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World File Search System零延迟
我很高兴分享我参加人工智能（AI）和数字化转型（DX）的经验。
我很高兴分享我参加人工智能（AI）和数字化转型（DX）的经验。由斯坦福大学和电力研究所（EPRI）组织，召集了领先的专家，研究人员和行业专业人员，讨论电力部门内AI和数字化转型的最高进步及其在不同领域的应用，包括大规模智能电力运输管理。本报告重点介绍了我对峰会的印象，以及对中心对零伤亡，零延迟和零环境损害的愿景一致的精选研究工作的审查。
神经形态硬件的在线测试
摘要 — 我们提出了一种用于支持脉冲神经网络的神经形态硬件的在线测试方法。测试旨在实时检测由于硬件级故障而导致的异常操作，以及筛选容易出现错误预测的异常值或角落输入。测试由两个片上分类器实现，它们基于使用脉冲计数提取的低维特征集预测网络是否会做出正确的预测。分类器系统能够评估决策的置信度，当置信度被判断为低时，重放操作有助于解决歧义。通过将测试方法完全嵌入到基于 FPGA 的定制神经形态硬件平台中，可以演示测试方法。它在后台运行，完全不干扰网络操作，同时为绝大多数推理提供零延迟测试决策。索引术语 — 神经形态计算、脉冲神经网络、测试、可靠性。
短期神经反馈促进
图2：总延迟测量的示意图。A.用CFIR（红色）和RECT（蓝色）方法提取信封的速度准确折衷。cfir优于所有延迟值。本研究中使用的CFIR设置（100 ms的延迟）以十字为标志。b：使用光电传感器同步“大脑时间”（顶部）和“ PC时间”（底部）。EEG信号（大脑事件）由计算机注册，脑电图滞后。计算机将信号发送到屏幕，该信号由光电传感器测量，然后通过辅助EEG频道将其发送回计算机，该通道具有相同的EEG到PC滞后。整体延迟是从感兴趣的大脑事件（瞬时α波段振幅）到相应的光电传感器事件的时间，这两个测量都指的是PC时轴。c：零延迟α振幅，y 0（t）（红色）和光电传感器p（t）（蓝色）捕获的实时NFB。d：在y 0（t）和p（t）的互相关函数作为时间滞后的函数。互相关峰的时间对应于整个NFB潜伏期。
2D材料和拓扑材料中的光引起的新兴现象
k空间中的电势和bloch带。b |时间周期性潜力和能量带有浮子带。c，d | 2D狄拉克系统中的浮雕工程，导致浮点边带（红色）和谐振缝隙在交叉点开口。e，f | Ti Bi 2 Se 3中Trarpes对浮标状态的实验观察结果。在不同延迟时间（e）的表面狄拉克锥的trarpes光谱。trarpes频谱在零延迟时间（F）。g |光引起的异常大厅电流信号。h |光诱导的霍尔电导与能量的关系。i |使用Floquet理论在光激发下的有效带结构。面板E是参考文献中的trarpes数据。69，并从参考文献中转载。291，Springer Nature Limited。面板F从参考文献转载。69，Springer Nature Limited。面板G-i从参考文献中转载。71，Springer Nature Limited。71，Springer Nature Limited。
零...
摘要 - 在经典的损失源编码问题中，一个编码长的源符号块，使扭曲能够接近最终的香农限制。这种块编码方法引入了较大的延迟，这在许多延迟敏感的应用中是不可取的。我们考虑零延迟情况，其中的目标是在没有任何延迟的情况下编码和解码有限的Alphabet Markov源。已经表明，这个问题将自己适合随机控制技术，从而导致存在，结构和一般的结构近似结果。但是，到目前为止，这些技术仅导致了代码设计的计算算法实现。为了解决这个问题，我们提出了一种可实现的强化学习设计算法，并严格证明其渐近最佳性。特别是，我们表明可以使用量化的Q学习算法来获得此问题的近乎最佳的编码策略。证明是基于量化Q学习的最新结果的基础，该Q学习是针对弱伙伴控制的马尔可夫链，其应用需要开发有关规律性和稳定性属性的技术结果，并将最佳解决方案与折扣和平均成本无限的地平线标准问题联系起来。这些理论结果由模拟支持。
时间延迟多功能相关分析以从EEG信号中提取微妙的依赖性
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是极其复杂的大脑活动的结果。可以通过例如，可以访问此隐藏动态的一些细节。关节分布ρ∆ t对电极对的信号随着不同的时间延迟移动（滞后∆ t）。一种标准方法是监视对此类关节分布的单一评估，例如Pearson相关性（或相互信息），该评估结果相对无趣 - 正如预期的那样，对于零延迟而言，通常会有一个小峰值，而几乎与延迟的对称下降。相反，这种复杂的信号可能由多种类型的统计依赖性组成 - 本文提出了自动分解和提取它们的方法。具体而言，我们对所有被考虑的滞后依赖性分别估计等多项式等关节分布进行建模，然后随着PCA尺寸降低，我们发现了主要的关节密度失真方向F v。以这种方式，我们得到了一些滞后特征A I（∆ t）描述已知贡献的单独主导统计依赖性：ρΔT（y，z）≈Pr i = 1 a i = 1 a i（∆ t）f v i（y，z）。这些特征补充了皮尔逊相关性，提取隐藏的更复杂的行为，例如可能与信息传递方向相关的不对称性，超级表明特征延迟或振荡行为暗示了一定的周期性。还讨论了Granger因果关系扩展到此类多功能关节密度分析，例如两个独立的因果波。虽然这篇早期文章是最初的基础研究，但将来它可能会有所帮助，例如了解皮质隐藏动力学，诊断癫痫等病理，确定精确的电极位置或构建脑部计算机界面。
使用边缘计算框架
摘要：在现实捕捉技术和人工智能（AI）的进步驱动的驱动到施工站点上，图像分类越来越多地用于自动化项目监视。部署实时应用程序仍然是一个挑战，尤其是在远程施工站点上，由于建筑物内的高信号衰减，电信支持或访问有限。为了解决此问题，本研究提出了一个有效的启用边缘计算的图像分类框架，以支持实时构造AI应用程序。使用Mobilenet转移学习开发了轻量级的二进制图像分类器，然后进行量化过程，以降低模型大小，同时保持准确性。组装了一个完整的Edge计算硬件模块，包括Raspberry Pi，Edge TPU和电池等组件，并将多模式软件模块（包含视觉，文本和音频数据）集成到边缘计算环境中以启用智能图像分类系统。部署了两项涉及材料分类和安全检测的实际案例研究，以证明拟议框架的有效性。结果证明了开发的原型成功同步多模式机制，并在分化材料中达到了零延迟，并识别危险的指甲而没有任何Internet连接。建筑经理可以利用开发的原型来促进集中的管理工作，而不会损害准确性或计算资源的额外投资。这项研究为未来的建筑工作站点启用边缘的“智能”铺平了道路，并促进实时的人类技术互动，而无需高速互联网。
单光子在量子通信和计算中的应用
实际上，这确实意味着人们应该能够知道在给定的足够短的时间窗口内检测到了多少光子（与典型寿命发射器的数量级相当）。这实际上很难通过实验来实现，因为探测器通常无法足够快地从一次检测恢复到下一次检测，并且它们通常不太擅长区分在如此短的时间窗口内检测到的光子数量。这就是著名的 Hanbury Brown 和 Twiss (HBT) 实验的由来，其中使用 50/50 分束器来测量 g (2) 函数（参见图 1 正文）。这个想法非常简单。取一个单光子源，并在分束器的每个输出端口使用两个单光子探测器对其进行分析，真正的单光子将无法同时触发两个探测器。因为只有一个能量量子，即光子，所以粒子行为会显现出来，并且一次只能触发一个探测器，但不能同时触发两个探测器。这非常方便，因为我们可以通过使用两个探测器来规避探测器问题，因为当一个探测器启动并因此在一段时间内无法使用时，第二个探测器已准备好接收潜在的第二个光子。因此，观察到的光子反聚束行为告诉您，如果您在分束器之后通过两个探测器获得同时检测，则在两个探测器之间零延迟（τ=0）和 g (2) (0)=0 时不应发生同时检测。使用术语反聚束是为了强调我们在某一时刻有且只有一个光子 1 。我们说我们具有发射器的光子反聚束。格劳伯表明量子形式可以以同样的方式应用于这个实验 [Gla63a]。从那时起，人们就开始对物质与光子的相互作用进行详细描述和研究，但直到 1977 年，H. Kimble、M. Dagenais 和 L. Mandel [Kim77] 才通过实验证明单光子确实存在。他们利用了来自激发热原子束的单原子跃迁。光统计的第一个结果表明，单光子确实存在，它们不仅仅是某种方便的理论工具。1.1.1.3 N =1 福克态与弱相干态