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释放物联网和区块链的力量
作为物联网（物联网）和区块链技术的融合，它越来越多地塑造多样化的领域。这种融合对强化安全，增强隐私和简化操作的潜力引发了相当大的学术兴趣，从而产生了令人印象深刻的文学作品。但是，使用潜在的Dirichlet分配（LDA）剖析和分类这一领域存在明显的研究。这篇评论论文努力通过精心分析仅从Scopus数据库中绘制的4455个期刊文章的数据集来弥合差距，该数据集围绕着物联网和区块链应用程序捕捉。利用LDA，我们从该系列中提取了14个不同的主题，并在该跨学科领域中提供了研究主题的广泛视野。我们的探索强调了与物联网和区块链有关的研究的增长，这强调了这种技术合并的不断上升。在供应链管理和医疗保健数据管理和安全性中的供应链管理和区块链中的物联网和区块链集成中，表明这种融合具有转换供应链和安全医疗保健数据的重要潜力。 同时，较少讨论的主题包括基于区块链的物联网系统中的访问控制和管理以及使用区块链和物联网的无线传感器网络中的能量效率。 据我们所知，本文是在物联网和区块链研究的背景下使用LDA的第一个，提供了有关现有文献的独特观点。表明这种融合具有转换供应链和安全医疗保健数据的重要潜力。同时，较少讨论的主题包括基于区块链的物联网系统中的访问控制和管理以及使用区块链和物联网的无线传感器网络中的能量效率。据我们所知，本文是在物联网和区块链研究的背景下使用LDA的第一个，提供了有关现有文献的独特观点。此外，我们的发现为提出的未来研究方向铺平了道路，刺激对较少探索的方面的进一步研究并维持这种动态场的增长。
spikeatConv：用于节能神经形态视觉处理
尖峰神经网络（SNNS）代表了向更有能力和生物学上合理的计算模型转变的范式的最前沿。作为第三代神经网络技术，通过模拟生物神经加工的事件驱动的特征，SNN是传统机器智能系统的有前途的替代方案（Maass，1997）。SNN的吸引力是多方面的，它们的能力不仅可以在较低的功耗下运行，还可以以紧密反映大脑时空动态的方式进行计算（Roy等，2019）。SNN的基于尖峰的通信协议特别适合稀疏和异步计算，使其非常适合在神经形态芯片上部署。这些芯片旨在模仿大脑的神经结构，利用SNN的固有稀疏激活模式实现了显着的能量效率改善（Li等，2024; Frenkel等，2023; Merolla et al。; Merolla et al。，2014; Davies et al。，2018; davies et al。，2018; pei; pei et al an al et al et al。
JSL可持续性报告单
气候变化的日益增长的影响在全球气温上升，极端天气事件以及对生态系统的中断，威胁着全球数百万的生计，健康和安全性。这些挑战强调了对政府，企业，公民机构，学术机构和其他人的迫切需求，以共同设计和采用手段，以减少，管理并最终阻止对环境和地球的持续破坏。最近在阿塞拜疆巴库举行的2024年联合国气候变化会议（COP29）促进了限制排放以维护巴黎协议1.5°C目标的紧迫性。cop29参与者1强调有必要增加可再生能源的采用率，到2030年全球平均年平均能量效率率两倍，并加速采用零和低排放技术，包括低碳氢，包括低碳氢，这将在脱氧而脱氧的工业型工业型脱碳中起着至关重要的作用。
维修：一种降低峰温度的策略，同时最大化近似实时计算的精度：进行工作
摘要 - 在近似实时综合的情况下进行改进，而不会违反非衍生硬件的热能约束，这是一个具有挑战性的问题。可以将近似实时任务的执行分别分为两个组件：（i）执行任务的强制性部分以获得可接受质量的结果，然后（ii）（ii）可选零件的部分/完整执行，该部分将最初获得的结果重新填充，以增加准确的准确性而无需违反临时领先线。本文介绍了修复，这是一种用于近似实时应用的新型任务分配策略，结合了细粒度的DVF和核心的在线任务迁移和最后一个级别缓存的电源，以减少芯片温度，同时尊重截止日期和热约束。此外，可以通过延长可选零件的执行时间来与系统级的准确度相对于系统级的准确性进行交易。索引术语 - 评估计算，热/能量效率，实时调度，CMP（芯片多处理器）
d2.6路线图更新_UZH_TRT
2.2有效与渴望渴望的应用程序，神经形态计算的一个关键动机是，实现比现有解决方案明显更高的功率效率。 人工神经网络在传统硬件上运行时，会消耗大量能量。 ART GPU的状态消耗数百瓦，这限制了嵌入式系统上的神经网络的部署。 即使是消耗大型瓦特的超级计算机也无法模仿整个人的大脑，这限制了我们通过此类模拟来改善对大脑的理解的能力。 相比，人脑只能消耗20瓦。 大脑的能源效率为每秒数百次TERA操作，而现有的解决方案仅限于每秒进行几次TERA操作，每瓦。 通过在硬件级别上构建从大脑启发的计算机，神经形态计算渴望弥合这一能量效率差距。 例如，大脑中的感官计算通过基于事件的方式操作，在新信息到达或计算时，仅对信号进行采样和传输，从而实现了其效率的很大一部分。 尖峰体系结构本地支持此方案，从而通过基于事件的处理来支持效率提高。 然而，我们的目标是考虑人造和尖峰系统的广泛视角。2.2有效与渴望渴望的应用程序，神经形态计算的一个关键动机是，实现比现有解决方案明显更高的功率效率。人工神经网络在传统硬件上运行时，会消耗大量能量。ART GPU的状态消耗数百瓦，这限制了嵌入式系统上的神经网络的部署。即使是消耗大型瓦特的超级计算机也无法模仿整个人的大脑，这限制了我们通过此类模拟来改善对大脑的理解的能力。相比，人脑只能消耗20瓦。大脑的能源效率为每秒数百次TERA操作，而现有的解决方案仅限于每秒进行几次TERA操作，每瓦。通过在硬件级别上构建从大脑启发的计算机，神经形态计算渴望弥合这一能量效率差距。例如，大脑中的感官计算通过基于事件的方式操作，在新信息到达或计算时，仅对信号进行采样和传输，从而实现了其效率的很大一部分。尖峰体系结构本地支持此方案，从而通过基于事件的处理来支持效率提高。然而，我们的目标是考虑人造和尖峰系统的广泛视角。
低功率责任的冲动Radio Ultrawideband（...
摘要 - 可植入医疗设备（IMD）的设计挑战之一是功率要求，以避免频繁的电池替换和手术需要最低。本文介绍了使用标准180 nm CMOS工艺设计的占名的IR-UWB发射器，该发射器以100 Mbps的数据速率以11.5 PJ /脉冲达到11.5 PJ /脉冲的能量效率（每脉冲能量）。在4-6 GHz的频率范围内工作，发射器的峰值功率频谱密度（PSD）为-42.1 dbm/MHz，具有950 MHz带宽，这使得它非常适合高数据速率生物测量应用。使用IMPULSE GENERATOR（IG）的控制电压，也可以从500 MHz-950 MHz的带宽与500 MHz-950 MHz变化。所提出的发射器的宽频率范围和带宽范围也使其非常适合涵盖下部UWB频率带的分布式脑植入物应用。索引项 - IR-UWB发射器，电压控制的振荡器，功率放大器，功率频谱密度，相位噪声。
利用流体动力在大脑中牵引哺乳动物运动纤毛
运动纤毛广泛分布于动物和植物界，表现出对其生理至关重要的复杂集体动力学。它们的协调机制尚不明确，之前的研究主要集中在藻类和原生生物上。我们在此研究脑室多纤毛细胞中纤毛摆动的牵引。对受控振荡外部流的响应表明，与主动摆动的纤毛频率相似的流动可以牵引纤毛振荡。我们发现这种牵引所需的水动力在很大程度上取决于每个细胞的纤毛数量。与最近在衣藻中观察到的情况相反，纤毛较少的细胞（最多五个）可以在与纤毛驱动流相当的流量下被牵引。实验趋势通过一个模型定量描述，该模型考虑了密集纤毛的流体动力学筛选和鞭毛摆动的化学机械能量效率。纤毛与流体动力学相互作用的最小模型的模拟显示出在纤毛中观察到的相同趋势。
超快速激光诱导的cofeb/mgo/cofeb磁性隧道连接的磁光响应
对超快自旋动力学的理解对于将来的超快和能量效率磁性记忆和存储应用至关重要。我们研究了COFEB/MGO/COFEB磁性隧道连接点（MTJ）的超快激光诱导的磁光反应，当时用短激光脉冲令人兴奋，这是磁性配置和泵送的函数。MTJ的超快速磁化在0.33–0.37 PS的时间尺度上迅速下降，这是由电子旋转散射和旋转转运相互驱动的。随后，通过电子– Phonon和Spin -Phonon相互作用分别以1.5-2.0和5.0–15.0 ps的时间尺度转移到电子和自旋储层的能量转移到晶格中。我们的结果表明，COFEB/MGO/COFEB的界面自旋方向可以调节自旋和声子之间的相互作用常数。这些发现提供了对MTJ接口在自旋动力学中的作用的洞察力，这将有助于Opto-Spintronic Tunnel Junction Junction堆栈设计和应用。
Vertiv™Liebert®PSI5锂离子TAA符合UPS
liebert®PSI5锂离子还包括自动电压法规（AVR）技术，可防止公用电压波动，通过最大程度地提高电力电源的时间来延长电池寿命，并提供高级防止功率干扰。在电池模式下，Liebert PSI5提供纯正弦波输出，以保护敏感的服务器和网络设备。在满载时最多需要9分钟的运行时间，而在一半的负载下进行20分钟 - 远远超过了可比的竞争型号 - Liebert PSI5锂离子在中断期间提供了大量的运行时，以进行有序关闭。它带有旋转的LCD显示屏，以允许机架和塔架配置，提供有关UPS状态和操作条件的实时信息，并支持远程监视。它的能量效率也很高，在正常操作模式下充满负载时可提供高达98％的效率。您可以放心，您的业务受到此Vertiv™解决方案的保护，其中包括5年的完整标准保修。