可靠性的关键问题是电路设计师的巨大关注之一。驱动力是晶体管老化，取决于操作电压和工作负载。在设计时，很难估算在终生期间保持衰老效果的近距离护罩。这是因为铸造厂不共享其基于物理的校准模型，该模型由高度机密的技术和材料参数组成。但是，对降解的不受监控但必要的高估相当于绩效下降，这是可以预防的。此外，这些基于物理学的模型在计算方面非常复杂。在设计时间为数百万个单个晶体管建模的成本显然是过高的。我们提出了经过培训的机器学习模型的革命前景，以复制基于物理的模型，以免披露机密参数。出于设计优化的目的，电路设计人员可以完全访问这种有效的解决方法。我们证明了模型通过对一个电路的数据进行训练并将其成功应用于基准电路的能力。平均相对误差高达1.7％，速度高达20倍。电路设计师有史以来首次可以易于使用高精度老化模型，这对于有效的设计至关重要。这项工作是跨越铸造厂和电路设计师之间宽阔鸿沟的方向的一个有希望的步骤。

过程变化和设备老化对电路设计师构成了深刻的挑战。如果不对变化对电路路径的延迟的影响进行精确理解，无法正确估计避免定时违规行为的后卫带。对于先进的技术节点，此问题加剧了，其中晶体管尺寸达到原子水平，并且已建立的边缘受到严格限制。因此，传统的最坏情况分析变得不切实际，导致无法忍受的性能开销。相反，过程变化/衰老感知的静态时序分析（STA）为设计师提供了准确的统计延迟分布。然后可以有效地估计小但足够的时正时标志。但是，这样的分析是昂贵的，因为它需要密集的蒙特卡洛模拟。此外，它需要访问基于机密的物理老化模型来生成STA所需的标准细胞库。在这项工作中，我们采用图形神经网络（GNN）来准确估计过程变化和设备衰老对电路中任何路径延迟的影响。我们提出的GNN4REL框架使设计师能够执行快速准确的可靠性估计，而无需访问晶体管模型，标准细胞库甚至STA；这些组件均通过铸造厂的训练纳入GNN模型中。具体而言，对GNN4REL进行了针对工业14NM测量数据进行校准的FinFET技术模型的培训。通过我们对EPFL和ITC-99基准以及RISC-V处理器进行的广泛实验，我们成功估计了所有路径的延迟降级（尤其是在几秒钟内），平均绝对误差降至0.01个百分点。

基于von-neumann架构的传统计算系统，数据密集型工作负载和应用程序（如机器学习）和应用程序都是基本上限制的。随着数据移动操作和能量消耗成为计算系统设计中的关键瓶颈，对近数据处理（NDP），机器学习和特别是神经网络（NN）的加速器等非传统方法的兴趣显着增加。诸如Reram和3D堆叠的新兴内存技术，这是有效地架构基于NN的基于NN的加速器，因为它们的工作能力是：高密度/低能量存储和近记忆计算/搜索引擎。在本文中，我们提出了一种为NN设计NDP架构的技术调查。通过基于所采用的内存技术对技术进行分类，我们强调了它们的相似之处和差异。最后，我们讨论了需要探索的开放挑战和未来的观点，以便改进和扩展未来计算平台的NDP架构。本文对计算机学习领域的计算机架构师，芯片设计师和研究人员来说是有价值的。

计算机架构和系统已优化了很长时间，以便高效执行机器学习（ML）模型。现在，是时候重新考虑ML和系统之间的关系，并让ML转换计算机架构和系统的设计方式。这有一个双重含义：改善设计师的生产力，以及完成良性周期。在这篇论文中，我们对应用ML进行计算机架构和系统设计的工作进行了全面的审查。首先，我们考虑ML技术在架构/系统设计中的典型作用，即快速预测建模或设计方法，我们执行高级分类学。然后，我们总结了通过ML技术解决的计算机架构/系统设计中的常见问题，并且所用典型的ML技术来解决它们中的每一个。除了在狭义中强调计算机架构外，我们采用数据中心可被认为是仓库规模计算机的概念;粗略的计算机系统中提供粗略讨论，例如代码生成和编译器;我们还注意ML技术如何帮助和改造设计自动化。我们进一步提供了对机会和潜在方向的未来愿景，并设想应用ML的计算机架构和系统将在社区中蓬勃发展。

Deep neural networks (DNNs) are currently widely used for many artificial intelligence (AI) applications including computer vision, speech recognition, and robotics. While DNNs deliver state-of-the-art accuracy on many AI tasks, it comes at the cost of high computational complexity. Accordingly, techniques that enable efficient processing of DNNs to improve energy efficiency and throughput without sacrificing application accuracy or increasing hardware cost are critical to the wide deployment of DNNs in AI systems.This article aims to provide a comprehensive tutorial and survey about the recent advances towards the goal of enabling efficient processing of DNNs. Specifically, it will provide an overview of DNNs, discuss various hardware platforms and architectures that support DNNs, and highlight key trends in reducing the computation cost of DNNs either solely via hardware design changes or via joint hardware design and DNN algorithm changes. It will also summarize various development resources that enable researchers and practitioners to quickly get started in this field, and highlight important benchmarking metrics and design considerations that should be used for evaluating the rapidly growing number of DNN hardware designs, optionally including algorithmic co-designs, being proposed in academia and industry.The reader will take away the following concepts from this article: understand the key design considerations for DNNs; be able to evaluate different DNN hardware implementations with benchmarks and comparison metrics; understand the trade-offs between various hardware architectures and platforms; be able to evaluate the utility of various DNN design techniques for efficient processing; and understand recent implementation trends and opportunities.

随着现代世界中对高度安全和可靠的轻质系统的需求增加，物理上无统治的功能（PUF）继续承诺可轻巧的高成本加密技术和安全钥匙存储。虽然PUF承诺的安全功能对安全系统设计师具有很高的吸引力，但已证明它们容易受到各种复杂攻击的攻击 - 最著名的是基于机器的建模攻击（ML -MA），这些攻击（ML -MA）试图以数字方式克隆PUF行为因此破坏了他们的安全。最新的ML-MA甚至还利用了PUF误差校正所需的公开辅助数据，以预测PUF响应而无需了解响应数据。为此，与传统的PUF储存技术和比较的PUF技术相反，研究开始研究PUF设备的身份验证，并进行了著名的挑战 - 响应对（CRP）的比较。在本文中，我们基于新颖的“ PUF - 表型”概念提出了一个使用ML的分类系统，以准确识别起点并确定得出的噪声记忆（DRAM）PUF响应的有效性作为助手数据依赖数据的Denoisis技术的替代方法。据我们所知，我们是第一个每个模型对多个设备进行分类的人，以实现基于组的PUF身份验证方案。我们使用修改后的深卷积神经网络（CNN）最多达到98 \％的分类精度，并与几个完善的分类器结合使用特征提取。我们还在实验中验证了在Raspberry Pi设备上模型的性能，以确定在资源约束环境中部署我们所提出的模型的适用性。

通过有效的监控和调整电池操作条件，促进了锂离子电池的寿命和安全性。因此，为电池管理系统上的健康状况（SOH）监测提供快速准确的算法至关重要。由于对电池劣化的复杂性和多种因素的复杂性和多种因素的复杂性，特别是因为不同的劣化过程发生在各种时间尺度，并且它们的相互作用发挥着重要作用。数据驱动方法通过用统计或机器学习模型近似复杂进程来绕过这个问题。本文提出了一种数据驱动方法，在电池劣化的背景下，尽管其简单性和易于计算：多变量分数多项式（MFP）回归。模型从一个耗尽的细胞的历史数据训练，并用于预测其他细胞的SOH。数据的特征在于模拟动态操作条件的载荷变化。考虑了两个假设情景：假设最近的容量测量是已知的，则另一个仅基于标称容量。结果表明，在考虑到电池寿命的电池结束时，通过其历史数据的历史数据受到它们的历史数据的影响，电池的降解行为受到其历史数据的影响。此外，我们提供了一种多因素视角，分析了每个不同因素的影响程度。最后，我们与长期内记忆神经网络和其他来自相同数据集的文献的其他作品进行比较。我们得出结论，MFP回归与当代作品有效和竞争，提供了几种额外的优点。在可解释性，恒定性和可实现性方面。

近年来，机器学习的巨大进步已经开始对许多科学和技术的许多领域产生重大影响。在本文的文章中，我们探讨了量子技术如何从这项革命中受益。我们在说明性示例中展示了过去几年的科学家如何开始使用机器学习和更广泛的人工智能方法来分析量子测量，估计量子设备的参数，发现新的量子实验设置，协议和反馈策略，以及反馈策略，以及通常改善量子计算，量子通信和量子模拟的各个方面。我们重点介绍了公开挑战和未来的可能性，并在未来十年的一些投机愿景下得出结论。

近年来，随着传感器和智能设备的广泛传播，物联网（IoT）系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中，必须经常处理，转换和分析大量数据，以实现各种物联网服务和功能。机器学习（ML）方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是，将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战，特别是有效的模型选择，设计/调整和更新，这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外，物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题，从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力，自动化机器学习（AUTOML）已成为一个流行的领域，旨在自动选择，构建，调整和更新机器学习模型，以在指定任务上实现最佳性能。在本文中，我们对Automl区域中模型选择，调整和更新过程中的现有方法进行了审查，以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法，在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后，我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。

为了寻求低功率，以生物启发的计算均基于回忆性和基于成年的人工神经网络（ANN）一直是对硬件实施神经形态计算的焦点的主题。进一步的一步，要求使用绝热计算的再生电容性神经网络，为降低能源消耗提供了诱人的途径，尤其是与“ Memimpedace”元素结合使用时。在这里，我们提出了一种人工神经元，具有绝热的突触电容器，以产生神经元的膜电位。后者通过动态闩锁比较器实现，并使用电阻随机访问存储器（RRAM）设备增强。我们最初的4位绝热电容性神经元概念验证示例显示了90％的突触能量节省。在4个突触/SOMA时，我们已经看到总体减少35％的能量。此外，工艺和温度对4位绝热突触的影响显示，在整个角落100度摄氏时，最大能量变化为30％，而没有任何功能损失。最后，我们对ANN的绝热方法的功效进行了512和1024突触/神经元的测试，最差和最佳的情况突触载荷条件以及可变的均衡电容的可变量化均等能力量化了均衡电容和最佳功率 - 电信频率范围之间的预期权衡。加载（即活动突触的百分比）。

在过去的二十年中，癫痫发作检测和预测算法迅速发展。然而，尽管性能得到了重大改进，但它们使用常规技术（例如互补的金属氧化物 - 轴导剂（CMO））进行的硬件实施，在权力和面积受限的设置中仍然是一项艰巨的任务；特别是当使用许多录音频道时。在本文中，我们提出了一种新型的低延迟平行卷积神经网络（CNN）体系结构，与SOTA CNN体系结构相比，网络参数少2-2,800倍，并且达到5倍的交叉验证精度为99.84％，用于癫痫发作检测，检测到99.84％。癫痫发作预测的99.01％和97.54％分别使用波恩大学脑电图（EEG），CHB-MIT和SWEC-ETHZ癫痫发作数据集进行评估。随后，我们将网络实施到包含电阻随机存储器（RRAM）设备的模拟横梁阵列上，并通过模拟，布置和确定系统中CNN组件的硬件要求来提供全面的基准。据我们所知，我们是第一个平行于在单独的模拟横杆上执行卷积层内核的人，与SOTA混合Memristive-CMOS DL加速器相比，潜伏期降低了2个数量级。此外，我们研究了非理想性对系统的影响，并研究了量化意识培训（QAT），以减轻由于ADC/DAC分辨率较低而导致的性能降解。最后，我们提出了一种卡住的重量抵消方法，以减轻因卡住的Ron/Roff Memristor重量而导致的性能降解，而无需再进行重新培训而恢复了高达32％的精度。我们平台的CNN组件估计在22nm FDSOI CMOS流程中占据31.255mm $^2 $的面积约为2.791W。

在本文中，提出了一种新的方法，该方法允许基于神经网络（NN）均衡器的低复杂性发展，以缓解高速相干光学传输系统中的损伤。在这项工作中，我们提供了已应用于馈电和经常性NN设计的各种深层模型压缩方法的全面描述和比较。此外，我们评估了这些策略对每个NN均衡器的性能的影响。考虑量化，重量聚类，修剪和其他用于模型压缩的尖端策略。在这项工作中，我们提出并评估贝叶斯优化辅助压缩，其中选择了压缩的超参数以同时降低复杂性并提高性能。总之，通过使用模拟和实验数据来评估每种压缩方法的复杂性及其性能之间的权衡，以完成分析。通过利用最佳压缩方法，我们表明可以设计基于NN的均衡器，该均衡器比传统的数字背部传播（DBP）均衡器具有更好的性能，并且只有一个步骤。这是通过减少使用加权聚类和修剪算法后在NN均衡器中使用的乘数数量来完成的。此外，我们证明了基于NN的均衡器也可以实现卓越的性能，同时仍然保持与完整的电子色色散补偿块相同的复杂性。我们通过强调开放问题和现有挑战以及未来的研究方向来结束分析。

作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述，重点是不确定性量化，优化方法，开源数据集和工具，主要发现，挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法，以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外，本文介绍了一个案例研究，其中构建和测试了电池数字双胞胎，以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。

In this work, we demonstrate the offline FPGA realization of both recurrent and feedforward neural network (NN)-based equalizers for nonlinearity compensation in coherent optical transmission systems. First, we present a realization pipeline showing the conversion of the models from Python libraries to the FPGA chip synthesis and implementation. Then, we review the main alternatives for the hardware implementation of nonlinear activation functions. The main results are divided into three parts: a performance comparison, an analysis of how activation functions are implemented, and a report on the complexity of the hardware. The performance in Q-factor is presented for the cases of bidirectional long-short-term memory coupled with convolutional NN (biLSTM + CNN) equalizer, CNN equalizer, and standard 1-StpS digital back-propagation (DBP) for the simulation and experiment propagation of a single channel dual-polarization (SC-DP) 16QAM at 34 GBd along 17x70km of LEAF. The biLSTM+CNN equalizer provides a similar result to DBP and a 1.7 dB Q-factor gain compared with the chromatic dispersion compensation baseline in the experimental dataset. After that, we assess the Q-factor and the impact of hardware utilization when approximating the activation functions of NN using Taylor series, piecewise linear, and look-up table (LUT) approximations. We also show how to mitigate the approximation errors with extra training and provide some insights into possible gradient problems in the LUT approximation. Finally, to evaluate the complexity of hardware implementation to achieve 400G throughput, fixed-point NN-based equalizers with approximated activation functions are developed and implemented in an FPGA.

低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。

基于旋转扭矩振荡器的复合值Hopfield网络模拟可以恢复相位编码的图像。存储器增强逆变器的序列提供可调谐延迟元件，通过相位转换振荡器的振荡输出来实现复合权重的可调延迟元件。伪逆培训足以存储在一组192个振荡器中，至少代表16 $ \倍数为12个像素图像。恢复图像所需的能量取决于所需的错误级别。对于这里考虑的振荡器和电路，来自理想图像的5％均方方偏差需要大约5 00美元$ S并消耗大约130 NJ。模拟显示，当振荡器的谐振频率可以调整为具有小于10 ^ {-3} $的分数扩展时，网络功能良好，具体取决于反馈的强度。

Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.

锂离子电池（LIBS）的数学建模是先进电池管理中的主要挑战。本文提出了两个新的框架，将基于机器的基于机器的模型集成，以实现LIBS的高精度建模。该框架的特征在于通知物理模型的状态信息的机器学习模型，从而实现物理和机器学习之间的深度集成。基于框架，通过将电化学模型和等效电路模型分别与前馈神经网络组合，构造了一系列混合模型。混合模型在结构中相对令人惊讶，可以在广泛的C速率下提供相当大的预测精度，如广泛的模拟和实验所示。该研究进一步扩展以进行衰老感知混合建模，导致杂交模型意识到意识到健康状态以进行预测。实验表明，该模型在整个Lib的循环寿命中具有很高的预测精度。

虽然离散事件模拟器是建筑研究，设计和开发的必备工具，但它们的实用性受到在调查下的现实应用的极长时间的影响。这项工作描述了一项协调一致的努力，其中机器学习（ML）用于加速离散事件仿真。首先，构建了用于静态指令属性和动态处理器状态的基于ML的指令延迟预测框架。然后，基于所提出的指令延迟预测器来实现GPU加速的并行模拟器，并且验证了其模拟精度和吞吐量并针对最先进的模拟器评估。利用现代GPU，基于ML的模拟器显着优于传统的模拟器。

作为自然现象的地震，历史上不断造成伤害和人类生活的损失。地震预测是任何社会计划的重要方面，可以增加公共准备，并在很大程度上减少损坏。然而，由于地震的随机特征以及实现了地震预测的有效和可靠模型的挑战，迄今为止努力一直不足，需要新的方法来解决这个问题。本文意识到​​这些问题，提出了一种基于注意机制（AM），卷积神经网络（CNN）和双向长短期存储器（BILSTM）模型的新型预测方法，其可以预测数量和最大幅度中国大陆各地区的地震为基于该地区的地震目录。该模型利用LSTM和CNN具有注意机制，以更好地关注有效的地震特性并产生更准确的预测。首先，将零阶保持技术应用于地震数据上的预处理，使得模型的输入数据更适当。其次，为了有效地使用空间信息并减少输入数据的维度，CNN用于捕获地震数据之间的空间依赖性。第三，使用Bi-LSTM层来捕获时间依赖性。第四，引入了AM层以突出其重要的特征来实现更好的预测性能。结果表明，该方法具有比其他预测方法更好的性能和概括能力。