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异构集成路线图，2023 年版本
异构集成对热管理提出了多项重大挑战，涉及多个尺度，包括热点的热量提取、通过多层材料的热量传递、特定设备/材料的不同目标温度，以及向系统冷却解决方案或周围环境散热。该技术工作组 (TWG) 考虑了热管理的三个领域：• 芯片级；• 封装集成/系统级封装 (SIP)/模块级；• 系统级（仅限于电路板和服务器级）。除了上面列出的物理类别的分类外，本章还将重点从定量（尽可能）和定性的角度阐明以下内容： 具有热挑战的典型问题； 已知解决方案的冷却极限； 高级概念和研究。2.0 具有热挑战的典型问题
模块化对电池存储系统成本效益的影响
• 电池设计 • 电池充电图 • 过度充电保护 • 完全充电切断策略 • 热管理 • 减压阀 • 集成灭火器 • 系统级保护设备 • 制造要求 • 安全测试 • 认证 • 基于应用程序的透明度
设计负责任的人工智能系统的模式集合
尽管人工智能具有改变社会的巨大潜力，但人们对其负责任的行为和决策能力仍心存严重担忧。最近，许多有关负责任人工智能的道德法规、原则和指南相继出台。然而，这些原则过于高深，难以付诸实践。与此同时，从算法的角度看，人们在负责任人工智能方面投入了大量精力，但它们仅限于一小部分适合数学分析的道德原则。负责任人工智能问题超越了数据和算法，往往是系统级问题，涉及许多系统组件和整个软件工程生命周期。基于系统文献综述的结果，本文确定了一个缺失的元素作为系统级指导——如何设计负责任人工智能系统的架构。我们总结了可以作为产品特性嵌入到人工智能系统中的设计模式，以促进负责任人工智能的设计。
第 22 章：2D 和 3D 架构的互连
过去 50 年来，摩尔定律一直推动着微电子行业的发展，它为硅片的缩小和不同 IP（知识产权）电路的同质 SoC（系统级芯片）集成提供了模板。展望未来，随着封装和微系统的物理、电气、热学和热机械属性的变化，HI 日益成为摩尔定律的补充，提供更完善的功能 [1-7]。现有和新型先进封装架构是维持和促进微电子行业增长的主要推动因素 [8-22]。这些架构支持新型异构 SiP（系统级封装）配置，以实现成本性能优化的微电子系统。近年来，许多使用先进 HI 的产品纷纷问世，证明了这一领域的重要性 [23-28]。
国防部人机界面风格指南 - EverySpec
2.0 界面风格 2-1 2.1 风格指南 2-2 2.1.1 商业风格指南 2-3 2.1.2 DoD HCI 风格指南 2-6 2.1.3 领域级风格指南 2-6 2.1.4 系统级风格指南 2-6 2.2 系统级用户界面设计决策 2-6 2.2.1 选择用户界面风格 2-6 2.2.2 确定系统级风格指南 2-7 2.2.3 HCI 设计流程 2-7 2.2.4 迁移策略 2-7 2.2.5 跨硬件平台的可移植性 2-9 2.2.6 HCI 环境的集成 2-9 2.3 使用风格指南解决用户界面设计问题2-9 2.3.1 选择用户界面样式 2-10 2.3.2 重新设计 HCI 以提高可用性 2-10 2.3.3 选择商业软件时需要考虑的 HCI 因素 2-11 2.3.4 开发定制软件时需要考虑的 HCI 因素 2-12 2.3.5 战术环境中的 HCI 设计 2-12 2.3.6 迁移注意事项 2-13 2.3.7 可移植性注意事项 2-13 2.4 统一应用程序接口 (UAPI) 2-14 2.4.1 简介 2-14 2.4.2 实现 HCI 可移植性的方法范围 2-15 2.4.3 支持的环境 2-20 2.4.4 使用 UAPI 工具的注意事项 2-21 2.4.5 风格指南含义 2-27
十年网络开发计划2024
TYNDP 2024 / ps-CBA过程的摘要在2024 Tyndp循环中的重要变化是，其时间表优先于与氢相关的可交付成果。原因是此类项目及时提交给PCI/PMI选择过程，目前预计在2024年第三季度。与天然气相关的项目仍将在TynDP系统级评估中考虑到，但是像以前的版本一样，个人成本效益分析将不再涵盖。虽然预计将在2024年期间在大多数情况下提供优先可交付成果，但计划在2025年发布Tyndp文档的其余部分 - 其他模拟，选定的地图和附件 - 在进行了扩展的利益相关者咨询和监管机构的意见之后。PS-CBA或项目评估阶段有望在系统级评估完成后立即开始。后一种分析将导致基础架构的识别
探索文化和语言多样的健康状况（...
请注意：此报告的开发是为了为循证卫生服务计划和交付提供信息。不应将其解释为提到的社区的绩效指标。这些发现为进一步讨论和探索提供了一个机会，以解开社区和系统级别的潜在问题。
系统生物学基础
系统生物学旨在从系统层面理解生物系统。由于多个领域的进步，它是生物学中一个不断发展的领域。最关键的因素是分子生物学的快速进步，以及对 DNA 序列、基因表达谱、蛋白质-蛋白质相互作用等进行全面测量的技术。随着生物数据流的不断增加，现在几乎可以认真尝试将生物系统理解为系统。处理这种高通量实验数据对计算机科学提出了很高的要求，包括数据库处理、建模、模拟和分析。半导体技术的显著进步带来了能够支持系统级分析的高性能计算设施。这不是第一次进行系统级分析的尝试；过去曾有过几项努力，其中最引人注目的是诺伯特·维纳在30多年前提出的控制论或生物控制论。由于当时对分子水平的生物过程的理解有限，大多数工作都是对生理过程的现象学分析。也有生化方法，如代谢控制分析，虽然仅限于稳态流，但它已成功用于探索生物代谢的系统级特性。系统生物学与所有其他新兴科学学科一样，建立在多种共享愿景的努力之上。然而，系统生物学与过去的尝试不同，因为我们第一次能够基于分子水平的理解在系统水平上理解生物学，并创建一个以分子水平为基础的一致知识体系。另外，需要注意的是，系统生物学是系统级研究的生物学，而不是试图将某些教条原则应用于生物学的物理学、系统科学或信息学。当该领域在未来几年成熟时，系统生物学将被描述为系统级生物学领域，广泛使用尖端技术和高度自动化的高通量精密测量，结合复杂的计算工具和分析。系统生物学显然包括实验和计算或分析研究。然而，系统生物学并不是分子生物学和计算科学的简单结合来逆转