XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System关键性
脑网络传播动力学概率模型中的关键性：癫痫发作
癫痫发作在大脑网络中的扩散是癫痫患者的主要致残因素，通常会导致意识丧失。尽管在记录和建模大脑活动方面取得了进展，但揭示癫痫发作扩散动力学的性质仍然是理解和治疗药物难治性癫痫的重要挑战。为了应对这一挑战，我们引入了一种新的概率模型，该模型可以捕捉患者特定复杂网络中的扩散动力学。通过白质纤维束成像估计大脑区域之间的网络连接和交互时间延迟。该模型的计算可处理性使其能够对更详细的癫痫发作动力学模型发挥重要的补充作用。我们在患者特定的 Epileptor 网络背景下说明了模型拟合和预测性能。我们针对不同的患者特定网络推导出扩散大小（序参数）作为大脑兴奋性和全局连接强度的函数的相图。相图可以预测癫痫发作是否会根据兴奋性和连接强度扩散。此外，模型模拟可以预测癫痫发作在网络节点间传播的时间顺序。此外，我们表明，随着神经兴奋性和连接强度的变化，序参数可以表现出不连续和连续（临界）相变。平均场近似和有限尺寸缩放分析支持存在一个临界点，在该临界点处，响应函数和扩散大小的波动相对于控制参数表现出幂律发散。值得注意的是，临界点将两种不同的扩散动力学状态分开，其特征是单峰和双峰扩散大小分布。我们的研究为癫痫发作扩散动力学的相变和波动性质提供了新的见解。我们预计它将在开发用于预防药物抵抗性癫痫发作扩散的闭环刺激方法中发挥重要作用。我们的研究结果也可能引起流行病学、生物学、金融学和统计物理学中相关扩散动力学模型的兴趣。
Dell PowerScale：使用人工智能进行 IT 运营 (AIOps) 的关键性能预测
当今，构建 IT 基础架构的挑战性从未如此之大。许多终端用户工作负载（例如半导体设计、自动驾驶开发以及生命科学和医疗保健）每天都在变得越来越复杂。这种复杂性带来了对 IT 的需求。另一个复杂因素是数据足迹也在增长，通常是呈指数级增长。难怪 IT 管理员难以保持一致的基础架构性能，因为恶意应用程序（和用户）有时会使基础架构超载，从而导致整个组织的性能问题。虽然有可用于监控性能的工具，但这些工具缺乏领域知识（它们是千篇一律的），因此主要用于在问题发生后向管理员发出警报。理想情况下，IT 管理员希望能够根据其特定的工作负载组合来预测何时会出现性能挑战，并有足够的时间完全避免它们。
通过循环商业模式降低材料关键性
可再生能源技术的应用对于实现联合国可持续发展目标 (SDG) 至关重要，例如关于可负担清洁能源的 SDG7 和关于气候行动的 SDG13 1 。然而，生产可再生能源基础设施需要越来越多的材料，例如铟、镓和稀土金属。这可能会导致环境影响的取代而不是减少，因为不可持续的化石燃料开发将被不可持续的可再生能源关键材料开发 2 所取代。例如，用于低碳技术的金属矿石开采和加工对环境具有深远而广泛的影响（例如水、人类和生态毒性）3 。这可能会导致与关于清洁水的 SDG6、关于减少不平等的 SDG10 以及关于海洋和陆地环境自然保护的 SDG14 和 SDG15 1 产生权衡。更好地利用材料和产品的循环经济战略可以提供解决方案，符合关于可持续消费和生产的 SDG12 1,4。
博士奖学金：通过使用人工智能增强可持续性指标 (ASMAI) 描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些方面进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗时耗力，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。将人工智能应用于 LCSA 和 MCA 活动并加以整合具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用人工智能是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
博士奖学金：通过使用人工智能 (ASMAI) 增强可持续性指标描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些部分进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗费时间和资源，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。在 LCSA 和 MCA 活动中使用和整合 AI 具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用 AI 是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
环氧模塑料关键性能对翘曲预测的影响：综述
在过去的几十年里，人们投入了大量的时间和精力来提高环氧模塑料 (EMC) 封装的半导体封装翘曲的可预测性。借助先进的计算力学技术和计算硬件，人们可以模拟几乎任何类型的封装。数值预测所需的热机械性能，包括热膨胀系数 (CTE)、玻璃化转变温度 (T g ) 以及随温度和时间变化的粘弹性能，通常通过热机械分析仪 (TMA) 和动态机械分析仪 (DMA) 等商用工具进行测量。此外，可以使用基于阴影莫尔条纹和数字图像相关 (DIC) 的商用工具轻松测量随温度变化的翘曲。尽管付出了巨大的努力，但准确的预测仍然是一项艰巨的任务。EMC 通常占据封装体积的很大一部分，因此在封装翘曲行为中起着重要作用。这篇评论文章研究了关键的 EMC 属性对翘曲行为的影响。基于文献中报告的数据和分析，本文讨论了导致预测仍然困难的三个潜在原因，并讨论了应采取哪些措施才能将预测能力达到所需水平。
基于指令关键性的节能硬件数据预取
摘要 — 硬件数据预取是一种延迟隐藏技术，通过在处理器需要之前将数据块提取到缓存中来缓解内存墙问题。对于高性能的先进数据预取器，由于请求数量的增加，这会增加内存层次结构中的动态和静态能量。提高硬件预取器能效的一种简单方法是预取执行关键路径上的指令。由于基于关键性的数据预取不会显著降低性能；这是解决能效问题的理想方法。我们讨论了现有关键指令检测技术的局限性，并提出了一种新技术，该技术使用重新排序缓冲区占用率作为检测关键指令的指标，并执行特定于预取器的阈值调整。使用我们的检测器，我们实现了最大内存层次结构节能 12.3%，PPF 性能提高 1.4%，平均值如下：(i) SPEC CPU 2017 基准：IPCP 在 L1D 时能耗降低 2.04%，性能降低 0.3%；(ii) 客户端/服务器基准：PPF 时能耗降低 4.7%，性能降低 0.15%；(iii) Cloudsuite 基准：IPCP 在 L1D 时能耗降低 2.99%，性能提高 0.36%。IPCP 和 PPF 是最先进的数据预取器。
混合关键性、能源、可靠性和安全性观点
摘要 现代嵌入式系统需要满足多种需求，具体取决于它们所部署的应用领域。例如，实时和安全关键系统需要考虑混合关键性，电池供电系统需要考虑能源。同时，许多此类系统也要求其可靠性和安全性。随着电子系统用于越来越多样化的应用，新的挑战也随之出现。例如，随着嵌入式系统在越来越复杂的应用中的使用，这些应用执行具有不同优先级的任务，混合关键性系统对设计可靠系统提出了独特的挑战。在异构系统（尤其是混合关键系统）中实现跨层可靠性所涉及的巨大设计空间带来了新的研究问题。此外，对这些系统的恶意安全攻击给系统设计带来了额外的非凡挑战。在本文中，我们从行业和学术界的角度介绍了这些新兴系统设计方面对设计高性能、节能、可靠和/或安全的嵌入式系统所带来的挑战。我们还对未来的道路提出了自己的看法。
PVT系统的关键性能指标
在此处用字母𝑄𝑄表示热能的用字母𝐸𝐸表示。 字母可以表示负数的热量（“冷”）。 分别用𝑄𝑄，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐶𝐶，𝐵𝐵（= −𝑄𝑄，𝐴𝐴，𝐴𝐴）或𝐸𝐸，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐸𝐸，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，冷或电的数量。 星号是指从组件流出的所有热量或电能的总和（例如， 𝑄𝑄𝑄𝑄，∗）或to组件𝐵𝐵（例如 𝑄𝑄∗，𝐵𝐵）。 如果上下文允许它，则可以省略星号。 例如 代替𝑄𝑄𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃， *，可以使用𝑄𝑄表示从Pvt Collector场到系统中流动的所有热量，如果未用于冷却目的或拒绝热量的情况。 类似地，零部件的总消耗本身不会产生电力，例如 热泵可以表示为𝐸𝐸𝐸𝐸，而不是𝐸𝐸∗，𝐻𝐻𝐻𝐻。 ，如果上下文允许的话，也可以省略其他子和上标，以简化符号。 代表热电或电力（能流量）的数量分别用𝑄𝑄或𝐸𝐸𝐸𝐸表示。 下标“系统”可用于捆绑加热或冷却系统的所有系统组件。 例如 𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃，𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠代表PVT场传递到不同系统组件（不包括电池）的总电能。 必要时可以定义其他下标。 在组件之间发生的能量损失的情况下（例如） 其他上标用字母𝐸𝐸表示。字母可以表示负数的热量（“冷”）。分别用𝑄𝑄，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐶𝐶，𝐵𝐵（= −𝑄𝑄，𝐴𝐴，𝐴𝐴）或𝐸𝐸，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐸𝐸，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，冷或电的数量。星号是指从组件流出的所有热量或电能的总和（例如，𝑄𝑄𝑄𝑄，∗）或to组件𝐵𝐵（例如𝑄𝑄∗，𝐵𝐵）。如果上下文允许它，则可以省略星号。例如代替𝑄𝑄𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃， *，可以使用𝑄𝑄表示从Pvt Collector场到系统中流动的所有热量，如果未用于冷却目的或拒绝热量的情况。类似地，零部件的总消耗本身不会产生电力，例如热泵可以表示为𝐸𝐸𝐸𝐸，而不是𝐸𝐸∗，𝐻𝐻𝐻𝐻。，如果上下文允许的话，也可以省略其他子和上标，以简化符号。代表热电或电力（能流量）的数量分别用𝑄𝑄或𝐸𝐸𝐸𝐸表示。下标“系统”可用于捆绑加热或冷却系统的所有系统组件。例如𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃，𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠代表PVT场传递到不同系统组件（不包括电池）的总电能。必要时可以定义其他下标。在组件之间发生的能量损失的情况下（例如其他上标全局太阳辐照用𝐺𝐺表示，并在水平表面上进行辐射的下标，而“𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐”用于收集器平面上的辐射。管道的热损耗，或由于电缆损耗或DC-DC转换器而导致的电能损失是相关的，如果在组件𝐴𝐴（𝑄𝑄，𝐵𝐵（𝐴𝐴（𝐴𝐴））或𝐵𝐵（𝑄𝑄，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵，𝐵𝐵（𝐴𝐴）），则可以用括号的超级标记指定的超级字样。
相机信息容量：一项关键性能指标
我们提出了一种新的测量方法：相机信息容量，它以克劳斯·香农于 1948 年和 1949 年发表的开创性信息论著作 [1],[2] 为基础，该著作是现代电子通信的基础，但对成像科学家来说仍然陌生。香农表明，每个通信信道（可以用带宽和噪声来表征）都有一个信息容量，它决定了它在无错误传输数据的最大速率。相机就是这样一种通信信道，尽管有一点不同：它将数据传输到二维像素而不是一维时间。由于机器视觉背后的算法基于信息而不是像素，因此相机的信息内容对系统性能至关重要。