嵌入式系统的研究进展与趋势1

递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络性能更为优异。但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。FPGA 由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做 RNN 加速器的硬件平台。对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。

分散搜索算法研究进展.pdf

遗传算法理论及其应用研究进展 .pdf

磁电阻随机存取存储器研究进展

甲烷存储材料的研究进展

综述了近年来国内外对动态社区发现的主要研究进展。从同步、自旋和随机游动三个方面分析了动态社区发现算法的原理。对目前存在的各种动态社区发现算法进行了深入剖析和全面比较，指出当前动态社区发现的研究热点及将来需要重点关注的主要问题。

快速多极子边界元法是近年来快速发展和应用的一种新的数值计算方法,对于解决大规模问题具有十分明显的优势;首先,对快速多极算法进行了总述，阐述了基本原理、数学基础和实现步骤;然后，对其在基础领域和各个工程领域内的研究进展做了一定的总结和概括,并着重介绍了其在声学问题和流固耦合问题中的应用;最后,简要展望了快速多极边界元方法的发展趋势。

主要对目前国际上研究较多的几种透明导电薄膜，如金属膜、透明导电氧化物(TCO)薄膜(In2O3基、SnO2基、ZnO基及TiO2基薄膜)、p型材料及多层膜的性能、制备工艺、研究现状及最新进展进行了较为详细的阐述。介绍了一些较为特殊的透明导电薄膜材料。展望了透明导电薄膜未来的研究方向及发展前景。

机器人轻量化材料应用的研究进展.pdf，这是一份不错的文件