习机制自动检测与量子发展协同关系的异常，以提高威胁分类和响应的准确性。随着量子算法与人工智能的结合，网络安全有望显著提高速度、准确性和可扩展性，尤其是在大规模部署场景中。然而，量子技术的实施仍然存在问题——例如需要兼容的硬件和开发量子时代的加密方法。本文指出了量子计算和人工智能如何重塑网络安全，并提出了未来研究必须在这些领域开展的议程。
人工智能对供应链管理的变革性影响
摘要。人工智能在供应链管理中的应用彻底改变了组织改善、增强甚至改变其供应链和运营结构的方式。在以全球化和竞争为特征的当前和未来商业环境中，人工智能已从竞争优势转变为必需品。本文旨在探讨人工智能对供应链的影响，特别强调机器学习和其他形式的智能算法如何改善决策、运营效率和实时响应能力。本研究侧重于预测分析、RPA 和自主系统等人工智能技术在库存管理、需求预测、采购和分销等供应链管理功能中的使用。这是因为预测分析允许组织预测市场和消费者趋势，从而改善组织的预测和计划。RPA 涉及自动化基于规则的流程，从而使员工能够专注于更复杂的任务，而包括无人机和自动驾驶汽车在内的自主系统则通过提高速度和减少来增强供应链管理。本文结合了通过访谈和调查收集的定性数据以及通过案例研究和行业报告收集的定量数据。研究表明，人工智能可以显著缩短交货时间，提高需求计划的准确性，并降低运营成本。然而，可扩展性、数据安全性和失业问题仍然是需要讨论的关键问题。这项研究还讨论了人工智能在供应链中的伦理影响，重点关注劳动力影响，并就解决劳动力挑战和加强数据治理提供建议。通过提出解决这些挑战的解决方案，本文强调了基于人工智能的供应链持续发展和灵活性的重要性。能够解决这些问题的组织将能够充分利用人工智能在供应链管理功能中的价值。
加速增长，执行我们的战略
SMITHS GROUP PLC - 截至 2022 年 1 月 31 日的六个月半年业绩 进步的先驱 – 通过更智能的工程改善我们的世界 加速增长，按照我们的战略执行 亮点 • 上半年实现良好增长 o 有机收入 +3.4% 2 o 大多数终端市场需求强劲，订单增长良好 • 利润转换和收益增长强劲 o 基础营业利润增长 +11.1% 3 基础营业利润率 +110bps 3 o 成功管理成本通胀 o 持续经营的基础每股收益 +13.8% 3,5 • 良好的现金创造能力和强劲的回报 o 尽管供应链环境充满挑战，但经营现金转换率仍达到 93% 4 o ROCE 7 上升 +370bps，反映了更高的盈利能力和营运资本纪律 • 在提前完成 Smiths Medical 出售后，投资组合更加集中 o 处置利润 10 亿英镑，ICU 持股和潜在收益将带来更多价值 o 更强劲资产负债表支持持续投资以实现增长、提前偿还 4 亿美元债券和资本回报 o 7.42 亿英镑股票回购中已完成 25% 以上 • 在我们的战略重点和目标方面取得重大进展 o 加速有机增长 o 推进 Smiths Excellence 系统的新阶段，提高速度和效率 o 更加注重可持续性并最大限度地利用伴随的增长机会
10T SRAM 存储器单元的设计
1. 简介 当今社会，微电子技术被广泛应用于各种设备中。电子设备在世界范围内的快速普及，促使人们开始审视新技术，尤其是存储器。存储器越来越多地用于生物、无线和可实现设备中。存储器的各个部分在现代 VLSI 系统中组织起来。半导体存储器是 VLSI 架构不可或缺的一部分。RAM（随机存取存储器）有两种形式：SRAM（静态随机存取存储器）和 DRAM（动态随机存取存储器）[2]。动态一词表示理想存储电容器的电荷必须定期刷新，这就是 DRAM 很少使用的原因。为了提高稳定性和功耗，已经提出了许多SRAM单元设计，但传统的6T单元仍然提供了尺寸和性能的良好平衡，因为传统的6T单元具有非常紧凑和简单的结构，但是其操作电压最小并且受到相互冲突的读写稳定性要求的限制，因此它不用于超低电压操作。有几种针对存储器单元的设计提案以提高速度和功率，其中一种技术专注于提高SNM的低功耗（其他存储器配置（7T，8T，9T）各有优缺点）[1]。六个MOSFET组成一个典型的SRAM单元。四个晶体管（PM0，PM1，NM0和NM1）存储一位并形成两个交叉耦合的反相器。有两种稳定状态，用数字 0 和 1 表示。传统的 6T 单元很简单，但在低压下稳定性较差，因此我们努力通过各种方法提高其读写稳定性，例如双轨电源、负位线、带动态反馈管理的单位线等。然而，为了正常运行，6T SRAM 的