2024-07
使用聚类和提示自动生成自然语言处理的行为测试用例
分类： 计算和语言, 人工智能, 新兴技术, 机器学习
作者： Ying Li, Rahul Singh, Tarun Joshi, Agus Sudjianto
发布时间： 2024-07-31
链接： http://arxiv.org/abs/2408.00161v1
摘要： 自然语言处理 (NLP) 模型的行为测试（例如 Checklist）的最新工作受到软件工程测试中相关范例的启发。它们允许评估一般语言能力和领域理解，因此可以帮助评估概念的合理性并识别模型的弱点。然而，一个主要挑战是测试用例的创建。当前的软件包依赖于使用手动开发的半自动化方法，这需要领域专业知识并且可能非常耗时。本文介绍了一种利用大型语言模型和统计技术的力量来开发测试用例的自动化方法。它将文本表示聚类以仔细构建有意义的组，然后应用提示技术自动生成最小功能测试 (MFT)。著名的亚马逊评论语料库用于演示我们的方法。我们分析了四种不同分类算法的行为测试概况，并讨论了这些模型的局限性和优点。
具有迁移学习与基于支持向量机的高效干旱胁迫识别相结合的可解释视觉变换器
分类： 计算机视觉和模式识别, 人工智能, 新兴技术, 机器学习
作者： Aswini Kumar Patra, Ankit Varshney, Lingaraj Sahoo
发布时间： 2024-07-31
链接： http://arxiv.org/abs/2407.21666v1
摘要： 及早发现干旱胁迫对于在干旱影响变得不可逆转之前及时采取措施减少作物损失至关重要。通过非侵入性成像技术捕获响应干旱胁迫的微妙表型和生理变化，这些成像数据为机器学习方法识别干旱胁迫提供了宝贵的资源。虽然卷积神经网络（CNN）得到广泛使用，但视觉变换器（ViT）在捕获长距离依赖性和复杂的空间关系方面提供了一种有前途的替代方案，从而增强了对干旱胁迫的微妙指标的检测。我们提出了一种可解释的深度学习管道，利用 ViT 的力量，使用航空图像检测马铃薯作物的干旱胁迫。我们应用了两种不同的方法：ViT 和支持向量机 (SVM) 的协同组合，其中 ViT 从航空图像中提取复杂的空间特征，SVM 将农作物分类为有压力的或健康的，以及使用专用分类的端到端方法ViT 内的层可直接检测干旱胁迫。我们的主要发现通过可视化注意力图来解释 ViT 模型的决策过程。这些地图突出显示了 ViT 模型将其作为干旱胁迫特征的航拍图像中的特定空间特征。我们的研究结果表明，所提出的方法不仅在干旱胁迫识别方面实现了高精度，而且还揭示了与干旱胁迫相关的多种微妙植物特征。这为干旱胁迫监测提供了一个强大且可解释的解决方案，使农民能够做出明智的决策以改善作物管理。
使用区块链实现基于同意和基于内容的医疗记录访问的自我主权身份
分类： 密码学和安全, 新兴技术
作者： Marie Tcholakian, Karolina Gorna, Maryline Laurent, Hella Kaffel Ben Ayed, Montassar Naghmouchi
发布时间： 2024-07-31
链接： http://arxiv.org/abs/2407.21559v1
摘要： 电子健康记录 (EHR) 和医疗数据在每项隐私法中都被归类为个人数据，这意味着包括处理此类数据的任何相关服务都必须具有完全的安全性、保密性、隐私性和问责制。健康数据管理解决方案（例如存储、共享和处理数据）正在迅速涌现，并且受到 Covid-19 大流行的推动，这种大流行产生了将数据转移到网上的需求。电子病历是数字身份数据的重要组成部分，同样的数字身份趋势——就像由区块链等去中心化账本技术支持的自主身份一样，正在管理医疗机构、患者和医疗专业人员之间的数字交互的环境中进行研究或实施。在本文中，我们提出了一种基于区块链的解决方案，可在自主主权身份（SSI）钱包和去中心化标识符的支持下，在不同各方之间安全地交换电子病历（EHR）。我们还利用联盟 IPFS 网络进行链下存储和基于属性的加密 (ABE)，以确保数据的机密性和完整性。通过我们的解决方案，我们授予用户对其医疗数据的完全控制权，并使他们能够通过使用加密的用户钱包之间的安全通信通道以完全保密的方式安全地共享这些数据。我们还使用 DID 来更好地保护用户隐私，并通过使用成对 DID 来限制任何可能的关联或识别。总体而言，结合这组技术可以保证 EHR 的安全交换、安全存储和管理以及从技术堆栈继承的设计功能。
CultureVo：利用 Gen AI 增强文化智能的严肃游戏
分类： 新兴技术, 计算和语言
作者： Ajita Agarwala, Anupam Purwar, Viswanadhasai Rao
发布时间： 2024-07-30
链接： http://arxiv.org/abs/2407.20685v1
摘要： CultureVo, Inc. 开发了综合文化学习套件 (ICLS)，通过互动课程和游戏化体验的结合来传授世界文化的基础知识。本文探讨了如何在 ICLS 中利用开源大型语言模型支持的生成式人工智能来增强文化智能。该套件采用生成式人工智能技术来自动评估学习者知识、分析行为模式并使用实时学习者评估来管理与非玩家角色的交互。此外，ICLS 通过评估学习者的熟练程度提供上下文提示并推荐课程内容，而生成式 AI 则有助于自动创建和验证教育内容。
在 Loihi-2 上探索液体神经网络
分类： 新兴技术, 硬件架构
作者： Wiktoria Agata Pawlak, Murat Isik, Dexter Le, Ismail Can Dikmen
发布时间： 2024-07-30
链接： http://arxiv.org/abs/2407.20590v1
摘要： 本研究研究了液体神经网络 (LNN) 领域及其在神经形态硬件平台上的部署。它对液体状态机 (LSM) 进行了深入分析，并探索了 LNN 架构对神经形态系统的适应，强调了理论基础和实际应用。我们通过在最先进的神经形态硬件平台上实施液体神经网络 (LNN)，引入了一种在 CIFAR-10 数据集上进行图像分类的开创性方法。我们基于 Loihi-2 ASIC 的架构展示了卓越的性能，实现了 91.3% 的惊人准确度，同时每帧仅消耗 213 微焦耳。这些结果强调了 LNN 在推进神经拟态计算方面的巨大潜力，并在效率和准确性方面为该领域树立了新的基准。
具有尖峰神经网络架构的神经形态片上储层计算
分类： 神经和进化计算, 新兴技术, 机器学习
作者： Samip Karki, Diego Chavez Arana, Andrew Sornborger, Francesco Caravelli
发布时间： 2024-07-30
链接： http://arxiv.org/abs/2407.20547v1
摘要： 储层计算是一种很有前途的方法，可以利用循环神经网络的计算能力，同时极大地简化训练。本文研究了集成和激发神经元在储层计算框架中的两个不同任务的应用：捕获 H'enon 图的混沌动力学和预测 Mackey-Glass 时间序列。集成并激发神经元可以在低功耗神经形态架构（例如 Intel Loihi）中实现。我们探讨了通过随机交互创建的网络拓扑对水库性能的影响。我们的研究揭示了网络有效性的特定于任务的变化，强调了针对不同计算任务定制架构的重要性。为了确定最佳网络配置，我们采用元学习方法与模拟退火相结合。该方法有效地探索了可能的网络结构空间，识别出在不同场景中表现出色的架构。由此产生的网络展示了一系列行为，展示了固有的架构特征如何影响特定于任务的功能。我们使用定制的集成和激发代码、英特尔的 Lava 神经拟态计算软件框架以及 Loihi 中的片上实现来研究储层计算性能。最后我们对 Loihi 架构的能源性能进行了分析。
用于安全、可靠和可解释的多智能体强化学习的量子计算和神经形态计算：自主机器人的最优控制
分类： 新兴技术, 机器学习, 多代理系统
作者： Mazyar Taghavi
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2408.03884v1
摘要： 本文研究了在自主机器人最优控制的背景下利用量子计算和神经形态计算实现安全、可靠和可解释的多智能体强化学习 (MARL)。目标是解决优化自主代理行为的挑战，同时确保安全性、可靠性和可解释性。量子计算技术，包括量子近似优化算法（QAOA），被用来有效地探索大型解决方案空间并找到复杂 MARL 问题的近似解决方案。神经形态计算受人脑架构的启发，提供并行和分布式处理能力，可用于开发智能和自适应系统。这些技术的结合有可能提高自主机器人领域 MARL 的安全性、可靠性和可解释性。这项研究通过探索尖端技术及其在多智能体系统中的应用，为自主机器人技术的进步做出了贡献。代码和数据可用。
通过深度强化学习进行量子机器学习架构搜索
分类： 量子物理学, 人工智能, 新兴技术, 机器学习, 神经和进化计算
作者： Xin Dai, Tzu-Chieh Wei, Shinjae Yoo, Samuel Yen-Chi Chen
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.20147v1
摘要： 量子计算（QC）和机器学习（ML）的快速发展催生了量子机器学习（QML）领域的蓬勃发展，旨在利用量子计算的优势推动机器学习向前发展。尽管前景广阔，但构建有效的 QML 模型需要深厚的专业知识，才能在模型复杂性和噪声中尺度量子 (NISQ) 设备上的可行性之间取得微妙的平衡。虽然复杂的模型提供了强大的表示能力，但其广泛的电路深度可能会阻碍现有的嘈杂量子平台上的无缝执行。在本文中，我们通过采用深度强化学习来探索针对指定监督学习任务量身定制的熟练 QML 模型架构，解决了 QML 模型设计的这一难题。具体来说，我们的方法涉及训练 RL 代理来设计促进 QML 模型发现的策略，而无需预先确定 ansatz。此外，我们集成了自适应机制来动态调整学习目标，促进代理学习过程的持续改进。通过广泛的数值模拟，我们说明了我们的方法在分类任务领域的有效性。我们提出的方法成功地识别了能够实现高分类精度同时最小化门深度的 VQC 架构。这种开创性的方法不仅推进了人工智能驱动的量子电路设计的研究，而且为增强 NISQ 时代的性能带来了重大希望。
接受还是不接受？用于了解教育者对高等教育中生成式人工智能的抵制的 IRT-TOE 框架
分类： 计算机与社会, 人工智能, 新兴技术, 人机交互, 信息论, 信息论
作者： Jan-Erik Kalmus, Anastasija Nikiforova
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.20130v1
摘要： 自从 Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) 公开发布以来，关于将生成人工智能 (GenAI) 融入教育的潜在优势和挑战出现了广泛的讨论。在信息系统领域，对技术采用的研究对于理解影响特定技术采用的各种因素至关重要。理论框架经过数十年的完善和验证，可作为指导工具来阐明个人和组织的动态、障碍以及围绕技术采用的看法。然而，虽然已经提出了几种模型，但它们通常优先阐明促进接受的因素，而不是阻碍接受的因素，通常关注学生的观点，并在有关教育者观点的经验证据方面留下空白。鉴于教育工作者在高等教育中发挥的关键作用，本研究旨在开发一个理论模型，以实证预测教育工作者在课堂上采用 GenAI 的障碍。认识到缺乏专门用于识别此类障碍的理论模型，我们的方法以创新阻力理论（IRT）框架为基础，并通过技术-组织-环境（TOE）框架的构建进行了增强。该模型转变为采用定量方法的测量工具，并辅以定性方法，以丰富分析并揭示与高等教育领域采用 GenAI 相关的问题。
量子点器件的自主引导
分类： 介观和纳米物理, 新兴技术, 机器学习, 量子物理学
作者： Anton Zubchenko, Danielle Middlebrooks, Torbjørn Rasmussen, Lara Lausen, Ferdinand Kuemmeth, Anasua Chatterjee, Justyna P. Zwolak
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.20061v1
摘要： 半导体量子点 (QD) 是用于多种不同量子位实现的有前途的平台，所有这些都由可编程栅电极进行电压控制。然而，随着 QD 阵列尺寸和复杂性的增加，能够完全自主处理数量不断增加的控制参数的调整程序对于实现可扩展性变得至关重要。我们提出了一种用于初始化耗尽模式 QD 器件的引导算法，为后续阶段的调整做好准备。在自举过程中，QD 器件的功能得到验证，所有门都得到表征，并且 QD 电荷传感器开始运行。我们结合粗调模块演示了引导协议，表明组合算法可以在 8 分钟内有效、可靠地将冷却的 QD 器件带到所需的全局状态配置，成功率为 96%。重要的是，通过遵循 QD 器件初始化的启发式方法，并将高效的基于射线的测量与快速射频反射测量相结合，所提出的算法在性能、可靠性和效率方面建立了参考，可以对替代算法进行基准测试。
从平面到空间：使用神经网络从 2D 平面构建 3D、2 和 1/2D 模型的 4 种方法的比较
分类： 图形, 计算机视觉和模式识别, 新兴技术
作者： Jacob Sam, Karan Patel, Mike Saad
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19970v1
摘要： 在建筑领域，将单个图像转换为 2 和 1/2D 和 3D 网格是一项很有前途的技术，可以增强设计可视化和效率。本文评估了四种创新方法：“One-2-3-45”、“CRM：使用卷积重建模型的单图像到 3D 纹理网格”、“即时网格”和“图像到网格”。这些方法处于该技术的最前沿，重点关注其在建筑设计和可视化中的适用性。它们简化了 3D 建筑模型的创建，通过最少的初始输入（例如照片或简单的草图）实现快速原型设计和详细可视化。One-2-3-45 利用基于扩散的方法生成多视图重建，确保高度几何保真度和纹理质量。 CRM 利用卷积网络将几何先验集成到其架构中，快速高效地生成详细且有纹理的网格。即时网格结合了多视图扩散和稀疏视图模型的优势，提供速度和可扩展性，适合不同的建筑项目。 Image-to-Mesh 利用生成对抗网络 (GAN) 从单个图像生成 3D 网格，重点是通过将图像和深度图数据纳入其训练过程来保持高纹理保真度和几何精度。它采用混合方法，将基于体素的表示与表面重建技术相结合，以确保详细而真实的 3D 模型。这项比较研究强调了每种方法对缩短设计周期时间、提高准确性以及灵活适应各种建筑风格和要求的贡献。通过为建筑师提供用于快速可视化和迭代的强大工具，3D 网格生成方面的这些进步将彻底改变建筑实践。
光学伊辛机实现中对位分辨率的要求
分类： 应用物理, 新兴技术, 光学
作者： Toon Sevenants, Guy Van der Sande, Guy Verschaffelt
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19956v1
摘要： 光学伊辛机已成为解决计算硬优化问题的一种有前景的动态硬件求解器。这些伊辛机通常需要光调制器来表示这些问题的模拟自旋变量。然而，现代光调制器的调制分辨率相对较低。因此，我们研究光学硬件的低位分辨率如何影响此类新型计算平台的性能。基于数值模拟，我们确定了光学伊辛机针对不同规模的不同基准问题所需的最低位分辨率。我们的研究表明，8 位的有限位分辨率对于光调制器来说已经足够了。令人惊讶的是，我们还观察到，使用 1 位分辨率调制器显着提高了伊辛机在所有考虑的基准问题上的性能。
将反向地图投影作为等变量子嵌入
分类： 量子物理学, 人工智能, 新兴技术, 数学物理, 数学物理
作者： Max Arnott, Dimitri Papaioannou, Kieran McDowall
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19906v1
摘要： 我们引入了新颖的反向映射投影嵌入类 $(E_\alpha){\alpha \in [-\infty,1)}$，每个类都定义了一种将经典数据编码为量子态的独特新方法。受到制图学实践中使用的从单位球体到其切平面的众所周知的地图投影的启发，这些嵌入解决了幅度嵌入方法的常见缺点，其中识别数据点的标量倍数，并且关于数据范数的信息是丢失的。我们展示了如何将反向地图投影用作量子机器学习的等变嵌入。使用这些方法，我们可以利用经典数据集中的对称性来显着增强量子机器学习任务的性能。最后，我们选择 $\alpha$ 的四个值来执行简单的分类任务，以 $E\alpha$ 作为嵌入并尝试等变和非等变设置。我们将它们的结果与标准幅度嵌入的结果进行比较。
用于形态相关计算硬件的受大脑启发的聚合物树突网络
分类： 新兴技术, 应用物理
作者： Scholaert Corentin, Coffinier Yannick, Pecqueur Sébastien, Alibart Fabien
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19847v1
摘要： 可变性一直是电子产品中需要缓解的挑战。对于有机半导体尤其如此，其可重复性和长期稳定性问题阻碍了工业化。通过依靠仿生计算范式，我们证明交流电聚合是开发形态相关计算硬件的强大平台。我们的研究结果表明，电聚合聚合物枝晶网络在结构和操作之间表现出复杂的关系，使它们能够根据其结构的复杂性实现近线性到非线性的函数。此外，树突网络可以集成来自环境的无限数量的输入，其独特的形态在网络输出的动态编码中引入特定的模式。我们证明，这一属性可以在物质计算的背景下发挥我们的优势，以区分不同的时空输入。这些结果表明，由于其固有的随机性，电聚合是自下而上实现计算能力强大的对象的关键技术。我们预计这项研究将有助于改变材料科学界对可变性的负面看法，并促进电聚合框架成为开发由其拓扑丰富性定义的新一代硬件的基础。
为 RAG 引入一个新的超参数：上下文窗口利用率
分类： 计算和语言, 新兴技术
作者： Kush Juvekar, Anupam Purwar
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19794v1
摘要： 本文介绍了一种用于检索增强生成（RAG）系统的新超参数，称为上下文窗口利用率。 RAG 系统通过整合从外部知识库检索的相关信息来增强生成模型，从而提高生成响应的事实准确性和上下文相关性。检索和处理的文本块的大小是影响 RAG 性能的关键因素。本研究旨在确定最大化答案生成质量的最佳块大小。通过系统实验，我们分析了不同块大小对 RAG 框架效率和有效性的影响。我们的研究结果表明，最佳的块大小可以平衡提供足够的上下文和最小化不相关信息之间的权衡。这些见解对于增强 RAG 系统的设计和实现至关重要，强调了选择适当的块大小以实现卓越性能的重要性。
6G 游牧非公共网络：用例和关键绩效指标
分类： 网络和互联网架构, 新兴技术
作者： Daniel Lindenschmitt, Benedikt Veith, Khurshid Alam, Ainur Aurembekova, Michael Gundall, Mohammad Asif Habibi, Bin Han, Dennis Krummacker, Philipp Rosemann, Hans D. Schotten
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19739v1
摘要： 无线通信系统的格局正在迅速发展，动态网络结构和自组织网络在 6G 移动通信标准等即将推出的技术中将发挥关键作用。这种演变是由工业、制造业、农业和公共部门等不同部门不断增长的需求推动的，每个部门都有越来越具体的要求。当前5G标准中非公共网络的建立奠定了基础，可以在一定频率和本地限制内独立运行，尤其是物联网应用。本文探讨了从非公共网络到游牧式非公共网络的演变及其在即将到来的6G时代背景下的意义。本文以动态网络结构、非公共网络法规和替代技术解决方案方面的现有工作为基础，介绍了游牧网络增强的具体用例。此外，还根据所提出的用例讨论了相关的关键绩效指标。这些作为需求集群定义的起点，从而作为游牧非公共网络的评估指标的起点。这项工作为了解游牧非公共网络在 6G 无线通信系统动态格局中的潜力奠定了基础。
描绘数字医疗革命
分类： 计算机与社会, 新兴技术
作者： Marcelo Corrales Compagnucci, Mark Fenwick, Michael Lowery Wilson, Nikolaus Forgo, Till Baernighausen
发布时间： 2024-07-29
链接： http://arxiv.org/abs/2407.20300v1
摘要： 这一引言章节简要概述了本书的主题，即从不同学科的角度回顾数字医疗的新机遇和风险。这些观点包括法律、公共政策、组织研究和应用伦理学。基于这种跨学科方法，我们希望能够制定有效的战略，以确保以负责任和可持续的方式利用这场正在进行的革命的好处。本章第二部分简要回顾了本书的四个部分和十四个实质性章节。
教师对 RAG 在计算机科学高等教育中潜力的看法
分类： 计算机与社会, 新兴技术, 机器学习
作者： Sagnik Dakshit
发布时间： 2024-07-28
链接： http://arxiv.org/abs/2408.01462v1
摘要： 大型语言模型（LLM）的出现对自然语言处理领域产生了重大影响，并且由于其在应用程序和公共访问中的广泛集成而改变了各个领域的对话任务。围绕大语言模型在教育中的应用的讨论引起了道德问题，特别是关于剽窃和政策合规性的问题。尽管大语言模型在对话任务中表现出色，但可靠性和幻觉的局限性加剧了保护对话的必要性，这促使我们对计算机科学高等教育中的 RAG 进行研究。我们针对虚拟助教和教具两项任务开发了检索增强生成（RAG）应用程序。在我们的研究中，我们为每门课程使用个性化的 RAG 系统，收集了各个级别的本科生和研究生计算机科学大学课程的教师的评分和意见。这项研究首次收集了教师对基于大语言模型的 RAG 在教育中的应用的反馈。调查显示，虽然教职员工承认 RAG 系统作为虚拟助教和教具的潜力，但其全面部署存在某些障碍和功能。这些发现有助于关于将高级语言模型整合到教育环境中的持续讨论，强调需要仔细考虑伦理影响并制定适当的保障措施，以确保负责任和有效的实施。
Rouser：使用自适应阈值学习的鲁棒 SNN 训练
分类： 新兴技术, 神经和进化计算
作者： Sanaz Mahmoodi Takaghaj, Jack Sampson
发布时间： 2024-07-28
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19566v1
摘要： 在尖峰神经网络 (SNN) 中，学习规则基于神经元尖峰行为，即，如果以及何时由于神经元的膜电位超过该神经元的放电阈值而生成尖峰，并且该尖峰时序对重要信息进行编码。然而，阈值通常被视为超参数，错误的选择可能会导致神经元在训练过程的大部分时间里不会出现峰值，从而阻碍学习的有效速度。受生物神经元稳态机制的启发，这项工作 (Rouser) 提出了一项研究，通过使用循环自适应阈值学习机制来唤醒训练不活跃的神经元并改进 SNN 训练。 Rouser 的自适应阈值允许根据输入数据和网络超参数进行动态调整，从而影响峰值时间并改进训练。本研究主要侧重于研究 SNN 中学习神经元阈值和权重的重要性。我们评估了 Rouser 在时空数据集 NMNIST、DVS128 和 Spiking Heidelberg Digits (SHD) 上的性能，将我们的结果与最先进的 SNN 训练技术进行比较，并讨论我们方法的优点和局限性。我们的结果表明，将阈值从超参数提升为参数可以有效解决训练期间神经元死亡的问题，从而产生更鲁棒的训练算法，从而提高训练收敛性、提高测试准确性并大幅减少训练周期数需要达到可行的准确性。与在神经形态数据集 NMNIST、DVS128 和 SHD 上具有类似网络架构的最先进的 SNN 相比，Rouser 的训练延迟降低了 70%，同时精度提高了 2%。
Heads Up eXperience (HUX)：用于人机环境交互的始终在线人工智能伴侣
分类： 人机交互, 人工智能, 新兴技术
作者： Sukanth K, Sudhiksha Kandavel Rajan, Rajashekhar V S, Gowdham Prabhakar
发布时间： 2024-07-28
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19492v1
摘要： 虽然当前的个人智能设备在数字领域表现出色，但它们在人类环境交互过程中协助用户方面却存在不足。本文提出了 Heads Up eXperience (HUX)，这是一种旨在弥合这一差距的人工智能系统，作为扩展现实 (XR) 环境中的恒定伴侣。通过跟踪用户的视线、分析周围环境和解释言语上下文，系统捕获并增强多模态数据，在实时任务特定情况下提供整体上下文解释和记忆存储。这种综合方法使用户与HUX AI之间的交互更加自然、同理心和智能，为人机环境交互铺平了道路。 HUX AI 旨在部署在智能眼镜和扩展现实耳机中，旨在成为日常生活中实用的个人人工智能伴侣。通过将数字辅助与增强的物理世界交互相结合，该技术有可能彻底改变个人和专业领域的人类与人工智能协作，为个人智能设备的未来铺平道路。
使用三重身份验证方案来替代多重身份验证
分类： 密码学和安全, 新兴技术, 人机交互, 网络和互联网架构, 系统与控制, 系统与控制
作者： Suyun Borjigin
发布时间： 2024-07-28
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19459v1
摘要： 每个用户身份验证方案都涉及三个登录凭据，即用户名、密码和哈希值，但其中只有一个与用户身份相关联。然而，这种身份实际上不足以保护整个系统，而登录条目（即用户名和密码形式）也没有得到有效的保护。此外，添加多因素认证的系统中的额外因素是在网络空间中传输并由用户操作的。如果两个登录表单可以使用更多的身份来与所有登录凭证相关联，并且如果相应的标识符不是在网络空间中传输并由用户操作，那么即使不依赖于第三方服务，这样的系统也可以更加健壮。为此，在双密码登录认证系统中设计了三重身份认证方案，分别定义用户名和登录密码的身份。因此，除了传统的服务器验证之外，系统还可以依次验证用户名和密码表单中的标识符。三重身份认证中，标识符完全由系统管理，无需用户或第三方服务的参与，具有隐蔽性、不可传递性、不可访问性和独立于个人信息的特点。因此，它们在在线攻击中毫无用处。
丹麦 DPA 禁止在赫尔辛格市的学校使用 Google Chromebook 和 Google Workspace
分类： 计算机与社会, 密码学和安全, 新兴技术
作者： Marcelo Corrales Compagnucci
发布时间： 2024-07-28
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19377v1
摘要： 2022 年 7 月 14 日，丹麦数据保护局对赫尔辛格市政府发出谴责。全面禁止该市小学使用 Google Chromebook 和 Google Workspace 进行教育。丹麦 DPA 禁止此类处理，并暂停向美国 (U.S.) 传输任何相关数据，直至符合《通用数据保护条例》(GDPR)。暂停立即生效，市政府必须在 2022 年 8 月 3 日之前撤回并终止处理，并删除已传输的数据。最后，在 2022 年 8 月 18 日的一项新决定中，丹麦 DPA 批准了使用 Google Chromebook 和 Workspace 的禁令。例如，在丹麦 DPA 看来，市政府未能证明他们已经评估并减少了学生权利和自由的相关风险。本文的结构如下：第二节介绍了施雷姆斯二世裁决后所发生事件的背景。第三节讨论丹麦 DPA 案件的起源和事实。第四节探讨了丹麦 DPA 决定的推理和关键调查结果。最后，第五节总结了丹麦市政当局必须根据本案所产生的影响遵循的一些一般性建议。
经济困难和通货膨胀：这如何影响投票决定？
分类： 普通经济学, 新兴技术, 经济学
作者： Muhammad Hassan Bin Afzal
发布时间： 2024-07-27
链接： http://arxiv.org/abs/2408.05223v1
摘要： 经济困难严重影响公众对大选的看法和投票意向。我研究的主要重点是了解个人经济困难对其投票的影响程度。我利用 ANES 2024 年试点研究 1 调查数据集并介绍了一种新颖的综合通胀行为指数 (IBR)，该指数捕捉个人的累积经济和生活成本经验。为此，本研究的主要目标有三个：首先，根据现有数据和变量制定综合经济行为指数，以捕捉美国个人因持续通胀而产生的整体经济经历；其次，利用适当且合适的数学模型来研究这种经济行为如何影响政治参与和投票行为；最后，哪些具体的个人经历以及对经济和生活成本的看法可能会在即将到来的美国总统选举中消除对政党的忠诚度。我的研究发现，通货膨胀导致的个人经济斗争（钱包投票）的增加使得个人更有可能表达投票反对现任者的意图，即使现任者来自他们自我认同的政党。相反，对国民经济有负面看法（社会倾向投票）不太可能在即将到来的大选中撤销政党忠诚度。简而言之，选民更有可能按照党派路线投票，即使他们认为自己的政党（现任政党）没有很好地处理经济和生活成本问题。
Discord 聊天机器人支持的计算机科学教育中的交互式学习
分类： 人工智能, 计算机与社会, 新兴技术
作者： Santiago Berrezueta-Guzman, Ivan Parmacli, Stephan Krusche, Stefan Wagner
发布时间： 2024-07-27
链接： http://arxiv.org/abs/2407.19266v1
摘要： 由于学生的需求和参与水平不同，在第一学期计算机科学课程中加强互动和反馈收集提出了重大挑战。为了解决这个问题，我们在 Discord 上的课程通信服务器上创建并集成了一个基于命令的聊天机器人。 DiscordBot 使学生能够通过简短的调查（例如练习、测验和讲座）提供课程活动的反馈，从而促进与教师的无压力沟通。它还支持出勤跟踪并在讲座开始前介绍讲座。该研究证明了 DiscordBot 作为沟通工具的有效性。持续的反馈使课程讲师能够动态调整和提高即将进行的活动的难度级别，并促进后续导师会议中的讨论。收集的数据表明，学生可以准确地感知活动的难度和预期结果，提供传统学期末调查无法获得的见解。学生们表示与 DiscordBot 的互动很容易，并表示希望在未来的学期继续使用它。这种响应式方法确保课程满足学生不断变化的需求，从而增强他们的整体学习体验。
TAGIFY：LLM 支持的标签接口，可提高 OGD 门户上的数据可查找性
分类： 计算机与社会, 人工智能, 新兴技术, 人机交互
作者： Kevin Kliimask, Anastasija Nikiforova
发布时间： 2024-07-26
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18764v1
摘要： 自 2000 年代中期以来，旨在促进开放政府数据 (OGD) 的努力在各级政府中获得了巨大的关注。随着越来越多的数据集在 OGD 门户上发布，查找特定数据变得更加困难，从而导致信息过载。完整而准确的数据集文档，包括将适当的标签与数据集关联起来，是提高数据集可查找性和可访问性的关键。对爱沙尼亚开放数据门户进行的分析显示，11% 的数据集没有关联标签，而 26% 的数据集仅分配了一个标签，这凸显了门户内数据可查找性和可访问性方面的挑战，根据最近的开放数据成熟度报告被认为是趋势引领者。本研究的目的是提出一种标记数据集的自动化解决方案，以提高 OGD 门户上数据的可查找性。本文介绍了 Tagify - 一种标记接口原型，它采用 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 来自动化数据集标记，为数据集生成英语和爱沙尼亚语标记，从而增强数据发布者的元数据准备工作提高数据用户在 OGD 门户上的数据可查找性。用户对开发的解决方案进行了评估，并收集了他们的反馈，以确定未来原型改进的议程。
Q-gen：参数化量子电路发生器
分类： 量子物理学, 新兴技术
作者： Yikai Mao, Shaswot Shresthamali, Masaaki Kondo
发布时间： 2024-07-26
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18697v1
摘要： 与大多数接受输入并直接给出解决方案作为输出的经典算法不同，量子算法产生的量子电路可以作为计算困难问题的间接解决方案。在完整的量子计算工作流程中，除了在量子处理器中运行量子电路之外，大多数数据处理仍然处于经典领域。这为经典自动化和优化未来量子计算的利用留下了巨大的机会。我们通过引入 Q-gen 迈出了这个方向的第一步，Q-gen 是一种高级参数化量子电路生成器，包含 15 种现实的量子算法。每个定制的生成函数都带有超出量子位数量的特定于算法的参数，从而提供具有高电路可变性的大生成量。为了演示 Q-gen 的功能，我们将算法组织成 5 个层次系统，并生成量子电路数据集及其测量直方图和状态向量。该数据集使研究人员能够统计分析大规模量子电路的结构、复杂性和性能，或快速训练新颖的机器学习模型，而无需担心呈指数增长的模拟时间。 Q-gen 是一个开源、多用途项目，为具有经典计算机科学背景的用户提供进入量子计算世界的入口。
输入感知动态 SNN 的随机忆阻器拓扑优化
分类： 新兴技术, 人工智能, 神经和进化计算
作者： Bo Wang, Shaocong Wang, Ning Lin, Yi Li, Yifei Yu, Yue Zhang, Jichang Yang, Xiaoshan Wu, Yangu He, Songqi Wang, Rui Chen, Guoqi Li, Xiaojuan Qi, Zhongrui Wang, Dashan Shang
发布时间： 2024-07-26
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18625v1
摘要： 机器学习取得了前所未有的发展，最近的大型语言模型和世界模拟器就是一个例子，它们是在数字计算机上运行的人工神经网络。然而，由于信号表示、优化、运行时可重构性和硬件架构方面的差异，它们在能源效率和对不同难度输入的简化适应性方面仍然无法与人脑相媲美。为了解决这些基本挑战，我们引入了输入感知动态忆阻尖峰神经网络（PRIME）的剪枝优化。在信号表示方面，PRIME 采用泄漏集成和激发神经元来模拟大脑固有的尖峰机制。 PRIME 从大脑的结构可塑性中汲取灵感，优化了随机忆阻尖峰神经网络的拓扑结构，无需昂贵的忆阻器电导微调。对于运行时可重构性，受大脑计算深度动态调整的启发，PRIME 采用输入感知动态提前停止策略来最大限度地减少推理过程中的延迟，从而在不影响性能的情况下提高能源效率。在架构方面，PRIME 利用忆阻内存计算，镜像大脑并缓解冯·诺依曼瓶颈。我们使用基于 40 nm 256 Kb 忆阻器的内存计算宏在神经形态图像分类和图像修复方面验证了我们的系统。我们的结果表明，分类精度和 Inception Score 与软件基线相当，同时能源效率最大提高了 62.50 倍，计算负载最大节省了 77.0%。该系统还表现出针对模拟忆阻器随机突触噪声的鲁棒性。我们的软件-硬件共同设计的模型为未来具有类脑能源效率和适应性的受大脑启发的神经形态计算铺平了道路。
将量子加速器集成到 HPC：迈向统一量子平台
分类： 新兴技术
作者： Amr Elsharkawy, Xiaorang Guo, Martin Schulz
发布时间： 2024-07-26
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18527v1
摘要： 为了在不久的将来利用量子计算 (QC) 的力量，将 QC 与高性能计算 (HPC) 基础设施（软件 (SW) 和硬件 (HW) 级别）紧密、高效地集成至关重要。本文讨论了统一量子平台 (UQP) 的开发以及如何将其集成到 HPC 生态系统中。它建立在我们之前的工作中介绍的混合高性能计算 - 量子计算 (HPCQC) 工作流程和统一的 HPCQC 工具链的概念之上，并进行了下一步所需的步骤：它统一了现有经典 HPC 系统和 HPC 系统之间的低级接口。新兴的量子硬件技术，包括但不限于基于超导量子位、中性原子或捕获离子的机器。 UQP由三个核心组件组成：运行时库、指令集架构（ISA）和量子控制处理器（QCP）微架构。特别是，这项工作贡献了一个统一的 HPCQC 运行时库，它弥补了基于量子中间表示 (QIR) 标准构建的编程系统与新颖的统一混合 ISA 之间的差距。然后介绍了 ISA 和 QCP 微架构的初始扩展，使其与平台和技术无关，并使其成为一个高效的执行平台。 UQP 已经过验证以确保正确性。此外，我们的性能分析表明，运行时库的执行时间和内存需求随量子位数量超线性扩展，这对于支持 QC 硬件的可扩展性工作至关重要。
微电网中神经形态推理通信的噪声弹性
分类： 新兴技术, 神经和进化计算, 系统与控制, 系统与控制
作者： Yubo Song, Subham Sahoo, Xiaoguang Diao
发布时间： 2024-07-25
链接： http://arxiv.org/abs/2408.05360v1
摘要： 利用尖峰神经网络的神经形态计算已成为解决传统微电网网络物理基础设施安全性和可靠性挑战的一种有前途的解决方案。其事件驱动范式促进了电力电子转换器之间弹性和节能协调的良好前景。然而，与文献中关注的生物神经元不同，微电网表现出独特的架构和特征，这意味着其消除信息传输的能力具有潜在的多样化适应性，而这在很大程度上尚未被揭示。信息传输理论的最大缺点之一是噪声对信号准确性的影响。因此，本文特此通过案例研究探讨了微电网中神经形态推理通信的噪声弹性，并强调了潜在的挑战和解决方案作为结果的扩展，从而为其在现实场景中的实施提供了见解。
SCALE：同质环境中的自我调节集群联邦学习
分类： 分布式、并行和集群计算, 人工智能, 新兴技术, 机器学习, 表现
作者： Sai Puppala, Ismail Hossain, Md Jahangir Alam, Sajedul Talukder, Zahidur Talukder, Syed Bahauddin
发布时间： 2024-07-25
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18387v1
摘要： 联邦学习 (FL) 已成为一种实现分布式机器学习同时保护用户隐私的变革性方法，但它面临着通信效率低下和对集中式基础设施的依赖等挑战，导致延迟和成本增加。本文提出了一种新颖的 FL 方法，该方法通过消除对边缘服务器的依赖、采用基于数据相似性、性能指数和地理接近度的动态集群形成的服务器辅助邻近度评估来克服这些限制。我们的集成方法通过混合去中心化聚合协议提高了运营效率和可扩展性，该协议将本地模型训练与点对点权重交换以及由动态选举的驱动节点管理的集中式最终聚合相结合，从而显着减少了全局通信开销。此外，该方法还包括分散式驱动程序选择、减少网络流量的检查点以及用于保证系统稳健性的健康状态验证机制。使用乳腺癌数据集进行验证，我们的架构不仅证明了通信开销减少了近十倍，而且在减少训练延迟和能耗方面表现出显着改进，同时保持了较高的学习性能，为乳腺癌患者提供了可扩展、高效且保护隐私的解决方案。联邦学习生态系统的未来。
彻底改变本科学习：CourseGPT 及其生成式 AI 进步
分类： 新兴技术, 人工智能
作者： Ahmad M. Nazar, Mohamed Y. Selim, Ashraf Gaffar, Shakil Ahmed
发布时间： 2024-07-25
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18310v1
摘要： 将生成式人工智能 (GenAI) 集成到教育环境中具有增强学习体验的变革潜力。本文介绍了 CourseGPT，这是一种生成式 AI 工具，旨在为教师提供支持并增强本科生的教育体验。 CourseGPT 基于 Mistral AI 的开源大型语言模型 (LLM) 构建，提供持续的教师支持和课程材料的定期更新，丰富了学习环境。通过利用特定于课程的内容（例如幻灯片和补充阅读材料和参考资料），CourseGPT 可以针对学生的询问提供精确、动态生成的答复。与通用 AI 模型不同，CourseGPT 允许教师管理和控制响应，从而扩展课程范围，而无需过多的细节。本文以 CPR E 431 - 信息系统安全基础知识课程为试点，演示了 CourseGPT 的应用。该课程招生规模大、课程内容丰富，是 CourseGPT 的理想测试平台。该工具旨在增强学习体验、加速反馈流程并简化管理任务。该研究评估了 CourseGPT 对学生成绩的影响，重点关注正确性分数、情境回忆和回答的忠实度。结果表明，参数数量较多的 Mixtral-8x7b 模型优于较小的模型，正确性得分为 88.0%，忠实度得分为 66.6%。此外，还收集了以前的学生和助教对 CourseGPT 的准确性、有用性和整体性能的反馈。结果显示，绝大多数人认为 CourseGPT 非常准确，并且有助于解决他们的疑问，许多人称赞其提供及时和相关信息的能力。
SuperFlow：绝热量子通量参量管超导电路的完全定制 RTL 到 GDS 设计自动化流程
分类： 新兴技术, 硬件架构
作者： Yanyue Xie, Peiyan Dong, Geng Yuan, Zhengang Li, Masoud Zabihi, Chao Wu, Sung-En Chang, Xufeng Zhang, Xue Lin, Caiwen Ding, Nobuyuki Yoshikawa, Olivia Chen, Yanzhi Wang
发布时间： 2024-07-25
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18209v1
摘要： 绝热量子通量参量管 (AQFP) 等超导电路可提供卓越的能源效率，但由于复杂的间距和时序限制，在物理设计方面面临挑战。当前的设计工具常常忽视在整个设计流程中遵守约束的重要性。在本文中，我们提出了 SuperFlow，这是一种专为 AQFP 器件量身定制的 RTL 到 GDS 设计流程。 SuperFlow 利用基于 CMOS 技术的综合工具将任何输入 RTL 网表转换为基于 AQFP 的网表。随后，我们设计了一种新颖的布局布线程序，同时考虑 AQFP 电路的线长、时序和可布线性。该过程最终生成 AQFP 电路布局，然后进行设计规则检查 (DRC)，以识别和纠正任何布局违规。我们的实验结果表明，与之前最先进的 AQFP 电路布局器相比，SuperFlow 的线长平均提高了 12.8%，时序质量提高了 12.1%。
IRIS：用于基于视觉的智能家居交互的无线环
分类： 人机交互, 新兴技术, 机器学习, 图像和视频处理
作者： Maruchi Kim, Antonio Glenn, Bandhav Veluri, Yunseo Lee, Eyoel Gebre, Aditya Bagaria, Shwetak Patel, Shyamnath Gollakota
发布时间： 2024-07-25
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18141v1
摘要： 由于尺寸和功率的限制，将摄像头集成到无线智能戒指中一直具有挑战性。我们推出 IRIS，这是首款用于智能家居交互的无线视觉智能环系统。 IRIS 配备摄像头、蓝牙无线电、惯性测量单元 (IMU) 和板载电池，满足环形设备的小尺寸、重量和功率 (SWaP) 要求。 IRIS 具有上下文感知功能，可根据检测到的设备调整其手势集，一次充电可持续使用 16-24 小时。 IRIS 利用场景语义来实现实例级设备识别。在一项涉及 23 名参与者的研究中，IRIS 的速度始终超过了语音命令，在切换设备状态、精细控制和社会可接受性方面，更多参与者表示更喜欢 IRIS，而不是语音命令。我们的工作突破了环形设备的可能性界限，解决了系统挑战并开辟了新颖的交互功能。
元胞自动机和异构拓扑网络的敏感性分析：部分局部元胞自动机和同质同质随机布尔网络
分类： 元胞自动机和晶格气体, 人工智能, 新兴技术, 神经和进化计算
作者： Tom Eivind Glover, Ruben Jahren, Francesco Martinuzzi, Pedro Gonçalves Lind, Stefano Nichele
发布时间： 2024-07-25
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18017v1
摘要： 基本元胞自动机 (ECA) 是一个经过充分研究的计算宇宙，尽管其配置简单，但能够进行令人印象深刻的计算多样性。从历史上看，以有用的方式获取这种计算本身就很困难，但如果与水库计算（RC）相结合，这将变得更加可行。此外，RC 和 ECA 可实现节能 AI，使该组合成为边缘 AI 的一个有前景的概念。在这项工作中，我们将 ECA 与部分局部 CA (PLCA) 和同质同质随机布尔网络 (HHRBN) 的基底进行对比。相比之下，它们是 ECA 的拓扑异构对应物。这代表了 ECA 向更具生物学合理性的底物迈出了一步。我们通过在 RC 基准（5 位内存）上进行测试来分析这些基板，使用时间德里达图来估计灵敏度并评估缺陷崩溃率。我们发现，与直觉相反，无序拓扑并不一定意味着无序计算。拓扑缺陷的计算“力”会导致更高的塌陷率（阶数），但如果考虑在内，对初始条件的敏感性也会增加。这些观察结果表明临界范围正在缩小。
分布式放大器的系统分析设计程序
分类： 新兴技术, 系统与控制, 系统与控制, 应用物理
作者： Elham Amiri, Mojtaba Joodaki
发布时间： 2024-07-24
链接： http://arxiv.org/abs/2407.17332v1
摘要： 在本文中，我们提出了一种简单而全面的分布式放大器分析设计程序。分布式放大器因其宽带功能而对设计人员具有吸引力。在设计分布式放大器时，首先想到的问题是带宽可以有多宽。本文利用分布式放大器的自匹配和低通特性回答了这个问题。分布式功率放大器的自匹配特性是其区别于通常基于输入和输出匹配网络的其他类型功率放大器的一个有趣的点。这里讨论分布式放大器结构的带宽估计。本文中使用的方程可以带来很好的洞察力，并且可以为设计人员提供帮助。此外，我们首次通过分析解释了锥形分布式放大器的频率行为。为了验证此处提出的方法，我们使用了已发布的设计，包括我们之前发布的设计作为实际示例。还提供了设计过程的流程图。
量子优化算法中纠缠的可疑影响
分类： 量子物理学, 新兴技术
作者： Tobias Rohe, Daniëlle Schuman, Jonas Nüßlein, Leo Sünkel, Jonas Stein, Claudia Linnhoff-Popien
发布时间： 2024-07-24
链接： http://arxiv.org/abs/2407.17204v1
摘要： 与其他量子算法相比，变分量子本征求解器 (VQE) 的性能很有前景，但也很大程度上取决于底层量子电路的适当设计。 Bowles、Ahmend & Schuld，2024 [1] 的最新研究提出了有关量子机器学习算法电路中纠缠有效性的问题。在我们的论文中，我们希望解决量子优化领域中通过 Hadamard 门进行状态准备和通过 CNOT 门进行纠缠的有效性问题。我们总共构建了 8 个不同的电路，其实现细节各不相同，总共解决了 100 个随机生成的 MaxCut 问题。我们的结果表明，在电路开始时应用哈达玛门没有任何改进。此外，在我们的小规模实验中，缠结也没有显示出对溶液质量的积极影响。相比之下，当电路层数增加时，所研究的使用纠缠的电路通常表现出较低且恶化的结果。根据我们的结果，我们假设纠缠可以发挥协调作用，使得各个参数的变化分布在量子电路中的多个量子位上，但这种积极影响很快就会被过度剂量并变成负面影响。这一假设的验证对未来的研究提出了挑战，并且可能对新混合算法的开发产生相当大的影响。
Quanv4EO：通过量子卷积神经网络增强地球观测能力
分类： 图像和视频处理, 新兴技术, 量子物理学
作者： Alessandro Sebastianelli, Francesco Mauro, Giulia Ciabatti, Dario Spiller, Bertrand Le Saux, Paolo Gamba, Silvia Ullo
发布时间： 2024-07-24
链接： http://arxiv.org/abs/2407.17108v1
摘要： 地球上不同国家的许多地球观测 (EO) 星载和机载传感器每天都会生成大量遥感数据。不同的应用程序使用这些数据，例如自然灾害监测、全球气候变化、城市规划等。在遥感应用中使用这些大数据带来了许多挑战。近年来，基于机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的算法的使用使得这些数据的使用更加有效，但管理、处理和有效利用它们的问题甚至随着经典计算机的发展而增加。限制。本文强调了利用量子计算技术处理大量遥感数据的重大转变。所提出的 Quanv4EO 模型引入了一种用于预处理多维 EO 数据的量子卷积方法。首先通过 MNIST 和 Fashion MNIST 数据集上的图像分类任务证明了其有效性，随后展示了其在遥感图像分类和过滤方面的能力。主要研究结果表明，与经典方法相比，所提出的模型不仅在图像分类方面保持了高精度，而且在 EO 用例中显示出约 5% 的改进。此外，所提出的框架因其减小的参数大小和无需训练量子内核而脱颖而出，从而为处理海量数据集提供了更好的可扩展性。这些进步凸显了量子计算在解决遥感应用中经典算法的局限性方面的巨大潜力，为图像数据分类和分析提供了更高效、更有效的替代方案。
恶劣环境下应急无线通信无人机机队技术的兴起
分类： 新兴技术, 网络和互联网架构, 信号处理
作者： Zhuohui Yao, Wenchi Cheng, Wei Zhang, Tao Zhang, Hailin Zhang
发布时间： 2024-07-24
链接： http://arxiv.org/abs/2407.17044v1
摘要： 对于不可预见的突发事件，例如自然灾害和流行病事件，非常需要应对极其关键环境下爆炸性增长的移动数据流量。无人机 (UAV) 机队是促进紧急无线通信网络 (EcoNet) 的有效方式。本文提出了一种多层异构无人机网络（MuHun），该网络由不同高度的不同无人机机队组成，可以灵活地服务于各种紧急情况。我们刷新了全覆盖、网络容量、低时延、恶劣环境下的能效等关键性能指标。然后，我们提出了基于无人机的EcoNet中阴影主导的复杂信道模型、能源供应有限的短时长、多种通信机制共存以及地下用户的通信孤岛等特殊挑战，随后介绍了基于MuHun的EcoNet架构及其优点。此外，还讨论了一些潜在的解决方案，例如新型混合信道自适应资源分配、可重构智能地面辅助无人机通信、竞争性异构网络以及基于磁感应的空地/地下通信，以有效实现全覆盖、高容量、高能源效率以及恶劣环境下EcoNets的多样化服务质量。
系统回顾和分析虚拟现实 (VR) 在建筑工作和教育中的可行性
分类： 计算机与社会, 计算工程、金融和科学, 新兴技术, 人机交互
作者： Zia Ud Din, Payam Mohammadi, Rachael Sherman
发布时间： 2024-07-23
链接： http://arxiv.org/abs/2408.01450v1
摘要： 本系统综述探讨了虚拟现实 (VR) 技术在建筑行业提高学习成果和运营效率的可行性。本研究评估了当前 VR 在建筑教育和实践中的整合情况。该综述采用系统评价的首选报告项目和荟萃分析指南，分析了来自 Web of Science、ERIC 和 Scopus 等数据库的 36 篇同行评审期刊文章。该方法侧重于识别、评估和综合所有相关研究，以评估 VR 应用在建筑相关领域的有效性。这篇评论强调，VR 通过提供身临其境的交互式模拟来显着增强学习能力，从而提高对每个复杂施工过程（例如结构元素或隧道掘进机操作）的理解。本综述系统地汇编和评估了在建筑中使用 VR 的证据，但综合分析有限。它提供了 VR 如何彻底改变教育和工作的实例。
心理健康中的多模式机器学习：数据、算法和挑战的调查
分类： 机器学习, 人工智能, 计算机与社会, 新兴技术
作者： Zahraa Al Sahili, Ioannis Patras, Matthew Purver
发布时间： 2024-07-23
链接： http://arxiv.org/abs/2407.16804v1
摘要： 机器学习 (ML) 在检测、诊断和治疗心理健康障碍方面的应用越来越受到关注。传统上，研究集中于单一模式，例如临床笔记中的文本、语音样本中的音频或交互模式的视频。最近，结合了多种模式信息的多模式机器学习在提供对人类行为模式的新颖见解以及识别心理健康症状和风险因素方面表现出了巨大的前景。尽管具有潜力，心理健康领域的多模式机器学习仍然是一个新兴领域，在有效开发实际应用之前面临着一些复杂的挑战。这项调查全面概述了心理健康领域的数据可用性和当前最先进的多模式机器学习应用。它讨论了推进该领域必须解决的关键挑战。这项调查的见解旨在加深对多模式机器学习在心理健康领域的潜力和局限性的理解，指导这一不断发展的领域的未来研究和开发。
$\frac{1}{6}g$ 的 6G：地月通信的未来
分类： 信息论, 新兴技术, 网络和互联网架构, 信息论
作者： Sahan Liyanaarachchi, Stavros Mitrolaris, Purbesh Mitra, Sennur Ulukus
发布时间： 2024-07-23
链接： http://arxiv.org/abs/2407.16672v1
摘要： 地月通信的未来会怎样？太空探索任务的视野不断扩大，以及建立可持续的空间通信和导航基础设施的需要，有必要深入思考这个问题。在本文中，我们研究了为地面网络开发的 6G 技术的一些概念如何与地月网络相关。我们讨论 6G 概念，例如可重构智能表面、抗量子物理层安全、私有信息读/写/缓存网络、语义和面向目标的通信、基于信息新鲜度的通信指标质量、多中继和协作网络，拥有塑造地月通信未来的潜力。
移动技术：尼日利亚粮食不安全的灵丹妙药——SELL HARVEST 应用案例研究
分类： 计算机与社会, 新兴技术
作者： Mudathir Muhammad Salahudeen, Muhammad Auwal Mukhtar, Saadu Salihu Abubakar, Salawu I. S
发布时间： 2024-07-23
链接： http://arxiv.org/abs/2407.16614v1
摘要： 随着时间的推移，农业是最持续的活动，并且每天都在发展。它贡献了尼日利亚国内生产总值（GDP）的绝大部分，但讽刺的是，由于农业部门生产力低下以及与几何人口增长相比，该国大部分地区仍然存在饥饿问题。 2022年上半年，农业贡献了该国GDP的约23%，而工业和服务业则占其余77%。这表明，在农业活动率较高的情况下，尼日利亚尚未实现其众多人口的粮食安全。并且可以达到更高的生产力水平。技术可以/将会帮助尼日利亚在农村和城市地区更快地克服全球贫困和饥饿。如今，世界各地的农民可以使用多种农业技术来提高生产力。主要技术进步包括室内垂直农业、自动化、机器人、畜牧技术、现代温室实践、精准农业、人工智能和区块链。移动电话是上世纪开发的技术采用率最高的之一。数字化将使消费者和农民更加紧密地联系在一起，以尽可能缩短供应链，并减少农村贫困和饥饿。该论文将回顾不同的农业技术，并提出一种移动解决方案（代号“Sell Harvest”），以使农业更加可持续和安全。关键词：销售收获、农业、技术、人工智能和数字农业。
5G工业网络规划中基于3GPP和光线追踪的信道模型分析
分类： 信号处理, 新兴技术
作者： Gurjot Singh Bhatia, Yoann Corre, Linus Thrybom, M. Di Renzo
发布时间： 2024-07-23
链接： http://arxiv.org/abs/2407.16528v1
摘要： 针对工业环境特定需求定制合适的信道模型对于5G工业专网设计和指导部署策略至关重要。本文详细探讨了3GPP 信道模型在工业场景中的适用性。解决了精确建模工业通道的挑战，并提出了一种改进策略，采用基于射线追踪 (RT) 的通道模型，并使用瑞典制造工厂收集的连续波接收功率测量值进行校准。校准有助于 RT 模型实现小于 7 dB 的均方根误差 (RMSE) 和标准偏差。将3GPP和校准的RT模型与测量结果进行统计比较，并对两种模型的覆盖图进行分析。校准后的RT模型用于模拟工厂中的网络部署，以满足参考信号接收功率（RSRP）要求。将部署性能与 3GPP 模型的预测在 RSRP 覆盖图和覆盖率方面进行比较。部署性能评估为优化 5G 工业网络规划的各种通道建模技术的功效提供了重要见解。
量子泄漏积分和激发尖峰神经元和网络
分类： 量子物理学, 新兴技术, 神经和进化计算
作者： Dean Brand, Francesco Petruccione
发布时间： 2024-07-23
链接： http://arxiv.org/abs/2407.16398v1
摘要： 量子机器学习正处于快速发展和发现的时期，但它仍然缺乏其经典补充的计算模型的资源和多样性。随着需要极端硬件和功耗解决方案的经典模型的难度越来越大，而量子模型受到噪声中等规模量子 (NISQ) 硬件的限制，出现了同时解决这两个问题的新机会。在这里，我们介绍了一种用于量子神经形态计算的新软件模型——量子泄漏积分激发（QLIF）神经元，作为紧凑的高保真量子电路实现，仅需要 2 个旋转门，不需要 CNOT 门。我们使用这些神经元作为构建量子尖峰神经网络（QSNN）和量子尖峰卷积神经网络（QSCNN）的构建块，这是同类中的第一个。我们将这些模型应用于 MNIST、Fashion-MNIST 和 KMNIST 数据集，以便与其他经典模型和量子模型进行全面比较。我们发现所提出的模型在经典模拟以及量子设备上具有相当的准确性、有效的缩放和快速计算的性能，具有竞争力。
基于 CXL 的分解内存编程模型
分类： 分布式、并行和集群计算, 新兴技术
作者： Gal Assa, Michal Friedman, Ori Lahav
发布时间： 2024-07-23
链接： http://arxiv.org/abs/2407.16300v1
摘要： CXL（Compute Express Link）是一种新兴的处理和存储设备之间的开放式行业标准互连，预计将在不久的将来彻底改变系统的设计方式。它以前所未有的规模以分解方式实现缓存一致性共享内存池，允许算法在缓存行粒度中使用简单的加载和存储与各种存储设备进行交互。除了为广泛的应用程序带来独特的机会外，CXL 还带来了数据管理和崩溃一致性方面的新挑战。遗憾的是，CXL 缺乏足够的编程模型，这使得在其之上推理算法和系统的正确性和预期行为几乎是不可能的。在这项工作中，我们提出了 CXL0，这是第一个在 CXL 之上运行的并发程序的编程模型。我们提出了 CXL 内存访问的高级抽象，并在该抽象之上正式定义了操作语义。我们提供了一组通用转换，使并发算法适应新的颠覆性技术。使用这些转换，在面对整个系统或子系统崩溃时，每个线性化算法都可以轻松转换为其可证明正确的版本。我们相信这项工作将成为 CXL 之上系统设计和建模的基石，并随着软件和硬件的发展支持未来模型的开发。
VidyaRANG：由大型语言模型提供支持的基于会话学习的平台
分类： 密码学和安全, 新兴技术
作者： Chitranshu Harbola, Anupam Purwar
发布时间： 2024-07-23
链接： http://arxiv.org/abs/2407.16209v1
摘要： 在这个搜索引擎返回大量文章链接的时代，针对学生的具体疑问提供权威信息是一个障碍。 GPT 等大型语言模型无法提供源自敏感机密信息的问题的答案。由于隐私限制，大语言模型无法获得某些组织特有的信息。这就是知识增强检索技术变得特别有用的地方。拟议的平台旨在满足不同领域学习者的需求。如今，最常见的学习形式是视频和书籍，我们提出的平台允许学习者互动和提问。通过限制对相关内容的访问，同时允许个性化访问和自由获取深入知识，从而成倍增加学习者的专注时间。讲师的角色和职责大大简化，使他们能够培训更多的受众。为了保护隐私，教师可以向特定个人授予课程访问权限，从而实现对所提供内容的个性化对话。这项工作包括广泛的软件开发和产品管理技能，其中还限制了用于运行大型语言模型和维护应用程序的云计算知识。对于负责用户交互和用户体验的前端开发，使用了 Streamlit 和 React 框架。为了提高安全性和隐私性，服务器被路由到具有 SSL 证书的域，并且所有 API 密钥都安全地存储在 AWS EC2 实例上，为了增强用户体验，与基于 Android Studio 的移动应用程序的 Web 连接已已建立，并正在将应用程序发布到 Play 商店，从而解决所有主要的软件工程学科问题
人工代理和大型语言模型
分类： 人工智能, 计算和语言, 新兴技术
作者： Maud van Lier, Gorka Muñoz-Gil
发布时间： 2024-07-23
链接： http://arxiv.org/abs/2407.16190v2
摘要： 大型语言模型（LLM）的到来激起了关于以人为方式实现代理的可能性的哲学辩论。在这项工作中，我们通过提出一个可以用作人工智能体阈值概念的理论模型来为这场辩论做出贡献。该模型将智能体定义为系统，其行为和目标始终受到动态因素框架的影响，该动态框架由智能体的可访问历史、自适应能力和外部环境组成。反过来，这个框架又受到智能体采取的行动及其形成的目标的影响。我们在模型的帮助下表明，最先进的大语言模型还不是代理人，但他们的某些要素表明了前进的方向。该论文认为 Park 等人提出的代理架构的组合。 (2023) 以及 Boiko 等人中 Coscientist 等模块的使用。 （2023）可能是一种以人为方式实现代理的方法。我们通过反思人们在构建这样一个人工智能体时可能面临的障碍并提出未来研究的可能方向来结束本文。
Ontoverse：通过制图界面民主化对基于知识图的数据的访问
分类： 人机交互, 人工智能, 新兴技术, 信息检索, 机器学习
作者： Johannes Zimmermann, Dariusz Wiktorek, Thomas Meusburger, Miquel Monge-Dalmau, Antonio Fabregat, Alexander Jarasch, Günter Schmidt, Jorge S. Reis-Filho, T. Ian Simpson
发布时间： 2024-07-22
链接： http://arxiv.org/abs/2408.03339v1
摘要： 随着科学出版物和预印本的数量呈指数级增长，人们做出了多种尝试来应对这一复杂且日益详细的情况。这些几乎完全采用了无监督的方法，无法整合领域知识，并且缺乏直观的交互式人类探索和发现所需的结构组织。特别是在高度跨学科的领域，深入了解跨主题研究工作的关联性对于产生见解至关重要。我们开发了一种独特的数据导航方法，该方法依靠地理可视化并使用分层结构的领域知识，使最终用户能够探索基于其所需感兴趣领域的知识空间。这可以利用现有的本体、专有智能模式，或者通过分层主题建模直接从底层数据派生。我们的方法使用自然语言处理技术从底层数据中提取命名实体，并根据相关领域引用和导航结构对它们进行规范化。首先根据共享的提取特征空间计算实体之间的相似性，然后与导航结构对齐，从而集成知识。结果是一个知识图，允许全文和语义图查询以及结构化主题驱动的导航。这允许最终用户识别与其需求相关的实体并访问广泛的图形分析。用户界面促进与底层知识图的图形交互，并模仿地图，以最大限度地提高易用性并扩大采用范围。我们展示了一个示例项目，使用我们的可通用和可扩展的基础设施来构建学术生物医学文献语料库，该语料库基于数百个不同的命名域实体。
机器学习中量子优势与快速再训练的火花
分类： 量子物理学, 新兴技术, 机器学习, 机器学习
作者： William Troy
发布时间： 2024-07-22
链接： http://arxiv.org/abs/2407.16020v2
摘要： 量子计算的出现有可能通过比经典计算机更有效地解决复杂问题来彻底改变各个领域。尽管有这样的希望，但实际的量子优势受到当前硬件限制的阻碍，特别是量子位数量少和噪声水平高。在这项研究中，我们利用绝热量子计算机来优化柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络，这是一种强大的神经网络架构，用于用最小参数表示复杂函数。通过修改网络以使用贝塞尔曲线作为基函数，并将优化问题转化为二次无约束二元优化问题，我们创建了一个固定大小的解空间，与训练样本的数量无关。与 Adam、随机梯度下降、自适应梯度和模拟退火等经典优化器相比，我们的方法通过更快的训练时间展示了量子优势的火花。此外，我们引入了一种新颖的快速再训练功能，使网络能够使用新数据进行再训练，而无需重新处理旧样本，从而提高动态环境中的学习效率。分类和回归任务初始训练的实验结果验证了我们方法的有效性，展示了与经典方法的显着加速和可比性能。虽然再训练实验表明，与基于梯度下降的优化器相比，使用基于绝热量子计算的优化速度提高了 60 倍，而理论模型允许这种速度甚至更大！我们的研究结果表明，随着量子硬件和算法优化的进一步进步，量子优化的机器学习模型可以在各个领域拥有广泛的应用，最初的重点是快速再训练。
将经典数据集加载到量子存储器的算法比较
分类： 量子物理学, 数据结构和算法, 新兴技术, 软件工程
作者： Andriy Miranskyy, Mushahid Khan, Udson Mendes
发布时间： 2024-07-22
链接： http://arxiv.org/abs/2407.15745v1
摘要： 量子计算机在量子机器学习和量子信号处理等各种应用中变得越来越重要。这些应用程序在将经典数据集加载到量子存储器方面面临着重大挑战。由于可用的算法众多且需要考虑多种质量属性，因此比较数据加载方法非常复杂。我们的目标是（以结构化方式）比较将经典数据集加载到量子存储器中的各种算法（通过将状态向量转换为电路）。我们根据五个关键属性评估状态准备算法：电路深度、量子位计数、经典运行时间、状态向量表示（密集或稀疏）和电路可变性。我们使用帕累托集作为多目标优化工具来识别具有最佳属性组合的算法。为了提高理解并加快比较速度，我们还直观地比较了三个指标（即电路深度、量子位计数和经典运行时间）。我们比较了七种密集状态向量转换算法和六种稀疏状态向量转换算法。我们的分析将初始算法集减少为两个密集组和两个稀疏组，突出了固有的权衡。这种比较方法提供了一种根据特定需求选择算法的结构化方法。研究人员和从业者可以使用它来帮助选择用于各种量子计算任务的数据加载算法。
人工智能中的问题、其哲学根源以及对科学和社会的影响
分类： 人工智能, 新兴技术, 人机交互
作者： Max Velthoven, Eric Marcus
发布时间： 2024-07-22
链接： http://arxiv.org/abs/2407.15671v1
摘要： 人工智能 (AI) 是当今最相关的新兴技术之一。鉴于此，本文提出应更加关注人工智能技术及其使用的哲学层面。有人认为，这种缺陷通常与关于知识增长的哲学误解相结合。为了识别这些误解，可以参考科学哲学家卡尔·波普尔和物理学家大卫·多伊奇的思想。两位思想家的著作都旨在反对错误的知识理论，例如归纳主义、经验主义和工具主义。本文表明，这些理论与当前人工智能技术的运作方式有相似之处。它还表明，这些理论在人工智能（公共）讨论中非常活跃，通常被称为贝叶斯主义。根据波普尔和多伊奇的观点，所有这些理论都基于错误的知识哲学。这包括分析这些错误的哲学对人工智能在科学和社会中的应用的影响，包括一些可能出现的问题情况。本文最后对通用人工智能（AGI）提出了现实的展望，并提出了关于通用人工智能（A(G)I）和哲学（即认识论）的三个命题。
伊恩飓风期间利用大规模移动设备位置数据进行飓风疏散分析
分类： 计算工程、金融和科学, 新兴技术, 物理与社会
作者： Luyu Liu, Xiaojian Zhang, Shangkun Jiang, Xilei Zhao
发布时间： 2024-07-21
链接： http://arxiv.org/abs/2407.15249v1
摘要： 飓风伊恩是佛罗里达州历史上最致命、损失最惨重的飓风，有 250 万人被命令撤离。当我们目睹气候变化背景下日益严重的飓风时，移动设备位置数据为研究飓风疏散行为提供了前所未有的机会。通过 TB 级 GPS 数据集，我们以 Ian 为例，介绍了一种整体飓风疏散行为算法：推断疏散人员的出发时间，并将他们分为不同的行为组，包括自我疏散、自愿疏散、强制疏散、影子疏散和区域内疏散。 。结果显示，登陆区域（李县迈尔斯堡）的区外率较低，但总体疏散率较高，而预测登陆区域（希尔斯伯勒县坦帕）则相反，这表明延迟疏散命令的影响。从海岸到内陆，区域外疏散率将会增加。时空分析确定了三个疏散波：形成期间、登陆之前和登陆之后。这些见解对于加强未来的灾害规划和管理非常有价值。
Qubernetes：迈向混合经典量子计算的统一云原生执行平台
分类： 量子物理学, 新兴技术, 软件工程
作者： Vlad Stirbu, Otso Kinanen, Majid Haghparast, Tommi Mikkonen
发布时间： 2024-07-19
链接： http://arxiv.org/abs/2408.01436v1
摘要： 背景：量子计算的出现提出了一种革命性的范式，可以从根本上改变众多科学和工业应用领域。量子计算机的计算能力超出了当前计算机的能力，这意味着某些算法任务具有更好的性能和效率。目标：然而，为了从这种改进中受益，量子计算机必须与现有的软件系统集成，这个过程并不简单。在本文中，我们提出了一种统一的执行模型，用于解决大规模构建混合经典量子应用程序所带来的挑战。方法：遵循设计科学研究方法，我们提出了将量子资源和工件映射到 Kubernetes 概念的约定。然后，在一个实验性的 Kubernetes 集群中，我们在量子模拟器和硬件上进行了调度和执行量子任务的实验。结果：实验结果表明，所提出的平台 Qubernetes（或量子的 Kubernetes）遵循既定的云原生原则公开了量子计算任务和硬件功能，从而允许无缝集成到更大的 Kubernetes 生态系统中。结论：如果不无缝集成到经典计算中，量子计算的潜力就无法实现。通过验证在 Kubernetes 基础设施中执行量子任务的可行性，我们为利用现有 Kubernetes 生态系统作为混合经典量子计算的推动者铺平了道路。
超表面能量收集器：最先进的设计及其能源可持续可重构智能表面的潜力
分类： 新兴技术, 系统与控制, 信号处理, 系统与控制, 应用物理
作者： Alireza Ghaneizadeh, Panagiotis Gavriilidis, Mojtaba Joodaki, George C. Alexandropoulos
发布时间： 2024-07-19
链接： http://arxiv.org/abs/2407.14638v1
摘要： 超表面能量采集器 (MEH) 已成为高效射频 (RF) 能量采集器的重要推动者。本次调查深入探讨了 MEH 技术的基础知识，全面概述了其工作原理、各个频段的单元设计和原型，以及最先进的操作模式。受到最近学术界和工业界对即将到来的第六代 (6G) 无线网络的可重构智能表面 (RIS) 的兴趣的启发，我们研究了该技术与 MEH 之间的相互作用，旨在通过基于超表面的射频能量收集来实现能源可持续的 RIS 功率。我们提出了一种新颖的混合单元设计，能够同时进行能量收集和 1 位可调谐反射，其双功能响应通过全波模拟进行了验证。然后，我们对反射式 RIS 的环境射频功率水平和功耗预算进行了现实世界测量的比较收集，以揭示通过环境射频能量收集实现自我可持续的 RIS 的潜力。本文最后详细讨论了 MEH 和能源可持续混合 RIS 的开放设计挑战和未来研究方向。
医疗保健中的区块链：在弗里尔省医院实施用于电子健康记录的 Hyperledger Fabric
分类： 密码学和安全, 新兴技术
作者： Abayomi Agbeyangi, Olukayode Oki, Aphelele Mgidi
发布时间： 2024-07-19
链接： http://arxiv.org/abs/2407.15876v1
摘要： 随着全球医疗保健系统继续应对互操作性、数据安全性和可访问性的挑战，集成新兴技术势在必行。本文研究了南非东开普省 Frere 医院电子健康记录 (EHR) 管理中区块链技术（特别是 Hyperledger Fabric）的实施情况。本文探讨了将区块链集成到医疗信息系统中的好处和挑战。 Hyperledger Fabric 的模块化架构用于创建一个安全、透明和去中心化的平台，用于在利益相关者之间存储、管理和共享 EHR。该研究采用混合方法，通过观察和非正式问题将案例研究和数据收集方法结合起来，具体目标是了解当前的记录管理方法和挑战。该方法提供了实用的见解并验证了该方法。结果通过严格的探索和分析证明了区块链在医疗保健转型中的作用。这项研究的结果对于寻求先进解决方案以应对电子健康记录管理中持续存在的挑战的医疗机构具有更广泛的影响。最终，该研究强调了区块链技术在医疗保健环境中的变革潜力，促进敏感患者数据管理的信任、安全性和效率。
评估和增强大语言模型在感知任务中的可信度
分类： 计算机视觉和模式识别, 新兴技术
作者： Malsha Ashani Mahawatta Dona, Beatriz Cabrero-Daniel, Yinan Yu, Christian Berger
发布时间： 2024-07-18
链接： http://arxiv.org/abs/2408.01433v1
摘要： 当今的高级驾驶员辅助系统 (ADAS)，例如自适应巡航控制或后部碰撞警告，正在各个类别的车辆中得到更广泛的采用。将这种先进的多模式大语言模型（LLM）集成到车辆上，能够处理文本、图像、音频和其他数据类型，可能会大大提高乘客的舒适度。然而，大语言模型的幻觉仍然是一个需要解决的重大挑战。在本文中，我们以行人检测和定位为例，在基于视觉的数据中进行对象检测的背景下，系统地评估了此类大语言模型的潜在幻觉检测策略。我们在两个数据集（Waymo/美国和 PREPER CITY/瑞典）上评估了应用于两个最先进的 LLM（专有的 GPT-4V 和开放的 LLaVA）的三种幻觉检测策略。我们的结果表明，这些大语言模型可以以令人印象深刻的细节程度描述交通状况，但在对象定位等进一步分析活动方面仍然面临挑战。当将这些 LLM 应用于行人检测示例中的视频序列时，我们评估并扩展了幻觉检测方法。我们的实验表明，目前最先进的专有大语言模型比开放大语言模型的表现要好得多。此外，基于投票的一致性增强技术，例如三中最佳（BO3）方法，并不能有效减少大语言模型中的幻觉，这些幻觉在检测行人时往往表现出很高的假阴性。然而，通过包含过去的信息来扩展幻觉检测有助于改善结果。
SecureVAX：基于区块链的安全疫苗护照系统
分类： 密码学和安全, 分布式、并行和集群计算, 新兴技术
作者： Debendranath Das, Sushmita Ruj, Subhamoy Maitra
发布时间： 2024-07-18
链接： http://arxiv.org/abs/2407.13852v1
摘要： 疫苗护照可作为文件证明，为护照持有者在大流行期间四处走动提供更大的自由。它确认了针对某些传染病（如 COVID-19、埃博拉病毒和流感）的疫苗接种。数字疫苗护照系统面临的主要挑战包括护照伪造、未经授权的数据访问以及疫苗接种中心输入的信息不准确。还需要解决隐私问题，以确保用户的个人身份信息 (PII) 不被泄露。此外，有必要跟踪疫苗瓶或剂量以验证其真实性，防止滥用和非法销售，并限制疫苗的非法分发。为了应对这些挑战，我们提出了一个利用智能合约的力量的区块链安全疫苗护照系统。我们的解决方案集成了链下和链上加密计算，促进各个实体之间的安全通信。我们利用星际文件系统（IPFS）安全地存储公民的加密疫苗护照。我们的原型建立在以太坊平台上，智能合约部署在Sepolia测试网络上，可以进行性能评估和验证系统的有效性。通过将 IPFS 作为分布式数据存储平台和以太坊作为区块链平台相结合，我们的解决方案为安全、高效和全球可互操作的疫苗护照管理铺平了道路，支持全球范围内的全面疫苗接种计划。
一种新型超薄超表面能量采集器及其基于谐振半波偶极子天线的简单建模
分类： 应用物理, 新兴技术
作者： Alireza Ghaneizadeh, Mojtaba Joodaki, Josef Börcsök, Khalil Mafinezhad
发布时间： 2024-07-18
链接： http://arxiv.org/abs/2407.13528v1
摘要： 在本文中，我们提出了一种基于偶极子天线替代模型的超薄超表面能量收集器的新颖设计方法。这个想法的一个显着优点是减少了从嵌入介质中的谐振半波偶极子天线的替代模型中检索的设计过程的时间。然而，设计一种具有深亚波长厚度（~ 0.004{\lambda}）的新型电磁能量收集器是这项工作的主要关注点。所提出的结构显示出增强的吸收水平。减少超表面的厚度作为一种新的能量收集器类别，我们已经成功地证明了效率的稳定性。此外，当电磁入射波的角度在横磁（TM）中的75度范围内变化时，这种超表面能量收集器被证明保持相对恒定的性能（效率和HPBW分别超过85％和7％） ）极化。
用于橄榄油生产监控的协作实时视觉设备
分类： 计算机视觉和模式识别, 人工智能, 新兴技术, I.2.10
作者： Matija Šuković, Igor Jovančević
发布时间： 2024-07-18
链接： http://arxiv.org/abs/2407.13285v1
摘要： 本文提出了一种创新方法来提高橄榄油生产的质量控制并防止异物对机械造成的损坏。我们开发了一种基于计算机视觉的系统，该系统可监控橄榄研磨机的输入，并在检测到异物时立即向操作员发出警报，并使用引导激光、音频和视觉提示进行指示。
使用咨询和心理治疗记录评估用于焦虑和抑郁分类的大型语言模型
分类： 计算和语言, 计算机与社会, 新兴技术, 机器学习
作者： Junwei Sun, Siqi Ma, Yiran Fan, Peter Washington
发布时间： 2024-07-18
链接： http://arxiv.org/abs/2407.13228v1
摘要： 我们的目标是评估传统机器学习和大语言模型 (LLM) 在对长对话记录中的焦虑和抑郁进行分类方面的效果。我们对已建立的 Transformer 模型（BERT、RoBERTa、Longformer）和最新的大型模型（Mistral-7B）进行了微调，通过特征工程训练了支持向量机，并通过提示评估了 GPT 模型。我们观察到，与传统的机器学习方法相比，最先进的模型无法增强分类结果。
使用数字技术的实践 STEM 学习体验
分类： 物理教育, 计算机视觉和模式识别, 新兴技术, 物理与社会
作者： Gaia Fior, Carlo Fonda, Enrique Canessa
发布时间： 2024-07-17
链接： http://arxiv.org/abs/2408.00781v1
摘要： 通过为学习者提供利用有形和视觉实例更好地理解科学的机会，可以增强 STEM 教育的便利性。这项工作的目的是介绍我们通过这种新颖的方法在意大利学校开展的经验和活动。讨论的项目和经验的选择——学生发展一系列核心能力，如协作、创造力、批判性思维、实验、原型设计、沟通和解决问题；包括有形的复杂 3D 打印结构、大型微控制器板复制品以及风动力学和微小的不可见基本粒子的可视化。这些实践经验展示了在 FabLab 中使用数字制造技术进行 STEM 学习的好处。
学习多模态无损 DNA 存储的结构稳定表示
分类： 机器学习, 人工智能, 新兴技术, 信息论, 信息论, 生物分子
作者： Ben Cao, Tiantian He, Xue Li, Bin Wang, Xiaohu Wu, Qiang Zhang, Yew-Soon Ong
发布时间： 2024-07-17
链接： http://arxiv.org/abs/2408.00779v1
摘要： 在本文中，我们提出了 Reed-Solomon 编码单链表示学习 (RSRL)，这是一种新颖的端到端模型，用于学习多模态无损 DNA 存储的表示。与现有的基于学习的方法相比，所提出的 RSRL 受到纠错编解码器和结构生物学的启发。具体来说，RSRL首先从Reed-Solomon编解码器转换的二进制数据中学习后续存储的表示。然后，用 RS 代码通知的掩码对表示进行掩码，以集中纠正学习过程中发生的突发错误。通过带有纠错的解码表示，制定了一种新颖的生物稳定损失来规范数据表示以拥有稳定的单链结构。通过结合这些新颖的策略，所提出的 RSRL 可以学习高度耐用、密集和无损的表示，以便将后续的存储任务存储到 DNA 序列中。所提出的 RSRL 已与多模式数据存储的实际任务中的许多强基线进行了比较。实验结果表明，RSRL可以存储多种类型的数据，具有更高的信息密度和持久性，同时错误率更低。
CUAOA：用于 QAOA 的新型 CUDA 加速仿真框架
分类： 量子物理学, 新兴技术
作者： Jonas Stein, Jonas Blenninger, David Bucher, Josef Peter Eder, Elif Çetiner, Maximilian Zorn, Claudia Linnhoff-Popien
发布时间： 2024-07-17
链接： http://arxiv.org/abs/2407.13012v1
摘要： 量子近似优化算法（QAOA）是一种著名的量子算法，旨在寻找组合优化问题的近似解，这对经典计算机来说是一个挑战。在当今时代，量子硬件受到噪声和量子位可用性有限的限制，模拟 QAOA 对于研究仍然至关重要。然而，现有的最先进的模拟框架执行时间长或缺乏全面的功能、可用性和多功能性，通常需要用户自己实现基本功能。此外，这些框架主要仅限于 Python，限制了它们在更安全、更快的语言（例如 Rust）中的使用，Rust 提供了高级并行化功能等。在本文中，我们利用 NVIDIA CUDA 工具包开发了一个 GPU 加速的 QAOA 模拟框架。该框架为 QAOA 模拟提供了完整的接口，支持计算（精确）期望值、直接访问状态向量、快速采样以及使用先进的梯度计算技术的高性能优化方法。该框架专为在 Python 和 Rust 中使用而设计，为集成到各种应用程序提供了灵活性，包括那些需要利用 QAOA 为其核心的快速算法实现的应用程序。新框架的性能在 MaxCut 问题上进行了严格的基准测试，并与当前最先进的通用量子电路模拟框架 Qiskit 和 Pennylane 以及专门的 QAOA 模拟工具 QOKit 进行了比较。我们的评估表明，我们的方法在运行时间方面优于现有的最先进的解决方案，高达多个数量级。我们的实现可在 https://github.com/JFLXB/cuaoa 和 Zenodo 上公开获取。
分析量子电路在单核和多核架构上的高效执行
分类： 量子物理学, 新兴技术, 机器学习
作者： Medina Bandic, Pablo le Henaff, Anabel Ovide, Pau Escofet, Sahar Ben Rached, Santiago Rodrigo, Hans van Someren, Sergi Abadal, Eduard Alarcon, Carmen G. Almudever, Sebastian Feld
发布时间： 2024-07-17
链接： http://arxiv.org/abs/2407.12640v1
摘要： 特定应用的量子计算机提供了解决经典计算机难以解决的问题的最有效方法。实现这些架构需要深入了解量子电路特性及其与量子设备上执行结果的关系。我们的研究旨在通过引入从量子位交互图和门依赖图以及描述电路本身的常规参数中提取的基于图论的度量，首次对量子电路进行严格的检查。这种方法有助于对量子电路进行全面分析和聚类。此外，它揭示了植根于量子位交互和门依赖图的参数之间的联系，以及跨一系列已建立的量子设备和映射配置的量子电路映射的性能指标。在各种设备配置中，我们特别强调模块化（即多核）量子计算架构，因为它们作为量子设备可扩展性的可行解决方案具有很高的潜力。这种彻底的分析将帮助我们：i）识别影响量子电路映射性能指标的量子电路的关键属性； ii) 预测类似电路结构的特定芯片上的性能； iii) 确定特定电路的映射技术和硬件设置的最佳组合； iv) 通过对类似结构的电路进行聚类来定义代表性基准集。
StoX-Net：部分和的随机处理以实现高效内存计算 DNN 加速器
分类： 硬件架构, 人工智能, 新兴技术
作者： Ethan G Rogers, Sohan Salahuddin Mugdho, Kshemal Kshemendra Gupte, Cheng Wang
发布时间： 2024-07-17
链接： http://arxiv.org/abs/2407.12378v1
摘要： 基于 Crossbar 的内存计算 (IMC) 已成为深度神经网络 (DNN) 硬件加速的有前景的平台。然而，IMC 系统的能量和延迟主要由外围模数转换器 (ADC) 的大量开销决定。为了解决这种 ADC 瓶颈，我们在这里建议实现阵列级部分和 (PS) 的随机处理，以实现高效的 IMC。利用自旋轨道扭矩磁隧道结的概率切换，所提出的 PS 处理消除了昂贵的 ADC，从而显着提高了能量和面积效率。为了减轻准确性损失，我们开发了 PS 量化感知训练，可以实现跨随机 PS 的反向传播。此外，提出了一种随机转换的非均匀采样长度的新方案。当在 CIFAR-10 数据集上运行 ResNet20 时，与采用标准 ADC 的 IMC 相比，我们的架构到算法协同设计在能耗、延迟和面积方面分别实现了高达 22 倍、30 倍和 142 倍的改进。与采用全精度 ADC（稀疏低位 ADC）的 IMC 相比，我们使用随机 PS 的优化设计配置在能量延迟积方面实现了 666 倍（111 倍）改进，同时在各种基准分类任务中保持接近软件的精度。
用于神经形态扩散过程的压控磁电装置
分类： 神经和进化计算, 新兴技术, 机器学习, 应用物理
作者： Yang Cheng, Qingyuan Shu, Albert Lee, Haoran He, Ivy Zhu, Haris Suhail, Minzhang Chen, Renhe Chen, Zirui Wang, Hantao Zhang, Chih-Yao Wang, Shan-Yi Yang, Yu-Chen Hsin, Cheng-Yi Shih, Hsin-Han Lee, Ran Cheng, Sudhakar Pamarti, Xufeng Kou, Kang L. Wang
发布时间： 2024-07-17
链接： http://arxiv.org/abs/2407.12261v1
摘要： 随机扩散过程在自然界中普遍存在，从看似不稳定的布朗运动到突触耦合的尖峰神经元的复杂相互作用。最近，受朗之万动力学的启发，神经形态扩散模型被提出，并成为生成人工智能领域的重大突破之一。与已经开发出来用于处理分类或回归任务的判别模型不同，扩散模型以及其他生成模型（例如 ChatGPT）旨在根据学习的上下文创建内容。然而，这些模型的算法更加复杂，导致使用当今技术的计算成本很高，造成效率瓶颈，并阻碍进一步发展。在这里，我们开发了一种用于神经形态扩散过程的自旋电子压控磁电存储硬件。我们的自旋电子器件的内存计算能力超越了当前的冯诺依曼架构，其中内存和计算单元是分开的。加上磁存储器的非易失性，我们可以实现高速和低成本的计算，这对于当今时代不断扩大的生成模型规模来说是可取的。我们通过实验证明，基于硬件的真随机扩散过程可以用于图像生成，并实现与基于软件的训练相当的图像质量（通过 Frechet 起始距离 (FID) 分数测量），实现约 10^3 更好的能量比与传统硬件相比，每区域的位数。
轨道计算中应用感知空间辐射耐受性的案例
分类： 新兴技术
作者： Meiqi Wang, Han Qiu, Longnv Xu, Di Wang, Yuanjie Li, Tianwei Zhang, Jun Liu, Hewu Li
发布时间： 2024-07-16
链接： http://arxiv.org/abs/2407.11853v1
摘要： 我们目睹了商业现成 (COTS) 硬件在具有成本效益的在轨计算中的使用激增，例如基于卫星传感器数据处理、地球物体检测和任务的深度神经网络 (DNN)然而，一旦暴露在恶劣的太空环境中，COTS 硬件就容易受到宇宙辐射的影响，并遭受详尽的单粒子翻转 (SEU) 和多单元翻转 (MCU) 的影响，这都威胁到在轨计算的功能和正确性。现有的硬件和系统软件防辐射措施对于资源有限的 COTS 纳米卫星而言成本高昂，并且由于需要大量资源冗余和频繁重启，因此对于上层应用程序来说是难以承受的。相反，我们利用应用领域知识来证明具有成本效益的空间辐射耐受性。我们的卫星 DNN 任务解决方案利用了 DNN 层之间不均匀的 SEU/MCU 灵敏度和 MCU 的空间相关性，以实现轻量级耐辐射在轨人工智能计算。我们使用巢湖一号SAR卫星有效载荷和硬件在环、真实数据驱动的空间辐射模拟器进行了大量实验，验证了RedNet可以将辐射误差的影响抑制到$\approx$0，并加速星上DNN推理速度提高 8.4%-33.0%，额外成本可以忽略不计。
无处不在的元数据：用于现实世界对象识别和交互的嵌入式标记的设计和制造
分类： 人机交互, 计算机视觉和模式识别, 新兴技术, 图形
作者： Mustafa Doga Dogan
发布时间： 2024-07-16
链接： http://arxiv.org/abs/2407.11748v1
摘要： 物理领域和数字领域的融合开创了沉浸式体验和无缝交互的新时代。由于现实世界和虚拟环境之间的界限变得模糊并导致“混合现实”，因此需要稳健且有效的方法来将物理对象与其虚拟对应物连接起来。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，通过嵌入式机器可读标记的设计、制造和检测来弥补这一差距。我们将所提出的标记方法分为三个不同的类别：自然标记、结构标记和内部标记。自然标记（例如 SensiCut 中使用的标记）是被重新用作机器可读标识符的对象的固有指纹，而结构标记（例如 StructCode 和 G-ID）则利用了在制造过程本身中出现的对象中的结构工件。内部标记（例如 InfraredTag 和 BrightMarker）使用特殊材料嵌入到制造的物体内。所提出的方法结合了计算机视觉、机器学习、计算成像和材料科学的方法，为对象识别、跟踪和交互提供了强大且多功能的解决方案。这些标记无缝集成到现实世界的对象中，有效地传达对象的身份、起源、功能和交互，充当“无处不在的元数据”的门户——元数据嵌入到物理对象中的概念，类似于数字文件中的元数据。在不同的章节中，我们展示了所提出的方法在不同领域的应用，包括产品设计、制造、零售、物流、教育、娱乐、安全和可持续性。
征服图像和变革行动的基础
分类： 计算机与社会, 人工智能, 新兴技术, 社交和信息网络
作者： Hunter Priniski
发布时间： 2024-07-15
链接： http://arxiv.org/abs/2407.11254v1
摘要： 我们对网络生活的快速沉浸让我们都生病了。通过迷人图像的生成、个性化和传播，人工智能以令人震惊的精度和规模将大众的思想和心灵商品化。在线网络、人工智能 (AI)、社交媒体和数字新闻源通过建立细分和极化我们的社区和身份的叙事来微调我们的信仰和追求。与此同时，掌握这些技术的人征服了我们的内心生活、社会关系、地球和宇宙的最后边界。在注意力经济中，我们的能动性受到限制，我们的活力因自恋的追求和享乐而耗尽。生成式人工智能赋予了同质化和消灭生命的力量，不是通过一些愚蠢的“奇点”事件，而是通过贬低人类创造力、劳动和社会生活。我们将使用破碎的镜头来研究叙事和网络如何在心理、社交和算法层面影响我们。我们将讨论原子化的意象——疏远而不是激励个人的理想和追求——如何劫持人们的能动性以维持摧毁他们的力量。我们将发现帝国如何建立数字网络来优化社会，并鼓励自恋者执行社会二元论，从而使消费、剥削和等级制度的不断扩张永久化。世界上的结构等级通过我们信仰和思维中的等级而具体化。只有将图像视为图像并欣赏对立叙事所具有的相似性，我们才能促进变革行动并摆脱困扰我们生活的军国主义制度。
表面编码补偿超导器件辐射事件的功效
分类： 量子物理学, 新兴技术
作者： Marzio Vallero, Gioele Casagranda, Flavio Vella, Paolo Rech
发布时间： 2024-07-15
链接： http://arxiv.org/abs/2407.10841v1
摘要： 可靠性是开发大规模量子计算机的基础。由于技术进步对量子位稳定性的好处已经饱和，因此需要量子纠错（QEC）代码等算法解决方案来弥补与可靠计算的差距。不幸的是，第一台量子计算机的部署已发现自然辐射引起的故障是对量子位可靠性的额外威胁。量子位对辐射的高敏感性阻碍了量子计算机的大规模采用，因为故障的持续性和影响范围可能会破坏最先进的 QEC 的功效。在本文中，我们研究了最先进的 QEC 代码的各种实现对辐射引起的故障的恢复能力。我们报告来自超过 4 亿次故障注入的数据，并将硬件故障与解码代码输出后观察到的逻辑错误相关联，从而推断物理到逻辑的错误率。我们比较了代码在代码距离上的辐射引起的逻辑错误率、物理量子位的 QEC 数量和作用、底层量子计算机拓扑以及芯片中的粒子能量扩散。我们表明，通过简单地选择和正确调整表面代码，从而在不引入任何开销的情况下，纠正辐射引起的故障的概率最多可提高 10%。最后，我们为未来 QEC 代码的设计提供了指示和指南，以进一步提高其针对辐射诱发事件的有效性。
评估网络服务质量对元界虚拟现实用户体验的影响
分类： 表现, 新兴技术
作者： Rahul Dev Tripathi, Minzhao Lyu, Vijay Sivaraman
发布时间： 2024-07-15
链接： http://arxiv.org/abs/2407.10423v1
摘要： Metaverse 虚拟现实 (VR) 应用程序使用户能够在线社交、工作、娱乐和学习，获得超越传统 PC 交互的沉浸式体验。虽然 360 度沉浸式体验使用户能够完全沉浸在虚拟场景中，但体验质量 (QoE) 不理想，例如 3D 图形显示不佳、加载时间中断或网络服务质量 (QoS) 下降导致的运动滞后）可能比显示器可视化更糟糕（例如头晕）被用户感知。本文实证测量了网络QoS引起的元宇宙VR的用户QoE。具体来说，通过关注三个流行的 Metaverse VR 应用程序（Rec Room、VRChat 和 MultiverseVR）中的公共社交中心和私人用户创建的事件，我们首先确定三个指标，包括环境冻结级别、外围内容加载时间和控制响应时间，描述元宇宙用户体验。通过调整三个网络 QoS 参数（带宽、延迟和数据包丢失），我们对每个 QoE 指标的级别进行基准测试，从优秀到无法播放。揭示了一些关键见解，例如元宇宙虚拟环境的冻结对延迟有弹性，但对丢包敏感，以及用户创建的私人事件比公共社交中心需要更好的网络条件，为 ISP 优化其网络 QoS 以获得最高级的元宇宙提供了参考用户体验。
智能合约“终止开关”的可行性
分类： 密码学和安全, 新兴技术
作者： Oshani Seneviratne
发布时间： 2024-07-14
链接： http://arxiv.org/abs/2407.10302v1
摘要： 区块链技术的出现及其在各个领域的采用引发了关于监管机制的必要性的批判性讨论，以确保消费者保护、维持金融稳定并解决隐私问题，同时又不损害区块链平台固有的去中心化和不变性的基本原则。我们研究了几个主要区块链平台的现有智能合约终止机制，包括以太坊、BNB Smart Chain、Cardano、Solana、Hyperledger Fabric、Corda、IOTA、Apotos 和 Sui。我们评估这些机制与欧盟数据法案要求的兼容性，重点关注消费者保护、纠错和监管合规等方面。我们的分析揭示了多种方法，从具有内置终止条件的不可变智能合约到允许部署后修改的可升级智能合约。我们讨论了与实施所谓的智能合约“终止开关”相关的挑战，例如实现监管合规性和维护去中心化精神之间的平衡、此类机制的技术可行性以及对生态系统安全和信任的影响。
通过基于梯度的哈密顿蒙特卡罗并行 Ising 退火器
分类： 量子物理学, 新兴技术, 组合学
作者： Hao Wang, Zixuan Liu, Zhixin Xie, Langyu Li, Zibo Miao, Wei Cui, Yu Pan
发布时间： 2024-07-14
链接： http://arxiv.org/abs/2407.10205v1
摘要： 伊辛退火器是一种很有前景的量子计算架构，适用于组合优化问题。在本文中，我们介绍了一种基于哈密顿蒙特卡罗的伊辛退火器，它并行更新所有维度的变量。主要创新是将基于近似梯度的方法融合到 Ising 退火器中，从而显着加速并允许在商用 FPGA 上进行便携式和可扩展的实施。综合仿真和硬件实验表明，与其他伊辛退火器（包括最先进的硬件）相比，所提出的伊辛退火器在所有类型的基准问题上都具有良好的性能和可扩展性。特别是，我们构建了一个原型退火器，可以在单个低成本 FPGA 板上解决最多 200 次自旋的整数和分数系数 Ising 问题，其性能被证明优于最先进的量子硬件 D-Wave 2000Q 与昂贵的相干伊辛机类似。退火器的亚线性可扩展性意味着它在解决具有挑战性的组合优化问题和评估量子硬件的优势方面具有潜力。
为有人和无人旋翼飞机提供 5G-NTN 卫星通信
分类： 网络和互联网架构, 新兴技术
作者： Vasileios Leon, Ilias Christofilos, Athanasios Nesiadis, Iosif Paraskevas, Juan Perrela, Georgios Ioannopoulos, Alexandros Tasoulis-Nonikas, Mathieu Bernou, Jacques Reading
发布时间： 2024-07-14
链接： http://arxiv.org/abs/2407.10177v1
摘要： 卫星通信（SatCom）是全球发展的支柱。与过去相比，地球静止轨道卫星是这种连接的唯一手段，如今多轨道连接正在兴起，特别是使用卫星星座。同时，SatCom实现了所谓的机上连接，而随着5G-NTN的出现，该市场的发展正在加速。然而，在这种技术成为主流之前，仍然存在各种缺失，尤其是旋翼飞机（RWA）。事实上，由于其特殊的特性，例如低空飞行和叶片干扰，仍然存在开放的挑战。在这项工作中，对 5G-NTN 下有人和无人 RWA 的 SatCom 性能进行了端到端 (E2E) 分析。检查了各种场景，并显示了相关要求。确定了叶片的影响和 RWA 的其他特性，并开发了这些情况的模拟。提出了结果以及相关讨论，同时提出了未来的发展方向。这项工作是 ESA ACROSS-AIR 项目的一部分。
用于地理空间数据检索的自治 GIS 代理框架
分类： 信息检索, 人工智能, 计算和语言, 新兴技术
作者： Huan Ning, Zhenlong Li, Temitope Akinboyewa, M. Naser Lessani
发布时间： 2024-07-13
链接： http://arxiv.org/abs/2407.21024v2
摘要： 在新兴的大语言模型 (LLM) 的支持下，自主地理信息系统 (GIS) 代理有潜力完成空间分析和制图任务。然而，在支持完全自主的 GIS 代理方面存在研究空白：如何使代理能够发现和下载地理空间分析所需的数据。本研究提出了一种自主 GIS 代理框架，能够通过生成、执行和调试程序来检索所需的地理空间数据。该框架利用 LLM 作为决策者，从预定义的源列表中选择适当的数据源，并从所选源中获取数据。每个数据源都有一本手册，记录数据检索的元数据和技术细节。所提出的框架以即插即用的方式设计，以确保灵活性和可扩展性。人类用户或自主数据采集者可以通过添加新手册来添加新数据源。我们基于该框架开发了一个原型代理，以 QGIS 插件（GeoData Retrieve Agent）和 Python 程序的形式发布。实验结果证明其能够从各种来源检索数据，包括 OpenStreetMap、美国人口普查局的行政边界和人口数据、ESRI World Imagery 的卫星底图、OpenTopography.org 的全球数字高程模型 (DEM)、商业提供商的天气数据，来自纽约时报 GitHub 的 COVID-19 案例。我们的研究是开发自主地理空间数据检索代理的首批尝试之一。
LLM-Find：用于地理空间数据检索的自主 GIS 代理框架
分类： 信息检索, 人工智能, 计算和语言, 新兴技术
作者： Huan Ning, Zhenlong Li, Temitope Akinboyewa, M. Naser Lessani
发布时间： 2024-07-13
链接： http://arxiv.org/abs/2407.21024v1
摘要： 在新兴的大语言模型 (LLM) 的支持下，自主地理信息系统 (GIS) 代理有潜力完成空间分析和制图任务。然而，在支持完全自主的 GIS 代理方面存在研究空白：如何使代理能够发现和下载地理空间分析所需的数据。本研究提出了 LLM-Find，这是一个自主 GIS 代理框架，能够通过生成、执行和调试程序来选择和获取所需的地理空间数据。 LLM-Find 利用 LLM 作为决策者，从预定义的源列表中选择适当的数据源，并从所选源中获取数据。每个数据源都有一本手册，记录数据检索的元数据和技术细节。所提出的框架以即插即用的方式设计，以确保灵活性和可扩展性。人类用户或自主数据涂鸦者可以通过添加新手册来添加新数据源。我们开发了一个基于 LLM-Find 的原型代理，实验结果证明了其从各种来源检索数据的能力，包括 OpenStreetMap、来自美国人口普查局的行政边界和人口数据、来自 ESRI World Imagery 的卫星底图、来自商业提供商的天气数据，以及来自《纽约时报》GitHub 的 COVID-19 数据。我们的研究是开发自主地理空间数据检索代理的首批尝试之一。
基于功率面积高效串行 IMPLY 的 4:2 压缩机应用于数据密集型应用
分类： 新兴技术, 硬件架构
作者： Bahareh Bagheralmoosavi, Seyed Erfan Fatemieh, Mohammad Reza Reshadinezhad, Antonio Rubio
发布时间： 2024-07-13
链接： http://arxiv.org/abs/2407.09980v1
摘要： 处理器和内存之间的数据传输已成为数据密集型应用的设计瓶颈。内存处理（PIM）是克服内存墙瓶颈的实用方法。 4:2压缩器适合实现处理器的关键算术电路，包括乘法器。一些面积高效的忆阻结构，例如串行架构中的材料蕴含（IMPLY），与交叉开关阵列兼容。本文提出了一种基于串行忆阻 IMPLY 的 4:2 压缩器，应用于当前新的 4 位和 8 位乘法器。对所提出的电路的延迟、面积和能耗进行了评估。与现有的串联压缩机相比，所提出的4:2压缩机算法将面积、能耗和速度分别提高了36%、17%和15%。与基于具有 XOR/ 的 4:2 压缩器的串行乘法器相比，所提出的 4 位和 8 位乘法器在延迟方面分别提高了 7.3% 和 10%，并且能耗降低了 12%。多路复用器设计。
使用里德堡原子阵列的数模量子遗传算法
分类： 量子物理学, 新兴技术
作者： Aleix Llenas, Lucas Lamata
发布时间： 2024-07-12
链接： http://arxiv.org/abs/2407.09308v1
摘要： 数模量子计算 (DAQC) 将数字门与模拟运算相结合，为通用量子计算提供了另一种范例。这种方法利用了模拟操作的更高保真度和本地单量子位门的灵活性。在这项工作中，我们使用里德堡原子模拟器在 DAQC 框架内提出了一种量子遗传算法。该算法在数字域中采用单量子位运算，在模拟域中采用基于里德堡哈密顿量的全局驱动交互。我们通过估计哈密顿量的基态能量来评估算法性能，重点关注 $\rm H_2$、$\rm LiH$ 和 $\rm BeH_2$ 等分子。我们的结果显示能量估计误差小于 1%，状态重叠接近 1，计算时间范围从 $\rm H_2$（2 量子位电路）的几分钟到 $\rm LiH$ 和 $ 一到两天\rm BeH_2$（6 量子位电路）。全局模拟运算的门保真度进一步凸显了 DAQC 作为 NISQ 时代一种有前景的量子计算策略。
使用 WiFi RSSI 指纹识别以及支持 SLAM 的机器人平台和深度神经网络的自适应室内定位方法
分类： 机器人技术, 新兴技术, 网络和互联网架构
作者： Seyed Alireza Rahimi Azghadi, Atah Nuh Mih, Asfia Kawnine, Francis Palma, Hung Cao
发布时间： 2024-07-12
链接： http://arxiv.org/abs/2407.09242v1
摘要： 室内定位在物联网和机器人时代发挥着至关重要的作用，WiFi 技术因其无处不在而成为重要选择。我们提出了一种创建 WiFi 指纹数据集的方法，以增强室内定位系统并解决 WiFi 指纹数据集创建方面的差距。我们使用同步定位与建图（SLAM）算法，并利用机器人平台构建精确地图并在室内环境中定位机器人。我们开发了软件应用程序来促进数据采集、指纹数据集收集和准确的地面实况地图构建。随后，我们将通过 SLAM 生成的空间信息与 WiFi 扫描进行对齐，以创建全面的 WiFi 指纹数据集。创建的数据集用于训练用于室内定位的深度神经网络（DNN），这可以证明网格密度的有用性。我们在办公室环境中进行了实验验证，以证明所提出方法的有效性，包括数据集中的热图，显示环境中放置的测试接入点的 WiFi 信号强度的空间分布。值得注意的是，我们的方法比现有方法具有明显的优势，因为它不需要预定义的环境地图，不需要任何准备步骤，减少人为干预，创建更密集的指纹数据集，并减少 WiFi 指纹数据集的创建时间。我们的方法比其他方法实现了 26% 的准确定位，并且与传统方法相比，可以在三分之一的时间内创建六倍密集的指纹数据集。总之，使用 SLAM 机器人平台测量的 WiFi RSSI 指纹数据，我们可以将训练好的 DNN 模型应用于任何动态环境中的室内定位，并增强其在现实场景中的可扩展性和适用性。
在空间光子伊辛机上编码任意伊辛哈密顿量
分类： 光学, 无序系统和神经网络, 新兴技术, 量子物理学
作者： Jason Sakellariou, Alexis Askitopoulos, Georgios Pastras, Symeon I. Tsintzos
发布时间： 2024-07-12
链接： http://arxiv.org/abs/2407.09161v1
摘要： 光子伊辛机构成了一种新兴的新计算范式，旨在解决组合优化问题，这些问题可以简化为寻找伊辛模型基态的问题。空间光子旋转机已被证明对于模拟完全连接的大型自旋系统具有优势。然而，迄今为止，对一般交互矩阵$J$的精细控制只能通过特征值分解方法来完成，这要么限制了可扩展性，要么增加了优化过程的执行时间。我们引入并通过实验验证了 SPIM 实例，该实例能够直接控制整个相互作用矩阵，从而能够对具有任意耦合和连通性的伊辛哈密顿量进行编码。我们证明了实验测量的伊辛能量与理论预期值的一致性，然后继续解决未加权和加权图划分问题，展示了通过模拟退火系统收敛到最优解。我们的方法极大地扩展了 SPIM 在实际应用中的适用性，而无需牺牲系统的任何固有优势，并为在 SPIM 设备上编码已知与 Ising 模型等效的全系列 NP 问题铺平了道路。
具有忆阻 CIM 和 CAM 的动态神经网络，用于 2D 和 3D 视觉
分类： 硬件架构, 人工智能, 新兴技术, 神经和进化计算
作者： Yue Zhang, Woyu Zhang, Shaocong Wang, Ning Lin, Yifei Yu, Yangu He, Bo Wang, Hao Jiang, Peng Lin, Xiaoxin Xu, Xiaojuan Qi, Zhongrui Wang, Xumeng Zhang, Dashan Shang, Qi Liu, Kwang-Ting Cheng, Ming Liu
发布时间： 2024-07-12
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08990v1
摘要： 大脑是动态的、联想性的和高效的。它通过将输入与过去的经验、融合的记忆和处理相关联来重新配置。相比之下，人工智能模型是静态的，无法将输入与过去的经验联系起来，并且在具有物理分离的内存和处理能力的数字计算机上运行。我们提出了一种硬件软件协同设计，即使用忆阻器的基于语义记忆的动态神经网络（DNN）。网络将传入数据与存储为语义向量的过去经验相关联。网络和语义存储器分别在基于抗噪声三元忆阻器的内存计算（CIM）和内容可寻址存储器（CAM）电路上物理实现。我们使用 40nm 忆阻器宏在 ResNet 和 PointNet++ 上验证了我们的协同设计，用于对 MNIST 和 ModelNet 数据集中的图像和 3D 点进行分类，这不仅达到了与软件相当的精度，而且计算量减少了 48.1% 和 15.9%预算。此外，能耗分别降低了 77.6% 和 93.3%。
适用于低功耗硬件加速器的混合时态计算
分类： 硬件架构, 新兴技术
作者： Maliha Tasnim, Sachin Sachdeva, Yibo Liu, Sheldon X. -D. Tan
发布时间： 2024-07-12
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08975v1
摘要： 在本文中，我们提出了一种新的混合时态计算（HTC）框架，该框架利用脉冲率和时态数据编码来设计超低能耗硬件加速器。我们的方法受到最近提出的时间计算或竞赛逻辑的启发，它将数据值编码为单个延迟，从而由于最小化信号切换而显着降低能耗。然而，由于固有的限制，竞赛逻辑在其应用中受到限制。新的 HTC 框架通过以时间和脉冲速率格式对信号进行乘法编码以及以时间格式进行传播来克服这些限制。这种方法保持了较低的开关能量，同时足够通用以实现广泛的算术运算。我们演示了如何针对单极和双极数据编码执行 HTC 乘法，并介绍乘法器、加法器和 MAC 单元的基本设计。此外，我们还实现了两个硬件加速器：有限脉冲响应 (FIR) 滤波器和离散余弦变换 (DCT)/iDCT 引擎，用于图像压缩和 DSP 应用。实验结果表明，与 Unary MAC 设计相比，HTC MAC 的功耗和占地面积明显更小，并且速度快了几个数量级。与 CBSC MAC 相比，HTC MAC 的功耗降低了 45.2%$，占地面积降低了 50.13%$。对于 FIR 设计，HTC 设计在所有指标上均明显优于一元设计。与 CBSC 设计相比，基于 HTC 的 FIR 滤波器将功耗降低了 36.61%$，面积成本降低了 45.85%$。基于 HTC 的 DCT 滤波器保留了原始图像的质量，具有良好的 PSNR，同时比基于 CBSC MAC 的 DCT 滤波器减少了 $23.34%$ 的功耗和占用 $18.20%$ 的面积。
硬件设备上多个量子电路的资源感知调度
分类： 量子物理学, 数据结构和算法, 新兴技术
作者： Debasmita Bhoumik, Ritajit Majumdar, Susmita Sur-Kolay
发布时间： 2024-07-12
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08930v1
摘要： 最近的量子技术和量子纠错码强调在将量子电路映射到给定硬件设备时以最近邻（NN）配置排列相互作用的量子位的要求，以避免不需要的噪声。同样重要的是，在运行总共 n 个量子位的电路（其中 n < m）时，最大限度地减少具有 m 个量子位的量子硬件设备中量子位的浪费。为了防止两个电路之间的串扰，它们的布局之间需要有一定的缓冲距离。此外，并非所有量子位和所有两个量子位相互作用都处于相同的噪声水平。在同一硬件上调度多个电路可能会导致某些电路在比其他电路噪声更大的布局上执行。在本文中，我们考虑一个优化问题，该问题调度尽可能多的电路在硬件上并行执行，同时保持每个电路的预定义布局质量。提出了一种整数线性规划公式，以确保最大保真度，同时保留相互作用的量子位之间的最近邻排列。我们的主张得到了涉及各种著名量子电路基准的全面调查的支持。由于该调度问题被证明是 NP Hard，因此我们还提出了一种贪婪启发式方法，该方法在量子位和时间方面分别为 27 量子位和 127 量子位硬件设备提供了 2 倍和 3 倍的更好利用率。
数字孪生的重新定义及其态势感知框架设计走向能源物联网第四范式
分类： 网络和互联网架构, 新兴技术, 信号处理
作者： Xing He, Yuezhong Tang, Shuyan Ma, Qian Ai, Fei Tao, Robert Qiu
发布时间： 2024-07-12
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08919v1
摘要： 传统的基于知识的态势感知 (SA) 模式难以适应当今能源物联网 (EIoT) 不断升级的复杂性，因此需要进行关键的范式转变。为此，这项工作引入了一种开创性的数据驱动的 SA 框架，称为基于数字孪生的态势感知 (DT-SA)，旨在弥合数据和需求之间的现有差距，并进一步增强复杂的 EIoT 环境中的 SA 能力。首先，我们在EIoT背景下重新定义了数字孪生（DT）的概念，将其与数据密集型科学发现范式（第四范式）对接，以唤醒EIoT沉睡的数据；这种上下文重新定义奠定了我们的 EIoT DT-SA 框架的基石。然后，通过数字化、模拟化、信息化、智能化四个基本步骤对该框架进行了全面的探索。这些步骤启动了一个虚拟生态系统，有利于持续自适应、自学习和自我进化的大模型（BM），进一步促进 DT-SA 在工程中的进化和有效性。我们的框架的特点是以系统论和第四范式为指导思想，以DT为数据引擎，以BM为智能引擎。这种独特的组合构成了我们方法的支柱。这项工作超越了工程范畴，进入了数据科学领域——DT-SA 不仅增强了 EIoT 用户/运营商的管理实践，而且还推动了复杂系统复杂结构中模式分析和机器智能 (PAMI) 的进步。大量的实际案例验证了我们的 DT-SA 框架。
人们对 Sentient AI 有什么看法？
分类： 人工智能, 计算机与社会, 新兴技术, 人机交互
作者： Jacy Reese Anthis, Janet V. T. Pauketat, Ali Ladak, Aikaterina Manoli
发布时间： 2024-07-11
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08867v2
摘要： 随着机器学习的快速发展，该领域的许多人一直在讨论数字思维的兴起和人工智能的可能性。人工智能能力和安全的未来发展将取决于公众舆论和人机交互。为了开始填补这一研究空白，我们提供了关于感知人工智能主题的第一个全国代表性调查数据：人工智能、道德和感知（AIMS）调查的初步结果，这是一项针对美国公众舆论的预先注册的纵向研究， 2021 年。在 2021 年的一波数据收集和 2023 年的两波数据收集中（总 N = 3,500），我们发现 2021 年对人工智能福祉的心理感知和道德关注高于预测，并在 2023 年显着增加：例如，71 % 同意有感知力的人工智能应该受到尊重，38% 的人支持合法权利。人们受到人工智能的威胁越来越大，人们普遍反对新技术：63%的人支持禁止比人类更聪明的人工智能，69%的人支持禁止有感知力的人工智能。预期的时间线出人意料地短，并且预测中值人工智能仅需五年，通用人工智能仅需两年。我们认为，无论人工智能是否具有感知能力，讨论本身都可能彻底改变人机交互并塑造人工智能技术的未来轨迹，包括存在的风险和机遇。
量子计算机基准测试
分类： 量子物理学, 新兴技术, 表现
作者： Timothy Proctor, Kevin Young, Andrew D. Baczewski, Robin Blume-Kohout
发布时间： 2024-07-11
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08828v1
摘要： 量子计算技术的快速发展引发了评估量子计算硬件和软件性能的基准的激增。好的基准使科学家、工程师、程序员和用户能够了解计算系统的能力，但坏的基准可能会误导研究并抑制进展。在这个视角中，我们调查了量子计算机基准测试的科学。我们讨论基准测试和基准测试的作用，以及良好的基准测试如何推动和衡量有用量子计算的长期目标（即“量子效用”）的进展。我们解释不同类型的基准如何量化量子计算机不同部分的性能，我们调查现有的基准，批判性地讨论基准测试的最新趋势，并强调该领域重要的开放研究问题。
超顺磁隧道结实现可靠的真实随机性
分类： 材料科学, 新兴技术
作者： Dooyong Koh, Qiuyuan Wang, Brooke C. McGoldrick, Luqiao Liu, Marc A. Baldo
发布时间： 2024-07-11
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08665v1
摘要： 随机设备有可能颠覆计算，彻底改变低功耗机器学习加速、概率计算和硬件安全性。然而，在实施过程中，超顺磁隧道结 (sMTJ) 面临着重大挑战，包括需要外部磁场以及较差的可靠性和可扩展性。在这里，我们展示了三端 sMTJ 作为无场状态下可扩展且可靠的真实随机性来源的实验演示。通过利用双电流可控性并结合反馈系统，我们大大提高了基于 sMTJ 的系统在不同条件下（甚至在无场状态下）的稳定性和可靠性。我们的研究结果证明了加密质量随机比特流的生成以及 sMTJ 作为高效可靠的随机数生成器的实际使用，成功集成到生成人工智能等先进计算算法中。无场、真正随机的 sMTJ 有望解决密码学、边缘计算等领域的关键挑战，显着推进随机数生成领域的发展。
将大型语言模型合并到生产系统中以增强任务自动化和灵活性
分类： 人工智能, 新兴技术, 多代理系统, 机器人技术, 系统与控制, 系统与控制
作者： Yuchen Xia, Jize Zhang, Nasser Jazdi, Michael Weyrich
发布时间： 2024-07-11
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08550v1
摘要： 本文介绍了一种将大语言模型（LLM）代理集成到自动化生产系统中的新方法，旨在增强任务自动化和灵活性。我们在基于自动化金字塔的分层框架内组织生产运营。原子操作功能被建模为微服务，通过专用数字孪生系统内的接口调用来执行。这为编排生产流程提供了可扩展且灵活的基础。在这个数字孪生系统中，低级硬件特定数据在语义上得到丰富，并可供大语言模型解释以执行生产计划和控制任务。系统地提示大型语言模型代理解释这些特定于生产的数据和知识。在收到用户请求或识别触发事件后，LLM 代理会生成流程计划。然后，该计划被分解为一系列原子操作，在现实世界的自动化系统中作为微服务执行。我们在实验室的自动化模块化生产设施上实施了这种整体方法，通过具体案例研究展示了大语言模型如何处理生产计划和控制任务。这导致直观的生产设施具有更高水平的任务自动化和灵活性。最后，我们揭示了在自治系统中充分发挥大型语言模型潜力的一些局限性，并指出了有希望的好处。该系列正在进行的研究系列的演示可以访问：https://github.com/YuchenXia/GPT4IndustrialAutomation
对海事资产的网络攻击及其对船上健康和安全的影响：整体观点
分类： 密码学和安全, 新兴技术
作者： Mohammad Ammar, Irfan Ahmad Khan
发布时间： 2024-07-11
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08406v1
摘要： 工业领域，特别是航运业出现了前所未有的数字化浪潮。智能电子设备和物联网网络物理系统（CPS）的大量使用有助于资源的有效利用并增加便利性。 CPS 实现了工业资产的实时远程命令和控制。与相对孤立的遗留系统不同，工业4.0带来的信息技术（IT）和运营技术（OT）相互交织，增加了系统的复杂性，从而增加了攻击面。这项工作从更全面的角度探讨了这些攻击可能产生的后果，重点关注海上石油钻井平台、海上风电场和自主船舶等高风险资产。随着此类技术的扩散，攻击变得更加激进，破坏物理过程，造成火灾和爆炸危险，并危及人类生命和环境健康。我们从人员安全和健康的角度讨论了可能的攻击场景、攻击向量及其物理后果，以及已知的此类性质的安全漏洞。据作者所知，很少有任何工作强调此类攻击可能对人类和环境造成的影响。
多机器人覆盖路径规划的量子计算方法
分类： 量子物理学, 新兴技术, 机器人技术
作者： Poojith U Rao, Florian Speelman, Balwinder Sodhi, Sachin Kinge
发布时间： 2024-07-11
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08767v1
摘要： 本文解决了多车辆覆盖路径规划（CPP）问题，这对于搜索救援或环境监测等应用至关重要。由于其 NP 困难性质，对于较大的问题规模，找到最佳解决方案变得不可行。这推动了启发式方法的发展，甚至可以略微提高效率。我们提出了一种探索 2D 网格中路径的新颖方法，专门设计用于与量子交替算子 Ansatz (QAOA)（一种强大的量子启发式算法）轻松集成。我们的贡献包括：1) 为使用 QAOA 解决多车辆 CPP 而定制的目标函数。 2）保证所提出方法有效性的理论证明。 3）高效构建QAOA算子以供实际实施。 4) 资源估算以评估QAOA执行的可行性。 5) 与深度优先搜索等既定算法的性能比较。这项工作为利用量子计算优化多车辆路径规划铺平了道路，有可能带来各种应用的现实进步。
无源 RRAM Crossbar 阵列上的高效强化学习
分类： 新兴技术
作者： Arjun Tyagi, Shubham Sahay
发布时间： 2024-07-11
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08242v1
摘要： 机器学习领域前所未有的增长导致了在标记数据集上训练的深度神经形态网络的发展，这些网络能够模仿甚至超越人类的能力。然而，对于涉及未知环境中连续决策的应用，例如用于太空探索的漫游器、机器人、无人机等，显式监督和生成标记数据集是极其困难和昂贵的。强化学习（RL）允许代理在没有任何（人为/外部）监督或对标记数据集进行训练的情况下做出决策。然而，由于其固有的冯诺依曼架构，先进数字 CPU/GPU 上的 RL 传统实现会产生相当大的功耗。尽管新兴非易失性存储器的交叉阵列（例如电阻式 (R)RAM）具有执行节能原位乘法累加操作的固有能力，对于基于 Q 学习的 RL 实现来说似乎很有前景，但它们有限的耐用性限制了它们在实际中的应用强化学习系统具有压倒性的权重更新。为了解决这个问题并发挥基于 RRAM 的 RL 实现的真正潜力，在这项工作中，我们首次进行了算法-硬件协同设计，并提出了一种在无源 RRAM 上蒙特卡罗 (MC) RL 算法的新颖实现交叉开关阵列。我们分析了所提出的 MC RL 实现在经典车杆问题上的性能，并证明它不仅比之前基于数字和有源 1-Transistor-1-RRAM (1T1R) 的实现高出五个数量级以上面积方面，但对于 RRAM 的空间和时间变化以及耐久性故障也具有鲁棒性。
OPIMA：用于卷积神经网络加速的内存光学处理
分类： 硬件架构, 新兴技术, 机器学习
作者： Febin Sunny, Amin Shafiee, Abhishek Balasubramaniam, Mahdi Nikdast, Sudeep Pasricha
发布时间： 2024-07-11
链接： http://arxiv.org/abs/2407.08205v1
摘要： 机器学习 (ML) 的最新进展凸显了对弥合内存带宽和处理能力之间差距的计算架构的迫切需求。深度神经网络的出现将传统的冯·诺依曼架构推向极限，因为这些工作负载的处理器和内存之间的数据移动会产生高延迟和能耗成本。克服这一瓶颈的解决方案之一是通过内存处理 (PIM) 在主内存中执行计算，从而限制数据移动以及与之相关的成本。然而，由于内部数据移动瓶颈和频繁刷新操作的需要，基于 DRAM 的 PIM 很难实现高吞吐量和能源效率。在这项工作中，我们介绍了 OPIMA，一种基于 PIM 的机器学习加速器，在光学主存储器中构建。 OPIMA 的设计目的是利用主内存固有的大规模并行性，同时执行高速、低能耗的光学计算，以加速基于卷积神经网络的 ML 模型。我们对 OPIMA 进行了全面分析，以指导设计选择和运营机制。此外，我们还评估了 OPIMA 的性能和能耗，并将其与传统电子计算系统和新兴光子 PIM 架构进行比较。实验结果表明，与之前最知名的工作相比，OPIMA 的吞吐量提高了 2.98 倍，能源效率提高了 137 倍。
THEA-Code：用于 DNA 存储的基于自动编码器的 IDS 校正代码
分类： 信息论, 新兴技术, 机器学习, 信息论
作者： Alan J. X. Guo, Mengyi Wei, Yufan Dai, Yali Wei, Pengchen Zhang
发布时间： 2024-07-10
链接： http://arxiv.org/abs/2407.18929v1
摘要： 由于最近出现的 DNA 存储技术的重大进步，插入、删除、替换 (IDS) 校正代码引起了越来越多的关注。尽管如此，寻求 IDS 纠错码的最佳解决方案仍然是一个开放的挑战，引起了理论和工程角度的兴趣。这项工作引入了一种名为 THEA-code 的开创性方法。所提出的方法遵循采用端到端自动编码器进行集成编码和解码过程的启发式思想。为了解决与部署自动编码器作为 IDS 校正代码相关的挑战，我们提出了创新技术，包括可微分 IDS 通道、码字的熵约束以及源序列的辅助重建。这些策略有助于自动编码器的成功收敛，从而产生具有值得称赞的性能的基于深度学习的 IDS 校正代码。值得注意的是，THEA-Code 代表了第一个基于深度学习的代码实例，该代码独立于 IDS 校正领域的传统编码框架。包括消融研究在内的综合实验提供了详细的分析并证实了 THEA-Code 的有效性。
毫米波无线收发器电路的机器学习辅助设计
分类： 系统与控制, 新兴技术, 信息论, 机器学习, 系统与控制, 信息论
作者： Xuzhe Zhao
发布时间： 2024-07-10
链接： http://arxiv.org/abs/2407.07458v1
摘要： 随着第五代 (5G) 和即将推出的第六代 (6G) 通信在以相对较低的延迟提供高数据吞吐量方面表现出巨大的需求，毫米波 (mmWave) 技术已成为实现预期性能和性能的关键支持组件。任务。在此背景下，毫米波集成电路（IC）在过去几十年中引起了人们的广泛研究兴趣，范围从单独的模块设计到复杂的系统设计。然而，高度非线性特性和复杂的权衡使得模拟或射频电路的设计成为一个复杂的过程。由于更严格的要求，制造技术的快速发展也导致设计过程中分配的时间越来越长。在本论文中，首先通过详细原理图和相关性能指标研究 28 GHz 收发器电路。在这种情况下，选择两个包含异构单独块的目标系统，并在发送器和接收器端进行演示。随后，一些传统的大规模机器学习（ML）方法被集成到所选系统的设计流程中，以根据所需的规格预测电路参数，从而避免传统方法中典型的耗时迭代。最后，从电路设计和机器学习算法的角度讨论了一些潜在的研究方向。
分析混合量子计算和 HPC 环境中的机器学习性能
分类： 新兴技术, 机器学习, 量子物理学
作者： Samuel T. Bieberich, Michael A. Sandoval
发布时间： 2024-07-10
链接： http://arxiv.org/abs/2407.07294v1
摘要： 我们探索了将量子模拟器集成到“混合”量子机器学习 (QML) 工作流程中的可能好处，该工作流程在高性能计算 (HPC) 环境中同时使用经典计算和量子计算。在这里，我们使用了两个橡树岭领先计算设施 HPC 系统、Andes（商品型 Linux 集群）和 Frontier（HPE Cray EX 超级计算机），以及 PennyLane 和 IBMQ 的量子计算模拟器来评估混合 QML 程序 - 使用“自下而上”的方法。在 Frontier 上使用 1 个 GPU，我们发现与使用 Frontier 的 CPU 和本地非 HPC 系统相比，速度分别提高了约 56% 和约 77%。使用多个线程分析较大数据集的性能时，Frontier GPU 的性能分别比 Andes 和 Frontier CPU 快约 92% 和约 48%。更令人印象深刻的是，与使用相同模拟器和线程数量的本地非 HPC 系统的运行时相比，速度提高了约 226%。我们希望这一概念验证能够在未来激发更深入的混合 QC/HPC 扩展研究。
量子模仿游戏：量子机器学习模型的逆向工程
分类： 量子物理学, 密码学和安全, 新兴技术, 机器学习
作者： Archisman Ghosh, Swaroop Ghosh
发布时间： 2024-07-09
链接： http://arxiv.org/abs/2407.07237v2
摘要： 量子机器学习 (QML) 将量子计算范式与机器学习模型相结合，为解决复杂问题提供了重要前景。然而，随着量子计算的嘈杂中尺度量子（NISQ）时代众多第三方供应商的扩张，QML 模型的安全性变得至关重要，特别是针对逆向工程，这可能会暴露模型的训练参数和算法。楷模。我们假设不受信任的量子云提供商是一个对手，在推理过程中可以白盒访问转译的用户设计的训练 QML 模型。用于提取预转译 QML 电路的逆向工程 (RE) 将使模型能够重新转译并用于具有完全不同的本机门集甚至不同量子位技术的各种硬件。这种灵活性可能无法从与特定硬件和量子位技术相关的转译电路中获得。关于参数数量和优化值的信息可以允许进一步训练 QML 模型以改变 QML 模型、篡改水印和/或嵌入它们自己的水印或出于其他目的改进模型。在研究 QML 电路 RE 的首次尝试中，我们执行 RE 并比较了不同大小的原始量子神经网络和逆向工程量子神经网络 (QNN) 的训练精度。我们注意到，多量子位分类器可以在特定条件下进行逆向工程，在合理的时间内平均误差为 1e-2 阶。我们还建议在 QML 模型中添加虚拟固定参数门，以增加防御的 RE 开销。例如，对于具有 2 个量子位和 3 层的分类器，添加 2 个虚拟量子位和 2 个层会使开销增加约 1.76 倍，性能开销不到 9%。我们注意到 RE 是一种非常强大的攻击模型，值得进一步努力进行防御。
基于差异化私有区块链的垂直联邦学习方法
分类： 密码学和安全, 新兴技术, 机器学习
作者： Linh Tran, Sanjay Chari, Md. Saikat Islam Khan, Aaron Zachariah, Stacy Patterson, Oshani Seneviratne
发布时间： 2024-07-09
链接： http://arxiv.org/abs/2407.07054v1
摘要： 我们提出了基于差分私有区块链的垂直联邦学习（DP-BBVFL）算法，该算法为去中心化应用程序提供可验证性和隐私保证。 DP-BBVFL 使用智能合约透明地聚合来自客户端的特征表示，即嵌入。我们应用本地差分隐私为存储在区块链上的嵌入提供隐私，从而保护原始数据。我们提供了第一个基于区块链的差异隐私原型应用程序，用于垂直联邦学习。我们对医疗数据的实验表明，DP-BBVFL 实现了高精度，但由于链上聚合而牺牲了训练时间。 DP-BBVFL 中差异隐私和区块链技术的创新融合可能预示着跨多个去中心化应用领域的协作和值得信赖的机器学习应用程序的新时代。
多级量子行走相对于 QAOA 的优势
分类： 量子物理学, 新兴技术
作者： Lasse Gerblich, Tamanna Dasanjh, Horatio Q. X. Wong, David Ross, Leonardo Novo, Nicholas Chancellor, Viv Kendon
发布时间： 2024-07-09
链接： http://arxiv.org/abs/2407.06663v2
摘要： 寻找编码为伊辛哈密顿量的优化问题的解状态的方法是当前研究的一个非常活跃的领域。在这项工作中，我们将量子近似优化算法 (QAOA) 与多级量子行走 (MSQW) 进行比较。两者都可以用作变分量子算法，其中控制参数经过经典优化。公平的比较需要评估量子资源和经典资源。或者，可以像我们在这项工作中所做的那样，启发式地选择参数，为比较提供更简单的设置。使用数值和分析方法，我们获得了 MSQW 优于 QAOA（使用同等资源）的证据。我们还以数值方式展示了对于随机自旋玻璃基态问题，即使在没有经典优化的情况下，MSQW 即使对于少数阶段和启发式参数也表现良好。
用于组合优化的变分量子算法
分类： 量子物理学, 新兴技术
作者： Daniel F Perez-Ramirez
发布时间： 2024-07-08
链接： http://arxiv.org/abs/2407.06421v1
摘要： 量子计算解决需要高计算资源的复杂问题的承诺长期以来一直受到量子硬件开发的内在和苛刻要求的阻碍。尽管如此，量子计算的当前状态，即噪声中尺度量子（NISQ）时代，已经引入了能够利用当前量子计算机的计算能力的算法和方法，并具有优于经典计算机的优势（称为量子优势）。实现量子优势与组合优化领域特别相关，因为它通常意味着解决 NP-Hard 优化问题。此外，组合问题与实际应用领域高度相关，例如运筹学或资源分配问题。在量子计算方法中，变分量子算法（VQA）已成为实现 NISQ 系统实际适用性的最有力候选方法之一。本文探讨了 VQA 的现状和最新发展，强调了它们在组合优化中的适用性。我们将量子近似优化算法 (QAOA) 确定为解决这些问题的主要候选算法。此外，我们实现了不同深度的 QAOA 电路来解决具有 10 和 20 个节点的图上的 MaxCut 问题，展示了在实际优化任务中使用 VQA 的潜力和挑战。我们在 https://github.com/DanielFPerez/VQA-for-MaxCut 下发布了我们的代码、数据集和优化电路参数。
多人眼动追踪，用于社交环境中的真实场景感知
分类： 人机交互, 计算工程、金融和科学, 计算机与社会, 新兴技术, I.4.8; J.4; J.5; C.4; D.2.10
作者： Shreshth Saxena, Areez Visram, Neil Lobo, Zahid Mirza, Mehak Rafi Khan, Biranugan Pirabaharan, Alexander Nguyen, Lauren K. Fink
发布时间： 2024-07-08
链接： http://arxiv.org/abs/2407.06345v1
摘要： 眼球运动为了解人类行为、注意力和互动动态提供了一个窗口。先前的研究表明，眼球运动很大程度上受到任务、环境和社交他人的影响。然而，大多数眼动追踪研究都是在单人实验室环境中进行的，尚未在多人自然环境中得到验证。一种常见的现实世界环境是在社交环境中集体观看共享场景，例如观看音乐会、电影、讲座、体育赛事等。在这里，我们在现实世界的多人设置中应用移动眼动追踪并开发一个系统来传输、记录和分析同步数据。我们测试了我们提出的开源系统，同时参与者 (N=60) 在公共活动期间观看了现场音乐会和纪录片放映。我们解决了与网络带宽要求、实时监控和从个人以自我为中心的视角到共享注视分析的公共坐标空间的注视投影相关的挑战。我们的系统在具有挑战性的动态场景中实现了精确的时间同步和准确的凝视投影。此外，为了说明集体眼球追踪数据的潜力，我们引入并评估了新颖的分析指标和可视化。总的来说，我们的方法有助于在现实社会环境中开发和应用多功能多人眼动追踪系统。这一进步能够洞察协作行为、群体动态和社会互动，具有很高的生态有效性。此外，它还为促进社会环境中的协作和协调的创新互动工具铺平了道路。
针对字节大小的整数通用矩阵乘法 (GEMM) 内核扩展模拟光子加速器
分类： 硬件架构, 新兴技术, 表现
作者： Oluwaseun Adewunmi Alo, Sairam Sri Vatsavai, Ishan Thakkar
发布时间： 2024-07-08
链接： http://arxiv.org/abs/2407.06134v1
摘要： 深度神经网络 (DNN) 主要依赖于通用矩阵乘法 (GEMM) 内核，该内核通常使用专门的硬件架构进行加速。最近，模拟光子 GEMM 加速器已成为一种有前途的替代方案，与传统电子加速器相比，其速度和能源效率要高得多。然而，由于模拟动态范围和并行性之间固有的权衡，这些光子不能支持比 4 位整数操作数更宽的操作数。这对于 DNN 训练来说通常是不够的，因为至少 8 位宽的操作数被认为是防止准确性显着下降所必需的。为了解决这些限制，我们引入了一种名为 SPOGA 的可扩展光子 GEMM 加速器。 SPOGA 利用增强功能，例如零差光信号的模拟求和和操作数的换能内位置加权。通过采用扩展的光模拟数据流，最大限度地减少与位片整数运算相关的开销，SPOGA 支持字节大小的整数 GEMM 内核，从而在吞吐量、延迟和能源效率方面实现显着改进。具体来说，SPOGA 在每秒帧数 (FPS)、FPS/Watt 和 FPS/Watt/mm$^2$ 方面分别实现了高达 14.4$\times$、2$\times$ 和 28.5$\times$ 的改进，与现有最先进的光子解决方案相比。
促进欧洲难以减排行业能源转型的最小遗憾氢供应链战略
分类： 物理与社会, 新兴技术
作者： Alissa Ganter, Paolo Gabrielli, Hanne Goericke, Giovanni Sansavini
发布时间： 2024-07-08
链接： http://arxiv.org/abs/2407.05988v1
摘要： 低碳氢（H2）预计将在炼油厂、合成氨、甲醇、钢铁和水泥等欧洲难以减排的行业脱碳中发挥核心作用。为了使其广泛使用，需要 H2 供应链 (HSC) 基础设施。成熟且经济上可行的低碳制氢途径包括天然气蒸汽甲烷重整（SMR）与二氧化碳捕获和储存（CCS）相结合、可再生电力电解水、生物甲烷重整和生物质气化。然而，需求和原料供应的不确定性阻碍了它们的扩散。在这里，我们研究了氢气需求和生物质可用性的不确定性对最佳 HSC 设计的影响。 HSC 被建模为与氢气和生物质运输技术互连的氢气生产和消费地点网络。 CCS 供应链与 HSC 一起建模。成本最优的 HSC 设计是根据考虑区域分辨率和多年时间范围（2022-2050）的线性优化问题确定的。我们采用基于场景的不确定性量化方法，并定义离散的氢气需求和生物质可用性场景。应用最小遗憾策略，我们表明足够大的低碳氢气生产能力（到 2030 年约为 9.6 公吨/年）对于灵活扩大 HSC 规模并满足到 2050 年高达 35 公吨/年的氢气需求至关重要。基于氢气生产成为最具成本效益的低碳氢气生产途径，除非保证生物质原料的可用性，否则不建议投资。相反，对 SMR-CCS 和电解的投资通常提供更大的灵活性。此外，我们强调 CCS 基础设施的重要性，这是跨场景所需的。
论计算阈值作为治理策略的局限性
分类： 人工智能, 计算和语言, 新兴技术, 机器学习
作者： Sara Hooker
发布时间： 2024-07-08
链接： http://arxiv.org/abs/2407.05694v1
摘要： 从表面上看，本文旨在了解一种相当深奥的治理工具，称为计算阈值。然而，为了解决这些阈值是否能实现任何目标，我们必须首先了解它们是如何形成的。这需要参与一场长达数十年的计算机科学进步核心争论，即越大越好吗？因此，这篇文章可能不仅会引起政策制定者和广大公众的兴趣，也会引起有兴趣了解计算在解锁突破方面的作用的计算机科学家的兴趣。某个计算拐点是否会导致模型风险状况发生变化？鉴于治理方法的广泛采用表明更大的计算量等同于更高的危害倾向，这一讨论变得越来越紧迫。几家领先的前沿人工智能公司已经发布了负责任的扩展政策。白宫人工智能安全行政命令 (EO) 和欧盟人工智能法案都规定使用 FLOP 或浮点运算作为识别更强大系统的一种方式。迄今为止计算阈值的选择令人震惊的是，目前在野外部署的模型都无法满足 EO 设定的当前标准。这意味着重点通常不是审核当前部署的模型所带来的风险和危害，而是基于这样的信念：未来的计算水平将引入不可预见的新风险。本文的一个关键结论是，当前实施的计算阈值是短视的，并且可能无法降低风险。过度依赖计算的治理无法理解计算与风险之间的关系高度不确定且快速变化。它还高估了我们预测不同规模下出现的能力的能力。本文最后提出了更好的前进方向的建议。
SCATTER：算法电路共稀疏光子加速器，具有耐热、高能效的原位光重新分布
分类： 硬件架构, 新兴技术, 机器学习
作者： Ziang Yin, Nicholas Gangi, Meng Zhang, Jeff Zhang, Rena Huang, Jiaqi Gu
发布时间： 2024-07-07
链接： http://arxiv.org/abs/2407.05510v1
摘要： 光子计算已成为加速计算密集型人工智能 (AI) 工作负载的一种有前途的解决方案。然而，有限的可重构性、较高的电光转换成本和热敏感性限制了当前光学模拟计算引擎的部署，无法大规模支持功率受限、性能敏感的人工智能工作负载。稀疏性为硬件高效的人工智能加速器提供了绝佳的机会。然而，当前的密集光子加速器未能充分利用算法稀疏性的节能潜力。它需要稀疏感知的硬件专业化，对光子张量核心拓扑进行根本性的重新设计，以及跨层器件-电路-架构-算法的协同优化，以感知硬件的非理想性和功耗瓶颈。为了减少冗余功耗，同时最大限度地提高对热变化的鲁棒性，我们提出了 SCATTER，这是一种新颖的算法电路共稀疏光子加速器，具有通过耐热、高能效的原位光重新分配和功率门控进行动态可重构信号路径的功能。引入了功率优化、串扰感知的动态稀疏训练框架，以探索行列结构稀疏性并确保边际精度损失和最大功率效率。广泛的评估表明，我们的跨堆栈优化加速器 SCATTER 实现了 511 倍的面积减少和 12.4 倍的节能，并具有卓越的串扰容限，实现了前所未有的电路布局紧凑性和片上功效。
受邀：基于增强硅光子平台的神经形态架构
分类： 新兴技术, 信号处理, 光学
作者： Matěj Hejda, Federico Marchesin, George Papadimitriou, Dimitris Gizopoulos, Benoit Charbonnier, Régis Orobtchouk, Peter Bienstman, Thomas Van Vaerenbergh, Fabio Pavanello
发布时间： 2024-07-07
链接： http://arxiv.org/abs/2407.06240v1
摘要： 在这项工作中，我们讨论了 Horizon Europe NEUROPULS 项目框架内基于集成光子学的神经形态加速器的愿景。将展示利用相变和 III-V 材料进行光学计算的增强集成光子架构。我们将讨论一个 CMOS 兼容平台，该平台集成这些材料以制造光子神经形态架构，以及一个基于 gem5 的仿真平台，用于在与 RISC-V 处理器连接后对加速器操作进行建模。该仿真平台可根据速度、能耗和占用空间等关键指标进行准确的系统级加速器建模和基准测试。
多控门的低深度量子电路分解
分类： 量子物理学, 新兴技术
作者： Thiago Melo D. Azevedo, Jefferson D. S. Silva, Adenilton J. da Silva
发布时间： 2024-07-06
链接： http://arxiv.org/abs/2407.05162v1
摘要： 多控制门是量子算法设计中的基本组成部分，这些算子的有效分解可以提高算法性能。将具有借用辅助功能的 n 控制 X 门最佳渐近分解为单个量子位和 CNOT 门，可生成具有 3 次多对数深度的电路，并采用分而治之策略。在本文中，我们减少了分而治之算法中的递归调用次数，并将n控X门分解的深度减少到2.799多对数深度。通过这种优化的分解，我们还减少了 n 控制的 SU(2) 门的深度并近似 n 控制的 U(2) 门。这项工作中描述的分解实现了文献中报道的最低渐近深度。我们还在递归方法的基础上进行了优化。从 52 个控制量子位开始，所提出的带有一个借用辅助装置的 n 控制 X 门具有文献中最短的电路深度。人们可以使用公共存储库中提供的免费开源代码来重现所有结果。
最新突破性成果：强化神经网络：通过随机计算防范对抗性攻击
分类： 密码学和安全, 新兴技术
作者： Faeze S. Banitaba, Sercan Aygun, M. Hassan Najafi
发布时间： 2024-07-05
链接： http://arxiv.org/abs/2407.04861v1
摘要： 在神经网络 (NN) 安全中，保护模型完整性和抵御对抗性攻击的能力已变得至关重要。本研究研究了随机计算（SC）作为强化神经网络模型的新机制的应用。主要目标是评估 SC 减轻攻击对 NN 结果的有害影响的功效。通过一系列严格的实验和评估，我们探索了采用 SC 的神经网络在遭受对抗性攻击时的恢复能力。我们的研究结果表明，SC 引入了强大的防御层，显着降低了网络对攻击引起的结果改变的敏感性。这项研究为开发更安全、更可靠的神经网络系统提供了新的见解，这对于数据完整性至关重要的敏感领域的应用至关重要。
基于多策略的量子布尔电路量子成本降低
分类： 量子物理学, 新兴技术
作者： Taghreed Ahmed, Ahmed Younes, and Islam Elkabani
发布时间： 2024-07-05
链接： http://arxiv.org/abs/2407.04826v1
摘要： 量子计算机的构建基于低成本量子电路的合成。以正极性 Reed-Muller $PPRM$ 展开式表示的任何布尔函数的量子电路都可以使用多控制 Toffoli ($MCT$) 门来合成。本文提出了两种算法来为以正极性 Reed-Muller $PPRM$ 展开式表示的任何布尔函数构建量子电路。布尔函数可以用多种代数形式来表示，因此根据布尔函数的代数形式可以合成不同的量子电路。所提出的算法旨在通过为布尔函数生成简单的代数形式，将任何量子电路的 $MCT$ 门映射到 $NCV$ 门。第一种算法通过根据预先定义的项$d_{term}$对布尔函数的项进行重新排列，为任意布尔函数生成特殊的代数形式，然后合成相应的量子电路。第二种算法应用分解方法将 $MCT$ 电路分解为其基本门，然后应用一组简化规则来简化和优化合成的量子电路。与文献中的相关工作相比，所提出的算法实现了合成量子电路的量子成本的降低。所提出的算法综合了可应用于 IBM 量子计算机的量子电路。
利用大型语言模型实现星地一体化网络：最新进展和未来方向
分类： 机器学习, 新兴技术
作者： Shumaila Javaid, Ruhul Amin Khalil, Nasir Saeed, Bin He, Mohamed-Slim Alouini
发布时间： 2024-07-05
链接： http://arxiv.org/abs/2407.04581v1
摘要： 卫星、空中和地面综合网络 (ISATN) 代表了多种通信技术的复杂融合，可确保不同高度和平台之间的无缝连接。本文探讨了将大型语言模型 (LLM) 集成到 ISATN 中的变革潜力，利用先进的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 功能来增强这些网络。我们概述了 ISATN 的当前架构，并强调了大语言模型在优化数据流、信号处理和网络管理方面可以发挥的重要作用，通过先进的预测算法和实时决策来推进 5G/6G 通信技术。对 ISATN 组件进行了全面分析，评估大语言模型如何有效解决传统数据传输和处理瓶颈。本文深入探讨了 ISATN 中的网络管理挑战，强调了复杂的资源分配策略、流量路由和安全管理的必要性，以确保在不同条件下的无缝连接和最佳性能。此外，我们还研究了与将 LLM 集成到 ISATN 相关的技术挑战和限制，例如 LLM 处理的数据集成、可扩展性问题、决策过程中的延迟以及稳健、容错系统的设计。该研究还确定了未来在ISATN中充分利用LLM能力的关键研究方向，这对于增强网络可靠性、优化性能、实现真正互联的智能全球网络系统至关重要。
使用概率忆阻器交叉开关进行节能背包优化
分类： 新兴技术
作者： Jinzhan Li, Suhas Kumar, Su-in Yi
发布时间： 2024-07-05
链接： http://arxiv.org/abs/2407.04332v1
摘要： 约束优化是关键社会问题（例如股票交易和带宽分配）的基础，但通常计算困难（复杂性随着问题规模呈指数级增长）。大数据时代迫切需要边缘的低延迟和低能耗优化，而数字处理器由于其非并行冯诺依曼架构而无法处理这一问题。最近使用大规模并行硬件（例如忆阻器交叉开关和量子处理器）和退火算法的努力虽然很有前途，但已经处理了稀疏或二进制表示的相对简单且稳定的问题（例如最大割或旅行商问题）。然而，大多数现实世界的应用程序体现了三个特征，这些特征被编码在背包问题中，并且不能通过退火算法来处理——密集和非二进制表示，以及不稳定的自反馈。在这里，我们演示了一种后数字硬件友好的随机竞争伊辛启发 (RaCI) 算法，该算法执行背包优化，并在代工厂制造的 CMOS 集成概率模拟忆阻器交叉开关上进行实验实现。我们的解决方案在能源效率方面比数字和量子方法高出 4 个数量级以上。
用于计算和安全的电阻式存储器：算法、架构和平台
分类： 新兴技术
作者： Simranjeet Singh, Farhad Merchant, Sachin Patkar
发布时间： 2024-07-04
链接： http://arxiv.org/abs/2407.03843v1
摘要： 电阻式随机存取存储器 (RRAM) 因其在存储器内提供计算的能力及其非易失性而越来越受欢迎。 RRAM 的独特属性（例如二进制开关、多状态开关和器件变化）可用于设计新颖的技术和算法。本论文提出了一种在三个主要方向上利用 RRAM 器件的技术：i）数字逻辑实现，ii）多值计算，以及 iii）硬件安全原始设计。我们提出了新的算法和架构，并对每个实现进行了 \textit{实验研究}。此外，我们开发了电子设计自动化框架和硬件平台来促进这些实验。
数字退火装置在优化化学反应条件以提高产量中的应用
分类： 化学物理, 新兴技术, 数据分析、统计和概率
作者： Shih-Cheng Li, Pei-Hwa Wang, Jheng-Wei Su, Wei-Yin Chiang, Shih-Hsien Huang, Yen-Chu Lin, Chia-Ho Ou, Chih-Yu Chen
发布时间： 2024-07-03
链接： http://arxiv.org/abs/2407.17485v1
摘要： 寻找在化学合成中产生高产率的适当反应条件对于化学和制药行业至关重要。然而，由于化学空间巨大，对每种可能的反应条件进行实验是不切实际的。因此，开发了 QSAR（定量构效关系）或 ML（机器学习）等模型来预测反应结果并说明反应条件如何影响产物产量。尽管取得了这些进步，但在使用传统 CPU 时，推断所有可能的组合在计算上仍然令人望而却步。在这项工作中，我们探索使用数字退火单元（DAU）通过求解二次无约束二元优化（QUBO）来更有效地解决这些大规模优化问题。这项工作构建了两种类型的 QUBO 模型：一种使用量子退火，另一种使用机器学习。这两个模型都是在四个高通量实验 (HTE) 数据集和选定的 Reaxys 数据集上构建和测试的。我们的结果表明，模型的性能与经典的 ML 方法（即随机森林和多层感知器 (MLP)）相当，而我们模型的推理时间在 DAU 下只需要几秒钟。此外，在涉及主动学习和自主设计反应条件以实现更高反应产率的活动中，我们的模型通过添加新数据展示了显着的改进，显示出在此类问题设置的迭代性质中采用我们的方法的前景。我们的方法还可以加速数十亿个反应条件的筛选，识别优越条件的速度比传统计算单元快数百万倍。因此，将 DAU 与我们开发的 QUBO 模型结合起来，有可能成为创新化学合成的宝贵工具。
在通用硅光子平台上对通用酉变换进行编程
分类： 光学, 新兴技术, 应用物理
作者： Jose Roberto Rausell-Campo, Daniel Pérez, López, José Capmany Francoy
发布时间： 2024-07-03
链接： http://arxiv.org/abs/2407.03235v1
摘要： 通用可编程光子处理器提供了一个多功能平台，可在单个芯片上集成多种功能。这些系统利用马赫-曾德尔干涉仪的二维六边形波导网格，在微波光子学应用中展现了巨大的潜力。此外，它们是创建酉线性变换的有前途的平台，酉线性变换是量子计算和光子神经网络的关键要素。然而，在此类系统上实施这些转换的通用程序尚未建立。这项工作演示了在具有六边形拓扑的通用可编程光子电路上进行通用酉变换的编程。我们详细介绍了片上光分裂的步骤，证明可以在六边形网格中构建与具有一个内部移相器和一个外部移相器的马赫-曾德干涉仪等效的结构，并对三角形和矩形架构进行编程以进行矩阵乘法。我们重新校准系统以解决无源相位偏差。 3x3 和 4x4 随机酉矩阵的实验编程可产生 > 98% 的保真度和超过 5 位的位精度。据我们所知，这是第一次在通用光子处理器上演示随机酉矩阵，并为在光计算和信号处理系统中实现可编程光子电路铺平了道路。
可编程光子极限学习机
分类： 光学, 新兴技术
作者： Jose Roberto Rausell-Campo, Antonio Hurtado, Daniel Pérez-López, José Capmany Francoy
发布时间： 2024-07-03
链接： http://arxiv.org/abs/2407.03218v1
摘要： 由于其低延迟和高能效，光子神经网络为机器学习加速器提供了传统电子系统的有前途的替代方案。然而，在训练期间实现反向传播算法的挑战限制了它们的发展。为了解决这个问题，人们提出了替代机器学习方案，例如极限学习机（ELM）。 ELM使用随机隐藏层来增加特征空间维度，只需要通过线性回归来训练输出层，从而降低训练复杂度。在这里，我们通过实验演示了一种使用六角形波导网格的可编程光子极限学习机（PPELM），它能够直接在芯片上对输入特征向量和随机隐藏层进行编程。我们的系统还允许通过使用系统集成光电检测元件直接在芯片上应用非线性。使用 PPELM，我们成功解决了三个不同的复杂分类任务。此外，我们还提出并演示了两种技术，使用进化算法和波分复用方法来提高模型的准确性并减少其变异性，从而获得优异的性能。我们的结果表明，可编程光子处理器可能成为在多功能且紧凑的平台上训练有竞争力的机器学习模型的可行方法。
使用知识蒸馏和量化的边缘设备统一异常检测方法
分类： 计算机视觉和模式识别, 人工智能, 计算复杂度, 新兴技术, 68T07, I.2.10
作者： Sushovan Jena, Arya Pulkit, Kajal Singh, Anoushka Banerjee, Sharad Joshi, Ananth Ganesh, Dinesh Singh, Arnav Bhavsar
发布时间： 2024-07-03
链接： http://arxiv.org/abs/2407.02968v1
摘要： 随着工业4.0深度学习和智能制造的快速发展，高通量、高性能和完全集成的视觉检测系统势在必行。大多数使用缺陷检测数据集的异常检测方法（例如 MVTec AD）都采用一类模型，需要为每一类拟合单独的模型。相反，统一模型消除了为每个类别拟合单独模型的需要，并显着降低了成本和内存需求。因此，在这项工作中，我们尝试考虑统一的多类设置。我们的实验研究表明，对于标准 MVTec AD 数据集，多类模型的性能与一类模型相当。因此，这表明当对象类彼此显着不同时，可能不需要学习单独的对象/类模型，就像所考虑的数据集的情况一样。此外，我们在CPU和边缘设备（NVIDIA Jetson Xavier NX）上部署了三种不同的统一轻量级架构。我们根据边缘设备上部署的延迟和内存要求来分析量化多类异常检测模型，同时比较量化感知训练（QAT）和训练后量化（PTQ）在不同精度宽度下的性能。此外，我们探索了训练后场景中所需的两种不同的校准方法，并表明其中一种方法的性能明显更好，突出了其对于无监督任务的重要性。由于量化，PTQ 的性能下降由 QAT 进一步补偿，在所考虑的两个模型中，其性能与原始 32 位浮点相当。
内存镜像：无需读取即可克隆
分类： 新兴技术
作者： Simranjeet Singh, Ankit Bende, Chandan Kumar Jha, Vikas Rana, Rolf Drechsler, Sachin Patkar, Farhad Merchant
发布时间： 2024-07-03
链接： http://arxiv.org/abs/2407.02921v2
摘要： 内存计算（IMC）最近受到了广泛关注，因为它试图减少内存瓶颈的影响。文献中提出了许多数字 IMC 方案，重点关注逻辑运算。通常，应用程序的描述具有必须解决的数据依赖性。为此，现代 IMC 架构先执行读取操作，然后执行写入操作，这会导致性能和能耗下降。为了解决这个基本问题，本文提出了内存镜像（IMM）。 IMM 消除了读取和回写步骤的需要，从而避免了能源和性能损失。相反，我们在内存中执行数据移动，涉及行式和列式数据传输。此外，IMM 方案可以并行克隆整个行（字），复杂度为 $\mathcal{O}(1)$。此外，我们使用电阻式随机存取存储器交叉开关和经过实验验证的 JART VCM v1b 模型对所提出技术的能耗进行了分析。与传统的数据移动方法相比，IMM 提高了能源效率并显示出 2 美元\倍的性能改进。
使用 QFaaS 框架的 Quantum 无服务器范式和应用程序开发
分类： 新兴技术, 量子物理学
作者： Hoa T. Nguyen, Bui Binh An Pham, Muhammad Usman, Rajkumar Buyya
发布时间： 2024-07-03
链接： http://arxiv.org/abs/2407.02828v1
摘要： 量子计算有潜力解决超出经典计算机能力的复杂问题。然而，由于早期量子软件工程和噪声中尺度量子（NISQ）设备的限制，其实际应用目前受到限制。为了解决这个问题，本章介绍了无服务器量子计算的概念，并举例使用了实用的量子函数即服务框架 QFaaS。该框架利用无服务器计算模型，通过抽象量子硬件的复杂性并增强跨不同量子软件开发套件和量子后端的应用程序可移植性来简化量子应用程序的开发和部署。本章提供了有关部署和使用 QFaaS 的全面文档和指南，详细介绍了面向服务的量子应用程序的设置、组件部署和示例。该框架提供了一种有前途的方法来克服当前的限制并推进量子计算的实用软件工程。
WizardMerge——让我们免于在没有任何线索的情况下进行合并
分类： 软件工程, 新兴技术, 编程语言, D.2; D.3
作者： Qingyu Zhang, Junzhe Li, Jiayi Lin, Jie Ding, Lanteng Lin, Chenxiong Qian
发布时间： 2024-07-03
链接： http://arxiv.org/abs/2407.02818v1
摘要： 现代软件开发需要开发人员之间进行高效的面向版本的协作。虽然 Git 是最流行的版本控制系统，但由于基于文本的工作流程，它会生成令人不满意的版本合并结果，从而导致项目的合并版本可能出现意外结果。尽管已经提出了许多合并工具来改进合并结果，但开发人员仍然在努力解决冲突并在没有线索的情况下修复错误修改的代码。我们推出了 WizardMerge，这是一个辅助工具，它利用 Git 的合并结果来检索代码块对文本和 LLVM-IR 级别的依赖关系，并为开发人员提供解决文本合并引入的错误的建议。通过评估，我们对WizardMerge在5个大型项目中的227个冲突进行了测试。结果表明，WizardMerge 减少了冲突合并时间成本，减少了 23.85%。除了解决冲突之外，WizardMerge 还为超过 70% 可能受冲突影响的代码块提供合并建议。值得注意的是，WizardMerge 具有识别与冲突无关的代码块的能力，这些代码块需要手动干预，但在合并过程中会被 Git 有害地应用。
PICO-RAM：一种对 PVT 不敏感的模拟内存计算 SRAM 宏，具有原位多位电荷计算和 6T 薄电池兼容布局
分类： 硬件架构, 新兴技术
作者： Zhiyu Chen, Ziyuan Wen, Weier Wan, Akhil Reddy Pakala, Yiwei Zou, Wei-Chen Wei, Zengyi Li, Yubei Chen, Kaiyuan Yang
发布时间： 2024-07-03
链接： http://arxiv.org/abs/2407.12829v1
摘要： 静态随机存取存储器（SRAM）中的模拟内存计算（CIM）有望通过绕过内存墙和利用超高效的模拟低精度算法来加速深度学习推理。最新的模拟 CIM 设计尝试用于多位模拟矩阵向量乘法 (MVM) 的位并行方案，旨在比传统的位串行方法（数字移位和添加多个部分）实现更高的能源效率、吞吐量以及训练简单性和鲁棒性。模拟计算结果。然而，位并行运算需要更复杂的模拟计算，并且对众所周知的模拟 CIM 挑战变得更加敏感，包括大单元面积、低效且不准确的多位模拟运算以及容易受到 PVT 变化的影响。本文介绍了 PICO-RAM，这是一种对 PVT 不敏感的紧凑型 CIM SRAM 宏，具有电荷域位并行计算功能。它采用多位薄单元乘法累加 (MAC) 单元，与最紧凑的 6T SRAM 单元共享相同的晶体管布局。所有模拟计算模块，包括数模转换器 (DAC)、MAC 单元、模拟移位加法和模数转换器 (ADC)，均重复使用阵列内的一组本地电容器，在原位执行计算以节省面积并提高精度。紧凑型 8.5 位双阈值时域 ADC 在大部分时间对主路径进行功率门控，从而显着降低能耗。我们的 65 nm 原型实现了 559 Kb/mm${^2}$ 的最高重量存储密度，并对温度和电压变化（-40 至 105 $^{\circ}$C 和 0.65 至 1.2 V）具有出色的鲁棒性基于 SRAM 的模拟 CIM 设计。
DRLQ：基于深度强化学习的量子云计算任务分配
分类： 分布式、并行和集群计算, 新兴技术
作者： Hoa T. Nguyen, Muhammad Usman, Rajkumar Buyya
发布时间： 2024-07-03
链接： http://arxiv.org/abs/2407.02748v1
摘要： 由于量子计算资源的动态性和异构性，量子云计算范式在任务分配方面提出了独特的挑战。传统的启发式方法无法适应快速发展的量子计算领域。本文提出了 DRLQ，一种基于深度强化学习（DRL）的新型技术，用于量子云计算环境中的任务放置，解决任务完成时间和量子任务调度效率的优化。它利用 Deep Q Network (DQN) 架构，并通过 Rainbow DQN 方法进行增强，以创建动态任务放置策略。该方法是量子云资源管理领域的首个方法之一，可实现量子云环境的自适应学习和决策，并根据不断变化的条件和资源可用性有效优化任务放置。我们使用 QSimPy 模拟工具包进行了广泛的实验来评估我们方法的性能，证明了任务执行效率的显着提高以及重新安排量子任务的需要的减少。我们的结果表明，与其他启发式方法相比，利用 DRLQ 方法进行任务放置可以将总量子任务完成时间显着减少 37.81% 至 72.93%，并防止任务重新调度尝试。
通过虚拟现实开发促进学生创新
分类： 一般文学, 计算机视觉和模式识别, 新兴技术, 人机交互, I.4; H.5; D.2.2; K.3.2
作者： Sherri Harms
发布时间： 2024-07-02
链接： http://arxiv.org/abs/2407.02591v1
摘要： 从虚拟现实 (VR) 开发的主要媒体报道中可以明显看出，多个行业对 VR 的开发表现出了巨大的兴趣，包括视频流、游戏和模拟学习。尽管 PC、Web 和移动设备仍然是软件开发的顶级平台，但对于大学计算机科学 (CS) 课程来说，让学生接触 VR 作为开发平台非常重要。此外，对于计算机科学学生来说，学习如何学习新技术也很重要，因为计算机科学领域的变化是不断变化的。计算机科学课程的变化比技术采用的速度慢得多。随着新技术的引入，计算机科学教师和学生经常一起学习，特别是在较小的计算机科学项目中。本文介绍了如何在整个 CS 课程中使用学生主导的 VR 项目，并涵盖基本的 CS 概念。学生主导的 VR 项目引人入胜，可以促进学习和创造力。此外，每个学生项目也激励更多的学生尝试 VR 开发。
去中心化智能网络（DIN）
分类： 密码学和安全, 计算机与社会, 分布式、并行和集群计算, 新兴技术, 机器学习
作者： Abraham Nash
发布时间： 2024-07-02
链接： http://arxiv.org/abs/2407.02461v1
摘要： 去中心化智能网络 (DIN) 解决了因跨提供商和机构的数据碎片化和孤岛化而带来的数据主权和人工智能利用的重大挑战。这个综合框架克服了以前因孤岛而阻碍的可扩展数据源的访问障碍，通过利用：1）个人数据存储作为数据主权的先决条件； 2）在公共区块链上实施的可扩展联邦学习协议，用于去中心化人工智能训练，其中数据保留在参与者手中，仅共享模型参数更新； 3）可扩展、无需信任的奖励机制，以激励参与并确保公平的奖励分配。该框架确保任何实体都无法阻止或控制对参与者提供的数据进行培训或确定经济利益，因为这些流程在具有不可变记录且没有第三方的公共区块链上运行。它支持有效的人工智能培训，使参与者能够保持对数据的控制，获得经济利益，并为利用集体人工智能开发有益算法的去中心化、可扩展的生态系统做出贡献。
用于无源雷达的 Wi-Fi 传感数据的神经符号融合与多模式知识传输
分类： 信号处理, 新兴技术, 机器学习, 网络和互联网架构
作者： Marco Cominelli, Francesco Gringoli, Lance M. Kaplan, Mani B. Srivastava, Trevor Bihl, Erik P. Blasch, Nandini Iyer, Federico Cerutti
发布时间： 2024-07-01
链接： http://arxiv.org/abs/2407.04734v1
摘要： Wi-Fi 设备类似于无源雷达，可以通过人体与电磁信号的相互作用来识别室内环境中的人类活动。当前的 Wi-Fi 传感应用主要采用数据驱动的学习技术，将通信通道物理特性的波动与引起波动的人类活动联系起来。然而，这些技术往往缺乏所需的灵活性和透明度。本文介绍了 DeepProbHAR，一种用于 Wi-Fi 传感的神经符号架构，提供了初步证据，证明 Wi-Fi 信号可以区分简单的运动，例如腿部或手臂运动，这些运动是跑步或行走等人类活动不可或缺的一部分。神经符号方法可以收集此类证据，而无需额外的专门数据收集或标记。通过从摄像头馈送获得的声明性领域知识以及融合来自 Wi-Fi 接收器的各种天线的信号，可以促进 DeepProbHAR 的训练。 DeepProbHAR 取得的结果可与人类活动识别领域的最先进技术相媲美。此外，作为学习过程的副产品，DeepProbHAR 会为简单的运动生成专门的分类器，这些分类器与在精细标记的数据集上训练的模型的准确性相匹配，而这将是特别昂贵的。
通过 Wi-Fi 传感数据的不确定性感知融合实现精确的无源雷达
分类： 信号处理, 新兴技术, 机器学习, 网络和互联网架构
作者： Marco Cominelli, Francesco Gringoli, Lance M. Kaplan, Mani B. Srivastava, Federico Cerutti
发布时间： 2024-07-01
链接： http://arxiv.org/abs/2407.04733v1
摘要： Wi-Fi 设备可以有效地用作无源雷达系统，感知周围发生的情况，甚至可以识别人类活动。我们首次提出了一种原理性架构，该架构采用变分自动编码器来估计负责生成数据的潜在分布，并使用证据深度学习来感知分布外活动。我们验证了与最新的基准相比，由同一 Wi-Fi 接收器的不同天线处理的融合数据可以提高人类活动识别的准确性，同时在面对分布外样本时仍然提供信息并能够对潜在样本进行语义解释物理现象方面的变量。本文的结果是对提供灵活的、语义的黑天鹅事件（即我们限制为没有训练数据的事件）的最终目标的第一个贡献。