当网络条件恶化时，视频会议系统的用户体验差，因为当前的视频编解码器根本无法在极低的比特率下运行。最近，已经提出了几种神经替代方案，可以使用每个框架的稀疏表示，例如面部地标信息，以非常低的比特率重建说话的头视频。但是，这些方法在通话过程中具有重大运动或遮挡的情况下会产生不良的重建，并且不会扩展到更高的分辨率。我们设计了Gemino，这是一种基于新型高频条件超分辨率管道的新型神经压缩系统，用于视频会议。 Gemino根据从单个高分辨率参考图像中提取的信息来增强高频细节（例如，皮肤纹理，头发等），为每个目标框架的一个非常低分辨率的版本（例如，皮肤纹理，头发等）。我们使用多尺度体系结构，该体系结构在不同的分辨率下运行模型的不同组件，从而使其扩展到可与720p相当的分辨率，并且我们个性化模型以学习每个人的特定细节，在低比特率上实现了更好的保真度。我们在AIORTC上实施了Gemino，这是WEBRTC的开源Python实现，并表明它在A100 GPU上实时在1024x1024视频上运行，比比特率的比特率低于传统的视频Codecs，以相同的感知质量。

通过一系列联邦举措和命令，美国政府一直在努力确保美国在AI中的领导。这些广泛的战略文件影响了美国空军美国部（DAF）等组织。DAF-MIT AI加速器是DAF和MIT之间的一项计划，以弥合AI研究人员与DAF任务要求之间的差距。DAF-MIT AI加速器支持的几个项目正在开发公共挑战问题，这些问题解决了许多联邦AI研究的重点。这些挑战是通过公开可用的大型AI-Ready数据集，激励开源解决方案，并为可以激发进一步研究的双重使用技术创建需求信号，来针对优先事项。在本文中，我们描述了正在开发的这些公共挑战以及它们的应用如何促进科学进步。

近年来，已经提出了许多加速器来有效处理稀疏张量代数应用（例如稀疏的神经网络）。但是，这些建议是大而多样化的设计空间中的单个点。缺乏对这些稀疏张量加速器的系统描述和建模支持阻碍了硬件设计人员无法高效，有效的设计空间探索。本文首先提出了统一的分类法，以系统地描述各种稀疏张量加速器的设计空间。基于提议的分类法，它引入了Sparseloop，这是第一个快速，准确，灵活的分析建模框架，以实现稀疏张量加速器的早期评估和探索。 Sparseloop理解了一系列体系结构规格，包括各种数据流和稀疏加速功能（例如，消除基于零的计算）。使用这些规格，Sparseloop评估了设计的加工速度和能源效率，同时考虑了使用的数据流以及使用随机张量密度模型的稀疏加速度功能引入的数据移动和计算。在代表性的加速器和工作负载中，Sparseloop的建模速度比周期级模拟快2000倍，保持相对性能趋势，并达到0.1％至8％的平均误差。通过案例研究，我们证明了Sparseloop有助于揭示设计稀疏张量加速器的重要见解的能力（例如，共同设计正交设计方面很重要）。

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.

拟议的控制方法使用基于自适应的馈电控制器来为CDPR建立一个被动输入输出映射，该映射与线性不变的严格阳性真实反馈控制器一起使用，以确保稳健的闭环输入输出稳定性和渐进式姿势轨迹通过消极定理跟踪。所提出的控制器的新颖性是其配方用于一系列有效载荷态度参数化，包括任何无约束的态度参数化，四元组或方向余弦矩阵（DCM）。通过用刚性和柔性电缆的CDPR进行数值模拟，证明了所提出的控制器的性能和鲁棒性。结果证明了仔细定义CDPR的姿势误差的重要性，CDPR的姿势误差是在使用Quaternion和dcm时以乘法方式执行的，并且在使用不受约束的态度参数时（例如Euler-andle-angle序列）时以特定的添加剂方式执行。

大多数怀孕和出生会导致良好的结果，但是并不常见，当发生时，它们可能会与母亲和婴儿的严重影响相关。预测建模有可能通过更好地理解风险因素，增强监视以及更及时，更适当的干预措施来改善结果，从而帮助产科医生提供更好的护理。对于三种类型的并发症，我们使用可解释的提升机（EBM）（玻璃箱模型）来识别和研究最重要的风险因素，以获得清晰度：（i）严重的孕妇发病率（SMM），（ii）（iii）早产启示性。在使用EBM的解释性来揭示出对风险促成的特征的惊人见解时，我们的实验表明EBM与其他黑盒ML方法（例如深神经网和随机森林）的准确性相匹配。

现代软件系统和产品越来越依赖机器学习模型，以基于与用户和系统的交互进行数据驱动的决策，例如计算基础架构。对于更广泛的采用，这种做法必须（i）容纳没有ML背景的软件工程师，并提供（ii）提供优化产品目标的机制。在这项工作中，我们描述了一般原则和特定的端到端毫升平台，为决策和反馈集合提供易于使用的API。循环仪支持从在线数据收集到模拟培训，部署，推理的完整端到端ML生命周期，并扩展支持和调整产品目标的评估和调整。我们概述了平台架构和生产部署的整体影响 - 循环仪当前托管700毫升型号，每秒达到600万决定。我们还描述了学习曲线并总结了平台采用者的经验。