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集体主义社会中的韩国音乐产业商业模式和体系
摘要：在传统上由西方强国主导的全球音乐领域，韩国音乐产业在过去二十年中已成为一股强大的力量，取得了令人瞩目的里程碑。这一成功的核心在于练习生制度，这是韩国集体主义文化的体现，为该行业的快速工业化奠定了坚实的基础。本文采用文献分析法，探讨韩国音乐产业模式对推动韩国音乐走向全球舞台的重大影响。它还深入探讨了该行业未来的潜在发展，探讨了保持其独特身份与适应不断变化的全球音乐格局之间的平衡。研究发现，该行业对技术进步的战略性利用促进了高效生产线的建立，巩固了其作为高产出和高回报强国的地位。韩国音乐产业的先进性和集体性使其具备了有效应对各种挑战所必需的韧性和适应性。然而，该行业依赖于同质化和流水线式的造星和音乐制作方式引发了人们的担忧，因为这可能会抑制艺术创造力并导致韩国音乐缺乏多样性。
人工智能和机器学习的未来
汽车行业有着丰富而充满活力的历史，其特点是技术进步、消费者偏好的演变和全球经济的波动。汽车起源于 19 世纪末，卡尔·本茨和亨利·福特等远见卓识者为现代社会的基本要素——汽车奠定了基础。多年来，该行业经历了快速转型，流水线制造、量产汽车和安全增强等创新成为标准做法。从战后经济高涨到 20 世纪 70 年代的石油危机和生产全球化，汽车领域在不断突破工程和设计的界限的同时，也面临着无数障碍。近年来，该行业遭遇了新的颠覆，例如电动汽车 (EV)、自动驾驶技术的出现以及对可持续性的重视。特斯拉等先驱公司重塑了人们对汽车性能的传统观念，而传统汽车制造商则竞相适应不断变化的消费者偏好和监管要求。汽车行业正处于一个关键时刻，努力在尊重历史遗产和创新以实现可持续和互联未来的必要性之间取得平衡。随着电动汽车和自动驾驶汽车的日益普及，汽车行业的格局正在发生重大变化，这不仅影响着我们的交通方式，还塑造了出行对社会和环境的更广泛影响。
并行计算
在研究生物神经网络等复杂动态系统时，模拟是继实验和理论之后的第三大支柱。当代脑规模网络对应于几百万个节点的有向随机图，每个节点的入度和出度为几千条边，其中节点和边分别对应于基本生物单位、神经元和突触。神经元网络中的活动也很稀疏。每个神经元偶尔会通过其传出突触向相应的目标神经元发送一个短暂的信号（称为尖峰）。在分布式计算中，这些目标分散在数千个并行进程中。空间和时间稀疏性代表了传统计算机上模拟的固有瓶颈：不规则的内存访问模式导致缓存利用率低。使用已建立的神经元网络模拟代码作为参考实现，我们研究了恢复缓存性能的常用技术（例如软件诱导预取和软件流水线）如何使实际应用程序受益。算法更改可将模拟时间缩短高达 50%。该研究表明，分配了本质上并行计算问题的多核系统可以缓解传统计算机架构的冯诺依曼瓶颈。
在类似工作环境中推断用户面部表情 | WorkingAge
摘要 —与快乐、悲伤、恐惧、愤怒、厌恶和惊讶这六种基本情绪不同，用效价（正性 - 负性）和唤醒（强度）来建模和预测维度情感已被证明对于自然和现实世界设置更灵活、适用和有用。在本文中，我们旨在推断用户在不同难度级别（基线、简单、困难和压力条件）下从事多项工作类任务时用户的面部情感，包括（i）办公室环境，他们从事一项体力要求较低但需要更大精神压力的任务；（ii）流水线环境，需要使用精细运动技能；（iii）代表远程办公和电话会议的办公室环境。为了这个目标，我们首先设计了一项具有不同条件的研究，并收集了 12 个受试者的多模态数据。然后，我们用各种机器学习模型进行了几项实验，发现：（i）面部表情的显示和预测在非工作环境和工作环境中有所不同；（ii）使用在类似工作环境中捕获的数据集可以提高预测能力；（iii）片段级（光谱表示）信息对于改善面部表情预测至关重要。索引术语——情感状态、类似工作的任务、工作环境中的情绪
相位时钟触发器设计与45
触发器（FF）是数字系统设计中大量使用的基本存储组件，涉及流水线结构和由 FF 构建的模块。FF 占总功耗的很大一部分，并且占数字系统的芯片面积很大。因此需要低功耗和小面积的 FF 设计。本文中低功耗 17 – 真单相时钟 (TSPC) 推理方法在高级计划中得到了广泛应用。提出了一种45 nm CMOS触发器。所提出的TSPC FF的逻辑结构为主从型，其中主级由静态CMOS逻辑形成，而从级由静态CMOS逻辑和互补传输晶体管逻辑的混合组合形成。所提出的TSPC FF电路是完全静态的，因为在操作期间没有内部节点处于浮动状态，这实际上防止了泄漏功耗。所提出的TSPC FF是通过在面积和功耗方面优化17晶体管逻辑结构减少触发器（LRFF）而设计的，但不影响FF的功能。在DSCH和MICROWIND工具中，使用gpdk 45 nm技术库以1v的电源电压vdd和500mhz的时钟频率实现和模拟了三个FF，即基于传输门的触发器（TGFF）、LRFF和所提出的TSPC FF。
基于X射线和深度学习的尘肺病计算机辅助诊断系统
摘要 目的：本研究旨在利用X射线和深度学习算法构建正常人和尘肺病的计算机辅助诊断系统。材料与方法：实验收集了2017年1月至2020年6月期间1760张真实患者的匿名数字X射线图像。为了使模型的特征提取能力更加集中在肺部区域，抑制外界背景因素的影响，建立了由粗到细的两阶段流水线。首先，使用U-Net模型提取采集图像两侧的肺部区域；然后，采用结合迁移学习策略的ResNet-34模型对提取出的肺部区域的图像特征进行学习，实现尘肺病患者和正常人的准确分类。结果：在收集的1760例病例中，分类模型的准确率为92.46%，曲线下面积为89%。结论：深度学习在尘肺病诊断中的成功应用进一步证明了医疗人工智能的潜力，并证明了我们提出的算法的有效性。然而，当我们进一步将尘肺病患者和正常人分为四类时，我们发现整体准确率下降到70.1%。我们将在未来的研究中使用CT模态来提供更多肺部区域的细节。关键词：尘肺病诊断，X射线，深度学习，U-Net，ResNet
纠结：集成量子的传统处理器......
量子计算机利用量子物理现象创建专用硬件，可以高效执行针对纠缠叠加数据的算法。该硬件必须连接到传统主机并由其控制。然而，可以说，迄今为止的主要好处在于重新表述问题以利用纠缠叠加，而不是使用奇异的物理机制来执行计算——这种重新表述往往会为传统计算机产生更高效的算法。并行位模式计算并不模拟量子计算，但提供了一种使用非量子、位级、大规模并行、SIMD 硬件来高效执行利用叠加和纠缠的广泛算法的方法。正如量子硬件需要传统主机一样，并行位模式硬件也需要。因此，当前的工作提出了 Tangled：一种简单的概念验证传统处理器设计，其中包含一个与集成并行位模式协处理器 (Qat) 紧密耦合的接口。通过构建指令集、为流水线实现构建完整的 Verilog 设计，以及观察接口在执行涉及纠缠、叠加值运算的简单量子启发算法中的有效性，研究了这种在传统计算和量子启发计算之间接口的可行性。
![arXiv:2001.06598v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 18 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\174a048da60bba0d61b6f8525514decca7ba7608.webp)
arXiv:2001.06598v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 18 日
对于某些问题，量子计算有望比传统计算具有显著的计算优势。然而，量子硬件的错误率比传统硬件高得多。因此，需要进行广泛的量子纠错才能执行有用的量子算法。解码器是纠错方案的关键组件，其作用是比错误在量子计算机中积累的速度更快地识别错误，并且必须使用最少的硬件资源来实现，才能扩展到实际应用的范围内。在这项工作中，我们考虑了表面码纠错，这是量子计算中最流行的纠错码系列，我们为 Union-Find 解码算法设计了一个解码器微架构。我们提出了一种三阶段全流水线硬件实现的解码器，可显著加快解码器的速度。然后，我们优化了同时对量子计算机的所有逻辑量子位执行纠错所需的解码硬件数量。通过在逻辑量子位之间共享资源，我们将硬件单元数量减少了 67%，内存容量减少了 70%。此外，我们使用低开销压缩算法将解码过程所需的带宽减少了至少 30 倍。最后，我们提供了数值证据，证明我们优化的微架构可以快速执行，足以纠正量子计算机中的错误。
AIRADF：人工智能启用
医学图像分析在医疗保健中起着至关重要的作用，特别是在计算机视觉应用中。人工智能 (AI) 为解决医疗保健行业的各种问题做出了巨大贡献，包括疾病诊断和分类。类风湿性关节炎 (RA) 是一种导致严重健康问题的自身免疫性疾病。目前基于学习的 RA 诊断方法需要改进流水线和优化。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，称为人工智能 (AI) RA 诊断框架 (AIRADF)。该框架包括用于预处理和训练感兴趣区域 (ROI) 的功能，用于自动 RA 检测和分类。RA 检测过程利用称为 Faster RCNN 的深度学习模型，而 RA 分类由增强的 UNet 模型执行。我们引入了一种称为基于学习的类风湿性关节炎检测 (LbRAD) 的算法。我们使用 X 射线图像进行的经验研究表明，所提出的算法在 RA 检测和分类方面优于许多现有的深度学习模型，分别达到 92.81% 和 94.58% 的最高准确率。此外，我们的框架除了 RA 检测之外还能够进行多类分类，从而形成临床决策支持系统 (CDSS)，可帮助医疗专业人员进行 RA 预后。关键词 – 类风湿性关节炎、深度学习、人工智能、图像处理、类风湿
HI5662 数据表 | 瑞萨电子
HI5662 是一款双 8 位全差分采样流水线 A/D 转换器，具有数字纠错逻辑。图 14 描述了前端差分输入差分输出采样保持 (S/H) 放大器的电路。开关由内部采样时钟控制，该时钟是来自主采样时钟的非重叠两相信号 1 和 2 。在采样阶段 1 ，输入信号施加到采样电容器 C S 。同时，保持电容器 C H 放电至模拟地。在 1 的下降沿，输入信号在采样电容器的底板上进行采样。在下一个时钟相位 2 中，采样电容器的两个底板连接在一起，保持电容器切换到运算放大器输出节点。然后电荷在 C S 和 C H 之间重新分配，完成一个采样保持周期。前端采样保持输出是模拟输入的全差分采样数据表示。该电路不仅执行采样保持功能，还将单端输入转换为转换器核心的全差分输出。在采样阶段，I/Q IN 引脚仅看到开关的导通电阻和 C S 。这些组件的相对较小的值导致转换器的典型全功率输入带宽为 250MHz。