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World File Search System超大规模
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就像 iPhone 的问世一样，各家公司仍在研究如何将这项技术引入企业界，而这样做的许多影响尚未得到适当考虑。大多数 GenAI 解决方案将支持各种各样的用例，但有些技术堆栈比其他技术堆栈更容易集成到您现有的 IT 资产中。您很可能会默认使用您最熟悉的技术，即，如果您目前正在使用 Microsoft、Amazon 或 Google 云基础设施，那么重用现有技能并从中获取大型语言模型 (LLM) 是有意义的。您的采购策略（无论您使用的是超大规模、开源还是定制内部开发）也需要纳入您的治理框架中（见下文）。
2020 年储能评估研究
电池技术的进步主要源于便携式电子设备对轻型和高能量密度电池的巨大需求，这为将相同技术应用于超大规模固定存储应用打开了大门。过去十年，基于电化学储能技术的公用事业规模储能系统的数量和规模稳步增长。这些类型的系统被称为“电池储能系统”（BESS）。大型 BESS 应用考虑了许多不同的电池化学成分和外形尺寸，每种电池的能量密度、循环寿命、效率、成本、热失控考虑因素和许多其他因素各不相同。其中一些化学成分和外形尺寸已经得到广泛应用，可以被视为“商业成熟”，而其他一些则处于研发或演示阶段。
通过在离子注入掺杂的 4H-SiC 上脉冲激光沉积 MoS2 制备高度均匀的 2D/3D 异质结二极管
诸如厚度相关的带隙，这对于硅以外的超大规模数字电子学、光电子学和能源应用具有吸引力。 [1] TMD 的无悬挂键结构为实现高质量范德华异质结构与块体半导体提供了独特的可能性，从而实现利用界面电流传输的先进异质结器件。 [2–5] 特别是，单层或几层 MoS 2 与宽带隙半导体（如 III 族氮化物（GaN、AlN 和 AlGaN 合金）和 4H-SiC）的集成，目前在光电子学（例如，用于实现覆盖可见光和紫外光谱范围的高响应度双波段光电探测器）[6–11] 和电子学（例如，用于实现异质结二极管，包括带间隧道二极管）中越来越受到关注。 [12–17]
Mingoo Seok - 电气工程
(13) IEEE 固态电路学会 (SSCS) 杰出讲师 (DL)，2023 年 2 月 - 2025 年 2 月 (12) 表现最佳副编辑，IEEE 超大规模集成系统汇刊 (TVLSI)，2021 年、2022 年 (11) 最佳论文奖，论文题为“Vesti：用于深度神经网络的节能内存计算加速器”，IEEE 超大规模集成系统汇刊 (TVLSI)，2022 年 (10) AMiner AI2000 芯片技术最具影响力学者，荣誉提名（前 11-100 名学者），2020 年 (9) 高通教师奖，2019 年 (8) IEEE 高级会员（2018 年）；会员（2012 年）；学生会员 (2006) (7) NSF CAREER 奖 - 获奖作品为“解决下一代无裕度 VLSI 计算平台设计的深化变异性挑战”，2015 年 (6) AMD/CICC 学生奖学金 - 获奖作品为“0.5V 2.2pW 双晶体管电压参考”，美国，2009 年 8 月 (5) DAC/ISSCC 学生设计大赛 - 获奖作品为“Phoenix：用于立方毫米传感器系统的超低功耗处理器”，美国，2009 年 2 月 (4) Rackham 博士前奖学金 - 美国密歇根大学安娜堡分校 EECS 系三名获奖者之一，2008 年 9 月 - 2009 年 8 月 (3) 博士留学奖学金 - 韩国高等教育基金会全国十五名获奖者之一， 2007 (2) 优秀奖学金 - 首尔国立大学，韩国，1998年3月 - 2001年3月 (1) 优秀本科奖学金 - 全国20名获奖者之一，韩国高等教育基金会，韩国，1999年9月 - 2002年2月
EEU44C02 微电子电路
本模块将帮助学生了解如何实现包含数十亿个晶体管的数字电路的超大规模集成 (VLSI)。该模块的结构分为两部分：理论部分，它解决了如何有效地模拟晶体管和互连操作背后的复杂非线性现象；软件工具部分，它描述了电子设计自动化 (EDA) 背后的算法。理论部分每周分配两次讲座，涵盖 MOS 晶体管器件的物理特性，重点关注非理想晶体管行为、电路和线路延迟模型以及 VLSI 电路复杂性的数学模型。软件工具部分涵盖电子设计自动化 (EDA) 工具流程，基于六个讲座和三个实验室的组合。
2018-2023 年战略路线图
第二个趋势是越来越重视国际合作与参与。在加拿大各地，我们看到加拿大研究人员及其机构越来越多地与世界顶尖研究人员合作并参与全球研究事业。这将加拿大的研究专业知识和优势推向全球舞台，并吸引国际研究人员和研究组织到加拿大机构。研究基础设施越来越多地被视为发展国际合作的关键推动因素。研究工具、设备和设施的共享使研究人员聚集在一起，定义和解决天文学、物理学、环境观察、人类健康等领域的广泛问题。超大规模研究设施的发展也推动了国际合作；这些设施的成本、范围和复杂性使其无法由一个国家独自建成。
API——数字经济的基石
在新常态下，企业必须重新审视应用程序、数据和流程之间的协作和连接，并找到新方法来挖掘其数据资源，使信息技术 (IT) 运营更具弹性和敏捷性。组织还必须将应用程序分解并部署为独立单元，以适应远程工作。通过云开发的 API 和微服务将共同支持这些努力，并帮助企业快速进入平台经济和超大规模生态系统。平台经济需要开发可重复、可组合和反应性的应用程序，这些应用程序可扩展、分布式，并且可以在任何云平台上运行。其他成果包括通过 AI 辅助开发来提高生产力，通过 DevSecOps 来实现极端自动化，并寻求连接应用程序的新方法。
需要采取多重影响和生命周期方法
过去二十年，社会对信息和通信技术 (ICT) 的依赖呈指数级增长。仅互联网流量就从1997年的60 PB增加到2017年的1.1 ZB（增长了20,000倍）。如果打个比方，ICT的主要组成部分包括数据中心，数据中心可以比作人体的大脑，而网络和消费设备则可以看作ICT的骨骼和手臂。数据中心提供存储、保护和处理数据的关键功能。随着ICT的增长和多样化，它们已经从企业级计算设施（由机柜中的几台服务器组成）发展到数十万平方米的超大规模系统，为互联网、社交媒体和一代又一代电子设备的迅猛增长提供必要支持。