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用于感知白平衡的分割四元数
本研究的主要目的是描述一种通过分裂四元数实现的新型白平衡算法。该算法的独特之处在于，它与最近开发的色彩感知数学模型 [9, 7] 相一致。该模型提供了一种替代 CIE（国际照明委员会）的色彩描述方法，即通过比色空间中的三个坐标（例如 RGB、HSV、CIELab 等）描述色彩。它还强调了这样一个事实：感知色彩应被描述为（感知）测量过程的结果。测量方程是所提算法的基石，它使用量子信息工具并表达所谓的 L¨uders 运算的结果。对这种关于色彩感知的新范式的完整数学描述超出了本文的范围。为了保持自洽，本模型的基本概念将在第 2 部分回顾，对更多细节感兴趣的读者可以参阅以下论文 [9, 7, 4, 6, 8, 5]。我们认为值得一提的是，本模型能够：内在地调和三色视觉与赫林对立 [4, 6]；形式化牛顿色盘 [4]；单独提出希尔伯特-克莱因双曲度量作为自然的感知色距 [5]；解决将无限感知色锥限制为感知色凸有限体积立体这一长期存在的问题 [4, 9]；预测色对立的不确定性关系 [8]，并给出感知色感知属性的连贯数学定义 [7]。正如我们将在第 2 节中更详细地强调的那样，颜色测量方程发生在代数 H (2 , R ) 中，该代数由 2 × 2 对称矩阵组成，具有实数项。为了获得有意义的
LE GALL, François 研究兴趣
我的研究领域是理论计算机科学，即从数学角度研究计算的学科。我主要研究算法、计算复杂性和量子计算。我对算法的研究主要集中在图算法和代数算法上。特别是对于代数算法，我的主要目标是为出现在多个科学和技术领域的代数问题开发良好的算法。具体来说，我已经发现了用于测试代数结构（如群）同构的算法，以及用于线性和双线性代数的基本运算的算法。例如，我的一个成果（参考文献 [6]）关注矩阵乘法的复杂性，这是理论计算机科学中的主要开放问题之一，并在这个问题上取得了进展。复杂性理论是理论计算机科学的另一个核心问题。其目标是阐明几种计算模型的计算能力并证明它们的局限性（即证明它们无法计算什么）。该领域最著名的开放问题是 P ̸ =NP 猜想，它被克莱研究所选为千年难题。最近，我对分布式计算的计算复杂性特别感兴趣。量子计算是基于量子力学定律的计算范例。我最具代表性的成果是改进了三角形查找问题的量子复杂性（参考文献 [7]）。这个问题在量子环境中研究了 15 年多，要求确定给定的 n 节点图是否包含三角形。虽然先前的研究发现了一种运行时间为 O（n 9 / 7）的量子算法，但我的结果将复杂性进一步降低到 O（n 5 / 4）。
实验室一览
世界首屈一指的高性能计算设施之一 劳伦斯利弗莫尔是利弗莫尔计算 (LC) 的所在地，利弗莫尔计算是世界首屈一指的高性能计算设施之一。LC 拥有超过 188 千万亿次浮点运算能力和众多 TOP500 系统，包括 125 千万亿次浮点运算的 Sierra。Sierra 延续了世界级 LLNL 超级计算机的悠久历史，代表着迈向百亿亿次计算的倒数第二步，预计到 2023 年，LLNL 系统 El Capitan 将实现这一目标。这些旗舰系统支持 GPU，能够以前所未有的分辨率生成 3D 多物理场模拟，满足各种关键任务需求。2020 年，LLNL 和 Cerebras Systems 将世界上最大的计算机芯片集成到 Lassen 系统中，用尖端的 AI 技术升级了这台顶级超级计算机。这种结合创造了一种全新的计算解决方案，使研究人员能够研究预测建模的新方法。这些平台由我们经 LEED 认证的创新基础设施、电力和冷却设施提供支持；存储基础设施包括三种文件系统和世界上最大的 TFinity 磁带存档；以及顶级客户服务。我们行业领先的软件生态系统展示了我们在许多大型开源项目中的领导地位，从带有 Lustre 和 ZFS 的 TOSS 到获得 R&D 100 奖的 SCR 和 Spack。
循环神经网络可以解释生物视觉中速度和准确性的灵活权衡
视觉的深度前馈神经网络模型在计算神经科学和工程领域都占据主导地位。相比之下，灵长类动物的视觉系统包含丰富的循环连接。循环信号流能够随着时间的推移回收有限的计算资源，因此可能会提高物理上有限的大脑或模型的性能。这里我们展示：（1）在自然图像的大规模视觉识别任务中，循环卷积神经网络模型的表现优于参数数量匹配的前馈卷积模型。（2）设置一个置信度阈值，在该阈值处，循环计算终止并做出决策，可以灵活地以速度换取准确性。在给定的置信度阈值下，该模型会在更难识别的图像上花费更多的时间和精力，而无需额外的参数进行更深入的计算。（3）与几个参数匹配和最先进的前馈模型相比，循环模型对图像的反应时间可以更好地预测人类对同一图像的反应时间。 (4) 在置信度阈值范围内，循环模型模拟了前馈控制模型的行为，因为它以大致相同的计算成本（浮点运算的平均次数）实现了相同的精度。但是，循环模型可以运行更长时间（更高的置信度阈值），然后胜过参数匹配的前馈比较模型。这些结果表明，作为生物视觉系统的标志，循环连接对于理解人类视觉识别的准确性、灵活性和动态性可能至关重要。
利用时间算法实现节能卷积
卷积是许多应用的核心操作，包括图像处理、对象检测和神经网络。虽然数据移动和协调操作仍然是通用架构优化的重要领域，但对于与传感器操作融合的计算，底层的乘法累加 (MAC) 操作主导了功耗。非传统数据编码已被证明可以降低这种算法的能耗，其选项包括从低精度浮点到完全随机运算的所有选项，但所有这些方法都始于一个假设，即每个像素都已完成完整的模数转换 (ADC)。虽然模拟时间转换器已被证明消耗更少的能量，但除了简单的最小值、最大值和延迟操作之外，对时间编码信号进行算术操作以前是不可能的，这意味着卷积等操作已经遥不可及。在本文中，我们展示了时间编码信号的算术操作是可行的、实用的，并且极其节能。这种新方法的核心是将传统数字空间负对数变换为“延迟空间”，其中缩放（乘法）变为延迟（时间上的加法）。挑战在于处理加法和减法。我们展示了这些操作也可以直接在这个负对数延迟空间中完成，结合和交换性质仍然适用于变换后的运算，并且可以使用延迟元件和基本 CMOS 逻辑元件在硬件中高效地构建精确的近似值。此外，我们展示了这些操作可以在空间中链接在一起或在时间上循环操作。这种方法自然适合分阶段 ADC 读出
基于自旋轨道扭矩的交叉阵列用于抗错误二进制卷积神经网络
摘要 — 卷积神经网络 (CNN) 是最重要的深度神经网络 (DNN) 类别之一，有助于解决许多与图像识别和计算机视觉相关的任务。它们使用传统 CMOS 技术和数字设计技术的传统实现仍然被认为非常耗能。浮点 CNN 主要依赖于 MAC（乘法和累加）运算。最近，基于 XNOR 和位计数运算的经济高效的 Bite-wise CNN 已被视为可能的硬件实现候选。然而，由于内存和计算核心之间密集的数据提取导致的冯诺依曼瓶颈限制了它们在硬件上的可扩展性。XNOR-BITCOUNT 操作可以通过在忆阻交叉开关阵列上执行的内存计算 (IMC) 范例轻松实现。在新兴的忆阻设备中，自旋轨道扭矩磁随机存取存储器 (SOT-MRAM) 提供了具有更高导通电阻的可能性，从而可以降低读取电流，因为所有交叉开关阵列都是并行读取的。这有助于进一步降低能耗，为更大的交叉开关设计铺平道路。本研究提出了一种基于 SOT-MRAM 的交叉开关架构，能耗极低；我们研究了工艺变异性对突触权重的影响，并对整个交叉开关阵列进行了蒙特卡罗模拟，以评估错误率。模拟结果表明，与其他忆阻解决方案相比，此实现的能耗较低，每次读取操作的能耗为 65.89 fJ。该设计对工艺变化也具有很强的鲁棒性，读取误差极低，最高可达 10%。
WRAP-神经科学-水平-解释-思维-大脑-...
心理状态和大脑状态之间的关系在计算神经科学和精神病学中非常重要，在精神病学中，通过药物干预大脑状态来改变心理状态。大脑和心灵之间的关系困扰了哲学家们几个世纪。这里提出了一种神经科学方法，其中亚神经元、神经元和神经元网络层面的事件同时发生，以执行可以在高层次上描述为心理状态的计算，其中包含有关世界的内容。有人认为，由于不同解释层次的过程同时发生，因此它们通过非因果的附带关系联系在一起：因果关系在脑中最好被描述为在层次内而不是层次之间运行。这使得附带（例如，心理）属性得以涌现，尽管一旦在机械层面上理解它们可能看起来不那么突现，而且是意料之中的。这种心脑理论允许心理事件在种类上不同于其背后的机械事件；但这并不意味着心理事件会导致大脑事件，反之亦然：它们是对计算系统运行的不同层次的解释。这种方法可能提供一种不同于二元论和还原物理主义的思考大脑和思维的方式，它植根于理解大脑和心理事件的基础计算过程，这意味着心理和机械层面通过正在执行的计算过程相互联系。不同操作层次的解释可能有不同的用途。例如，如果我们想了解大脑是如何进行算术运算的，那么在心理层面上描述正在计算的算法就会很有用。但如果大脑的运作导致精神障碍，那么理解神经处理层面的机制可能更有用，例如，在治疗精神障碍方面。
Hallf是的是电线街和储存基金plc
“我被拒绝说，由投资管理的积极作用来确保comply的策略y，这确保了在挑战期间继续过度完成。以来，自iNcep tion以来，对Averag e 2 0％p er Anverag Enum Anum Cash y ield of operational p ortfolio coperation cap e yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld the t temb er-end q e eend q uarter，comp couss comp couss comp of the Enered over operation operational retartional股息覆盖率为1.15倍。这一积极的轨迹反映在投资组合表现中，该绩效保持了在我们上市的P eers中的b oth a p er a p er a p er a p er a per a p er heast收入。这是通过多元化实现的，在爱尔兰，德克萨斯州和德国的资产超越了AG AINST B ASE案。由于折现率和通货膨胀假设的变化，导航的略有下降完全是由于预计较高的率将继续下去，并且不反映Comp Any商业运算的Emp lary permantage。w nav t ot t o t o t oturn r eTurn为4 8。8％自IPO以来，即我们的最低deb t水平，以及强大的现金p is，comp comp comp coss elling and sustanab le p osive complent b alance b alance nance nance e。”
量子计算机的高效浮点算法
摘要 — 量子计算的主要前景之一是利用叠加现象实现 SIMD（单指令 - 多数据）操作。由于状态空间的维度随着量子比特的数量呈指数增长，我们很容易达到这样的情况：我们为数据处理指令支付的费用不到每个数据点一个量子门，而这在传统计算中是相当昂贵的。然而，以量子门的形式化此类指令仍然是一项具有挑战性的任务。因此，为更高级的数据处理制定基础功能对于推进量子计算领域至关重要。在本文中，我们介绍了编码所谓半布尔多项式的形式化。事实证明，算术 Z / 2 n Z 环操作可以表述为半布尔多项式评估，从而可以方便地生成无符号整数算术量子电路。对于算术评估，所得算法被称为傅里叶算术。我们扩展了这种类型的算法，增加了一些附加功能，例如无辅助函数的就地乘法和整数系数多项式求值。此外，我们引入了一种定制方法，用于对有符号整数进行编码，然后对任意浮点数进行编码。这种浮点数表示及其处理可应用于执行无符号模整数运算的任何量子算法。我们讨论了半布尔多项式编码器的一些进一步的性能增强，并最终提供了复杂度估计。与进位纹波方法相比，将我们的方法应用于 32 位无符号整数乘法可减少 90% 的电路深度。
通过刺激响应聚合物实现双稳态、剩磁、读/写存储器和逻辑门功能
原则上，如果状态之间的转变表现出导致双稳态的磁滞现象，则在不同状态之间切换可以读取和写入信息。响应性聚合物在其体积相变时表现出磁滞现象，例如热响应性聚合物。这是溶剂膨胀单相状态和溶剂消肿两相状态之间的转变。两种状态之间的转变在热力学上对应于铁磁材料中两种磁化状态之间的转变。对于铁磁材料，磁滞现象的特征是矫顽场强度 H c ，它是逆转磁化并从而改变磁化状态所需的，以及零场强度下的剩磁 M r。信息被编码在磁化状态中。在双稳态区域内，对于足够大的矫顽力和剩磁，它是长期稳定的。同时，体积相变信息将由溶液状态编码，并且对于足够大的矫顽力温度范围和剩磁来说，这是可能的。最近，非传统非磁性材料表现出双稳态，这在折纸结构的折叠状态 [3]、玻璃体 [4] 和主客体功能化的热响应聚合物中得到了证实。[5] 有了两个状态控制变量，逻辑运算的实现也将成为可能。近年来，逻辑门响应功能已被用于控制溶胶/凝胶转变 [6]、水凝胶降解 [7] 或纳米载体拆卸 [8]，用于药物输送应用。对于响应性材料，到目前为止，双稳态和逻辑门功能都是通过使用化学反应来实现的，例如由外部刺激驱动的不稳定连接子的断裂/形成 [7] 或主客体复合 [5]。这导致化学状态和动力学方面的双稳态，