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神经网络中的条件计算
本文总结了从新兴领域应用于神经网络设计的原理和思想。特别是，我们专注于可以在其输入上有条件地将其计算图的一部分动态激活或去激活部分的神经网络。示例包括每个层内（例如，卷积过滤器中的通道）的动态选择，例如输入令牌，图层（或层集）和子模块。我们首先提供一种一般形式主义，以统一的方式描述这些技术。然后，我们介绍了这些原则的三个值得注意的实现：Experts（MOES）网络的混合物，令牌选择机制和早期诊断神经网络。本文旨在为这个不断发展的领域提供类似教程的介绍。为此，我们在效率，解释性和转移学习方面分析了这些模块化设计的好处，重点是从自动化科学发现到语义交流的新兴应用领域。
容错控制系统——概述1)
摘要 本文对容错控制系统的发展进行了介绍性概述。为此，本文以教程的形式编写，有意总结了该主题领域的一些重要结果，而不详细介绍其中任何一个。但是，提供了关键参考文献，感兴趣的读者可以从中获得有关特定主题的更详细信息。有必要指出的是，本文并未对主题进行详尽的介绍。事实上，远非如此。本文仅代表作者的观点和经验。很可能无意中遗漏了一些重要问题或主题。如果是这种情况，作者在此提前表示诚挚的歉意。在简要介绍了容错控制系统（特别是最初的动机和冗余概念）之后，本文回顾了容错控制系统的发展，并从历史角度强调了几个重要问题。容错控制的一般方法分为被动、主动和混合方法。本文还讨论了主动容错控制系统的分析技术。从实际和工业角度强调了容错控制的实际应用。最后，本文讨论了该领域的一些关键问题，作为未来研究/开发的开放问题
生成大型建议模型
在信息过载的时代，推荐系统在过滤数据和提供个性化内容中起着关键作用。功能交互和用户行为模式方面的最新进展显着增强了这些系统的回忆和排名过程。随着大语言模型（LLM）的兴起，已经出现了新的机会，以进一步改善推荐系统。本教程探讨了整合LLMS的两种主要方法：LLMS增强建议，这些建议利用了一般LLMS的推理能力，以及生成性的大建议模型，重点是缩放和精致。虽然前者在现有文献中得到了广泛的覆盖，但后者仍然没有被忽视。本教程的目的是通过提供有关大型建议模型的全面概述，包括其最近的进步，挑战和潜在的研究方向，以填补这一差距。关键主题包括数据质量，缩放定律，用户行为挖掘以及培训和推理的效率。通过与本教程互动，参与者将洞悉该领域的最新发展和未来机会，从而有助于学术研究和实际应用。此探索的及时性质
2024+IEDM+计划-最终版.pdf
会议于 12 月 7 日星期六拉开帷幕，届时将举办广受欢迎且极为成功的教程。今年是教程的第 14 年，它们针对的是学生、从业者或任何寻求课本级知识与当前前沿研究之间联系的人。2024 年的主题是：“利用晶圆级集成技术进行系统扩展”、“CMOS 技术的进步和单元高度扩展的未来方向”、“用于提高 AI 应用能源效率和性能的共封装光子学”、“栅极电介质击穿可靠性的当前理解和未来挑战”、“适用于 AI 时代的 EUV 光刻技术”和“用于节能和可重构纳米电子学的磁离子学”。周日，将提供两门综合短期课程：“塑造 AI 时代路线图的技术创新”和“AI 系统和下一次飞跃”。短期课程由活跃于这些领域的国际知名工业和学术研究人员和技术专家组织和讲授。课程主题和讲师都经过精心挑选，以吸引 IEDM 参与者，并将包含适合新手和专家的材料。
线性量子系统：教程
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型，然后给出一些基本的控制理论概念，例如稳定性、可控性和可观测性，这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关，例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后，介绍量子高斯态，特别是，介绍了一种信息论不确定性关系，它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器，它是经典（即非量子力学）线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解，并通过最近的实验说明了其应用。由于单光子态和多光子态是量子信息技术中的有用资源，因此本文介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后，简要介绍了量子线性系统的相干反馈控制，并使用最近的实验证明了量子线性系统和网络理论的有效性。
线性量子系统：教程 - 香港
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型，然后介绍一些基本的控制理论概念，例如稳定性、可控性和可观测性，这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关，例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后，介绍量子高斯态，特别是介绍信息论不确定性关系，它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器，它是经典（即非量子力学）线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解，并通过最近的实验说明了它的应用。由于单光子和多光子状态是量子信息技术中的有用资源，因此介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后，简单介绍了量子线性系统的相干反馈控制，并用近期实验证明了量子线性系统与网络理论的有效性。
先进电池管理系统：控制建模与数值模拟
摘要 — 电池管理系统 (BMS) 依赖于经验模型，即等效电路模型，这得益于其数学简单性和低计算负担。然而，经验模型需要经过大量的校准工作，而且它们缺乏跨化学性质的可转移性。此外，无法预测电化学内部状态和考虑退化动态通常会导致电池系统可用性不佳，可能导致不准确的健康状态 (SOH) 估计随时间而变化。一种能够观察和控制电池系统内部变量的先进 BMS 设计对于克服这些限制至关重要，从而为快速增长的能源市场提供持久、更安全且具有成本效益的电池系统。基于物理的电池模型已被视为适合集成到下一代 BMS 中的建模框架之一。在基于模型的估计中，可用的输入/输出传感器信息（例如电流、电压和温度）与电池动态的数学表示一起用于估计内部状态。本教程的目的是回顾基于物理的电池模型的实施挑战，并概述最新的研究趋势，重点关注面向先进 BMS 的基于物理的电池模型硬件实现的数值算法和观察器设计。
研究并提高学生对量子计算基础知识的理解 Peter Hu*、Yangqiuting Li 和 Chandralekha Singh 系
研究并提高学生对量子计算基础知识的理解 Peter Hu*、Yangqiuting Li 和 Chandralekha Singh 匹兹堡大学物理与天文系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 15260 *通讯作者，pth9@pitt.edu 摘要 量子信息科学与工程 (QISE) 是一个快速发展的领域，它利用来自许多学科的专家的技能来发挥量子系统在各种应用中的潜力。它需要来自各种传统领域的人才，包括物理、工程、化学和计算机科学等等。为了让学生为这样的机会做好准备，重要的是让他们打下坚实的 QISE 基础知识基础，而量子计算在其中起着核心作用。在本研究中，我们讨论了关于量子计算基础和应用的 QuILT 或量子交互式学习教程的开发、验证和评估。这些包括与量子计算相关的关键量子力学概念概述（包括量子计算机与经典计算机的不同之处）、单量子比特和多量子比特系统的性质以及单量子比特量子门的基础知识。该教程采用引导式探究式教学-学习序列。它的开发和验证涉及从专家和学生的角度进行认知任务分析，并使用常见的学生困难作为指导。例如，在参与教程之前，在传统的基于讲座的教学之后，学生反应中常见的一个推理原语是，𝑁 位经典计算机和 𝑁 - 量子比特量子计算机之间的一个主要区别在于，与经典计算机的数字 𝑁 相关的各种事物应该替换为量子计算机的数字 2 𝑁（例如，必须初始化 2 𝑁 量子位，并获得 2 𝑁 位信息作为量子计算机计算的输出）。这种推理原语还导致许多学生错误地认为，在传统计算机上进行计算时，只有 𝑁 种截然不同的状态可用。研究表明，这种推理原语起源于学生学习量子计算机可以为某些问题提供指数优势，例如，用于分解大素数乘积的 Shor 算法，以及计算过程中的量子态可以处于 2 𝑁 线性独立状态的叠加中。教程中的探究式学习序列提供了支架支持，帮助学生发展功能性理解。经过验证的教程的最终版本在物理系提供的两门不同的课程中实施，这两门课程的学生人数略有不同，课程目标也更广泛。在对学生进行传统的基于讲座的必要概念教学后，对学生的理解进行了评估，并在参与本教程后再次进行。我们分析并讨论了它们在本教程中涵盖的概念上的性能改进。引言量子信息科学与工程 (QISE) 是一个令人兴奋的跨学科领域，在量子计算、量子通信和网络以及量子传感方面都有应用，这些应用因多种原因而对科学家和工程师具有吸引力。计算机科学家和工程师正在开发用于各种问题的量子算法，包括
对英语以外的发育语言障碍儿童的研究：教程
摘要本教程的主要目标是促进世界上不同语言的发展语言障碍（DLD）的研究。这些努力的累积效应可能是一系列对语言学习困难以及一般语言获取的更具吸引力和全面的理论。对儿童和当地社会的好处也可能会产生。在介绍了针对LAN Guage障碍儿童的跨语言研究中涉及的一些初步考虑之后，我们提供了可能提出的问题类型的示例。这些示例由我们自己的合作工作研究为孩子们提供跨广东话，芬兰语，德语，希伯来语，匈牙利语，意大利语，西班牙语，瑞典语和土耳其语以及英语的语言。还包括调查人员对其他语言的工作的示例。我们讨论了DLD儿童及其年龄和年龄较小的同龄人的语言内部比较以及DLD儿童的语言比较。示例涉及形态学，韵律，句法运动，动词范式复杂性和潜在机制等问题。这些示例（与当前的理论和假设都绑在一起）必然仅限于已经受到调查关注的语言的类型。通过从更广泛的学科中参与儿童语言学者，我们可以扩大所研究的语言的数量和类型，因此，大大增强了我们对童年语言障碍的理解。
IMM350H1S 2024课程课程提纲.pdf
Lecturers Email T. Mallevaey thierry.mallevaey@utoronto.ca L. Clemenza liliana.clemenza@utoronto.ca A. Mortha arthur.mortha@utoronto.ca S. MacParland s.macparland@utoronto.ca L. Serghides lena.serghides@utoronto.ca T. Watts tania.watts@utoronto.ca S. Berger stuart.berger@utoronto.ca交付模式：面对面的讲座：星期四上午10点至下午12点。演讲将记录并发布在Quercus上。面对面的教程：星期一，下午3-4点。该教程将是计划和讨论小组案例研究演示文稿的空间。在教程中，六组由七个自我分配的学生组成的六组将讨论其项目草案，并收到教师/TAS的反馈。每个小组将仅参加一个教程。有关教程的重要信息，请参见下面的课程评估部分。术语测试：定期测试和最终评估将在常规上课时间在线交付。艺术与科学日历课程概述（20L/8T）IMM350H“行动中的免疫系统”介绍了免疫系统的基本原理和关键参与者：先天性和适应性免疫之间的差异和相互作用，免疫细胞之间的差异和相互作用，免疫细胞如何发展和功能，免疫细胞如何识别威胁和危险以及对适当的响应进行适当的响应。先决条件：IMM340H1必需的教科书：Janeway的免疫生物学，第10版，由Murphy，Weaver，Berg；诺顿。