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World File Search System新一波
机器人、自动化和人工智能：
3.下一个关键的 RAAI 支持技术包括 3-D 视觉和 5G 无线。先进机器视觉的出现正处于创造新一代协作机器人的风口浪尖，这些机器人使用摄像头、激光雷达和红外传感器来实现更快但更安全的协作应用，从而带来新一波生产力提升。视觉引导机器人 (VGR) 很快（2020 年末/2021 年初）就能高度适应动态操作环境，将经过安全认证的 2-D 和 3-D 视觉硬件与先进的软件和强大的计算能力相结合，实时处理大量视觉数据。先进的 VGR 使用算法来实现精确控制的运动。功能齐全的 5G 无线技术具有低延迟、实时速度和更快的传输速率，可将机器人设备与实时计算连接起来，从而实现完全动态的集成性能功能。5G 有望在三到五年内全面投入使用，从而能够在户外等非结构化环境中更广泛地部署自主 RAAI 技术。目前，大多数商业上可行的自主 RAAI 技术应用都发生在更结构化的室内环境中。就像实时无线视频流创造了最后一波云计算浪潮（通常在远程数据中心）一样，5G 可能会催生本地化微型数据中心的出现，以处理预期的实时数据处理爆炸式增长。
每月网络安全简讯
代理州首席风险官 Keith Briggs 撰稿 大型语言模型将改变 ChatGPT 和其他 AI 工具彻底改变电子邮件诈骗的方式 大型语言模型 (LLM) 的使用是对 AI 引擎（如 ChatGPT）进行的微调，需要将诈骗电子邮件输出集中到仅产生有效内容，从而引发新一波电子邮件诈骗。这些工具正在彻底改变网络钓鱼电子邮件中使用的内容。简而言之，写得不好的诈骗电子邮件的日子已经一去不复返了，因为这些电子邮件是由 ChatGPT 编写的。这一努力解决了任何威胁组织网络钓鱼活动中的瓶颈 — — 编写有说服力的电子邮件旨在引起潜在受害者的回应。写得好且有影响力的电子邮件会带来更大比例的受骗受害者。但 ChatGPT 的挑战在于它并不完美。即使是人工智能引擎也会胡言乱语，而且由于诈骗者通常不是他们攻击对象的母语，因此即使是使用 ChatGPT 创建的电子邮件也有可能失败。进入法学硕士 (LLM)。TechTarget 将大型语言模型定义为“一种使用深度学习技术和大量数据集来理解、总结、生成和预测新内容的人工智能 (AI) 算法。”Facebook 最近将其法学硕士 (LLM) 泄露到网上。这些法学硕士足够紧凑，整个人工智能可以在一台笔记本电脑上运行。当重点放在编写引人注目的网络钓鱼电子邮件上时，用户成为网络钓鱼内容受害者的可能性会增加
动物基因工程
40年前，脊椎动物首次进行基因改造。从那时起，又有数百万人效仿，他们要么作为鱼类和畜牧业中的潜在食物供应商，要么作为生物医学研究中的疾病模型，要么作为异种移植的潜在器官捐赠者，要么作为药物的生物反应器。但与这些承诺相比，40 年的基因工程迄今取得的成果微不足道；通常，成功并不大，甚至根本不成功。 CRISPR/Cas基因剪刀的发现为动物生物技术应用注入了新的动力。与传统基因工程相比，新工具使转基因脊椎动物的生产变得更容易、更便宜、更快捷、更精确。多路复用（同时修改多个基因）也成为可能。 1、2 研究部门和工业界对新的基因工程技术充满热情；人们谈论着技术的突破和繁荣。随着基因组编辑动物的出现，过去的承诺如今得以实现。为什么涉及转基因动物的研究项目常常失败？使用 CRISPR/Cas 进行基因组编辑会改变未来什么吗？新工具会带来哪些风险和副作用？那么新一波转基因动物对于环境、消费者以及动物本身又意味着什么呢？这些问题将决定即将进行的政治和社会讨论，在讨论中将协商处理转基因动物的伦理和法律准则。因此，本报告将解释这些方面，并从动物、环境和消费者保护的角度进行解答。除了介绍全球趋势之外，还将讨论瑞士的事件。什么是允许的，什么是禁止的，立法是否存在漏洞？哪些方面需要重新建立道德准则？
通用人工智能 - 欧洲议会
ChatGPT 等通用人工智能 (AI) 技术正在迅速改变 AI 系统的构建和部署方式。虽然这些技术预计将在未来几年带来巨大好处，刺激许多领域的创新，但其颠覆性引发了有关隐私和知识产权、责任和问责制的政策问题，以及对其传播虚假信息和错误信息的可能性的担忧。欧盟立法者需要在促进这些技术的部署与确保采取足够的保障措施之间取得微妙的平衡。通用 AI 的概念（基础模型）虽然人工智能没有全球公认的定义，但科学家们普遍认为，从技术上讲，AI 技术有两大类：“狭义人工智能”（ANI）和“广义人工智能”（AGI）。ANI 技术，例如图像和语音识别系统，也称为弱 AI，在标记良好的数据集上进行训练，以执行特定任务并在预定义的环境中运行。相比之下，AGI 技术（也称为强人工智能）是旨在执行各种智能任务、抽象思考和适应新情况的机器。尽管几年前 AGI 的发展似乎还比较平缓，但包括使用大型语言模型 (LLM) 技术在内的快速技术突破已经从根本上改变了这些技术的潜力。具有生成能力的新一波 AGI 技术（称为“通用人工智能”或“基础模型”）正在使用大量未标记数据进行训练，这些数据只需进行最少的微调即可用于不同的任务。这些底层模型可通过应用程序编程接口 (API) 和开源访问供下游开发人员使用，如今许多公司将其用作基础设施，为最终用户提供下游服务。
肯纳格继续“增持”可再生能源行业
吉隆坡：肯纳格投资银行有限公司 (Kenanga Investment Bank Bhd) 维持对可再生能源 (RE) 行业的增持评级，称随着政府提高其可再生能源目标，到 2035 年实现 40% (23 吉瓦，GW) 的容量，高于目前的 27% (12GW)，可再生能源前景乐观。该投资银行在昨天的一份报告中表示，到 2035 年，太阳能预计将占到所需的 11 吉瓦增长量的 80% 以上。为了支持这一转变，它指出，政府已经启动了新一波大型太阳能项目，包括大型太阳能五大计划 (LSS5+) 下的额外 2 吉瓦容量。根据 LSS5+ 计划，开发商可以竞标高达 500 兆瓦 (MW) 的容量，预计将于 2027 年开始运营。入围投标人将于 2025 年 7 月公布，预计投标价格与 LSS5 相似，在每千瓦时 (kWh) 14 仙至每千瓦时 18 仙之间，预计项目内部收益率为 8%。该投资银行表示：“我们估计 LSS5+ 为光伏系统带来的额外工程、采购、建设和调试 (EPCC) 合同至少价值 50 亿令吉。” Kenanga 指出，市场上的 EPCC 合同总价值已从 74 亿令吉增至 124 亿令吉，确保可再生能源行业在 2027 年底前持续活跃。该投资银行还强调了近期机会，特别是与企业绿色电力计划相关的 EPCC 合同，预计未来几个月将获得更多奖励。紧随其后的是 2GW LSS5 和新宣布的 2GW LSS5+ 项目。“我们相信 LSS5+ 的收益将从 2027 年开始累积。因此，我们尚未调整我们的盈利预测，”该银行补充道。- Bernama
新冠肺炎疫情爆发三年后，监测和疫苗接种是结束美洲疫情的关键
巴博萨博士在今天的新闻发布会上表示：“此次疫情凸显出，世界上没有一个国家或组织为应对疫情的影响做好了充分准备。”美洲地区的情况也同样如此，该地区“不平等现象严重”。他补充道，如今发病率比一年前低了 20 到 30 倍，但“虽然我们还没有完全脱离困境，但情况已经好多了。” 泛美卫生组织主任强调了泛美卫生组织在帮助各国实现这一目标方面发挥的关键作用。这包括建立和加强 COVID-19 基因组监测区域网络，该网络是追踪病毒进化以及监测禽流感等其他可能引发疫情的病原体的关键。在过去三年中，该网络已促使来自拉丁美洲和加勒比地区的 580,000 多个序列上传到全球数据库。巴博萨博士还强调了泛美卫生组织在向民众提供新冠疫苗方面发挥的作用，“通过 COVAX 筹集了超过 1.6 亿剂疫苗，并帮助拉丁美洲和加勒比国家在不到两年的时间内推出了超过 13 亿剂疫苗。” 尽管取得了这些成就，巴博萨博士仍警告说，“新冠疫情仍在我们身边，病毒尚未形成可预测的模式。” “在过去的一个月里，我们看到了超过 150 万例新病例和 17,000 例死亡，”泛美卫生组织主任说。“我们不能自满。” 巴博萨博士警告说，虽然检测率有所下降，但各国必须保持并继续加强监测，因为 SARS-CoV-2 病毒“可以快速进化和适应”。 覆盖尚未接种新冠疫苗基础系列的 30% 的人，也是“为任何新一波感染或令人担忧的新变种做好准备”的关键。尽管该地区在疫情期间经历了各种挫折，这些挫折“暴露或加剧了我们卫生系统的弱点”，包括结核病和艾滋病毒等疾病的检测和治疗、非传染性疾病的检测和治疗以及常规疫苗接种率下降，但我们现在有一个独特的机会“将健康置于可持续发展议程的中心”。泛美卫生组织主任说：“我们必须集中精力挽回损失，重建对每个人都有效的弹性卫生系统，并更好地应对未来的健康威胁。”
了解马来西亚民众对新冠肺炎疫苗的犹豫
2020 年 1 月，追踪到与一名新加坡患者有过密切接触的三名中国公民 [2]。COVID-19 疫情引发了前所未有的公共卫生担忧，增加了全球医疗系统的负担 [3]。截至 2022 年 3 月，全球约有 4.52 亿人感染了 COVID-19，导致 600 多万人死亡 [4]。为了结束疫情，世界各国政府实施了生物安全和生物安保措施，如封锁、宵禁、社区隔离和保持社交距离、消毒和佩戴口罩等防护装备。这些措施在一定程度上延缓和防止了病毒的传播，并使曲线趋于平缓 [5,6]。然而，封锁的实施尤其导致日常生活被打乱，影响了社会经济活动并产生了社会不稳定，并对包括马来西亚在内的许多国家人民的心理健康和福祉产生了负面影响 [7,8]。此外，封锁只能在短时间内遏制疫情蔓延，经济部门恢复运营导致病例复发和新一波疫情 [8]。2020 年 12 月，美国食品药品管理局 (FDA) 批准的全球新冠疫苗管理报告称，2021 年新冠病例数以及与该疾病相关的住院和死亡人数有所减少 [9]。这种情况导致人们加速使用新冠疫苗，以遏制新冠疫情并恢复正常的社会和经济生活 [10]。在马来西亚，于 2021 年 2 月启动的国家新冠免疫计划 (PICK) 旨在为 80% 的马来西亚人接种疫苗。疫苗免费提供给马来西亚人和居住在马来西亚并自愿注册的外国人。但是，政府不得不采取额外措施来处理疫苗犹豫问题。根据世界卫生组织的定义，疫苗犹豫可以定义为“尽管有疫苗接种服务，但仍延迟接受或拒绝接种疫苗”[11]。一些过去接近消灭麻疹和脊髓灰质炎等传染病的国家由于疫苗犹豫而出现死灰复燃[12]。对 COVID-19 疫苗犹豫的主要担忧是未接种疫苗的人可能成为 SARS-CoV-2 的宿主。他们可能引发 SARS-CoV-2 地方性感染的新流行病或大流行[13]。因此，本研究旨在 1) 评估人们对 COVID19 疫苗的自我评估知识；2) 评估 COVID-19 疫苗的感知风险和益处、障碍以及公众对 PICK 计划的看法；3) 解决对疫苗犹豫不决的公众的担忧，以提高公众接受度并制定公众意识策略。
人工智能民主化：2024 年将打破阻碍人工智能发展的瓶颈......
大型语言 AI 模型（如 ChatGPT）的知名度和受欢迎程度呈爆炸式增长。到目前为止，短缺和瓶颈限制了这项变革性技术，只有资金最雄厚的公司（如 OpenAI、微软、谷歌和 Anthropic）才有资源开发和部署它。然而，2024 年将是 AI 开始普及的一年，它将超越科技巨头。新平台将引发 AI 创新浪潮，创造就业机会，从初创公司到中小型企业，以及整个行业。小公司被挤出市场？许多专家警告说，由于 Bard、Claude 和 ChatGPT 等系统对计算能力的大量要求，小公司已经被挤出 AI 市场。GPU 短缺限制了许多公司开发新的 LLM。成本也高得离谱，公司需要数百万美元才能起步。Wired 最近报道了这些瓶颈对初创公司和其他创新者的影响。即使是巨头也在努力获取所需的所有资源。新平台让人工智能民主化 然而，前景光明的新平台旨在通过提供更易于访问的人工智能工具，在 2024 年改变这一现状。 像 Fujitsu Kozuchi（代号）-Fujitsu AI 平台这样的服务允许快速测试和部署人工智能创新，而无需专业技能或昂贵的基础设施。 还有 Cohere，其平台让初创公司可以访问大型语言模型。 这种方法可以提供基于云的访问，访问针对聊天机器人、文本摘要和内容创建等领域量身定制的生成式人工智能模型。 用户可以在几天内而不是几个月内启动并运行自定义人工智能应用程序。 释放创新 这些平台提供的更广泛的访问权限，例如在培训员工了解新流程方面，有望推动许多行业的人工智能创新。 物流公司可以使用生成式人工智能来优化交付，医疗保健提供商可以加速研究，创作者可以生成引人入胜的内容。 在动漫世界中，我们帮助娱乐集团 Remow 创建了一种人工智能，它可以理解作家的意图和世界观，并生成与目标调色板匹配并提供所有所需细微差别的图像。似乎没有什么限制。我们与瑞穗金融集团合作开发了一种生成式人工智能，它可以检查营销文件，以确保它们都符合品牌指南。随着初创公司和地区性公司开始涉足人工智能，我们将看到独特的用例释放商业价值。新工作批评者认为，人工智能和自动化向更广泛的经济领域的传播将摧毁就业机会，尤其是在创意领域。但其他人则指出了将会出现的新机遇。在线新闻平台 Semafor 最近撰文介绍了这些短缺和瓶颈如何刺激新一波商业创业、投资和就业，旨在解决当今和未来的人工智能挑战。麦肯锡预测，仅 63 个用例，生成式人工智能每年就能为世界经济贡献高达 4.4 万亿美元。这比英国的整个 GDP 高出 40% 以上。该报告的作者认为，如果生成式人工智能嵌入到这些用例以外的软件中，他们的估计可能会翻倍。
33.2 低于 1µJ/级的耳机集成思维意象和……
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC，适用于 VR/MR 应用，具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统，例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro，最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣，在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而，大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪，缺少一个重要的信息来源，即大脑活动。因此，人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示，现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括：（1）佩戴麻烦且用户外观不佳，（2）缺乏低延迟操作的现场计算支持，（3）无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈，（4）由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战，这项工作引入了一种思维意象设备，该设备集成到现有的 VR 耳机中，而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括：（1）支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC，（2）与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择，以提高用户接受度和体验，（3）具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA)，支持广泛的心智意象操作，（4）混淆矩阵引导的师生 CNN 方案，可在 AI 操作期间节省电量，（5）EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片，并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6]，但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化，SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中，在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务，8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集，例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感（例如情绪）监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降（从 90.4% 下降到 85.2%），但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分