XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算单元
CS3551-分布式计算单元i ...
➢过程：所涉及的主要挑战是：客户端和服务器环境下的过程和线程管理，系统之间的代码迁移，软件和移动代理的设计。➢命名：设计易于使用的名称，标识符和地址的强大方案对于以透明且可扩展的方式定位资源和过程至关重要。远程且高度多样化的地理位置使此任务变得困难。➢同步：相互排斥，领导者选举，部署物理时钟，全局状态记录是某些同步机制。➢数据存储和访问方案：设计文件系统，用于使用隐式访问机制的易于有效的数据存储对于分布式操作➢一致性和复制至关重要：分布式系统的概念与数据复制齐头并进，以提供高度的可扩展性。由于数据一致性是主要问题，因此应谨慎地将复制品递送。
内存耦合计算：创新 HPC 和 AI 的未来
Kwon 等人，基于 HBM2 的 20nm 6GB 内存函数 DRAM，配备 1.2TFLOPS 可编程计算单元，采用库级并行，适用于机器学习应用，ISSCC 2021
2023年智能汽车电子电气架构研究报告
车身分区架构：车身区域控制器通过高速以太网骨干网与中央计算单元相连，中央计算单元集整车控制、车身控制、网关等功能于一体，简化网络拓扑、线束布局和重量； X域分区架构：功能区域与车身区域相结合，X域采用功能更强大的处理器单元，可独立调用区域内传感器并进行数据处理； 软件定义汽车（SDV）优化架构：整车中央计算机采用集中式、服务化计算，拥有强大处理能力并做出所有决策，区域控制器提供电力并执行中央控制单元下发的指令。
神经形态计算中的新兴材料
五十多年来，冯·诺依曼体系结构的灵活性（其中来自离散内存单元的数据作为操作和操作数到达专用计算单元）推动了系统性能的指数级提升。这些计算系统需要在执行计算任务期间高速来回传送大量数据。但是，随着设备缩放因功率和电压考虑而放缓，在内存和计算单元之间所谓的“冯·诺依曼瓶颈”上传输数据所花费的时间和能量已成为问题。这些性能瓶颈和明显的面积/功率效率低下对于以数据为中心的应用尤其不可避免，例如实时图像识别和自然语言处理，其中最先进的冯·诺依曼系统努力匹配普通人的表现。我们正处于人工智能 (AI) 和认知计算革命的风口浪尖，算法的进步使得深度神经网络 (DNN) 在模式识别、游戏、机器翻译等许多任务上接近甚至超越人类的表现。
理学学士 - 物理学专业
就读生物学、生物技术、化学、人类生物学、地球与环境科学和生理科学专业的学生必须选修 FOSE1025。就读需要 FOSE1025 和 FOSE1030 的双专业的学生可以完成下面其他科学 - 20 学分选项集中未选择的其他数据与计算单元。
PRIME 2024 - 塞浦路斯会议
15:10 在基于 PCM 的模拟内存计算单元上实现神经网络的耐漂移实现，用于电机控制应用 Francesco Zavalloni、Alessio Antolini、Mattia Luigi Torres、Alessandro Nicolosi、Francesco D'Angelo、Andrea Lico、Eleonora Franchi Scarselli、Marco Pasotti
POPESCU 乔治-弗拉杜茨 - 布加勒斯特
FPGA 该项目的目标是为在 FPGA（Connex）上实现的矢量处理器创建一个硬件/软件协同设计环境 - OPINCAA-RC。该处理器允许禁用当前应用程序中未使用的计算单元，以降低功耗。 OPINCAA-RC 分析应用程序代码并命令重新配置 FPGA，从处理器中删除未使用的模块。 ▪ 基本语音密码识别系统：该项目的目标是开发一个
大脑中的新颖性和模仿性：组合问题的达尔文神经动力学方法
在广阔的组合空间（例如可能的动作序列、语言结构或因果解释）中进行有效搜索是智能的重要组成部分。是否有任何计算领域足够灵活，可以为如此多样化的问题提供解决方案，并且可以在神经基质上稳健地实现？根据以前的论述，我们提出达尔文过程是一个有希望的候选者，该过程在连续的不完美复制和神经信息模式选择周期中运行。在这里，我们通过一个储存器计算单元教另一个储存器计算单元来实现不完美的信息复制。根据对读出信号的评估，动态分配教师和学习者角色。我们证明，新兴的达尔文读出活动模式群体能够在崎岖的组合奖励景观上维持并不断改进现有解决方案。我们还证明了存在一个尖锐的错误阈值，即神经噪声水平，超过该水平，进化过程积累的信息就无法维持。我们介绍了一种新的分析方法，即神经系统发育，它展示了神经进化过程的展开。
Muhammad Sajjad -Lahore 第六学期PBG-302繁殖纤维作物3（2-1）... 燃料和能源•代码编号：CHE 363•学期：6th 课程标题基因组学和蛋白质组学 人工智能简介（AI） 14。遗传学 植物学中的人工智能 全球挑战科学 - 课程大纲 经济动物学CR。 （2）简介 课程大纲 GQR-102：定量推理（II） APSY-356
2.1固体，液体和气体燃料的燃烧2.2燃烧机制和动力学2.3燃烧计算单元III：燃料升级3.1碳化，碳化和气化3.2煤炭3.2 Fisher-Tropsch工艺和清洁煤炭技术3.3石油加工3.4天然气体加工和划分3.4天然合成<4/Syntics
大型内核神经网络上的数字建模
摘要。最近使用的深神经网络（DNN）是通过计算单元（例如CPU和GPU）物理部署的。这样的设计可能会导致重大的计算负担，显着的延迟和密集的功耗，这是物联网（IoT），边缘计算和无人机的使用等应用的关键限制。光学计算单元（例如，超材料）的最新进展揭示了无势能和光速神经网络。但是，超材料神经网络（MNN）的数字设计从根本上受到其物理局限性的限制，例如精确，噪声和制造过程中的带宽。此外，未通过标准的3×3卷积内核完全探索MNN的独特优势（例如，光速计算）。在本文中，我们提出了一种新型的大核超材料神经网络（LMNN），该神经网络（LMNN）最大程度地利用了最先进的ART（SOTA）MNN的数字能力（SOTA）MNN，并通过模型重新参数和网络压缩，同时也考虑了光学限制。新的数字学习方案可以在建模元元素的物理限制时最大化MNN的学习能力。使用拟议的LMNN，可以将卷积前端的计算成本用于制造的光学硬件。两个公开可用数据集的实验结果表明，优化的混合设计提高了分类准确性，同时降低了计算潜伏期。提出的LMNN的发展是朝着无能和光速AI的最终目标迈出的有前途的一步。