上下文。准确的模拟晕圈目录是用于开发和验证宇宙学推断管道的必不可少的数据产品。生成模拟目录的一个主要挑战是对光环或星系偏置进行建模,这是从物质密度到暗物质光环或可观察的星系的映射。为此,n个体代码生成了最先进的目录。然而,为大容量的大量N体模拟产生了大量的N体模拟,尤其是在包括磁水动力学的情况下,需要大量的计算时间。目标。我们介绍和基准测试了一个可区分和物理信息的神经网络,该网络可以生成与从完整的N体代码获得的模拟光环目录相当的质量。模型设计在训练程序和大型模拟目录套房的生产上具有计算有效的效率。方法。我们提出了一个神经网络,仅依靠18至34个可训练的参数,该参数可从暗物质过度密度场中产生光环目录。通过将首先原理动机的对称性纳入我们的模型体系结构来实现网络权重的减少。我们使用不同分辨率,红移和大型垃圾箱的仅黑色n体模拟训练了我们的模型。我们使用不同的n点相关函数将最终模拟目录与N体晕目录进行了比较,从而验证了最终模拟目录。结果。此外,我们发现该网络可以在近似密度字段上进行培训,以进一步降低计算成本。我们的模型生成了与参考模拟一致的模拟光环目录,这表明该新型网络是生成模拟数据的一种有希望的方法,该数据由于其计算效率而即将进行的宽场调查。我们还介绍了如何解释训练有素的网络参数,以洞悉结构形成的物理。最后,我们讨论了我们的模型的当前局限性,以及从这项研究中可以明显看出的近似Halo模拟产生的一般要求和陷阱。
Microplotter®技术的核心是一种使用受控的超声处理以非接触方式沉积流体的分配器。这项获得专利的技术可以生产出在宽至20 µm宽的表面上形成特征的Picoliter液滴。与自动表面高度校准结合使用时,可以实现沉积特征直径的可变性系数,达到10%。可以使用多种流体,包括水溶液和许多基于有机溶剂的混合物。其他分配器遇到的流体,例如石墨烯或碳纳米管悬浮液,或粘度高达450 cp的液体,可以轻松沉积。超声抽水作用也是一种有效的清洁机制,用于依次快速沉积许多解决方案。
NSI802x器件是高可靠性双通道数字隔离器。NSI802x器件通过UL1577安全认证,支持3kV rms绝缘耐压,同时在低功耗下提供高电磁抗扰度和低辐射。NSI802x的数据速率高达10M bps,共模瞬态抗扰度(CMTI)高达1 0 0kV / us。NSI802x器件提供数字通道方向配置和输入电源丢失时的默认输出电平配置。NSI802x器件的宽电源电压支持直接与大多数数字接口连接,易于进行电平转换。高系统级EMC性能增强了使用的可靠性和稳定性。
Dell PowerEdge XE7745通过在金融,医疗保健,制造业和零售等行业中快速移动AI驱动的公司提供了GPU多样性。XE7745具有AI模型的企业,并具有高达8个双宽600W PCIE AI加速器(例如NVIDIA H200* NVL Tensor core core gpu)的企业。XE7745最多支持16个单宽75W PCIE AI加速器,例如NVIDIA L4*,用于推断具有较低功率要求的用例。dell的PCIE AI加速度选项的开放生态系统可让您适合当今需求的配置,同时将未来的基础架构用于不断发展的AI工作流程。
thermophile 嗜热生物 适应高温如温泉、海底排热口及室内热 水管的生物体。能在高达 50 ℃的温度下 生长的一大类细菌、真菌和简单动植物 体;嗜热生物可在高于 50 ℃的环境下生 长繁殖。根据最适生长温度可将嗜热生 物划分为简单嗜热生物( 50-65 ℃),嗜热 生物( 65-85 ℃),极嗜热生物( >85 ℃)。 见: 中温生物 ( mesophile ), 嗜冷生物 ( psychrophile )。
对于电池数量非常多的系统,BQ78706 设备可以串联堆叠以监控电池单元。此设计使用四个 BQ78706 设备来监控最多 52 个电池单元。BQ78706 监控串联的 13 个电池单元,并将 13 个堆叠顶部电压作为接地。每个 BQ78706 设备之间需要隔离才能进行通信。此设计在两个 BQ78706 设备之间使用电容隔离菊花链,在板外 BMU 或 BCU 之间使用变压器隔离菊花链。BMU 设计为支持正向和反向通信方向。从底部 BQ78706 到顶部 BQ78706 的通信方向为北(正向)。从顶部 BQ78706 到底部 BQ78706 的通信方向为南(反向)。图 2-4 显示了 BMU 的环形通信。
人们对有线和无线通信速度、汽车雷达分辨率和网络基础设施带宽的需求正在推动无线通信向更高数据速率和更高频率发展。随着这些工作频率和数据速率增加到每秒数百千兆位和数十至数百千兆赫,生成、处理、传输和接收这些信号的设备尺寸正在缩小,甚至完整的无线系统都建立在单个 IC 上。此外,随着系统级封装 (SiP)、片上系统 (SoC) 和三维集成电路 (3D IC) 技术的发展,这些 IC 的复杂性也在增加,以适应更高的数据速率、传输速度、内存和处理能力,以满足这些最新应用的性能要求 [1,2,3]。