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.     

InP/InGaP/GaAsSb/InGaAsSb/InP双异质结双极晶体管设计北大核心

应用半导体器件的电阻电容计算理论和SILVACO ATLAS软件,在综合考虑载流子渡越时间和电阻电容延迟时间对增益截止频率的影响下设计了一种InP/InGaP/GaAsSb/InGaAsSb/InP双异质结双极晶体管(DHBT)结构。该结构中在基区与发射区之间加入P型半导体层以降低基区与发射区之间的电子势垒,并通过引入梯度渐变材料及优化掺杂分布提高基区电场、增强集电区中易趋近于零区域的电场,器件的电流增益截止频率得到显著提升。此外,还列出了InGaP和InGaAsSb材料的禁带宽度和电子亲合势、P型GaAs_(0.51)Sb_(0.49)和InGaAsSb材料的电子迁移率的近似计算公式。     

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。     

紫外/氯胺消毒对供水系统中微生物数量分布的影响

针对上海临江水厂紫外/氯胺组合消毒供水系统，研究了紫外关闭前后，紫外/氯胺组合消毒和单氯胺消毒对供水系统中微生物数量分布的影响。结果表明：紫外/氯胺组合消毒对出厂水微生物的消毒效率比氯胺消毒更高。目前工艺条件下，组合消毒可做到对可培养细菌的100%灭活，单氯胺消毒只能达到97.71%～99.98%。单氯胺消毒下，管网异养菌平板计数均值相对紫外/氯胺组合消毒增加128.78%，二次供水异养菌平板计数均值相对增加8.94%，紫外/氯胺组合消毒相对单氯胺消毒可改善管网微生物生长水平，但不能改变管网微生物生长变化规律。二次供水的微生物水平仍明显高于供水管网。二次供水模式中，直供水模式的水质相对最好，水池+水箱供水模式的水质相对最差。相同供水模式下，组合消毒比单氯胺消毒对二次供水微生物的控制效果更好。     

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。     

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.