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用于分析安全性和安保属性的正式处理器建模
开放硬件计划的出现促进了复杂计算系统（如信息物理系统 (CPS) 或物联网 (IoT)）的设计 [2]。此类计划提出了类似软件的开发工作流程，从复杂的高级硬件描述语言 (HDL) [4] 到电路，同时使用复杂的编译链。这些方法有利于硬件设计的可用性，因此可以将其用作（详细的）黄金模型，取代仅提供某些设计细节的标准手册参考。这些 CPS 和物联网通常受安全和/或安保要求的约束。确保这些要求可以以不同程度的信心完成，从非正式论证到属性的正式验证。使用后一种方法时，系统软件和硬件部分的形式验证通常作为单独的活动进行，并且主要关注功能正确性。
自动蛋白注释与基因本体相互关系的整合 i3c控制器设计RISC-V处理器 PC104格式Cubesats的机上计算机 使用大型语言模型玩基于文本的游戏
自动蛋白功能预测涉及从其已知序列推断蛋白质的功能。此函数通常由从预定义的基因本体论中提出的术语列表来描述，该术语是在层次上组织的。预测蛋白质功能需要为每个项做出二进制决策，确定它是否适用于给定序列。论文将主要探讨深度转移学习的应用，并利用蛋白质级信息和注释之间的相互关系。要求：1。了解深度学习和转移学习。2。在自动化蛋白质功能预测中熟悉当前的最新技术，特别强调了最近的深度学习工具。3。进行文献搜索方法AD 1和2。4。设计自己的算法 /修改现有算法，以自动预测蛋白质功能，并深入转移学习。5。将您的解决方案与基本基准测试（BLAST + KNN，PRIORS）或搜索中讨论的方法与可用实现进行比较，使用传统的评估分类器质量的度量（精度，回忆，F1）。
Hugo Bruneliere、Vittoriano Muttillo、Romina Eramo、Luca Berardinelli、Abel Gomez 等人。AIDOaRt：用于 DevOps 的 AI 增强自动化，一种基于模型的网络物理系统持续开发框架。微处理器和微系统：嵌入式硬件设计，2022 年，94，第 104672 页。10.1016/j.micpro.2022.104672。hal-03769797
∗ 通讯作者电子邮件地址：hugo.bruneliere@imt-atlantique.fr（Hugo Bruneliere）、{vittoriano.muttillo,romina.eramo}@univaq.it（Vittoriano Muttillo、Romina Eramo）、luca.berardinelli@jku。 (Luca Berardinelli)、agomezlla@uoc.edu (Abel G´omez)、{alessandra.bagnato,andrey.sadovykh}@softame.fr (Alessandra Bagnato、Andrey Sadovykh)、antonio.cicchetti@mdu.se (Antonio Cicchetti)
英特尔® 酷睿超级处理器
根据以下电池容量的同类商用电脑（截至 2024 年 12 月上市）的电池续航时间测量结果：最新一代 HP EliteBook X – 68 Wh；HP EliteBook Ultra G1q 14 – 59 Wh；戴尔 Latitude 7455 笔记本 – 54 Wh；联想 ThinkPad T14s Gen 6 – 58 Wh。系统性能会因电池容量、屏幕类型和其他 OEM 设计因素的不同而有很大差异。有关更多详细信息，请参阅 intel.com/performance index
英特尔酷睿超级处理器
根据以下电池容量的同类商用电脑（截至 2024 年 12 月上市）的电池续航时间测量结果：最新一代 HP EliteBook X – 68 Wh；HP EliteBook Ultra G1q 14 – 59 Wh；戴尔 Latitude 7455 笔记本 – 54 Wh；联想 ThinkPad T14s Gen 6 – 58 Wh。系统性能会因电池容量、屏幕类型和其他 OEM 设计因素的不同而有很大差异。有关更多详细信息，请参阅 intel.com/performance index
翻转芯片集成超导量子处理器
在通往易断层量子计算的道路上 - 这是由解决量子化学，材料和优化等领域中棘手的计算问题的前景所激发的 - 一个关键挑战是扩大量子信息的数量（Qubits），量子计算机可以托管量的量子，同时又不降级其性能。为此，由于其灵活的设计，与微芯片制造工艺的兼容性以及由市售设备生成的微波处理，超导量子处理器（SQP）具有其优势。本文是SQPS可伸缩性的证明。通过采用用于半导体制造的3维集成技术，与单芯片结构可以容纳的较小数量相比，平流芯片集成的SQP可以托管数十至数百个量子位。本文的第一部分展示了我们如何转移SQP的各个组件的设计 - Qubits，耦合器，读取谐振器和Purcell过滤器（同时维持良好的Qubit相干性和高控制和高度遵守的效果，并使用其他制造工艺）保持了良好的Qubit chip体系结构。我们特别注意InterChip间距，这是在平流芯片体系结构中引入的附加设计参数，该参数对SQP的参数可预测性和性能具有很大影响。论文的第二部分展示了我们如何使用这些单独的组件来设计缩放的SQP。从参数设计到布局的多Qubit SQP的设计工作流已经详细详细阐述。这项工作流量导致了25 Q量的片芯片集成的SQP，而不会降低量子轴相干性和门的性能，进一步证明了流质芯片集成的SQP的可扩展性。我们通过引入基于共形映射技术的超导谐振器的分析设计方法加快了这项设计工作的速度，我们将其用于设计读取谐振器，其参数不受Interchip间距的变化影响。
使用嵌入式处理器在边缘增加智能
lmbench基准BW_MEM测量已达到的内存副本性能。参数CP执行数组副本，而Bcopy参数使用Memcpy（）标准函数的运行时GLIBC版本。GLIBC使用了高度优化的实现，例如使用SIMD，从而导致更高的性能。大小参数等于或小于给定级别的高速缓存大小，可以测量典型的loop或memcpy（）类型操作的软件可实现的内存带宽。典型用途用于外部存储器带宽计算。带宽计算为字节读取和书面计数为1，这大约是流副本结果的一半。表3-1显示了所测得的带宽和与理论电线相比的效率。使用的电线速率是DDR MT/s速率倍宽度除以两个（读写副本都消耗了总线）。基准进一步允许使用-p参数创建并行线程。要获得最大的多核心存储器带宽，创建与可用于操作系统可用的核心相同的线程，对于AM62X Linux（-p 4）为4。
Hailo-15 AI 视觉处理器
Hailo-15 是一系列用于智能摄像头的 AI 视觉处理器。Hailo-15 片上系统 (SoC) 将 Hailo 的专利和经过现场验证的 AI 推理功能与先进的计算机视觉引擎相结合，可生成优质图像和高级视频分析。前所未有的 AI 容量既可用于 AI 驱动的图像增强，也可用于全面高效地处理多个复杂的深度学习 AI 应用程序。
Hailo-8 AI 处理器
Hailo 与领先的合作伙伴合作，将他们的产品与我们的产品无缝集成，打造易于使用、可靠且高质量的解决方案，并遵守行业最严格的标准。我们广泛的可信赖合作伙伴网络覆盖各个地区和细分市场，为我们的客户提供创新的解决方案。
全球最佳的边缘 AI 处理器
Hailo AI 处理器旨在适用于多种智能机器和设备，例如智能 IP 摄像机、个人计算机、边缘计算设备和驾驶安全系统，影响汽车、工业自动化、安全和零售等广泛领域。