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CECL 脉冲检查
除贷款量变化外，ACL 变化的最大驱动因素是对未来经济状况的预期变化。2024 年第三季度约有 26% 的受访者选择了这一驱动因素，与 2024 年第二季度一致。其次是冲销变化，24% 的受访者选择了这一驱动因素，而 2024 年第二季度这一比例为 18%。ACL 变化的其他驱动因素包括资产质量变化（2024 年第三季度为 23%，而 2024 年第二季度为 18%）、基于除与未来经济状况相关的预期变化以外的变化的定性调整变化（2024 年第三季度为 14%，而 2024 年第二季度为 18%）、单独评估准备金变化（2024 年第三季度为 9%，而 2024 年第二季度为 13%）以及承保变化（2024 年第三季度为 2%）。
脉冲神经膜系统和脉冲神经网络学习模型综述
脉冲神经网络 (SNN) 是一种受生物启发的神经网络模型，具有某些类似大脑的特性。在过去的几十年里，这种模型在计算机科学界引起了越来越多的关注，这也要归功于深度学习的成功。在 SNN 中，神经元之间的通信通过脉冲和脉冲序列进行。这使得这些模型有别于“标准”人工神经网络 (ANN)，在“标准”人工神经网络中，脉冲频率被实值信号取代。脉冲神经网络 P 系统 (SNPS) 可以被认为是 SNN 的一个分支，它更多地基于形式自动机的原理，在膜计算理论的框架内开发了许多变体。在本文中，我们首先简要比较了 SNN 和 SNPS 的结构和功能、优点和缺点。本文的一个关键部分是概述了 SNN 和 SNPS 形式化的机器学习和深度学习模型的最新成果和应用。
电池UPC（Ultra脉冲电容器）UPC1530用于脉冲...
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脉冲鞋皮带
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迈向大规模脉冲神经网络
摘要 —深度学习彻底改变了人工智能 (AI)，在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著进步。此外，大型语言模型 (LLM) 的最新成功推动了对大规模神经网络的研究热潮。然而，对计算资源和能源消耗的不断增长的需求促使人们寻找节能的替代方案。受人脑的启发，脉冲神经网络 (SNN) 有望通过事件驱动的脉冲实现节能计算。为了为构建节能的大型 SNN 模型提供未来方向，我们概述了开发深度脉冲神经网络的现有方法，重点关注新兴的脉冲 Transformer。我们的主要贡献如下：（1）深度脉冲神经网络的学习方法概述，按 ANN 到 SNN 的转换和使用代理梯度的直接训练分类；（2）深度脉冲神经网络的网络架构概述，按深度卷积神经网络 (DCNN) 和 Transformer 架构分类； （3）对最先进的深度 SNN 进行全面比较，重点关注新兴的 Spiking Transformers。然后，我们进一步讨论并概述了大规模 SNN 的未来发展方向。
脉冲直流反应溅射 - 新机遇
反应性直流磁控溅射是一种理想的技术，可用于生产具有可控微结构和特性的氧化物、氮化物和碳化物薄膜。随着分压控制技术的出现，可以以接近金属（如 TiN、ZrN）的溅射速率，或至少以比传统 RF 溅射（如 TiO 2 ）更高的速率溅射导电反应产物（氧化物、氮化物和碳化物）。但在沉积非导电材料（如 Al 2 O 3 和 SiO 2 ）方面仍然存在严重的限制，因为在溅射靶上形成非导电层会导致电弧。虽然这些薄膜可以通过 RF 磁控管或 RF 二极管技术溅射，但对于许多应用来说，这种速率是不经济的。电源设计和构造方面的最新电子发展已经产生了能够进行双极脉冲直流操作的商用设备。该设备可以以高速率反应溅射非导电材料。所涉及的频率（kHz 至 100 kHz）比 RF 频率（13.56 MHz）低得多，并且在集成到物理系统方面出现的问题较少。控制和电子干扰问题几乎被消除。我们报告了使用这种商用设备对脉冲直流反应溅射的初步评估。
麦凯恩 | 脉冲电场案例研究
• EECA 的能源转型加速器 (ETA) 计划帮助麦凯恩食品公司发现节能和技术机会 • 麦凯恩食品公司投资 185 万美元用于新的脉冲电场 (PEF) 技术，取代薯片生产预热过程中使用的煤炭 • 煤炭消耗量每天减少 7 吨，碳排放量每年减少约 3,990 吨 • 淡水消耗量减少了 82% • 每年节省约 100 万美元的成本 • EECA 通过技术示范基金提供 25 万美元的支持