(i) 细粒度 SIMD:这些实际上是处理实际上由大得多的组件组成的小得多的组件的详细描述。 (ii) 粗粒度 SIMD:这些系统由较少的组件组成,这些组件显然比原始组件多,但比细粒度 SIMD 小得多,但组件的大小比系统的细粒度子组件大得多(高/多)。细粒度和粗粒度 SIMD 架构之间的差异:
拉斯维加斯——土地管理局发布了一份最终环境影响声明,以修订 1998 年拉斯维加斯资源管理计划,该计划针对克拉克县帕朗附近约 2,469 英亩公共土地上拟建的 Rough Hat Clark 太阳能项目。如果获得批准,该项目可产生高达 400 兆瓦的清洁能源,并为输电网增加高达 700 兆瓦的电池储能。Candela Renewables, LLC 提议建造、运营、维护并最终停用交流太阳能光伏发电设施、电池储能系统、发电机输电线和相关设施。“我们在公开范围确定和发布环境影响声明草案期间收到了公众的意见,”拉斯维加斯现场经理 Bruce Sillitoe 表示。“这些意见有助于 BLM 制定拟议项目的最终环境影响声明。”美国环境保护署将于 2024 年 11 月 1 日在《联邦公报》上发布一份可用性通知,开始对拟议修正案进行为期 30 天的抗议期,该抗议期于 2024 年 12 月 2 日结束。那些参与规划过程并可能受到拟议计划不利影响的人士可以通过 BLM 国家 NEPA 登记册 (首选) 以电子方式提交计划抗议,或将其递送至:BLM 主任,收件人:抗议协调员 (HQ210),丹佛联邦中心,40 号楼 (W-4 门),科罗拉多州莱克伍德 80215。请访问 BLM 提交计划抗议页面获取说明。拜登-哈里斯政府已批准在公共土地上开展 43 个可再生能源项目(10 个太阳能项目、14 个地热项目、1 个风能项目和 18 个风力发电项目),并超过了到 2025 年允许 25 千兆瓦可再生能源的目标。土地管理局已批准在公共土地上开展清洁能源项目,总发电量超过 32 千兆瓦,足以为 1500 多万户家庭供电。今年,土地管理局还发布了最终的可再生能源规则,该规则将降低消费者能源成本以及开发太阳能和风能项目的成本,改善项目申请
摘要:电子封装产品在使用过程中,焊点在温度循环作用下发生热疲劳,对电子产品的性能和焊点的可靠性有显著的影响。本文对微电子封装焊点热疲劳失效机理、热疲劳过程的组织变化、对焊点疲劳寿命的影响因素以及热疲劳寿命的仿真分析与预测进行了综述。研究表明,在交变温度循环的高温阶段,焊点发生不均匀粗化,导致疲劳裂纹的产生。但焊料厚度和高温阶段的保持时间对热疲劳影响不显著。随着循环次数的增加,粗化区和IMC层不断增厚,裂纹沿金属间化合物(IMC)层与粗化区界面萌生并扩展,最终导致焊点失效。对于含铅和无铅焊料,含铅焊料表现出更快的疲劳裂纹扩展速率,并以穿晶方式扩展。温度和频率对焊点热疲劳寿命的影响程度不同,焊点的疲劳寿命可以通过多种方法和模拟裂纹轨迹进行预测,也可以通过使用统一的本构模型和有限元分析进行预测。
可以将某些物理演化视为微观离散模型的突发有效结果。受经典粗粒化程序的启发,我们提供了一种遵循 Goldilocks 规则的粗粒化色盲量子细胞自动机的简单程序。该程序包括 (i) 将量子细胞自动机 (QCA) 在时空上分组为大小为 N 的细胞;(ii) 将细胞的状态投射到其边界上,并将其与精细动力学联系起来;(iii) 通过边界状态描述整体动力学,我们称之为信号;(iv) 为不同大小为 N 的细胞构建粗粒化动力学。这个简单的玩具模型的副产品是斯托克斯定律的一般离散模拟。此外,我们证明在时空极限中,自动机收敛到狄拉克自由哈密顿量。我们在这里介绍的 QCA 可以通过当今的量子平台实现,例如里德堡阵列、捕获离子和超导量子比特。我们希望我们的研究能够为更深入地理解这些分辨率有限的系统铺平道路。
摘要 分子动力学 (MD) 模拟对于预测不同分子体系的物理和化学性质至关重要。虽然全原子 (AA) MD 提供了高精度,但其计算成本高昂,这促使了粗粒度 MD (CGMD) 的发展。CGMD 将分子结构简化为具有代表性的微珠,以降低成本,但会牺牲精度。像 Martini3 这样的 CGMD 方法,经过实验数据校准后,在各个分子类别中具有良好的泛化能力,但往往无法满足特定领域应用的精度要求。本研究引入了一种基于贝叶斯优化的方法来优化 Martini3 拓扑结构,使其能够适应特定应用,从而确保精度和效率。优化后的 CG 势能适用于任何聚合度,提供与 AA 模拟相当的精度,同时保持与 CGMD 相当的计算速度。通过弥合效率和精度之间的差距,该方法推动了多尺度分子模拟的发展,使各个科学技术领域能够以经济高效的方式发现分子。 1. 引言粗粒度分子动力学 (CGMD) 1,2 已成为材料开发的重要工具,为了解聚合物 3 、蛋白质 4 和膜 5 等复杂分子系统提供了关键信息。CGMD 的主要优势在于它能够在更大长度尺度和更长时间范围内探索分子现象,超越了传统全原子分子动力学 (AAMD) 6–8 模拟的能力,后者通常提供更高的分辨率,因此特别擅长捕捉详细的界面相互作用 9 。具体而言,CGMD 通过将原子团有效地表示为珠子 10–15 来实现这种加速,从而将模拟能力在时间上从皮秒扩展到微秒,在空间上从纳米扩展到微米。因此,粗粒度技术为传统 AAMD 无法获得的复杂分子现象提供了前所未有的洞察,从而能够研究聚合物自组装行为等复杂现象 16 。新兴的CGMD建模工具集依赖于两个关键组件来学习潜在的分子间关系:珠子映射方案和珠子间相互作用的参数化。这些组件的开发主要采用两种方法:自上而下10–12和自下而上13–
设计,优化和制造。数值技术,例如有限元分析,验收动力学,第一原理计算和多尺度建模,可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时,人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合,实现了生产过程的自动化和实时优化,从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足,但随着技术的进步,材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中,横轴是时间,纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本(总共 1000 个样本)的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法(图 4 中的蓝线)的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2,而本文提出的方法(图 4 中的橙线)则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出,可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而,当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时,我们发现与以前的研究相比,该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此,我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时,非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果,我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率,橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量,纵轴是准确率。通过添加 sigma,回忆部分的准确率得到了提高,达到了约 90%。另外,10 次添加等于 1 个样本。
图1。ACSS sun sensor device ........................................................................................................................... 5 Fig 2.ACSS schematic ........................................................................................................................................ 5 Fig 3.Labeling ..................................................................................................................................................... 8 Fig 4.Angles reference ....................................................................................................................................... 8 Fig 5.Mechanical interface .................................................................................................................................. 9 Fig 6.Electrical interface ................................................................................................................................... 11 Fig 7.Signal acquisition recommended............................................................................................................. 11 Fig 8.Connector pin numbering ........................................................................................................................ 12 Fig 9.Spectral Responsivity .............................................................................................................................. 13 Fig 10.Sensor response of nominal and redundant units of ACSS .................................................................. 14 Tables
(a)延误补偿:每延误一天至少支付合同金额的千分之一。 (c)合同条款:依照日本陆上自卫队标准服务合同的条款。 中标人将是我们根据所有项目的总金额(项目总数和金额总数)确定的估价范围内最低出价的竞标人。如果有两名或两名以上最低出价者有资格中标,则通过抽签方式确定中标者。 E) 合同的成立:合同或其他文件成立,是指当事人在合同或其他文件上签字、盖章的行为。其他情况,应当在中标时作出决定。 其他:参照《招标投标及合同指南》。 (3)无效投标 a) 不具备参加竞争所需资格的人员进行的投标或违反投标条件的投标; b) 违反“投标和签约指南”的投标; c) 投标金额、投标人名称和投标人印章难以区分的投标; d) 投标人的排除有组织犯罪的承诺是虚假的,或者违反了承诺; e) 投标迟于投标日期和时间提交,或者投标文件以邮寄等方式提交并在交付期限之后到达; f) 通过电报、电话或传真提交的投标 (4)合同等。如果中标金额加上消费税金额为 150 万日元或以上,则将准备这些。但是,金额在50万日元以上150万日元以下时,将开具发票,金额不足50万日元时,则无需开具发票。 (5)其他 a.如您希望参加投标,您必须提前通过传真或其他方式提交2022至2024财年资格审查结果通知副本,或者,如果您目前正在申请资格,则必须提交一份表明您已经申请的文件。 (一)委托代理投标的,应当在投标开始前提交委托代理委托书。 C)投标文件中必须注明不含税金额。 E. 允许通过邮寄等方式进行投标。但是,申请书必须于 2024 年 10 月 29 日星期二下午 5 点之前送达日本陆上自卫队航空学校宇都宫校会计部。 若省略印章,须填写负责人及承办人的姓名及联系方式。 (c)如初次投标已有邮寄投标人,则重新投标的时间安排如下: 日期和时间:2024 年 11 月 6 日星期三上午 10:00,宇都宫校区总部大楼 2 楼投标室。如果您希望通过邮寄方式参与重新投标,您的申请必须在 2024 年 11 月 5 日星期二下午 5:00 之前到达日本陆上自卫队宇都宫校区航空学校会计部。 (6)联系信息1360 Kamiyokota-Machi,UTSUNOMIYA,TOCHIGI 321-0106有关竞标和合同有关的事项,请联系UTSUNOMIYYA校园的Aviation School的会计部门,请与校园相关。部门。电话:028-658-2151(分机535)负责人:与规格有关的事项的Yomota,请联系UTSUNOMIYA校园,航空管理团队(Ext。304)负责人(OGAKI)的人(7)位置。信息(URL:https://www.mod.go.jp/gsdf/kitautunomiya/index.html)C。JGSDF采购信息→“直接单位合同信息”,utsunomiya campus(url:https:/ https:/ https://wwwwwwwwww.mod.go.mod.go.mod.jpf/gsdf/gsntm cch/g。