XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System流水线
FPGA实现256位密钥AES算法分字节块优化及
印度班加罗尔理工学院 M. Tech 系助理教授 2 摘要：硬件安全涉及各种操作，包括电子商务、银行、通信、卫星、图像处理等领域。密码学不过是将纯输入文本转换为密码输出或反之亦然的过程。密码学有三种形式：私钥密码学、公钥密码学和哈希函数。私钥只不过是使用类似的密钥进行加密和解密过程，而公钥只不过是使用两个不同的密钥进行加密和解密过程。由于 AES 使用类似的密钥进行加密和解密，因此这种类型的性能非常重要，易于应用，并且需要的处理能力真正较低。加密过程是保护特定信息或数据通信的唯一方法。根据密钥长度，它更有效，并且有三种密钥长度选项可用，它们是 128 位、192 位和 256 位关键长度。密钥长度越长，破解系统或入侵系统所需的时间就越长。AES 执行四种不同的功能或转换，它们如下：子字节、移位行和混合列与添加轮密钥。通过使用流水线架构和 LUT，可以实现更高的速度。所提出的架构是在优化时序的基础上形成的，这是通过使用 verilog HDL 实现的。关键词：AES（高级加密标准）、FPGA（现场可编程门阵列）、LUT（查找表）、混合（混合列）移位（移位行）、子（子字节）。
GREPore-seq：通过长距离 PCR 和纳米孔测序检测基因编辑后变化的强大工作流程
为了充分发挥基因编辑技术在临床治疗中的巨大潜力，需要彻底评估靶向编辑和非预期编辑的后果。然而，目前缺乏一种全面、流水线化、大规模且经济的工作流程来检测基因组编辑结果，特别是插入或删除大片段。在这里，我们描述了一种通过对条形码长距离 PCR 产物进行纳米孔池测序来有效准确地检测 CRISPR-Cas9 编辑后的多个基因变化的方法。为了克服纳米孔测序的高错误率和插入缺失，我们开发了一种流程，通过对纳米孔扩增子测序 (GREPore-seq) 的读取进行 grepping 来捕获条形码序列。GREPore-seq 可以检测 NHEJ 介导的双链寡脱氧核苷酸 (dsODN) 插入，其准确度与 Illumina 下一代测序 (NGS) 相当。GREPore-seq 还可以识别 HDR 介导的大基因敲入，这与 FACS 分析数据高度相关。还检测到了 HDR 编辑后的低水平质粒骨架插入。我们建立了一个实用的工作流程来识别遗传变化，包括量化 dsODN 插入、敲入、质粒骨架插入和 CRISPR 编辑后的大片段缺失。该工具包用于对汇集的长扩增子进行纳米孔测序，在评估靶向 HDR 编辑和超过 1 kb 的意外大插入缺失方面应具有广泛的应用。GREPore-seq 可在 GitHub 上免费获取（https://github.com/lisiang/GREPore-seq）。
R19 M.Tech.先进制造系统
阐述机床自动化的基本概念。 分析各种自动化流水线，解释装配系统和生产线平衡方法。 描述自动化物料搬运和存储系统的重要性。 解释自适应控制系统、自动化检查系统的重要性。 第一单元：自动化简介：生产系统中的自动化——自动化制造系统、计算机化制造支持系统、自动化的原因、自动化原则和策略。制造操作、生产概念和数学模型。制造操作的成本、自动化系统的基本要素、高级自动化功能、自动化水平。 第二单元：物料搬运简介：物料搬运设备概述、物料搬运系统设计中的注意事项、物料搬运的 10 项原则。物料运输系统、自动导引车系统、单轨和其他轨道导引车、输送系统、物料运输系统分析。存储系统、存储系统性能、存储位置策略、传统存储方法和设备、自动存储系统、存储系统的工程分析。自动数据采集-自动识别方法概述、条形码技术、其他 ADC 技术。第三单元：手动装配线-手动装配线基础、替代装配系统、装配设计、单一型号装配线分析、生产线平衡问题、最大候选规则、Kilbridge 和 Wester 方法、排序位置权重法、混合型号装配线、装配线设计中的注意事项。第四单元：传输线、自动生产线基础、存储缓冲区和自动生产线的应用。无内部存储的传输线分析、有存储缓冲区的传输线分析。第五单元：自动装配系统、自动装配系统基础、自动装配设计以及装配系统的定量分析-零件交付系统
R22 M.Tech. ECE JNTUH 贾瓦哈拉尔·尼赫鲁......
1. 揭示使用 FPGA 的设计方法。2. 深入了解故障模型。3. 了解用于故障检测的测试模式生成技术。4. 设计时序电路中的故障诊断。5. 通过案例研究了解流程设计。单元 - I 可编程逻辑器件：可编程逻辑器件的概念、SPLD、PAL 器件、PLA 器件、GAL 器件、CPLD 架构、FPGA FPGA 技术、架构、virtex CLB 和切片、FPGA 编程技术、Xilinx XC2000、XC3000、XC4000 架构、Actel ACT1、ACT2 和 ACT3 架构。 [教材-1] 第二单元 用状态图和状态表分析和推导时钟时序电路：时序奇偶校验器、信号跟踪和时序图分析-状态表和状态图-时序电路的通用模型、序列检测器的设计、更复杂的设计问题、状态图构建指南、串行数据转换、字母数字状态图符号。多时钟时序电路的需求和设计策略。[教材-2] 第三单元 时序电路设计：时序电路的设计程序-设计示例、代码转换器、迭代电路的设计、比较器的设计、控制器 (FSM) - 亚稳态、同步、FSM 问题、流水线资源共享、使用 FPGA 的时序电路设计、时序电路的仿真和测试、计算机辅助设计概述。 [教材-2] 第四单元故障建模和测试模式生成：逻辑故障模型、故障检测和冗余、故障等效性和故障定位、故障主导性、单个故障卡住模型、多个故障卡住模型、桥接故障模型。通过常规方法、路径敏感化技术、布尔差分法、KOHAVI 算法、测试算法-D 算法、随机测试、转换计数测试、签名分析和测试桥接故障对组合电路进行故障诊断。[教材-3 和参考文献 1] 第五单元时序电路中的故障诊断：电路测试方法、转换检查方法、状态识别和故障检测实验、机器识别、故障检测实验设计。[参考文献 3]
通过冯·诺依曼瓶颈引导脑部通信
脉冲神经网络的通用模拟代码大部分时间都处于脉冲到达计算节点并需要传送到目标神经元的阶段。这些脉冲是在通信步骤之间的最后一个间隔内由分布在许多计算节点上的源神经元发出的，并且相对于其目标而言本质上是不规则的和无序的。为了找到这些目标，需要将脉冲发送到三维数据结构，并在途中决定目标线程和突触类型。随着网络规模的扩大，计算节点从越来越多的不同源神经元接收脉冲，直到极限情况下计算节点上的每个突触都有一个唯一的源。在这里，我们通过分析展示了这种稀疏性是如何在从十万到十亿个神经元的实际相关网络规模范围内出现的。通过分析生产代码，我们研究了算法更改的机会，以避免间接和分支。每个线程都承载着计算节点上相等份额的神经元。在原始算法中，所有线程都会搜索所有脉冲以挑选出相关的脉冲。随着网络规模的增加，命中率保持不变，但绝对拒绝次数会增加。我们的新替代算法将脉冲均匀地分配给线程，并立即根据目标线程和突触类型对它们进行并行排序。此后，每个线程仅完成向其自身神经元的脉冲部分的传递。无论线程数如何，所有脉冲都只被查看两次。新算法将脉冲传递中的指令数量减半，从而将模拟时间缩短了 40%。因此，脉冲传递是一个完全可并行的过程，具有单个同步点，因此非常适合多核系统。我们的分析表明，进一步的进展需要减少指令在访问内存时遇到的延迟。该研究为探索延迟隐藏方法（如软件流水线和软件诱导预取）奠定了基础。
数字信号处理器和架构（...
1. 介绍 TI 和 ADI 可编程 DSP 处理器的架构特点。2. 回顾数字变换技术。3. 给出 DSP 处理器架构的实际例子，以便更好地理解。4. 使用 DSP 处理器的指令集开发编程知识。5. 了解与内存和 I/O 设备的接口技术。第一单元：数字信号处理简介：简介、数字信号处理系统、采样过程、离散时间序列。离散傅里叶变换 (DFT) 和快速傅里叶变换 (FFT)、线性时不变系统、数字滤波器、抽取和插值。DSP 实现中的计算精度：DSP 系统中信号和系数的数字格式、动态范围和精度、DSP 实现中的错误源、A/D 转换错误、DSP 计算错误、D/A 转换错误、补偿滤波器。第二单元：可编程 DSP 设备的架构：基本架构特征、DSP 计算构建块、总线架构和内存、数据寻址能力、地址生成单元、可编程性和程序执行、速度问题、外部接口功能。第三单元：可编程数字信号处理器：商用数字信号处理设备、TMS320C54XX DSP 的数据寻址模式、TMS320C54XX 处理器的数据寻址模式、TMS320C54XX 处理器的内存空间、程序控制、TMS320C54XX 指令和编程、片上外设、TMS320C54XX 处理器的中断、TMS320C54XX 处理器的流水线操作。单元 – IV：Analog Devices 系列 DSP 器件：Analog Devices 系列 DSP 器件 – ALU 和 MAC 框图、移位器指令、ADSP 2100 的基本架构、ADSP-2181 高性能处理器。Blackfin 处理器简介 - Blackfin 处理器、微信号架构简介、硬件处理单元和寄存器文件概述、地址算术单元、控制单元、
计算机科学与工程系课程大纲...
数字逻辑：逻辑函数、最小化、组合和顺序电路的设计和综合；数字表示和计算机算术（定点和浮点）。计算机组织和架构：机器指令和寻址模式、ALU 和数据路径、CPU 控制设计、内存接口、I/O 接口（中断和 DMA 模式）、指令流水线、缓存和主内存、二级存储。编程和数据结构：C 语言编程；函数、递归、参数传递、范围、绑定；抽象数据类型、数组、堆栈、队列、链接列表、树、二叉搜索树、二叉堆。算法：分析、渐近符号、空间和时间复杂度概念、最坏和平均情况分析；设计：贪婪方法、动态规划、分而治之；树和图遍历、连通分量、生成树、最短路径；散列、排序、搜索。时间和空间的渐近分析（最佳、最坏、平均情况）、上限和下限、复杂性类 P、NP、NP-hard、NP-complete 的基本概念。计算理论：正则语言和有限自动机、上下文无关语言和下推自动机、递归可枚举集和图灵机、不可判定性。编译器设计：词汇分析、解析、语法制导翻译、运行时环境、中间和目标代码生成、代码优化基础。操作系统：进程、线程、进程间通信、并发、同步、死锁、CPU 调度、内存管理和虚拟内存、文件系统、I/O 系统、保护和安全。数据库：ER 模型、关系模型（关系代数、元组演算）、数据库设计（完整性约束、范式）、查询语言（SQL）、文件结构（顺序文件、索引、B 和 B+ 树）、事务和并发控制。信息系统和软件工程：信息收集、需求和可行性分析、数据流图、流程规范、输入/输出设计、流程生命周期、项目规划和管理、设计、编码、测试、实施、维护。计算机网络：ISO/OSI 堆栈、LAN 技术（以太网、令牌环）、流量和错误控制技术、路由算法、拥塞控制、TCP/UDP 和套接字、IP（v4）、应用层协议（icmp、dns、smtp、pop、ftp、http）；集线器、交换机、网关和路由器的基本概念。网络安全基本概念：公钥和私钥加密、数字签名、防火墙。Web 技术：HTML、XML、客户端-服务器计算的基本概念。
能量收集和储能系统
可持续发展体系基于三大支柱：经济发展、环境管理和社会公平。在这些支柱之间寻找平衡的指导原则之一是限制不可再生能源的使用。解决这一挑战的一个有希望的方法是从周围环境中收集能量并将其转化为电能。当代对太阳能、风能和热能等新能源发电技术的发展需求很高，以促进用更清洁的可再生能源替代化石燃料能源。能量收集系统已成为一个突出的研究领域，并继续快速发展。现代技术，包括便携式电子设备、电动交通、通信系统和智能医疗设备，都需要高效的储能系统。电能存储设备还用于智能电网控制、电网稳定性和峰值功率节省，以及频率和电压调节。由于电力供应波动，可再生能源（例如太阳能和风能）产生的电力并不总是能够立即响应需求。因此，有人建议将收获的电能保存起来以供未来使用。而电能存储技术的现状远不能满足必要的需求。本期特刊发表了 13 篇论文，涵盖优化算法的各个方面、风能涡轮机的评估、静电振动能量传感器、电池管理系统、热电发电机、配电网络、可再生能源微电网接口问题、基于模糊逻辑控制器的直接功率控制、燃料电池参数估计以及超低功率超级电容器。Sharma 等人 [1] 提出了一种鲸鱼优化算法 (WOA) 和粒子群优化 (PSO) 算法 (WOAPSO) 的混合版本，用于光伏电池的参数优化。在 WOA 的流水线模式下利用具有自适应权重函数的 PSO 的开发能力来增强基本 PSO 的能力和收敛速度。将所提出的混合算法与六种不同的优化算法在均方根误差和收敛速度方面的性能进行了比较。仿真结果表明，所提出的混合算法不仅能在不同辐照水平下产生优化参数，而且即使在低辐照水平下也能估算出最小均方根误差。采用海鞘群算法 (TSA) 估算标准温度条件下的 Photowatt-PWP201 PV 板模块参数 [ 2 ]。结论是，TSA 是一种有效且稳健的技术，可用于估算标准工作条件下太阳能 PV 模块模型的未知优化参数。将模拟结果与四种不同的现有优化算法进行了比较：引力搜索算法 (GSA)、粒子群优化和引力搜索算法的混合算法 (PSOGSA)、正弦余弦算法 (SCA) 和鲸鱼
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