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基于磁隧道结换能器的缩放多数逻辑合成自旋电子电路的基准测试
摘要 — 自旋电子逻辑器件最终将用于混合 CMOS-自旋电子系统，该系统通过传感器在磁场和电域之间进行信号相互转换。这强调了传感器在影响此类混合系统整体性能方面的重要作用。本文探讨了以下问题：基于磁隧道结 (MTJ) 传感器的自旋电子电路能否胜过其最先进的 CMOS 同类电路？为此，我们使用 EPFL（洛桑联邦理工学院）组合基准集，在 7 nm CMOS 和基于 MTJ 传感器的自旋电子技术中合成它们，并在能量延迟积 (EDP) 方面比较这两种实现方法。为了充分利用这些技术的潜力，CMOS 和自旋电子实现分别建立在标准布尔门和多数门之上。对于自旋电子电路，我们假设域转换（电/磁到磁/电）是通过 MTJ 执行的，计算是通过基于域壁 (DW) 的多数门完成的，并考虑了两种 EDP 估计方案：(i) 统一基准测试，忽略电路的内部结构，仅将域传感器的功率和延迟贡献纳入计算，以及 (ii) 多数-反相器-图基准测试，还嵌入了电路结构、相关关键路径延迟和 DW 传播的能量消耗。我们的结果表明，对于统一情况，自旋电子路线更适合实现具有少量输入和输出的复杂电路。另一方面，当也通过多数和反相器综合考虑电路结构时，我们的分析清楚地表明，为了匹配并最终超越 CMOS 性能，MTJ 传感器的效率必须提高 3-4 个数量级
使用模糊逻辑估算伊朗的社会资本指数
a。伊朗Sanandaj的库尔德斯坦大学经济系b。 经济学，发展和规划系，塔尔比亚特大学，伊朗德黑兰 *通讯作者，电子邮件：z.mozaffari@uok.ac.ac.ir文章历史记录：收到：2022年3月13日，修订：2022年7月19日，2022年7月19日，接受：2022年8月23日出版商：Tehran大学出版商：Tehran University of Tehran Press。 ©作者。 摘要本文旨在估算伊朗的社会资本水平及其趋势水平，并从1988 - 2019年确定伊朗社会资本的主要组成部分和变量。 通过分析社会资本的理论和经验基础，三个主要组成部分（犯罪参与意识）和相关的社会资本被考虑用于计算社会资本指数。 然后，使用Mamdani模糊推理系统和模糊方法，估计了社会资本指数。 对该指数趋势的回顾表明，在研究期间，直到2001年的研究期间，增长显着，因此，在2001年，该指数估计为0.67。 但是，从2001年到2019年，下降趋势发生了不同的波动，因此在2018年，该指数在研究期间的最低水平进行了检查。 社会资本减少的原因之一可能是由于从农村到城市地区移民的趋势不断增长，犯罪率的提高。 此外，根据先前研究的方法，更准确地评估了社会资本指数的估计，使用Dagum方法对社会资本进行了估计。 JEL分类：Z13，D83，C22。 1。伊朗Sanandaj的库尔德斯坦大学经济系b。经济学，发展和规划系，塔尔比亚特大学，伊朗德黑兰 *通讯作者，电子邮件：z.mozaffari@uok.ac.ac.ir文章历史记录：收到：2022年3月13日，修订：2022年7月19日，2022年7月19日，接受：2022年8月23日出版商：Tehran大学出版商：Tehran University of Tehran Press。©作者。摘要本文旨在估算伊朗的社会资本水平及其趋势水平，并从1988 - 2019年确定伊朗社会资本的主要组成部分和变量。通过分析社会资本的理论和经验基础，三个主要组成部分（犯罪参与意识）和相关的社会资本被考虑用于计算社会资本指数。然后，使用Mamdani模糊推理系统和模糊方法，估计了社会资本指数。对该指数趋势的回顾表明，在研究期间，直到2001年的研究期间，增长显着，因此，在2001年，该指数估计为0.67。但是，从2001年到2019年，下降趋势发生了不同的波动，因此在2018年，该指数在研究期间的最低水平进行了检查。社会资本减少的原因之一可能是由于从农村到城市地区移民的趋势不断增长，犯罪率的提高。此外，根据先前研究的方法，更准确地评估了社会资本指数的估计，使用Dagum方法对社会资本进行了估计。JEL分类：Z13，D83，C22。1。这种方法的结果表明，根据投入变量和社会资本的决定因素的状态，模糊估计提供了对社会资本的更准确和适当的估计。关键词：意识，犯罪，模糊逻辑，参与，社会资本。引言社会资本是现代社会经济和社会研究中目前讨论的概念。可以说，社会资本通常比物理和人力资本更重要，因为如果不存在，其他首都将不会有效。社会资本在各个领域都具有关键作用，对它的各种态度反映了这一资本在生活的各个方面的重要地位，这一点通过对这个问题的越来越多的研究证明了这一点（Zugravu-Soilita等人，2021年）。根据世界银行的说法，社会资本是由社会机构，人际关系和规范对数量和质量的影响
Metalo：从分子相互作用图中提取的逻辑模型的代谢分析
摘要：分子相互作用图（MIMS）是静态图形表示，描绘了可以使用系统生物学图形符号语言之一形式化复杂的生化网络。不管它们对各种生物学过程的广泛覆盖范围如何，它们都受到动态见解的限制。但是，MIM可以用作开发动态计算模型的模板。我们提出了Metalo，这是一个开放源Python软件包，它可以通过使用通用核心代谢网络的过程说明MIMS推断出布尔模型的耦合。Metalo提供了一个框架来研究信号级联反应，基因调节过程和中央能量生产途径的代谢频道分布的影响。Metalo通过识别陷阱空间来构成布尔模型的异步渐近行为，并提取代谢约束，以将通用代谢网络上下文化。Metalo能够处理大型布尔模型和基因组级代谢模型，而无需动力学信息或手动调整。Metalo背后的框架可以深入分析调节模型，并且可以使无问题的生物领域中缺少OMICS数据，以使通用代谢网络与不当自动重建以及/或疾病特异性新代谢网络的自动重建。Metalo可从https://pypi.org/project/metalo/获得GNU通用公共许可证v3条款。
RTL验证用于使用合同影子逻辑
抽象的现代现代处理器面临投机性执行攻击。尽管有各种建议的软件和硬件缓解以防止此类攻击，但新的攻击仍来自未知漏洞。因此，迫切需要对硬件设计处理投机执行攻击的能力进行正式和严格的评估。本文提出了一种称为合同影子逻辑的正式验证技术，该技术可以大大提高RTL验证可伸缩性，同时适用于不同的防御机制。在此技术中，我们利用comperer Architecture Desime Insights来提高验证性能，以检查将安全性属性作为软件硬件合约配制的安全性属性，以确保安全猜测。我们的验证方案可供计算机架构师访问，并且需要最少的正式方法专业知识。我们在多个RTL设计上评估了我们的技术，其中包括三个排序处理器。与基线和两个基线和两个最先进的验证方案相比，我们的技术在寻找对不安全设计的攻击并为安全设计提供了完整的证据时表现出重要的优势，并提供了完整的证据。
VCMS保留电池充电逻辑改进（SA577）
仅供参考；可以随时更新出版信息。始终参考KGI以获取最新信息。在kdealer.com登录后，“服务版本”中列出了最新的技术出版物，并具有已发布的最新服务信息。
基于模糊逻辑控制器的G2V和V2G技术，用于三个阶段bi-
在两个阶段的双向电池充电器中有两个阶段。第一步（BUCK转换器）由AC/DC转换器组成，该转换器使电能够从网格流向内部DC链接。如果需要，它也可以保持在Unity功率因子上。第二步（调节电池电压和电流的“ boost转换器”）由DC/DC转换器组成。此外，此设置可以调整反应能力。v2g是用于描述从电动电气电池到网格的活动电流流动的术语。应管理电动电池电池的充电过程，以在G2V和V2G过程中保持电网中的功率标准。但是，当电动汽车变得越来越普遍时，电动汽车电池将保留大量能量，从而产生朝另一个方向的能量流动的可能性（Vehicleto-Grid，V2G）。
MPPT电荷控制器使用模糊逻辑与太阳能光伏系统集成的电池
与其他可再生能源（RE）资源相比，太阳能已成为发电，替代传统来源的最突出和前瞻性来源。但是，太阳能光伏（PV）能量产生取决于太阳辐照度和细胞温度。通过实现最大功率点跟踪（MPPT）算法，可以最大化太阳能PV的功率。尽管如此，仍然存在较慢的收敛速率，最大功率（MPP）周围的显着波动以及由太阳能PV的快速辐照度变化引起的漂移问题。为了防止振荡并达到PV模块的稳态和连续输出，在这项工作中设计了基于模糊的逻辑（FL）的MPPT。选择了作为DC-DC转换器和铅酸电池作为输入的，选择了扰动和观察（P＆O）MPPT方法。将使用MATLAB Simulink开发总体设计，并将在恒定和步骤辐照度下评估FL-MPPT电荷控制器的效率。此外，将监控电池的充电状态（SOC），以防止过度充电和排放。此外，将使用或不使用MPPT方法来评估控制器的有效性。基于从常数和步进辐照度水平获得的模拟结果，带有P＆O算法的FL-MPPT电荷控制器和铅酸电池，因为负载能够在延长电池寿命的同时保持最大的系统效率。两种辐照度概况的FL-MPPT电荷控制器的效率约为96％，而没有FL-MPPT算法的系统仅达到42％的效率。
MQTT中逻辑缺陷的安全分析和验证...
摘要 - iot消息传递协议对于连接用户和物联网设备至关重要。在所有协议中，消息排队和遥测传输（MQTT）可以说是最广泛使用的。Mainstream IoT平台利用MQTT经纪人，MQTT的服务器端实现，以启用和中介用户装置通信（例如，控制命令的传输）。有70多个开源MQTT经纪人，在生产中已被广泛采用。那些开源MQTT经纪人中的任何安全缺陷都可以轻松地进入许多供应商的IoT部署，并具有放大影响，不可避免地危害了物联网应用程序的安全性和用户的MILIONT。我们报告了野外开源MQTT经纪人的第一个系统安全分析。为了启用分析，我们设计和开发了MQTTactic，这是一种半自动工具，可以基于生成的安全属性正式验证MQTT代理实现。mqttactic基于静态代码分析，正式建模和自动模型检查（带有现成的模型检查器旋转）。在设计MQTTactic时，我们表征并解决了关键的技术挑战。mqttactic当前专注于与授权相关的属性，并发现了7个小说，零日量实际上实现了认真的，未经授权的访问。我们向相关方报告了所有浮标，他们承认这些问题并已采取行动来解决这些问题。我们的全面评估表明，MQTTactic是有效且实用的。
从动态环境中多步操作任务的演示中的逻辑学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）是将类似人类技能授予机器人的有效框架。然而，设计一个能够无缝模仿，推广和反应在动态环境中长期地平线操纵任务的干扰的LFD框架仍然是一个挑战。为了应对这一挑战，我们提出了Logic-LFD，该逻辑LFD将任务和运动计划（TAMP）与动态运动原始词（DMP）的最佳控制配方相结合，从而使我们能够合并运动级别的Via-via-via-via-via-via-vie-vie-aint-vie-viarpoint规范并处理任务级别的变化或动态环境中的干扰。我们对我们提出的方法对几个基线进行了比较分析，从而评估了其在三个长马操纵任务中的概括能力和反应性。我们的实验证明了逻辑LFD的快速概括和反应性，用于处理任务级别的变体和长距离操纵任务中的干扰。项目网页：https：//sites.google.com/view/logic-lfd