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迭代横向CNOT解码器
现代候选候选物的现代平台，例如被困的离子或神经原子，可以通过穿梭量允许遥远的物理速度之间的长距离连通性。这为远处逻辑量子位之间的横向逻辑cnot门开辟了道路，从而在该控制和目标逻辑Qubits上的每个相应的物理量子之间执行物理cnot门。但是，横向cnot可以从一个逻辑量子频率传播到另一个逻辑量子，从而导致logimal Qubits之间的误差相关。我们已经开发了一个多通迭代解码器，该解码器分别解码每个逻辑量子量子，以处理这种符合的误差。我们表明，在电路级别的噪声和O（1）代码周期下，阈值仍然可以持续存在，并且逻辑错误率将不会显着分级，与p⌊d
迭代横向CNOT解码器
现代候选候选物的现代平台，例如被困的离子或神经原子，可以通过穿梭量允许遥远的物理速度之间的长距离连通性。这为远处逻辑量子位之间的横向逻辑cnot门开辟了道路，从而在该控制和目标逻辑Qubits上的每个相应的物理量子之间执行物理cnot门。但是，横向cnot可以从一个逻辑量子频率传播到另一个逻辑量子，从而导致logimal Qubits之间的误差相关。我们已经开发了一个多通迭代解码器，该解码器分别解码每个逻辑量子量子，以处理这种符合的误差。我们表明，在电路级别的噪声和O（1）代码周期下，阈值仍然可以持续存在，并且逻辑错误率将不会显着分级，与p⌊d
用于可植入脑机接口的脉冲神经网络解码器及其在 RISC-V 微控制器上的稀疏感知部署
摘要 — 可植入脑机接口 (BMI) 在运动康复和移动性增强方面大有可为，它们需要准确且节能的算法。在本文中，我们提出了一种用于可植入 BMI 的回归任务的新型脉冲神经网络 (SNN) 解码器。SNN 通过增强的时空反向传播进行训练，以充分利用其处理时间问题的能力。所提出的 SNN 解码器在离线手指速度解码任务中的表现优于最先进的卡尔曼滤波器和人工神经网络 (ANN) 解码器。解码器部署在基于 RISC-V 的硬件平台上，并经过优化以利用稀疏性。所提出的实现在占空比模式下的平均功耗为 0.50mW。在进行无占空比的连续推理时，它实现了每次推理 1.88 µ J 的能效，比基线 ANN 低 5.5 倍。此外，每次推理的平均解码延迟为 0.12 毫秒，比 ANN 实现快 5.7 倍。
基于自然的信用科学解码器系列
高质量的ALM碳项目应使用相同的量化方法来量化项目信贷期间的基线和项目方案下的排放和拆卸。项目使用不同的量化方法进行基线与项目方案的项目或在一种方案下排放或删除的假设“保守”等于0（例如基线SOC去除= 0）应视为质量较低。基线场景应该是动态的，并反映如果未实施该项目，则在项目年期间会发生的排放和删除。使用相同的工具和方法在每种情况下量化排放和去除，可确保一致的碳会计保持动态基线场景的完整性，同时还降低了项目产生的信用中的不确定性（Zhou等人 2023）。2023）。
自动形态合奏的极性代码解码器6G URLLC
根据作者克劳斯·凯斯特尔（Claus Kestel），马文·盖塞尔哈特（Marvin Geiselhart），卢卡斯·约翰逊（Lucas Johannsen），斯蒂芬·恩·布林克（Stephan Ten Brink）和诺伯特·韦恩（Norbert Wehn）的作者克劳斯·凯斯特尔（Claus Kestel）和诺伯特·韦恩（Norbert Wehn），的题为“ 6G urllc的自动化集合代码解码器”，这是即将到来的6G标准标准的urllc sereario。 实现接近ML的性能是具有挑战性的，尤其是对于短块长度。 极性代码是此应用程序的有前途的候选人。 上述论文讨论了连续的取消列表（SCL）解码算法，该算法提供了良好的误差校正性能，但在高计算解码的复杂性下。 本文引入了自动形态集合解码（AED）方法，该方法在并行执行了几种低复杂性解码。 本文介绍了AED架构，并将其与最先进的SCL解码器进行了比较。 因此，鉴于Kestel等人的理论和实验证明，我们在这里概述了由TLB GmbH管理的PCT应用保护的这项技术发明的位置和背景。的题为“ 6G urllc的自动化集合代码解码器”，这是即将到来的6G标准标准的urllc sereario。实现接近ML的性能是具有挑战性的，尤其是对于短块长度。极性代码是此应用程序的有前途的候选人。上述论文讨论了连续的取消列表（SCL）解码算法，该算法提供了良好的误差校正性能，但在高计算解码的复杂性下。本文引入了自动形态集合解码（AED）方法，该方法在并行执行了几种低复杂性解码。本文介绍了AED架构，并将其与最先进的SCL解码器进行了比较。因此，鉴于Kestel等人的理论和实验证明，我们在这里概述了由TLB GmbH管理的PCT应用保护的这项技术发明的位置和背景。
优质量子 LDPC 码解码器
arXiv:2206.06557, SG , C.A.Pattison, E. Tang arXiv:2306.12470, SG , E. Tang, L. Caha, S.H.Choe，Z.他，A.库比卡
自主驾驶中场景流网络的解码器
摘要 - 场景流估计通过预测场景中的点运动来确定场景的3D运动场，尤其是在自主驾驶中的帮助任务时。许多具有大规模点云的网络作为输入使用Voxelization来创建用于实时运行的伪图像。但是，体素化过程通常会导致特定点特征的丧失。这引起了为场景流任务恢复这些功能的挑战。我们的论文引入了Deflow，该文件可以从基于体素的特征过渡到使用门控复发单元（GRU）改进的点特征。为了进一步增强场景流量估计的性能，我们制定了一种新颖的损失函数，以解释静态点和动态点之间的数据不平衡。对Argoverse 2场景流量任务的评估表明，Deflow在大规模点云数据上取得了最新的结果，表明我们的网络与其他网络相比具有更好的性能和效率。该代码在https://github.com/kth-rpl/deflow上进行开源。
具有二进制解码器功能的生物混合材料电路的设计
合成生物学应用了电气工程和信息处理的概念，赋予细胞计算功能。将底层分子成分转移到材料中，并根据受电子电路板启发的拓扑结构进行连接，已经产生了执行选定计算操作的材料系统。然而，现有构建块的有限功能限制了将高级信息处理电路实现到材料中。在这里，设计了一组基于蛋白酶的生物混合模块，其生物活性可以被诱导或抑制。在定量数学模型的指导下，遵循设计-构建-测试-学习 (DBTL) 循环，模块根据受电子信号解码器启发的电路拓扑进行连接，这是信息处理的基本主题。设计了一个 2 输入/4 输出二进制解码器，用于检测材料框架中的两个小分子，这些小分子可以以不同的蛋白酶活性形式执行受调节的输出。这里展示的智能材料系统具有很强的模块化，可用于生物分子信息处理，例如在高级生物传感或药物输送应用中。
编解码器的扬声器2023
- Dr. Anirban Bandyopadhyay IEEE Fellow, Senior Director of Strategic Applications, Mobility & Wireless Infrastructure, GLOBALFOUNDRIES, USA ( Acronym: LTP: Lightwave Technologies and Photonics, NMD : Nanomaterials and Semiconductor Devices, VLSI: Very Large Scale Integrated Circuits, QCT: Quantum Computing and Techniques, WCOM: Wireless communications, MWRT：微波和雷达技术，AEP：天线和电磁繁殖，CAS：计算机应用和信号处理，SSC：太空科学和通信），1：Vivekananda Hall（1 ST楼层），2楼Hall 2：Shivananda Hall（1 ST楼），Hall 3：Premananda Hall（1 St Floorananda Hall（1 St Floore），
Actis：严格的地方工会——寻找解码器
容错量子计算需要经典硬件来执行纠错所需的解码。并查集解码器是最佳候选解码器之一。它具有非常有机的特性，涉及通过最近邻步骤增长和合并数据结构；这自然表明它有可能使用带有最近邻链接的简单处理器格来实现。这样，计算负载可以以近乎理想的并行性进行分配。在这里，我们首次证明了这种严格（而非部分）局部性是实用的，最坏情况运行时间为 O(d3)，平均运行时间在表面代码距离 d 上是亚二次的。我们采用了一种新颖的奇偶校验计算方案，可以简化以前提出的架构，并且我们的方法针对电路级噪声进行了优化。我们将我们的局部实现与通过长距离链接增强的实现进行了比较；虽然后者当然更快，但我们注意到本地异步逻辑可能会消除差异。