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aq-pinns：碳效率高的气候建模
正如Jevons Paradox强调的那样，人工智能（AI）在解决气候变化方面的计算需求不断增长引起了人们对低效率和环境影响的重大关注。我们提出了一个引人注意的量子物理信息知识的神经网络模型（AQ-PINNS）来应对这些挑战。这种方法将量子计算技术集成到物理知情的神经网络（PINN）中，以进行气候建模，旨在提高由Navier-Stokes方程所控制的流体动力学的预先准确性，同时减少计算负担和碳足迹。通过利用变异量子多头自我注意机制，我们的AQ-Pinns与经典的多头自我注意方法相比，模型参数降低了51.51％，同时保持了可比的收敛性和损失。它还采用量子张量网络来增强表示能力，这可以导致更有效的梯度计算并降低对贫瘠的高原的敏感性。我们的AQ-Pinns代表了朝着更可持续和有效的气候建模解决方案迈出的关键步骤。
计算效率高的神经网络分类器，适用于下一代...
摘要 — 本研究探索了神经网络分类器在下一代响应性神经调节系统中实时分类基于场电位的生物标志物的潜在效用。与传统的基于滤波器的分类器相比，神经网络可以轻松调整特定于患者的参数，有望减轻临床医生的编程负担。本文探讨了一种紧凑的前馈神经网络架构，该架构仅由数十个单元组成，用于难治性癫痫的癫痫发作状态分类。所提出的分类器在临床医生标记的数据上提供与滤波器分类器相当的准确度，同时减少检测延迟。作为对传统方法的权衡，本文专注于将架构的复杂性保持在最低水平，以适应可植入脉冲发生器系统的板载计算约束。
用于模拟神经网络在线训练的铁电场效应晶体管 (FET) 计算效率高的紧凑模型
制造了用于存储器和神经形态应用的具有 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 栅极绝缘体的三栅极铁电 FET，并对其进行了多级操作表征。电导和阈值电压表现出高度线性和对称的特性。开发了一种紧凑的分析模型，以准确捕捉 FET 传输特性，包括串联电阻、库仑散射和垂直场相关的迁移率降低效应，以及阈值电压和迁移率随铁电极化切换的变化。该模型涵盖亚阈值和强反转操作。额外的测量证实了铁电切换，而不是基于载流子捕获的存储器操作。紧凑模型在用于深度神经网络在线训练的模拟平台中实现。
传统的OOH比...
“随着品牌在其可持续发展之旅中寻求可行的见解，拥有一致的基准来帮助识别碳效率高的媒体选择至关重要。” Cedara首席运营官Eric Shih说。“我们与Billups的合作强调了传统的家庭外部如何成为希望最大程度地降低其碳足迹而不会损害覆盖范围和有效性的品牌的有影响力的渠道。这项研究是使广告商能够将有意义的，数据驱动的碳减少策略整合到其媒体计划中的重要一步。”
TSA - TSO 筛选劳动力薪酬策略
从历史上看，TSA 的安检人员流失率很高。大多数安检人员的离职都是自愿的，发生在入职后的前两年，与三个关键问题有关：对工作内容缺乏了解、缺乏职业发展机会以及对薪酬不满。TSA 解决这些问题的策略包括三项已在进行的计划：运输服务官员 (TSO) 服务薪酬、TSO 职业发展和模范官员表彰 (MOR)。这些计划与技术进步相结合，将有助于培养一支能力强、效率高的一线员工队伍，具体方式包括：将培训与职业发展相结合、提供年度加薪以及表彰高绩效员工。