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World File Search System近似
神经调节中的准危机近似
摘要。我们定义并解释了用于电气和磁刺激的现场建模的准近似（QSA）。神经调节分析管道包括离散阶段，当通过给定的刺激剂量计算在组织中产生的电场和磁场时，QSA专门应用。QSA简化了建模方程，以支持可拖动的分析，增强的理解和计算效率。QSA在神经调节中的应用是基于四个基本假设：（A1）无波传播或在组织中的自我诱导，（A2）线性组织特性，（A3）纯电阻性组织和（A4）非分散性组织。由于这些假设，每个组织都被分配一个固定的电导率，并且为磁场的空间分布求解了简化的方程（例如，拉普拉斯方程），该场分布与田间的时间波形分开。认识到电组织特性可能更为复杂，我们解释了如何并行或迭代管道嵌入QSA以模型频率依赖性或电导率的非线性。我们调查了QSA在特定应用中的历史和有效性，例如微刺激，深脑刺激，脊髓刺激，经颅电刺激和经颅磁刺激。在使用QSA模型或测试其极限时，神经调节中QSA的精确定义和解释对于严格至关重要。
QIAD：二次插值近似分数
摘要计算性能与功耗之间的平衡是计算系统中的关键限制，集成电路技术带有瓶颈。近似计算可以将准确性或误差方案的功率改善进行权衡。分裂具有很高的计算需求和延迟，是计算效率的瓶颈。我们提出了一个基于乘法性能的二次插值近似分隔线（QIAD），该分裂具有较高的统计性能。在TSMC 65NM过程中模拟和合成该设计，并根据图像颜色量化进行了测试，显示了使用诸如PSNR，MSE和SSIM等评估指标的最佳量化效果。关键词：近似计算，分隔线，硬件设计。分类：集成电路（逻辑）
有向超图的近似紧谱稀疏化
谱超图稀疏化是将众所周知的谱图稀疏化扩展到超图的一种尝试，在过去几年中得到了广泛的研究。对于无向超图，Kapralov、Krauthgamer、Tardos 和 Yoshida (2022) 证明了最佳 O ∗ ( n ) 大小的 ε -谱稀疏器，其中 n 是顶点数，O ∗ 抑制了 ε − 1 和 log n 因子。但对于有向超图，最佳稀疏器大小尚不清楚。我们的主要贡献是第一个为加权有向超图构造 O ∗ ( n 2 ) 大小的 ε -谱稀疏器的算法。我们的结果在 ε − 1 和 log n 因子范围内是最优的，因为即使对于有向图也存在 Ω(n2) 的下限。我们还展示了一般有向超图的 Ω(n2/ε) 的第一个非平凡下界。我们算法的基本思想借鉴了 Koutis 和 Xu (2016) 提出的基于 spanner 的普通图稀疏化。他们的迭代采样方法确实有助于在各种情况下设计稀疏化算法。为了证明这一点，我们还提出了一种类似的无向超图迭代采样算法，该算法实现了最佳大小界限之一，具有并行实现，并且可以转换为容错算法。
对深神经网络的近似软函数的定量评估
摘要 - 软马克斯函数用作放置在神经网络输出层中的激活函数。它允许提取输出类的概率，同时向模型引入非线性。在低端FPGA领域，深神经网络（DNN）的实现需要探索优化技术，以提高计算效率和硬件资源消耗。这项工作探讨了使用Taylor和Pad'E近似方法以及带有查找表（LUTS）的插值方法来促进软效果的近似计算技术。引入近似值旨在减少所需的执行时间，同时降低SoftMax函数产生的结果的精度。使用均方根误差（RMSE）评估每个实现，以进行准确评估，并通过测量执行时间来验证个人绩效。从我们的评估中，使用LUTS的二次插值实现了最低的错误，但是在性能方面，泰勒和垫子近似显示了更好的执行时间，这突出了数值准确性和功耗之间的现有设计权衡。索引项 - 评估计算，高级合成，推理算法，神经网络压缩，多层感知器。
使用机器学习方法的Rosetta能量近似
第3章深度学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.1数据表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.2模型体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.3损失功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.3.1加权MSE损失。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 3.3.2相关损失。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 3.4优化器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 3.5能量夹和面罩。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 3.5.1夹具一身能量。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。16 3.5.2两体能量的距离蒙版。。。。。。。。。。。。。。17
神经元动力学的一维近似揭示了计算策略
神经元活动与其所体现的计算之间的关系仍然是一个悬而未决的问题。我们开发了一种新颖的方法，该方法将观察到的神经元活性凝结成一种定量准确，简单且可解释的模型，并在从秀丽隐杆线虫中的单个神经元到人类fMRI的各种系统和尺度上验证它。该模型将神经元活性视为互锁一维轨迹的集合。尽管它们具有同步性，但这些模型还是准确地预测了人类参与者做出的未来神经元活动和未来的决策。此外，由互连轨迹形成的结构（脚手架）与系统的计算策略密切相关。我们使用这些SCAF-folds比较了在同一任务上训练的灵长类动物和人工系统的计算策略，以识别人造代理人学习与灵长类动物相同策略的特定条件。使用我们的方法论提取的计算策略预示了新型刺激的特定错误。这些结果表明，我们的方法是研究各种系统之间计算与神经元活动之间关系的强大工具。
通过子模性近似非近视传感器选择...
摘要 — 随着传感器变得越来越复杂和普遍，它们也呈现出了自身的成本效益和时效性问题。选择能够以最低成本、最及时、最高效的方式提供最多信息的传感器集变得越来越重要。两种典型的传感器选择问题出现在广泛的应用中。第一种类型涉及选择在预算限制内提供最大信息增益的传感器集。另一种类型涉及选择优化信息增益和成本之间权衡的传感器集。不幸的是，由于传感器子集的指数搜索空间，两者都需要大量计算。本文提出了有效的传感器选择算法来解决这两个传感器选择问题。用贝叶斯网络建模传感器与传感器旨在评估的假设之间的关系，并通过互信息评估传感器相对于假设的信息增益（收益）。我们首先证明互信息在放松条件下是一个子模函数，这为所提出的算法提供了理论支持。对于预算限制情况，我们引入了一种贪婪算法，该算法具有一个常数因子 (1 − 1 /e)，可保证最佳性能。提出了一种分区程序，通过高效计算互信息以及减少搜索空间来提高算法的计算效率。F
有理近似，多维持续分数和晶格还原
持续分数类型的扩展目的（除其他属性）提供了越来越好的实际数字合理性二磷酸近似值。更重要的是，预期的多维持续分数将产生越来越更好的理性近似值，具有相同的分母B旧p上p左括号n右括号n右括号基线除以q上额本额外额外的额外额外额外的额外括号n右括号n右括号n右额外的左额外额外的固定额外的固定额外的固定额外的基线置于左额外的基线，并置于固定的左额外的固定范围内置额的固定范围内的右置态固定范围内的右手置态置于固定范围内的右手置态，并置于左右的左态，并置于左右的固定。 COMMA ELLIPSIS P下标D上标左括号n右括号基线除以Q上标左括号n右括号n右括号右括号右括号n下标n double double doupter n p（n） /q（n） /q（n）=（p（n）1 /q（n）1 /q（n）1 /q（n），。< /div> < /div> < /div> < /div> < /div>。。p（n）d /q（n））n∈Nd -tuples粗体斜体alpha等于左括号alpha 1 comma ouripsis chripsis comma comma comma comma alpha alpha下标d基线右括号α=（α1，。< /div>，。< /div>。。，αd）实数，分数p下标i上标左括号n右括号基线除以q superscript左括号n右括号n右括号p（n）i /q（n）i /q（n），收敛到lpha sisscriptiαiαiiαiiαiiαiiαi小于或等于i小于或等于或等于或等于或等于或等于或等于d或equals d by或equals d by或equal d f d f d by或equals d by或equals d use。已知通常的常规持续分数为正实数提供了极好的（甚至是最好的）合理近似值[41，89]。
使用量子近似优化算法解决旅行商问题
2 解决旅行商问题的经典方法 4 2.1 近似算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.1 最近邻算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.2 Christo des 和 Serdyukov 算法.........................................................................................................................................................5 2.1.3 K-Opt 启发式和 V-Opt 启发式....................................................................................................................................................7 2.1.4 蚁群优化算法...................................................................................................................................................7 ................................................................................................................................................................................. 8 2.2 精确算法.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.3 整数线性规划.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.5 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 12 2.5 分支切割法 . ...
可靠性增强电路设计流基于近似逻辑合成 *
随着CMOS技术的缩小缩放，由于更宽的防护带，电路设计的边缘变得越来越紧，这是抵消更严重的晶体管老化和变化所必需的。因此，迫切需要可靠性增强的电路设计来减少护栏。在本文中，提出了一个基于近似合成的可靠性增强的设计框架，以完全消除衰老的后卫带。它主要包括两个关键部分：首先，进行远期可靠性模拟流支持统计静态时序分析（SSTA）以估计老化后的路径故障率；如果不满足正时约束，则向后延迟驱动的近似逻辑合成流将在关键路径上进行近似局部变化，以减少延迟，直到最终满足可靠性要求并且不需要老化的护罩带。结果表明，近似电路的老化延迟小于原始电路，因此路径故障率显着降低。表明，提出的设计流可以将对应用产生致命影响的时间误差转换为低显着性位上可忽略的错误，以提高电路的弹性，这为纳米级的可靠性增强设计提供了新的视角。