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World File Search System可变性
RRAM 的写入终止电路：从技术到应用考虑的整体方法
摘要 虽然电阻式随机存取存储器 (RRAM) 如今被视为未来计算的有前途的解决方案，但这些技术在编程电压、开关速度和实现的电阻值方面存在内在的可变性。写入终止 (WT) 电路是解决这些问题的潜在解决方案。然而，以前报道的 WT 电路并没有表现出足够的可靠性。在这项工作中，我们提出了一种工业上可用的 WT 电路，该电路使用根据实际测量校准的 RRAM 模型进行模拟。我们执行了大量 CMOS 和 RRAM 可变性模拟，以提取所提出的 WT 电路的实际性能。最后，我们使用从实际边缘级数据密集型应用中提取的内存痕迹来模拟所提出的 WT 电路的效果。总体而言，我们在位级别展示了 2 × 到 40 × 的能量增益。此外，由于采用了所提出的 WT 电路，我们展示了 1.9 × 到 16.2 × 的能量增益，具体取决于应用程序的内存访问模式。
使用布局实现可立即制造的射频电路合成
摘要 本文介绍了几种压控振荡器的物理实现和测量结果，这些振荡器采用全自动、布局和可变性感知的优化方法设计而成。该方法使用基于机器学习技术的高精度模型来表征电感器，并使用多目标优化算法来实现包含最佳电路设计的帕累托最优前沿，这些电路设计可提供不同的性能权衡。所提出方法的最终结果是一组设计解决方案（其 GDSII 描述可用且可随时制造），无需设计师进一步干预。所提出方法的两个关键要素是使用与现成模拟器和电感器模型链接的优化算法，它们可产生类似 EM 的精度，但评估时间要短得多。此外，该方法保证了对布局寄生和可变性的高水平稳健性，与专家设计师使用其可用的验证工具实现的一样。该方法独立于技术，可用于射频电路的设计。结果已通过物理原型上的实验测量进行验证。
路线图：海洋动力学和海洋 - 气氛相互作用在驱动气候变化和未来影响与影响相关的极端
黑鲁希奥（A）和墨西哥湾流（B）是在大西洋和太平洋中发现的强烈西部边界电流（WBC），这些电流及其扩展的可变性对气候系统产生了重大影响。diabaté等人（2021）强调，分离点上游的近海海平面与WBC扩展中的子午偏移一致。
30°N：平均结构和中尺度变异性-AMS期刊
平均北大西洋深水（NADW，1000，Z，5000 m）的循环和深度西部边界电流（DWBC）的Abaco，Bahamas，26.5 8 n的近海可变性，从将近二十年的速度和水文观测值中进行了研究，并从30-远的Eddy Eddy Global Simalsulation中的输出进行了近20年的速度和水文观测。在26.5 8 N和Argo衍生的地质速度的观察表明，跨越NADW层的平均abaco Gyre的存在，包括大约24 8和30 8 N和72 8和77 8 W之间的封闭旋风循环。 150公里的西部边界，平均运输； 30 SV（1 SV [10 6 M 3 S 2 1）。DWBC的海上数据显示，净运输量从6.5到16 SV不等。当前仪表记录跨越2008–17，由数值模拟支持，这表明DWBC传输可变性由两种不同类型的闪光类型的主导：1）250-280天的周期在整个时间序列中定期发生，并且在整个时间序列中，在400至700天之间进行了5-100天的时间序列，均在5-100天之间进行了繁殖，并在5-6岁之间施加了繁殖。较短的周期变化与DWBC曲折有关，该曲折是由24 8 - 30 8 N沿着大陆斜率向南传播的涡流引起的，而较长的周期振荡似乎与大型反旋转涡流有关，这些涡流似乎与大型的反旋转涡流有关，这些涡流慢慢地向北传播了与Dwbcclop op Owne之间的dwbclop of。 20 8和26.5 8 N.观察和理论证据表明，这两种可变性可能是通过DWBC不稳定性过程和从西部边界反映的Rossby波来重新产生的。
一种用于改善多重对比度增强方法......
大多数数据驱动方法都很容易受到数据变化的影响。当将深度学习 (DL) 应用于脑磁共振成像 (MRI) 时，这个问题尤其明显，因为脑磁共振成像的强度和对比度会因采集协议、扫描仪和中心特定因素而变化。大多数公开的脑磁共振数据集来自同一中心，在扫描仪和使用的协议方面是同质的。因此，设计出可以推广到多扫描仪和多中心数据的稳健方法对于将这些技术转移到临床实践中至关重要。我们提出了一种基于高斯混合模型 (GMM-DA) 的新型数据增强方法，目的是增加给定数据集在强度和对比度方面的可变性。该方法允许增强训练数据集，使训练集中的可变性与现实世界临床数据中看到的可变性相媲美，同时保留解剖信息。我们比较了最先进的 U-Net 模型在添加和不添加 GMM-DA 的情况下对脑结构进行分割训练的性能。这些模型在单扫描仪和多扫描仪数据集上进行训练和评估。此外，我们验证了同一患者图像（相同和不同扫描仪）的重测结果的一致性。最后，我们研究了偏差场的存在如何影响使用 GMM-DA 训练的模型的性能。我们发现，即使训练集已经是多扫描仪，添加 GMM-DA 也可以提高 DL 模型对训练数据中不存在的其他扫描仪的泛化能力。此外，同一患者分割预测之间的一致性得到了改善，无论是同一扫描仪重复还是不同扫描仪重复。我们得出结论，GMM-DA 可以提高 DL 模型在临床场景中的可转移性。
数据可用性和Metocean Analysis的要求
有足够强大的潮流或足够高的潮汐范围以使能量提取在经济上可行的沿海地区数量有限。在高能量的位点中，当前速度可以定期达到高于2.5m/s（或9km/h）的值，流动总是湍流，这会在时空和时间上产生较高的资源可变性。
ML云GPU短缺培训：跨区域是答案吗？水管工
摄入和转换输入数据的b缩合输入管道是训练机学习（ML）模型的重要组成部分。然而，实施有效的输入管道是一项挑战，因为它需要有关并行性，异步和可变性信息的可变性的推理。我们对Google数据中心中超过200万ML职位的分析表明，大量的模型培训工作可能会从更快的输入数据管道中受益。同时，我们的分析表明，大多数作业都不饱和主机硬件，指向基于软件的瓶颈的方向。是由这些发现的动机，我们提出了水管工，这是一种在ML输入管道中找到瓶颈的工具。水管工使用可扩展且可解释的操作分析分析模型来自动调整并行性，预取，并在主机资源约束下进行缓存。在五个代表性的ML管道中，水管工的速度最高为47倍，用于误导的管道。通过自动化缓存，水管工的端到端速度超过50％，与最先进的调谐器相比。
苏格兰糖尿病足动作组：WiFi项目2024
据报道，糖尿病会影响苏格兰人口的5.6％，这一数字每年增加约0.1％。在苏格兰，有4.7％的糖尿病患者将在生活中遭受衰竭，0.5％的糖尿病患者正在接受较低的LIMB截肢（苏格兰糖尿病数据组，[SDDG] 2018）。据估计，糖尿病患者的护理费用在NHS苏格兰130亿英镑（Colhoun and McKnight，2020年）的总支出中为10亿英镑。导致截肢的糖尿病足病的主要原因是外周动脉疾病（PAD），结合了对高血糖症的小神经和血管的损害（Weledji和Fokam，2014年）。许多医疗保健专业人员参与了PAD和慢性肢体威胁性缺血的管理，实践模式的可变性和获得服务的可变性很高，这有助于评估，治疗和临床结果的差异。该研究的目的是评估在繁忙的专业足病房伤口护理临床环境中使用WiFi分类系统是否可行。i
申请认证的黄热病统一邮票
p。 98（添加了重点）：•“传统气体的产生可以补充可再生能源的可变性，而无需额外投资，直到2035年。综合能源计划表明，现有的天然气发电能力的利用稳步下降，但是在风和太阳能产出中，气体发电资源很有价值，尤其是随着这些可再生能源的市场份额。”