印刷电路板(PCB)设计的规模已大大提高,现代商业设计具有10,000多个组件。但是,放置过程大大依赖了需要数周完成的手动努力,强调了对自动PCB放置方法的需求。PCB放置的挑战来自其灵活的设计空间和有限的路由资源。现有的自动PCB放置工具在质量和可扩展性方面取得了有限的成功。相比之下,非常大规模的集成(VLSI)放置方法已被证明是可扩展的,对于具有数百万个细胞并提供高质量结果的设计是可扩展的。因此,我们提出了柏树,这是一种受VLSI启发的可扩展的,加速的PCB放置方法。它结合了适合PCB布局的量身定制的成本功能,约束处理和优化的技术。此外,对现实和开源基准的需求不断增长,以(1)在工具和(2)建立Performance基准之间进行有意义的比较以跟踪PCB放置技术的进度。为了解决这一差距,我们提出了一个从实际商业设计中合成的PCB基准套件。我们使用基准套件来评估针对最先进的商业和学术PCB放置工具的方法。我们的方法在提出的基准测试标准上证明了1-5.9倍的可路由。对于完全路由的设计,赛普拉斯达到了1-19.7×较短的路由轨道长度。随着GPU加速度,柏树在运行时间内最多可提供492.3倍的加速。最后,我们展示了对真实商业设计的可扩展性,这是现有工具无与伦比的功能。
科学探测器是许多学科的关键技术推动因素。许多科学探测器都使用了专用集成电路 (ASIC)。直到最近,像素探测器 ASIC 主要用于传感器层电荷的模拟信号处理和探测器 ASIC 上原始像素数据的传输。然而,随着更先进的 ASIC 技术节点在科学应用中的出现,更多来自计算域的数字功能(例如压缩)可以直接集成到探测器 ASIC 中以提高数据速度。然而,这些计算功能通常具有高且可变的延迟,而科学探测器必须实时运行(即无停顿)以支持采样数据的连续流式传输。本文介绍了一个来自像素探测器领域的示例,该探测器具有片上数据压缩功能,可用于 X 射线科学应用。为了应对来自并行压缩器流的可变大小数据的挑战,我们提出了一种 ASIC 设计架构,用于合并可变长度的数据,以便通过固定位宽的网络接口进行传输。索引术语 — 科学仪器边缘系统、X 射线科学、数据传输技术、流数据压缩、X 射线探测器、ASIC、硬件构造语言
摘要:我们报告了一种新的多GPU从头算,hartree- fock/密度功能理论实现将整体化为开源量子相互作用计算内核(快速)程序。详细介绍了电子排斥积分的负载平衡算法和多个GPU之间的交换相关性。进行了多达四个GPU节点进行的基准测试研究,每个节点包含四个NVIDIA V100-SXM2型GPU表明,我们的实力能够实现出色的载荷平衡和高平行的效率。对于代表性的培养基到大蛋白/有机分子系统,观察到的平行官方率在Kohn- -假基质形成中保持在82%以上,而对于核梯度计算,则保持高于90%。在所有经过测试的情况下,NVIDIA A100,P100和K80平台上的加速度也已经实现了高于68%的平行官方,这为大规模的初始电子结构计算铺平了道路。
摘要:根据农业使用的类型和施用的作物旋转,土壤有机碳的积累可能取决于,这可能导致全球碳循环中的CO 2固定较少。对不同农作物生产系统(谷物,草)中有机碳排放的知之甚少。缺乏关于土壤中碳含量对植物生产力的影响的更详细的研究,以及土壤的物理特性与矿物质肥料中温室气体(GHG)的吸收,生存能力和排放之间的联系。这项研究的目的是估计不同农作物旋转中土壤有机碳隔离潜力的长期影响。有机碳固换的最大潜力是诺福克型农作物旋转,其中降低土壤生育能力的农作物被每年增加土壤肥力的农作物所取代。与连续的黑色休耕相比,土壤碳固醇的潜力明显更高(46.72%),从27.70到14.19%,与田间作物和谷物作物旋转相比,与中间作物饱和的谷物作物和谷物作物旋转分别相比。在碳固存的角度,将多年生草保持一年是最有效的,而土壤仍然充满了以前农作物中未沉积的谷物稻草。与农作物旋转相比,没有肥料受精的黑色休耕,将土壤中有机碳的数量降低了两次,碳管理指数降低了2-5次,并为农业中碳固执的潜力带来了最大的风险。
使用替代机制来耗散或散射,双态结构和机械超材料已经显示出有望通过将能量锁定到紧张的材料中来减轻影响的有害影响。在本文中,我们扩展了通过双层超材料吸收吸收的先前工作,以探索动能传递对撞击器速度和质量的依赖性,而应变速率超过10 2 s -1。我们观察到对两个影响器参数的依赖性很大,范围从比比较线性材料的显着性能到更差的性能。然后,我们将性能的可变性与系统中的孤立波的形成相关联,并在动态载荷下对理想化的能量吸收能力进行分析估计。此外,我们发现对阻尼的依赖性显着,并在系统内部的单个波传播中存在定性差异。这项研究中揭示的复杂动力学是为将双材料超材料应用于包括人类和工程系统冲击和影响保护设备在内的应用的潜在未来指南。
1 de toulouse大学,Insa-CNRS-UPS,LPCNO,135 AV。Rangueil, 31077 Toulouse, France 2 Centre d'Elaboration des Matériaux et d'Etudes Structurales (CEMES), UPR8011 CNRS, Université Toulouse 3, 31055 Toulouse, France E-mail: lassagne@insa-toulouse.fr Graphene-based Hall effect magnetic field sensors hold great promise for the development of ultrasensitive magnetometers with very low power 消耗。经常使用所谓的两通道模型对其性能进行分析,其中简单地添加了电子和孔电导率。不幸的是,该模型无法捕获所有传感器的特性,尤其是磁场灵敏度的偏置电流依赖性。在这里,我们提出了一个高级模型,该模型对基于石墨烯的霍尔传感器如何运行并证明其定量评估其性能的能力有深入的了解。首先,我们根据石墨烯的不同品质报告了传感器的制造,最好的设备可实现高达5000ω/𝑇的磁场敏感性,表现优于最佳的硅和基于窄间隙的半导体传感器。然后,我们使用所提出的数值模型详细检查了它们的性能,该模型将Boltzmann的形式主义与电子和孔的不同Fermi水平结合在一起,以及一种引入底物诱导的电子孔 - 水坑的新方法。重要的是,磁场灵敏度对偏置电流,无序,底物和霍尔杆几何形状的依赖性首次定量再现。此外,该模型强调,由于电流堆积物的出现和霍尔酒吧边缘附近的损耗区域的出现,具有电荷载体扩散长度宽度的设备受到偏置电流的影响很大,比常规HALL效应预测大得多。这些区域的形成诱导了横向扩散荷载载体通量,当Hall电场取消在Ambipolarememime中,能够抵消由Lorentz力诱导的载体。最后,我们讨论了Fermi Velocity Engineering如何增强传感器性能,为将来的超敏感石墨烯效果传感器铺平了道路。关键字:石墨烯,石墨烯霍尔传感器,磁场传感器,霍尔效应,玻尔兹曼形式主义,费米速度重新归一化,电子孔布丁
摘要:跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而,由于频繁的可变车速,车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程,因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题,本文提出了一种定量检测方法,在非平稳条件下,通过订单跟踪分析,在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先,建立了简化的车轮 - 权轨动态模型,以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次,提出了Simpson Double Integration方法,以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移,并优化了过程误差。第三,基于顺序跟踪分析理论,角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的,并结合了车轮旋转速度信号,并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后,根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考,用于轨道不规则的定量检测方法。
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以显示预印本(未经同行评审认证)的预印本版权持有人此版本发布于2025年2月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.25321496 doi:medrxiv preprint
近年来,Cansats已成为模拟卫星比赛中的流行选择。在Cansat con-constss中,Arliss项目是使用火箭发射Cansat进入天空的项目。arliss提供了发射罐头的火箭,该火箭的高度约为〜4,000 m,然后将流动器放到降落伞的地面上。但是,几个团队的流浪者无法承受发射时应用的大加速度,这会损坏并使其无效。发射期间适用于火箭的加速度以前由多个团队衡量;但是,由于Cansat是一个小型嵌入式设备,因此无法使用具有较大测量范围和高采样频率的加速度传感器。在这项研究中,我们测量了从发射开始应用于流动站的效应,直到使用具有更广泛测量范围的加速度传感器在地面上掉落,并通过比以前更高的采样频率获取数据。发现加速度比在发射火箭时的常规测量中大于速度,并掉落到地面。此外,提供了可以承受这些影响,进行准确的测量并在Arliss中不断裂的情况下操作的漫游者结构的技术细节的描述。
1马萨诸塞州核科学与工程系,马萨诸塞州剑桥,马萨诸塞州剑桥市02139,美国2劳伦斯·利弗莫尔国家实验室,加利福尼亚州利弗莫尔,加利福尼亚州94550,美国3美国3. 30332, USA 5 Department of Physics, Florida A & M University, Tallahassee, Florida 32307, USA 6 Department of Physics, University of California at Los Angeles, Los Angeles, California 90095, USA 7 Central Laser Facility, Rutherford Appleton Laboratory, Didcot OX11 0QX, United Kingdom 8 General Atomics, La Jolla, California 92093, USA 9 Los Alamos National美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯实验室,美国10号物理学系,马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州剑桥市02139,美国11等等离子科学与融合中心,马萨诸塞州技术研究所,马萨诸塞州剑桥,美国马萨诸塞州02139,USA