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World File Search System软件库
计算机科学学生 /软件工程师-Alex Chitham < / div>
2023 - 2024软件工程实习生（长达一年的位置）PQShield（量子加密专家）•研究的软件材料法案（SBOM）建议最好的PQShield如何使其成为最佳的PQShield。了解了SBOM对软件安全性的重要性。•使用C和C＃，编写了两个API来包裹PQShield的加密软件库，以帮助其可移植性。一个人已交付给客户。•在C中产生了一个兼容性演示，显示了他们的两个产品一起工作。我修改了他们的软件开发套件以进行加密和安全通信，以将其加密操作卸载到执行加速加密的专用硬件上。我将硬件加载到KV260 FPGA板上，并使用其API将其添加为软件开发套件的新的后端编译选项，从而消除了对软件加密库库的依赖。使用Docker容器和Make Build System，我将此修改后的SDK添加到了他们现有的Quantum后Web浏览演示中。此演示现在已成为关键客户端的完整产品。•在C中实现了量子安全通信协议PQnoise，并使用静态分析仪符合CERT-C。创建了已知的答案测试，并使用统一测试框架彻底验证实现。•通过聘用新实习生来获得面试技巧。我提供了我的学生经验的见解，CV筛选，询问了候选人，并参与了最终决策。
基于内存计算的可扩展可编程神经网络推理加速器
摘要 — 本研究展示了一种可编程的内存计算 (IMC) 推理加速器，用于可扩展执行神经网络 (NN) 模型，利用高信噪比 (SNR) 电容模拟技术。IMC 加速计算并减少矩阵向量乘法 (MVM) 的内存访问，这在 NN 中占主导地位。加速器架构专注于可扩展执行，解决状态交换的开销以及在高密度和并行硬件中保持高利用率的挑战。该架构基于可配置的片上网络 (OCN) 和可扩展内核阵列，将混合信号 IMC 与可编程近内存单指令多数据 (SIMD) 数字计算、可配置缓冲和可编程控制集成在一起。这些内核支持灵活的 NN 执行映射，利用数据和管道并行性来解决跨模型的利用率和效率问题。介绍了一种原型，它采用了 16 nm CMOS 中演示的 4 × 4 核心阵列，实现了峰值乘法累加 (MAC) 级吞吐量 3 TOPS 和峰值 MAC 级能效 30 TOPS/W，均为 8 位操作。测量结果表明模拟计算具有很高的精度，与位真模拟相匹配。这实现了稳健且可扩展的架构和软件集成所需的抽象。开发的软件库和 NN 映射工具用于演示 CIFAR-10 和 ImageNet 分类，分别采用 11 层 CNN 和 ResNet-50，实现了 91.51% 和 73.33% 的准确度、吞吐量和能效、7815 和 581 图像/秒、51.5 k 和 3.0 k 图像/秒/W，具有 4 位权重和激活。
Interca：一个实现“自动”的 R 库……
摘要 目的——本文旨在开发一个 R 编程语言软件库，实现解释坐标、解释轴和解释平面的概念。这样就可以自动可靠地解释先前提出和发布的多重对应分析 (MCA) 的结果。因此，用户可以通过 R 命令和相应的图形界面将这些概念无缝应用于他们的数据。 设计/方法/方法——在本研究的背景下，通过广泛的文献综述，研究了使用 Shiny 库开发软件的优势。该库允许 R 用户开发全栈应用程序，而无需了解开发复杂应用程序所需的相应技术。此外，还介绍了 Shiny 应用程序的结构组件，最终形成了所提出的软件应用程序。 发现——利用 Shiny 库的软件使非专业开发人员能够快速开发专门的应用程序，以展示或帮助理解科学上有趣且复杂的对象或概念。具体而言，通过此提议的应用程序，用户可以迅速有效地将本研究中涉及的科学概念应用于他们的数据。此外，他们还可以动态生成可供下载和共享的图表和报告。研究限制/含义——提议的软件包是探索性 MCA 方法基本概念的实现。下一步，几何数据分析的发现将作为功能添加，以向用户提供更全面的信息。实际意义——这项工作的实际意义包括将该方法的使用传播给更广泛的受众。此外，决定使用开源代码实现它将导致其他第三方用户软件包集成该软件包的功能。原创性/价值——提议的软件引入了解释协调、解释轴和解释平面等概念的初步实现。这个软件包旨在扩大和
人工智能系统的新兴光学互连 - 人员
大规模人工智能系统是现代在线服务的基础。随着世界从新冠肺炎疫情中恢复，人们对人工智能驱动的在线服务的依赖日益加深。然而，当今的网络难以满足新兴人工智能工作负载带来的高带宽、低端到端延迟和高可用性要求。例如，机器学习 (ML) 应用的爆炸式增长对分布式训练产生了巨大的需求。硬件加速器（如 GPU 和 TPU）大大提高了计算能力，但当今的深度神经网络 (DNN) 仍需要数天甚至数周的时间才能完成训练。许多因素都会影响大型 DNN 作业的训练时间，包括并行化策略、模型/数据大小、软件库和互连网络。因此，人们提出了大量框架来有效地在当今的数据中心中分发和训练 DNN 模型 [1–4]。然而，当今的系统往往只优化计算和通信维度。因此，共同优化网络拓扑以及计算和通信维度对加速 DNN 训练的影响在很大程度上被忽略了。本文主张将网络拓扑重新配置为额外的加速维度，以跨计算、通信和拓扑维度联合优化 DNN 训练作业。为数据中心流量重新配置网络拓扑是网络和光学社区的一个热门话题。多篇学术论文展示了基于光可重构电路交换机的互连对数据中心工作负载的好处 [5, 6]。然而，之前的工作仅考虑将光互连用于通用数据中心流量，例如网络搜索、存储和云。本文没有关注通用数据中心工作负载，而是将注意力转向分布式 ML 工作负载，并认为可重构光互连是构建下一代 ML 数据中心的一个有吸引力的解决方案。为此，有三个挑战需要解决。
用于图像处理的量子电路库 - Webthesis
如今，人们对模式识别和计算机视觉等应用的兴趣使得图像处理算法变得非常重要。然而，视觉信息量的快速增长对传统计算机目前可用的计算能力造成了压力。量子图像处理 (QImP) 专注于在量子计算领域提供传统图像处理策略的对应物，利用其固有的并行特性。多年来，已经提出了许多 QImP 算法来使用量子形式对图像进行编码和处理。尽管如此，在最先进的技术中，没有足够的空间对可用的技术进行直接和实际的比较。因此，当试图了解它们是否代表了相对于传统对应物的有效机会时，就会出现困难，尤其是考虑到当今量子硬件的局限性和非理想性时。本论文的目标是定义一个与 Qiskit（一种用于量子计算的开源软件开发工具包）兼容的 QImP 算法的 Python 软件库，使用户能够灵活地比较参考输入图像上的不同技术，并通过特定的性能系数分析它们的适用性。首先，对 QImP 的现有文献进行了初步研究，以确定最有前途的算法。然后，它们被实现为参数模块，并逐渐形成了库。Jupyter Notebooks 被认为是提供有意识地应用所提供算法的实用用户指南。支持技术的选择涵盖编码方法、基本处理工具、压缩和边缘检测算法，并考虑到量子硬件有限的计算资源和实际应用的可能性。所有实施的电路都进行了测试，既通过在经典计算机上进行模拟，也在真实的量子硬件上进行测试。考虑到几个用例，不同算法在应用中的优势和劣势已经得到证实。本论文为探索 QImP 场景奠定了基础，而由于其灵活性和模块化特性，实施的库提供了包含和描述新算法并将其与其他算法进行比较的可能性。
Sodern 宣布推出其新型 Auriga™ Gyro 卫星设备
然而，由于轨道的多样性以及发射器和 OTV 任务的持续时间，我们的客户要求我们找到一种解决方案，使姿态控制更稳定，以应对跟踪器被太阳遮蔽或惯性单元漂移的问题。因此，我们的 Auriga™ 陀螺仪解决方案旨在为客户提供精确、连续的信息，以实现最佳 ADCS。该解决方案将满足常规和敏捷任务（如地球观测和物联网）的需求，但也可用于新发射器、长期任务和/或需要在整个任务过程中进行最佳姿态控制的多轨道发射。我们收到越来越多要求配备这种发射器的请求，并致力于向客户提供我们的专业知识和技能。” Sodern 开发了新版本的 Auriga™ 软件库，用于控制 OH。该库现在包括使用卫星上任何可用陀螺仪提供的角速度的选项。 Auriga™ 陀螺仪对于执行地球观测或太空监视等敏捷任务的卫星特别有用。Auriga™ 陀螺仪还可以安装在执行长期任务的发射器上。通过将 Auriga™ 星跟踪器与陀螺仪耦合，运动稳健性（即承受快速旋转的能力）得到显著改善，包括星跟踪器处理过程中陀螺仪的速度。此外，将星跟踪器的数据与陀螺仪的数据合并，使耦合设备能够持续提供姿态，即使在星跟踪器不可用（致盲、卫星机动）时也是如此。这个新软件版本还包括在经历致盲或卫星机动后快速返回跟踪模式的算法，而无需经过获取模式（空间丢失模式）。如果陀螺仪测量不可用，星跟踪器将继续工作而不会中断。该解决方案还具有飞行中估计和校正误差的算法，特别是陀螺仪（偏差、比例因子、轴间错位）。这可以比在地面上更精确地校正误差，并提供最佳性能。与简单的战术级陀螺仪（ARW = 0.15°/√h）结合使用可以显著提高 Auriga TM 的稳健性：
使用说明，VitalPatch® 生物传感器
VitalPatch® 设备是患者监测平台的一个组件。VitalPatch 设备是一种无线、电池供电的可穿戴生物传感器，佩戴在躯干上，用于记录心率、心电图 (ECG)、心率变异性、RR 间隔、呼吸频率、体温、皮肤温度、跌倒检测、活动（包括步数）和姿势（身体相对于重力的位置，包括跌倒检测）。VitalPatch 设备可以分析心律失常事件，包括检测室性异位搏动、暂停、心房颤动或扑动、窦性心律（正常窦性心律、窦性心动过缓、窦性心动过速）、二度房室传导阻滞、室上性心动过速、室性自主心律、室性二联律和室性三联律，以及测量心率、PR 间隔、QT 间隔、校正 QT 间隔（Bazett 公式和 Fridericia 公式）和每个心律的 QRS 持续时间。 VitalPatch 设备持续收集受监测人员的生理数据，然后当处于中继设备范围内时，通过双向通信将加密数据传输到中继设备。VitalPatch 设备提供的加密无线数据可以从中继设备下载进行存储，或通过中继软件库的 API 集成到第三方中继应用程序中。此外，如果存在活动服务器连接，无线数据可以传输到并存储在可选安全服务器上，以供将来分析。VitalPatch 设备提供的数据旨在通过提供附加信息来帮助护理人员进行诊断。VitalPatch 设备提供的数据还可能用于远程站点的受过培训的技术人员查看心电图波形并确定它们是否与 VitalPatch 设备中的算法所做的分析一致。在正常运行期间，VitalPatch 设备收集数据并立即传输到中继设备。VitalPatch 设备和中继设备之间需要持续连接，以促进持续的数据传输。数据的连续无线传输在数据收集和传输之间有几秒的延迟。
通过数据和模型共享实现人工智能创新
2020 年 9 月，美国国家科学基金会 (NSF) 融合加速器 (CA) 在其 D 轨道第一阶段的“通过数据和模型共享实现人工智能驱动的创新” (NSF 2020) 中资助了 18 个项目。本文简要概述了这 18 个项目，这些项目侧重于将研究转化为数据和模型共享的实践，以共享开放以及涉及隐私问题的敏感数据/模型。从 2020 年 9 月到 2021 年 5 月，这些项目参加了 CA 创新课程（参见本期特刊中的 Baru 等人），并致力于概念验证原型以测试和说明他们的想法。第二阶段的提案于 2021 年 5 月提交给 NSF。18 个项目中的 6 个被选中进入第二阶段，如下面各自的项目描述中所述。 NSF 的“驾驭数据革命大构想”表达了对共享数据和数据驱动模型（特别是 ML/AI）的 ModelCommons 的需求（NSF 2018）。这些想法在 2018 年 8 月的 ACM KDD 2018 通用模型基础设施研讨会（CMI 2018）上得到了进一步阐述。2019 年 6 月发布的国家人工智能研发战略计划更新（NSTC 2019）强调了相关问题，包括 (i) 开发和提供各种数据集以满足各种人工智能兴趣和应用需求的紧迫性，同时应对标准化、隐私等相关挑战，(ii) 使培训和测试资源响应商业和公共利益，以及 (iii) 开发开源软件库和工具包以实现数据共享和访问。Track D 中开展的努力将有助于创建国家人工智能研究基础设施，正如国家人工智能安全委员会 (NSCAI 2021) 所建议的那样。 Track D 第一阶段项目涵盖了广泛的应用领域，解决了与共享开放和敏感数据和模型相关的一系列问题，包括隐私问题和访问控制考虑。这 18 个项目可以根据共同的问题和挑战分为以下几大领域：(1) 医疗保健/医学、神经科学、美国手语 (ASL)、荟萃分析、兽医学；(2) 水、
计算机系统问题和答案类11
计算机的内存单元对于存储中央处理单元（CPU）需要运行程序的数据和说明至关重要。在程序运行之前，将其从某些存储介质加载到内存中，从而允许CPU直接访问。记忆的测量单元包括字节，千数，兆字节，千兆字节和trabytes。此外，由于其暂时性，计算机存储器被归类为挥发性；关闭计算机时，存储在RAM（随机访问存储器）中的数据消失。应用程序软件是指旨在执行特定任务的程序，例如文字处理或数据处理。需要将计算机的功能用于各种目的，例如绘画，录制和打字。计算机的基本体系结构围绕其逻辑结构旋转，描述了组件如何相互作用，影响其功能并促进整体性能。计算机遵循输入程序输出（IPO）原理，其中处理输入以生成特定的输出。一个输入单元包含各种设备，例如键盘，鼠标，扫描仪和麦克风，负责将输入并将其转换为计算机可靠的格式。一些常见的输入设备包括触摸屏，轨迹球和生物识别传感器。口译员翻译指令逐行，而编译器一口气翻译整个程序，从而使编译程序更快地执行。控制单元控制数据解释，流量和操作。它控制指令的解释并指导数据的处理。3。4。CPU（中央处理单元）解释操作计算机的基本说明，而Alu（算术逻辑单元）执行算术，比较和逻辑操作。主要区别在于其功能：CPU处理指令，而Alu执行数学和逻辑任务。输出单元的功能是通过视觉响应（显示器），声音（扬声器）或媒体设备（CD/DVD驱动器）将计算机的响应转化为用户的可用形式。系统软件的主要功能是管理系统中的所有资源。一个例子是一个操作系统。但是，关于CPU的角色及其亚基的问题。中央处理单元（CPU）通过执行程序中的说明充当计算机的大脑。它执行基本的算术，逻辑和输入/输出操作。CPU可以称为中央处理器单元，也可以简单地称为处理器。其关键组件包括： - 控制单元 - 算术和逻辑单元（ALU） - 内存单元相比之下，RAM（随机访问存储器）是一种挥发性存储介质，需要恒定的功率保留数据，而ROM（仅读取存储器）是非挥发性的。两者都被视为主要内存，因为它们直接与CPU相互作用。ROM类型包括： - 仅读取内存（ROM） - 可编程仅读取内存（PROM） - 可擦除的可编程仅读取内存（EPROM） - 可擦除的可编程可编程仅读取内存（EEPROM）内部内存通常由附属于主板附加的芯片或模块，而外部内存包括USB闪光灯驱动器和光盘盘和光盘。5。移动系统的主要功能组件包括：1。**移动处理：** - 通信处理单元 - 应用程序处理单元 - GPU（图形处理单元）2。**芯片上的系统（SOC）：**将多个组件组合到一个芯片中。**显示子系统：**由显示屏幕，触摸敏感接口和触摸敏感键盘组成。**相机子系统：**捕获图像和视频。**移动系统存储器：** - RAM -ROM 6。**存储：**长期保存数据。7。**电源管理子系统：**调节功耗。通信处理器通过与RF收发器和音频子系统合作利用数字信号处理器在移动设备上管理电话。软件库是可以在软件开发中重复使用的预编写代码的集合。Python库包括：1。numpy（数值python）2。scipy（科学python）3。pandas图书馆公用事业软件通过提供诸如备份，恢复和性能增强之类的服务来提高系统效率和用户体验，从而发挥关键作用。操作系统管理资源，为用户提供接口，并在应用程序之前安装。它处理内存，处理，存储等。没有软件，硬件将无法运行。诸如防病毒软件之类的实用程序可以帮助您完成备份数据和扫描病毒的任务。他们协助计算机执行基本的管家功能。它提供了两个主要服务：内存管理和设备管理。图形处理单元（GPU）通过处理视觉效果和图形丰富的应用程序来帮助CPU，使其对需要有效图形处理的移动设备有用。电源管理单元在移动系统中至关重要，通过连接的电池单元为设备提供电源，同时还管理电池充电，监视和提供不同组件所需的各种电压。它具有软件控制的转机和关闭功能，可优化功耗并延长电池寿命。磁盘片段（例如磁盘片段）的软件实用程序通过将大文件分成较小的零件以更快地访问来帮助管理存储在计算机硬盘驱动器上的文件。备份软件有助于创建重复的数据副本，从而使用户在损坏或数据丢失的情况下恢复丢失的信息。计算机系统由四个物理组件组成：CPU，主内存，输入设备和输出设备。这些组件被称为硬件，它与软件一起工作以产生所需的输出。主内存分为挥发性（RAM）和非挥发性（ROM）类型，系统总线将数据，地址和控制信号传输到计算机组件之间。微处理器在计算机内执行基本算术操作，而微控制器在单个芯片上集成了CPU，RAM，ROM和其他外围设备，从而使紧凑的计算设备能够。软件分为系统软件，编程工具和应用程序软件，这些软件共同促进了任务并为计算机硬件提供功能。CPU由算术逻辑单元（ALU）和控制单元（CU）组成。操作系统充当用户和计算机之间的接口，通过监视和控制硬件和软件来监督计算机系统的功能。计算机功能所需的软件是操作系统（OS），该软件促进了机器可以在语言翻译器（编译器或口译员）的帮助下理解的高级语言编程。用汇编或高级语言编写的源代码转换为可理解的机器形式称为机器（对象）代码，从而减少了执行时间。RAM用于在处理过程中临时存储数据，而辅助存储器将数据，说明和结果永久存储以供将来使用。计算机组件通过总线进行通信，该总线有三种类型：数据总线，地址总线和控制总线。计算机系统主要包括中央处理单元（CPU），内存，输入/输出设备和存储设备。ALU执行算术和逻辑操作，而控制单元控制指令执行序列。输入设备将数据/信号发送到计算机，输出设备接收和显示数据，而存储设备存储数据进行处理。系统总线或总线提供了计算机系统组件之间的通信路径，从而使数据总线上的双向数据传输和地址总线上的单向地址信息传输。访问特定的内存点，无论是检索信息还是存储新数据。（注意：我随机选择“添加拼写错误（SE）”方法并将其应用于文本。）