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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。
构建太空微数据中心：系统级方法
摘要 — 最近提出了基于服务器的太空计算，因为它在能力、延迟、安全性、可持续性和成本方面具有潜在优势。尽管如此，还没有研究提出这样的问题：在考虑总体成本的情况下，我们应该如何为基于服务器的太空计算构建系统。本文介绍了一种基于总拥有成本 (TCO) 的太空服务器计算系统架构方法（太空微数据中心 - SµDC），用于处理低地球轨道 (LEO) 地球观测 (EO) 卫星产生的数据。我们表明，计算能力是决定 SµDC TCO 的主要因素，尽管这种依赖性是亚线性的。其次，计算量、货币成本和通信对 TCO 的影响相对较小。第三，具有最高 FLOP 的架构
优化 FPD-Link ADAS 设计以实现系统级 ESD 抗扰度 (Rev. A)
系统级 ESD 测试是全球众多汽车 OEM 的共同要求。系统级 ESD 测试的目标通常有两个：确保模块内的电气元件不会受到损坏，并评估 ESD 事件期间的应用级性能。关于系统级 ESD 测试的一个常见误解是，应用级性能可能与组件数据表中指定的 ESD 额定值有关（例如 IEC 6100-4-2、HBM、CDM 等）。数据表中指定的 ESD 额定值仅描述 IC 承受设备引脚能量放电而不受到损坏的能力。此额定值主要用于了解芯片处理和组装要求，但关键的是，该额定值没有考虑任何应用级性能方面，例如数据丢失。了解高速铜链路在 EMI/ESD 应力下的应用级性能与系统设计密切相关。本指南包括 TI 的建议，即通过强大的硬件设计实践和软件设置优化来最大限度地提高抗扰性能。
生物生物系统级联模型-Purdue E -Pubs
育儿是青少年物质使用的关键影响和预防目标，并且在青春期期间的形式和功能发生了巨大变化。这种理论综合综述综述了物质使用特殊育儿行为，维度和样式与青少年物质使用相关的证据，并整合了关键的发展和家庭理论（例如，生物生物生物学，动态系统，家庭，家庭系统，发展级联）以及与育儿相结合的典范，以使育儿的效果与育儿相结合，以说明育儿的繁殖型，并与育儿相结合。上下文的影响。由此产生的生物生物生物系统级联模型将育儿和儿童影响的动态共同开发在发育级联反应中，这会导致青少年使用物质的风险或多或少。这些轨迹是由代际影响启动的，包括遗传学，父母的家族环境和儿童父母的依恋。文化和上下文影响是整体塑造父型轨迹的整体背景。育儿的影响被概念化为一个复杂的过程，通过该过程，特定的育儿行为被告知并积累到育儿维度中，共同构成了一般的育儿方式，并以更广泛的家庭环境告知。育儿和儿童生物行为风险的共同开发是由父母和子女塑造的，包括他们所做和不共享的遗传学和环境。讨论了未来研究的方法论途径，以实现该模型。这种共同开发是动态的，个人和家庭的发育过渡会导致不稳定或可变性增加，这可以改变儿童使用药物使用风险的长期轨迹。
系统级别的安全护罩：通过不确定的神经网络动态模型
摘要在许多对照和机器人应用程序中都考虑了神经网络（NN）作为黑框函数近似器。但是，在不确定性存在下验证整体系统安全的困难阻碍了NN模块在安全至关重要的系统中的部署。在本文中，我们利用NNS作为未知染色体系统轨迹跟踪的预测模型。我们在存在固有的不确定性和其他系统模块的不确定性的情况下考虑控制器设计。在这种情况下，我们制定了受约束的传播跟踪问题，并表明可以使用混合智能线性程序（MILP）对其进行求解。在机器人导航和通过模拟避免障碍物中，基于MILP的方法在经验上得到了证明。演示视频可在https://xiaolisean.github.io/publication/2023-11-01-L4DC2024获得。关键字：神经网络，系统级安全，不确定性，轨迹跟踪
氢存储选项的系统级分析
开发和使用模型来分析物理和基于材料的汽车氢存储系统的车载和车外性能 • 为 DOE 进行独立系统分析，以评估 H 2 存储系统的性能 • 向材料开发人员提供结果，以根据系统性能目标进行评估，并帮助
系统级封装 (SiP) 解决方案
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系统级电化学锂离子电池管理和诊断的挑战和需求
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系统级别的方法，用于理解和工程的oleteos cell厂yarrowia脂溶剂
图1 Yarrowia脂溶性固体箭头中脂质代谢的概述：化学转换和运输反应，虚线箭头：多个化学转换步骤，虚线和箭头：代表N-限制后果。AMP，单磷酸腺苷； CIT，柠檬酸盐； DAG，二酰基甘油； DHAP，二羟基丙酮磷酸盐； F6P，果糖6-磷酸盐； FA，脂肪酸； FBP，果糖1,6-双磷酸；烟雾，富马酸； G3P，甘油3-磷酸盐； G6P，葡萄糖6-磷酸盐； GA3P，3-磷酸甘油醛； ICIT，异核酸； Imp，肌苷一磷酸； LPA，溶物磷脂酸；马尔，苹果； mal -coa，丙二酰辅酶A; NH4，铵； OAA，草乙酸； PA，磷脂酸； pyr，丙酮酸； suc，琥珀酸；标签，三乙二醇[可以在wileyonlinelibrary.com上查看颜色图]AMP，单磷酸腺苷； CIT，柠檬酸盐； DAG，二酰基甘油； DHAP，二羟基丙酮磷酸盐； F6P，果糖6-磷酸盐； FA，脂肪酸； FBP，果糖1,6-双磷酸；烟雾，富马酸； G3P，甘油3-磷酸盐； G6P，葡萄糖6-磷酸盐； GA3P，3-磷酸甘油醛； ICIT，异核酸； Imp，肌苷一磷酸； LPA，溶物磷脂酸；马尔，苹果； mal -coa，丙二酰辅酶A; NH4，铵； OAA，草乙酸； PA，磷脂酸； pyr，丙酮酸； suc，琥珀酸；标签，三乙二醇[可以在wileyonlinelibrary.com上查看颜色图]
电网形成能力：迈向系统级集成
正如 Migrate 项目 [1] 以及 [13-18] 所报告的，在非同步可再生能源发电高渗透率的情况下，电力系统稳定性面临挑战。这些稳定性问题可分为频率、电压、转子角度、换流器驱动和谐振稳定性 [2]。最近的研究 [3-6] 提出了在非同步发电模块（基于换流器）渗透率极高的输电系统中运行的“观点”和方法。此类项目得出结论，如果在系统运行期间确保一定数量的功能，则可以在非同步发电模块高渗透率的情况下确保互联输电系统的稳定和稳健运行。这些功能可以由同步或非同步发电模块提供 [7]。[3] 介绍了七种功能，如果全部实现，则称为形成电网。