信息高铁的低熵高通量性质验证

针对“人机物”三元融合的万物智能互联时代需求，中国科学院计算技术研究所的学者提出了“信息高铁”高通量低熵算力网的设计构想，在基础设施层提供低熵有序的支持，从而显著提升性能与品质.但信息高铁构想尚缺乏实验数据支撑.本文量化定义了通量、良率、CPU熵，分别用于刻画系统的性能、品质、无序程度；构建了信息高铁原型系统；并与基于Kubernetes容器编排的云计算系统进行对比.通过北京-南京的广域实验，验证了信息高铁原型系统可数量级提升良率和通量，其正则化后的CPU熵降至K8s系统的50%以下.本文通过提供实验数据分析结果，初步验证了信息高铁的低熵高通量潜力.     

一种“KooN”结构的马尔可夫简并建模和简化计算的方法

IEC61508等标准提出了几种计算安全仪表系统需求时平均失效概率的方法,但是,对于具有冗余配置的复杂系统,随着组件数量的增加,系统的中间状态数量快速增长,用户难以构建马尔可夫模型,即便借助计算机来建模运算也较为耗时。提出了一种同型“K oo N”简并状态的马尔可夫建模的通用方法,首先是根据降级状态进行判断,将符合条件的状态进行简并,然后对标记为危险失效状态的概率进行计算。通过严格的理论推导,该简并状态方法可以在不损失精度的前提下简化马尔可夫建模。     

隐私计算面临的挑战与发展趋势浅析

隐私计算是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行分析计算的一系列信息技术,能够保障数据在流通与融合过程中的"可用不可见"。近两年来,在政策驱动和市场需求共同作用下,隐私计算技术、产业、应用迅速发展。一方面,数据流通需求不断加强,机构间数据流通成为促使数据要素市场化配置、充分释放数据要素价值的重要环节;另一方面,不断实施的法律法规使得数据的安全与保护,特别是数据流通过程中的合规性,成为持续稳定的市场需求,而不再是短暂的监管应对行为。     

移动边缘计算中资源分配和定价方法综述

移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）通过将计算任务卸载至边缘服务器，降低网络负荷，减少传输时延，提升用户服务体验。因此，MEC受到了广泛关注，并成为5G的关键技术。资源分配作为MEC的主要问题，在提升能量效率、缩短任务时延和节约成本方面具有非常重大的研究意义。首先，介绍了MEC的基本概念、参考架构和技术优势；然后，从技术层面和经济层面归纳总结了MEC中最新的资源分配和定价策略；最后，讨论了MEC资源分配和定价策略中可能存在的问题与挑战，并提出了一些可行的解决方案，为后续研究发展提供参考。     

掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。     

使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。     

基于SRAM的通用存算一体架构平台在物联网中的应用

最近,存算一体(IMC)架构引起了广泛关注,并被认为有望成为突破冯诺依曼瓶颈的新型计算机架构,特别是在数据密集型(data-intensive)计算中能够带来显著的性能和功耗优势.其中,基于SRAM的IMC架构方案也被大量研究与应用.该文在一款基于SRAM的通用存算一体架构平台——DM-IMCA的基础上,探索IMC架构在物联网领域中的应用价值.具体来说,该文选取了物联网中包括信息安全、二值神经网络和图像处理在内的多个轻量级数据密集型应用,对算法进行分析或拆分,并将关键算法映射到DM-IMCA中的SRAM中,以达到加速应用计算的目的.实验结果显示,与基于传统冯诺依曼架构的基准系统相比,利用DM-IMCA来实现物联网中的轻量级计算密集型应用,可获得高达24倍的计算加速比.     

基于普适计算的智能家居系统设计与实现

文章基于普适计算思想设计了一款智能家居系统,系统由硬件层、硬件驱动层、功能模块层和应用层4部分构成。该系统选用AT89C51单片机,配合使用温湿度传感器、压力传感器、烟雾传感器等多种传感器,进行温度、湿度、压力、烟雾等数据信息的采集,利用WiFi模块将数据传给单片机,实现相应的控制功能。本系统具有设计成本低、功耗低等特点,能够有效实现智能家居系统的自动化管理。