家国清明凝聚坚定前行的力量

清明时节,思祭英烈,缅怀同胞。

为表达全国各族人民对抗击新冠肺炎疫情斗争牺牲烈士和逝世同胞的深切哀悼,4月4日我国举行全国性哀悼活动。上午10时,防空警报鸣响,习近平等党和国家领导人向新冠肺炎疫情牺牲烈士和逝世同胞默哀3分钟。

她提出:“疫情简报会上,专业记者应该主导提问,医生和科学家应该去回答专业记者提出的问题。解读科学原理和卫生健康政策的任务应该留给医生和科学家,而不是政治新闻记者。”

此外,该研究在三个并行忆阻器卷积器中复制了卷积核,从而将 mCNN 的延迟降低约 2/3。该研究得到的高度集成神经形态系统弥补了基于忆阻器的卷积运算和全连接 VMM 之间的吞吐量差距,从而为大幅提升 CNN 效率提供了可行的解决方案。

民族复兴的追梦路上,难免会经历曲折和痛苦,但只要路走对了,就不怕遥远。

郑若骅说:“国家安全委员会在香港的工作主体是维护国家安全,这个非常重要的工作。作为委员,我非常荣幸,作为律政司司长,我在那里当然会提供相关的意见。律政司在香港处理危害国家安全的犯罪案件的时候,有非常关键的工作要做。现在法律已经订立好了,我们有法可依,有法必依,执法必严,违法必究,关于决定要不要检控,这个工作是属于律政司。所以,在律政司里面,已经成立了专门处理危害国家安全犯罪的检控科,已聘任首批检控官。所以,我们会尽快把相关工作做好,也会跟执法部门协调好,希望能够把法律落地实施到位。”

首个完全基于忆阻器的 CNN 硬件实现

除了使用不同卷积核对共享输入执行并行卷积外,忆阻器阵列还复制了多个相同卷积核,以并行处理不同的输入。相较于当前最优的图形处理器(GPU),基于忆阻器的 CNN 神经形态系统的能效要高出一个数量级,且实验证明该系统可扩展至大型网络,如残差神经网络。该结果或可促进针对深度神经网络和边缘计算提供基于忆阻器的非冯诺伊曼(non-von Neumann)硬件解决方案,在处理卷积神经网络(CNN)时的能效比图形处理器芯片(GPU)高两个数量级,大幅提升了计算设备的算力,成功实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算。

2020年1月8日,习近平在“不忘初心、牢记使命”主题教育总结大会上强调,越是接近民族复兴越不会一帆风顺,越充满风险挑战乃至惊涛骇浪。

图为内蒙古师范大学进行开学前疫情防控演练——间隔座位上课。白玉堃 摄

系统方面,该系统主要包含八个基于忆阻器的处理元件(PE)。每个 PE 集成了 2048 个单元的忆阻器阵列。每个忆阻器与晶体管的漏级端相连,即 1T1R 配置。核心 PCB 子系统具备八个忆阻器阵列芯片,每个忆阻器阵列具备 128 × 16 个 1T1R 单元。在水平方向上共有 128 条并行字线和 128 条源线,在垂直方向上共有 16 条位线。

郑若骅表示,作为维护国家安全委员会的委员责任重大,一定要尽自己所能,履行维护国家安全的重要职责。

在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,广大医务人员和防疫工作者英勇奋战在疫情防控工作第一线,为坚决打赢湖北保卫战、武汉保卫战作出了突出贡献,涌现出一大批可歌可泣的先进典型。

国家以最高的祭奠哀悼逝者,是对逝者的尊重与缅怀,也是对生命的关爱与珍视。

清明时节,在缅怀逝者、祭奠英魂的同时,传承英雄精神,凝聚奋进力量,我们一定能取得战“疫”的最终胜利,在中华民族伟大复兴的壮阔征程中谱写新的篇章。

作者提到,政客会引发疫情应对当中的混乱。她评价美国的政治生态称:“政府部门成为了个别人往上爬的途径,而不是公共服务机构。”

郑若骅表示,香港国家安全法的立法和实施,中央政府在香港设立香港特区国安委和驻港国安公署,都体现出国家对维护香港“一国两制”的坚定决心,对此她表示欢迎和支持。

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他们用生命守护生命,以大爱诠释医者仁心;他们以生命践行使命,用热血铸就警魂;他们用生命书写担当,用爱心守护家园。

我们以国家的名义,深切悼念,愿英雄走好,逝者安息!

两所高校均表示,返校学生的具体返校时间及相关要求将由各学院“一对一”通知每位同学。(完)

忆阻器单元使用 TiN/TaO_x/HfO_x/TiN 的材料堆叠,通过调节电场和热,在增强(SET)和抑制(RESET)这两种情况下均展现出连续电导率调节能力。材料和制造流程与传统的 CMOS 流程兼容,从而使忆阻器阵列可以方便地内置在晶圆的后段制程中,以减少流程变动,实现高复现性。得到的交叉阵列在同等的编程条件下具备均匀的模拟开关行为。因此,多忆阻器阵列硬件系统基于自定义印刷电路板(PCB)和 FPGA 评估板(ZC706, Xilinx)构建。

另外,中、高风险地区和其他输入风险较大地区学生,依照疫情形势变化动态调整,根据个人情况和学校安排返校。

党的十八大以来,习近平总书记在多个场合致敬英雄,讲述他们的事迹、推崇他们的精神,激励在全民中形成缅怀先烈、崇尚英雄的氛围。

(总台记者 金东 周伟琪 冯良辰 李志强 叶丽丽)

基于忆阻器的硬件系统具备可靠的多级电导率状态

简言之,忆阻器(memristor)可以在断电之后,仍能“记忆”通过的电荷,其所具备的这种特性与神经突触之间的相似性,使其具备获得自主学习功能的潜力。因此,基于忆阻器的神经形态计算系统能为神经网络训练提供快速节能的方法,但是,图像识别模型之一 的卷积神经网络还没有利用忆阻器交叉阵列的完全硬件实现。

我们沉痛祭奠,愿逝者安息!我们肃立默哀,愿生者奋进!

该阵列展示了极具可重复性的多级电导率状态,成功证明了存算一体架构全硬件实现的可行性。

对在抗击疫情中不幸罹难的同胞、牺牲的医务人员,习近平总书记多次表示深切的悼念,并向在疫情中失去亲人的家庭致以诚挚的慰问。

利用混合训练方法得到 mCNN

4月4日,国旗半垂,举国同悲。全国各族人民默哀3分钟,表达对抗击新冠肺炎疫情斗争牺牲烈士和逝世同胞的深切哀悼。

众所周知,CNN 是最重要的深度神经网络之一,在图像处理相关任务中发挥关键作用,如图像识别、图像分割和目标检测。

同时,未接到返校通知的学生暂不返校,未经批准,任何学生不得提前返校。毕业年级学生(含研究生)可以不返校。确需返校的,经个人申请、学院审批、学校同意后,安排返校时间。

微软全国广播公司(MSNBC)主持人雷切尔·马多说:“我将停止在电视直播中发布这些简报,并非出于恶意,而是因为这是错误的信息。”

此前,《纽约时报》在报道《白宫疫情简报会上,一个自相矛盾的特朗普》中称,在每日疫情简报会上,总统经常自相矛盾,却从不承认这一点。他经常发出令人困惑的信号,其他政治人物、卫生官员和民众只能自行解读。

图为内蒙古师范大学进行开学前疫情防控演练——进行身份核验、体温检测。白玉堃 摄

与之相反,基于忆阻器的神经形态计算可以提供非冯诺伊曼计算范式,即存储数据,从而消除数据迁移的消耗。忆阻器阵列直接使用欧姆定律进行加法运算,使用基尔霍夫定律(Kirchhoffs law)进行乘法运算,因而能够实现并行存内(in-memory)MAC 运算,从而模拟存内计算(in-memory computing),并实现速度和能效的大幅提升,减小误差。

17日,英国《金融时报》也发表评论称,如果特朗普能退到一边,让疫情工作组和各州政府当中的专家们来负责抗疫工作,这将是对美国人来说最有利的做法。

架构方面,之前基于忆阻器的 demo 依赖于单一阵列,其主要原因是生成高度可重复的阵列面临巨大挑战。忆阻器设备的易变性和不完美特性被认为是神经形态计算应用的主要瓶颈。该研究提出了一种基于忆阻器的灵活计算架构,适用于神经网络。

内蒙古师范大学官方消息称,该校非毕业年级学生(含研究生)自5月13日起,按照分批分年级分校区,错时有序安排返校。因故不能返校的,向所在学院提出申请,同意后可不返校。

“全党全国各族人民要像英雄模范那样坚守、像英雄模范那样奋斗,共同谱写新时代人民共和国的壮丽凯歌!”习近平总书记的铿锵话语激励我们奋勇前行。

16日,CNN评论员、传染病专家席琳·冈德发文称,应该让医护人员和科学家主导疫情简报会,而不是政客们:“我认为医护人员和科学家应该站在传播疫情信息的第一线。”

CNN 的典型计算步骤需要大量滑动卷积操作。从这个方面来看,CNN 需要支持并行乘积累加运算(MAC)的计算单元。而这需要重新设计传统的计算系统,以便以更高的性能、更低的能耗来运行 CNN,这些计算系统包括通用应用平台(如 GPU)、应用特定的加速器等。

郑若骅表示,香港维护国家安全委员会成立后,律政司在检控危害国家安全等罪案等方面起到关键作用。

郑若骅说:“作为国安委的委员,我非常荣幸,能够参与维护国家安全是每一个国民的荣幸。而且,我可以利用法律知识,帮助维护国家安全法律的制度,还有它的实施。更重要的是能够维护我们国家主权统一和领土完整。所以,我希望能够尽自己最大的力量把国家安全相关工作做好,这是我作为中国公民的一个基本的、宪制的责任。”

不过,最近雷锋网(公众号:雷锋网)了解到,清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强教授团队与合作者在《自然》在线发表了题为“ Fully hardware-implemented memristor convolutional neural network ”的研究论文,报道了基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现。

郑若骅说:“今天(8日)驻港国安公署成立是非常高兴的一天,为什么呢?有这么强大的后盾,在支持我们在香港的工作,是非常开心的事情。万一出现极少数的案子,香港有困难或者没有能力解决,或者香港有人违纪的时候,它是可以保障国家安全的。所以对我们来讲是很重要的一个后盾。因为,它会跟我们香港相关的工作有协调,可以指导监督和给出意见建议,这对香港来处理国家安全相关的工作都具有很大的意义,也有很大的帮助。所以国家对香港的信心和信任,是我们在香港感受得到的,我们也会尽量把我们的宪制责任做好。”

据介绍,当前国际上的忆阻器研究还停留在简单网络结构的验证,或者基于少量器件数据进行的仿真。基于忆阻器阵列的完整硬件实现仍然有很多挑战。

在这些研究成果的基础之上,钱鹤、吴华强团队逐渐优化材料和器件结构,制备出了高性能的忆阻器阵列。

天地英雄气,千秋尚凛然。

在实现中华民族伟大复兴的新征程上,应对重大挑战、抵御重大风险、克服重大阻力、解决重大矛盾,迫切需要迎难而上、挺身而出的担当精神。

比如,器件方面,需要制备高一致、可靠的阵列;系统方面,忆阻器因工作原理而存在固有缺陷(如器件间波动、器件电导卡滞、电导状态漂移等),会导致计算准确率降低;架构方面,忆阻器阵列实现卷积功能需要以串行滑动的方式连续采样、计算多个输入块,无法匹配全连接结构的计算效率。

报道称,近几个月来,他对疫情严重性的评估在不断变化。起初,他将新冠肺炎比作一种会“奇迹般”消失的普通流感,后来他称它是“这个国家可能面临的最糟糕的事情”,并向疫情宣“战”。然后他打算让全国在复活节前复工,随后又收回这一结论,称“艰难的日子”即将来临。

他们提出用高能效比、高性能的均匀忆阻器交叉阵列实现 CNN,该实现共集成了 8个 PE ,每个 PE 包含2048 个单元的忆阻器阵列,以提升并行计算效率。此外,研究者还提出了一种高效的混合训练方法,以适应设备缺陷,改进整个系统的性能。研究者构建了基于忆阻器的五层 CNN 来执行 MNIST 图像识别任务,识别准确率超过 96%。

这场新冠肺炎疫情防控斗争是中华民族伟大复兴历史征程中又一次前所未有的考验。

但是,计算效率的进一步提升最终受限于系统的冯诺伊曼架构,该架构中的内存和处理单元是物理分离的,从而导致大量能耗,以及不同单元之间数据搬运的高延迟。

新冠肺炎疫情是新中国成立以来在我国发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件。在这场抗击疫情的严峻斗争中,一批医务人员、干部职工、社区工作者因公殉职,许多患者不幸罹难。

习近平强调,人民才是真正的英雄。面对汹涌而来的新冠肺炎疫情,14亿中国人民同舟共济,众志成城,坚定信心,同疫情进行顽强斗争。

在这场战“疫”中,习近平总书记始终强调,要“把人民群众生命安全和身体健康放在第一位”,“尽最大努力防止更多群众被感染,尽最大可能挽救更多患者生命”。

在器件方面,该研究成功实现了一个完整的五层 mCNN,用于执行 MNIST 手写数字图像识别任务。优化后的材料堆栈(material stack)能够在 2048 个单晶体管单忆阻器(one-transistor–one-memristor,1T1R)阵列中实现可靠且均匀的模拟开关行为。使用该研究提出的混合训练机制后,实验在整个测试集上的识别准确率达到了 96.19%。