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用于电子神经网络的数模混合突触芯片
级联的 CMOS 突触芯片包含一个 32x32 (1024) 个可编程突触的交叉阵列，已被制造为用于完全并行实现神经网络的“构建块”。突触基于混合数模设计，该设计利用片上 7 位数据锁存器来存储量化权重，并利用两象限乘法 DAC 来计算加权输出。突触具有 6 位分辨率，传输特性具有出色的单调性和一致性。已制造了一个包含四个突触芯片的 64 神经元硬件，用于研究反馈网络在优化问题解决中的性能。在本研究中，已在硬件中实现了 7x7 一对一分配网络和 Hop field-Tank 8 城市旅行商问题网络。已证明该网络能够实时获得最佳或接近最佳的解决方案。
开放经济超乘数模型中的收入分配与经济周期
我们为一个小型开放经济体建立了一个结构主义超乘数模型，该经济体有两个自主需求来源：政府支出和出口。我们考虑了外债（由经济活动决定）、工资增长（与工资阻力有关）和汇率（由中央银行决定但受国际储备约束限制）的动态。我们发现，从长远来看，政府支出有一个限度：其增长率不能超过出口增长率，否则会引发外部危机。然而，公共政策发挥着重要作用：没有任何东西可以自动引导经济达到与外部增长约束相兼容的最高增长率，如果政府支出增长低于出口，经济将无法充分利用其外部空间。
对自动驾驶时间表的全面数学和系统级分析整合了复杂性理论，可靠性增长和奇数模式
抽象完全自动驾驶汽车（AVS）继续引起巨大的全球兴趣，但预测它们何时将安全，广泛地进行辩论。本文综合了两种截然不同的研究传统 - 计算复杂性和算法的约束与可靠性增长建模和现实世界测试 - 构成了一个集成的定量时间表，以实现未来的AV部署。我们提出了一个数学框架，该框架统一了NP-固有的多代理路径计划，高性能计算（HPC）预测以及广泛的crow-amsaa可靠性增长计算，操作性设计域（奇数）变化，严重性，严重性和部分限制性范围内的分解。通过特定类别的案例研究（例如，消费者汽车，机器人税，高速货运，工业和国防应用），我们展示了如何将HPC LIM局限性，安全性演示要求，生产/监管障碍以及Par-Allel/serial测试策略组合在一起，可以通过级别的5级部署来推出几个Decadess Universal Lovely forvive forvive forvely Levelmose forviens decadess decadess。相反，更受限制的赔率（例如围栏的工业站点或专门的国防行动）可能会在接近中间的任期内参见自治权达到商业生存能力。我们的发现表明，尽管有针对性的域可以更快地实现自动化服务，但处理每个环境的广泛无人驾驶车辆远离造成的环境。因此，本文提供了一个独特而严格的观点，即为什么AV时间表远远超出了短期乐观的范围，强调了复杂和可靠性的每个维度如何施加自己的多年延迟。通过量化这些约束并探索潜在的加速器（例如，高级AI硬件，基础架构上级），我们为研究人员，决策者和行业利益相关者提供了结构化的基准，以更准确地绘制他们在自动驾驶汽车技术方面的期望和投资。
一个简单的雪温度指数模型暴露了重新分析雪水等效产品之间的差异
摘要。当前的全球重新分析显示，北半球的雪质和雪覆盖范围中有明显的差异。在这里，通过驱动简单的雪模型，棕色的温度指数模型（B-TIM），并从三个reanalyses的温度和沉淀产生基准的雪数据集。在对现场降雪测量值进行评估时，降雪的B-TIM比在线（耦合的土地 - 大气层）重新分析降雪相当或更好。在降雪中的差异来源，在比较在线重新分析雪产品时很难分离，通过单独调整的温度和B-TIM的预先态度来部分阐明。雪质和雪空间模式的年际变异性在b-Tim雪产品中比在线重新分析的雪产品中更加自吻，而自吻的产品与在验证研究中评估的原位观察结果更相似。特定的与雪数据同化的时间不均匀性有关的伪影。B- Tim在此处以开源的，独立的Python软件包发布，为将来的在线和流雪数据集提供了一个简单的基准测试工具。
技术准备指数模型和在线交易
这项研究介绍了乐观，创新性，不适，不安全感，拟人化和智能的问题，这是客户影响在线/移动银行业务中人工智能的客户的独立变量。结构化问卷通过应用塔罗山内公式通过客户服务部门分发给潜在客户，390是样本量。Stata 13.0统计软件用于数据分析。该假设已通过390个尼日利亚存款货币银行潜在客户的数据集进行了检验。结果有利于乐观和创新的积极技术准备指数方面的维度，为什么减轻客户影响的不安全感和不适是积极的。这种有趣的见解使客户扮演被动角色，并增加了人类技术界面。拟人化和智力也表明是积极的关系。这项研究成为客户在线/移动银行研究结果中接受人工智能的总机，这意味着技术采用文献中的可持续性，并为进一步查询提供了特定的途径。关键词：人工智能，技术准备指数，拟人化，持续使用意图。在线/移动银行。
Czenky，Agustina; Gvozdjak，威廉； Plavnik，朱莉娅（Julia）的低位奇数模块化类别的分类。 （英语）
分类模块化张量类别（MTC）的问题正在积极研究中。它显示在[P. Bruillard等人，J.am。数学。Soc。29，编号3，857–881（2016; ZBL 1344.18008）]，有一个有限的固定等级的MTC，直至等效。在[E. Rowell等人，Commun。数学。物理。292，编号2，343–389（2009; ZBL 1186.18005）]。 所有等级的MTC最多为5，而某些对象是非自我偶的，则分类为[S.-M.。 Hong和E. Rowell，J。Elgebra324，No. 5，1000–1015（2010; ZBL 1210.18006）]。 稍后，在[P. Bruillard等人，int。 数学。 res。 不是。 2016，编号 24，7546–7588（2016; ZBL 1404.18016）]，被用来描述其分类为单体等效性。 最近，在[S.-H。中给出了6 MTC的分类至模块化数据。 Ng等，Commun。 数学。 物理。 402，编号 3，2465–2545（2023; ZBL 1519.18012）]，而所有总数排名最多12的整体分类在[M. A. Alekseyev等人中，“整体模块化数据的分类至13”，preprint，preprint，arxiv：2302.01616113]。2，343–389（2009; ZBL 1186.18005）]。所有等级的MTC最多为5，而某些对象是非自我偶的，则分类为[S.-M.。 Hong和E. Rowell，J。Elgebra324，No.5，1000–1015（2010; ZBL 1210.18006）]。 稍后，在[P. Bruillard等人，int。 数学。 res。 不是。 2016，编号 24，7546–7588（2016; ZBL 1404.18016）]，被用来描述其分类为单体等效性。 最近，在[S.-H。中给出了6 MTC的分类至模块化数据。 Ng等，Commun。 数学。 物理。 402，编号 3，2465–2545（2023; ZBL 1519.18012）]，而所有总数排名最多12的整体分类在[M. A. Alekseyev等人中，“整体模块化数据的分类至13”，preprint，preprint，arxiv：2302.01616113]。5，1000–1015（2010; ZBL 1210.18006）]。稍后，在[P. Bruillard等人，int。数学。res。不是。2016，编号24，7546–7588（2016; ZBL 1404.18016）]，被用来描述其分类为单体等效性。最近，在[S.-H。中给出了6 MTC的分类至模块化数据。 Ng等，Commun。数学。物理。402，编号3，2465–2545（2023; ZBL 1519.18012）]，而所有总数排名最多12的整体分类在[M. A. Alekseyev等人中，“整体模块化数据的分类至13”，preprint，preprint，arxiv：2302.01616113]。
汽车舱的动态总参数模型的实验验证
这项工作的目的是提出一个热模型，以预测使用HVAC系统的小型汽车的客舱内的平均空气温度。所采用的模型是一个集体参数模型，该模型解释了作用在机舱上的九种热源。此外，该模型提出了一种方法，用于计算蒸发器出口处温度的方法，考虑到其入口和出口之间的线性温度下降是敏感热，潜热，蒸发器输入温度，绝对湿度，焓和特定热量的函数。在各种操作条件下在商用车上进行了16次实验测试，以验证所提出的模型。实验结果和理论结果之间的最大平均相对偏差为17.73％。
物理限制的深度偏置点扩散函数模型：朝向非视线成像重建
摘要。非线视线（NLOS）成像已成为一种突出的技术，用于从经历多种弥漫性反射的图像中重建遮盖的对象。这种成像方法由于其广泛的潜在应用而引起了各种领域的关注，包括遥感，救援操作和智能驾驶。然而，准确地对入射光方向进行建模，该方向携带能量并由检测器捕获，并在随机扩散反射方向中捕获，这构成了巨大的挑战。这一挑战阻碍了NLOS成像的精确前进和逆物理模型的获取，这对于实现高质量重建至关重要。在这项研究中，我们提出了一个使用随机角度跟踪的NLOS成像系统的点扩散函数（PSF）模型。此外，我们引入了一种重构方法，称为物理受限的反向网络（PCIN），该方法通过利用PSF约束和卷积神经网络的优化来建立准确的PSF模型和逆物理模型。PCIN方法在正向PSF模型的约束下随机初始化参数，从而消除了传统深入学习方法需要的广泛训练数据集的需求。通过交替的迭代和梯度下降算法，我们迭代优化了PSF模型和神经网络参数中的分散反射角。结果表明，PCIN不需要大量实际的地面数据组来实现有效的数据利用。此外，实验发现证实了所提出的方法可以高精度有效地恢复隐藏的对象特征。
基于有限元法和参数模型降阶的电力电子模块热机械耦合分析
本研究通过将有限元法 (ANSYS-FEM) 与参数模型降阶 (pMOR) 相结合，提出了一种新方法，用于执行参数研究并检查电力电子模块 (PEM) 耦合热机械模型的非线性材料行为。与广泛使用的顺序耦合方法相比，所考虑的耦合方法可以同时解决热模型和结构模型。与通常用于 pMOR 研究的恒定参数值不同，本研究使用 pMOR 方法参数化了导线材料的温度相关材料属性。本文考虑使用 pMOR 方法进行热机械分析的广义 2D 模型，参数化导线材料的温度相关热膨胀系数 (CTE) 和杨氏模量 (E)，以探索它们对导线键合的影响。本文将矩阵插值法应用于 pMOR 研究，并使用 PRIMA（一种基于 Krylov 子空间的模型降阶 (MOR) 技术）进行局部模型降阶。已经开发出一种基于拉格朗日插值技术的新高效流程，用于在参数化降阶模型 (pROM) 中实现矩阵插值。降阶模型 (ROM) 的自由度 (DOF) 仅为 8，而全阶模型 (FOM) 的自由度为 50,602。pROM 提供了出色的解决方案，并将本案例的计算时间缩短了 84%。
超导电路中费米子-玻色子模型的数模量子计算
我们提出了一种数模量子算法，用于模拟 Hubbard-Holstein 模型，该模型描述了强关联费米子-玻色子相互作用，该算法采用具有超导电路的合适架构。它由一个由谐振器连接的线性量子比特链组成，模拟电子-电子 (ee) 和电子-声子 (ep) 相互作用以及费米子隧穿。我们的方法适用于费米子-玻色子模型（包括 Hubbard-Holstein 模型描述的模型）的数模量子计算 (DAQC)。我们展示了 DAQC 算法的电路深度减少，该算法是一系列数字步骤和模拟块，其性能优于纯数字方法。我们举例说明了半填充双位点 Hubbard-Holstein 模型的量子模拟。在这个例子中，我们获得了大于 0.98 的保真度，表明我们的提议适合研究固态系统的动态行为。我们的提议为计算化学、材料和高能物理的复杂系统打开了大门。