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GST的结论标志着巴黎野心周期中的关键点。作为当事方采取国内缓解措施的义务的一部分，其目的是实现其NDC，23每五年进行一次NDC 24（在COP30 25之前的下一个9-12个月）进行NDC进行交流，并确保每个连续的NDC“反映其最高的野心”，26党也必须提供重要信息。正如Katowice在Katowice的COP中规定的那样，当事方应提供特定的信息，以实现“清晰，透过的和理解和理解” 27和“有关如何通过[GST]的结果告知其[NDCS]的准备信息。” 28商品及服务税的结果，包括其关键政策信号，必须通过其NDC来告知当事方的实施工作。要求各国在2025年第一季度提交的新NDC必须包括有关当事方对这些信号采取行动的信息。到2025年，COP28对气候行动的影响的程度将成为重点。
3D堆叠paves方法，用于较小的，动力包装的计算
违反摩尔法律计算绩效的限制正在努力跟上不懈的驱动力，以实现高性能芯片，因为性能瓶颈已经出现了，扩展范围在所有方面都达到了极限。扩展摩尔定律的一种方法是通过异质整合，这可以随着性能水平的提高铺平到未来设备的道路。随着芯片的变小，越来越强大，连接不断增长的晶体管数量的电线变得越来越薄且包装更密集。产生的阻力增加和过热会导致信号延迟，并限制中央处理单元（CPU）时钟速度。其他问题包括大规模集成电路（LSI）操作中的频率限制，与电池相关的电源限制和冷却问题。在改善移动计算和图形处理系统中的性能时，一个考虑因素是确保工作频率和功耗均未增加。另一个考虑因素是，通过功耗效率改善内存访问带宽，因此必须具有广泛的输入/输出（I/O）内存总线而不是高频接口。此外，随着系统性能的改善，此类系统中的内存能力变得越来越重要。3D芯片技术有助于解决几个问题，这些问题挑战了芯片的性能提高和加工尺寸的减少。这种方法通过称为晶圆键的过程在另一个芯片或集成电路（IC）上层。TSV还可以实现更有效的散热并提高功率效率。与此使用透过的硅VIA（TSV）制造方法垂直堆叠多个芯片组件，从而产生更快，更小和更低的CPU。
朝着强大的认知3D脑启发的交叉...
尖峰神经形态系统已被引入，作为能量效能高峰神经网络（SNNS）执行的有前途的平台。SNN除了将变体时间尺度纳入其计算模型外，还结合了神经元和突触状态。由于这些网络中的每个神经元都连接到许多其他网络，因此需要高带宽。此外，由于SPIKE时间用于编码SNN中的信息，因此还需要精确的通信延迟，尽管当SNN被视为一个整体时，SNN对某些限制的尖峰延迟变化具有耐受性。提出了两维数据包切换的芯片网络网络，作为一种解决方案，以提供大规模尖峰的神经网络中可扩展的互连织物。3D-ICS也引起了很多关注，作为解决互连瓶颈的潜在解决方案。结合这两种新兴技术为IC设计提供了新的地平线，以满足新兴AI应用中低功率和小占地面积的高要求。，尽管容忍度是生物系统的自然特征，但将许多计算和记忆单元整合到神经形态芯片中遇到了可靠性问题，其中有缺陷的部分会影响整个系统的性能。本文介绍了R-NASH-A可靠的三维数字神经形态系统的设计和模拟，该系统明确地针对3D-ICS生物学大脑的三维结构，在网络中，网络中的信息以稀疏的尖峰时间和学习为基于局部上的上升式触发性依赖性依赖性依赖性 - 依赖性依赖性统计。我们的平台可实现尖峰网络的高集成密度和小尖峰延迟，并具有可扩展设计。r-nash是一种基于通过透过的VIA技术的设计，可促进基于Chip网络的聚类神经元上的尖峰神经网络实现。我们提供了与主机CPU的内存接口，可以在线培训和推断尖峰神经网络的推断。此外，R-NASH通过优雅的性能退化支持故障恢复。