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World File Search System重构
QuiX 量子光子处理器
可重构性允许人们拨打任何所需的单元变换，并且是多用途前馈现场可编程门阵列 (FPGA) 的光学等效物。这是一种由客户或设计人员配置的逻辑组件组成的电子集成电路。可重构系统受益于这样一个事实：有限的资源集合可以随意重塑，从而减少工程费用并实现大规模定制。可重构性还通过实现冗余使系统更能抵御缺陷。此外，软件编程创造了自我修复的可能性并纠正制造错误。
可重构 2.4/5GHz 双频发射机前端，支持 1024-QAM，适用于 40nm CMOS WLAN 802.11ax 应用
摘要 — 本文介绍了一种新型高效可重构双频输出匹配网络设计方法。所实现的输出匹配网络在 2.4 GHz 和 5.5 GHz 下分别实现了 71.6% 和 75% 的无源效率。基于所提出的输出匹配网络，采用 40 纳米 CMOS 技术设计和制造了支持 2.4/5 GHz 双频操作的发射器和独立功率放大器 (PA)，用于新兴的无线局域网 (WLAN) 802.11ax 应用。在 2.4 GHz 和 5 GHz WLAN 频段，PA 实现了 23 和 21.9-22.4 dBm 的 P sat ，功率附加效率 (PAE) 分别为 27% 和 24.2%-28.2%。在 2.442 GHz 时，发射器可为 40 MHz、1024 正交幅度调制 (QAM) 802.11ax 信号提供 8.1 dBm 平均输出功率，同时满足误差矢量幅度 (EVM) 低于 -35 dB 的标准规范。在 5 GHz 工作模式下，发射器可实现 6.72-6.95 dBm 的平均输出功率，80 MHz、1024 QAM 802.11ax 信号的 EVM 为 -35 dB。PA 和发射器前端是文献中首次发布的双频 WLAN 802.11ax 应用设计。
神经形态计算的挑战与机遇
同步通信（单个中央时钟的高能量）具有高可塑性，可实现动态重构。大多数数字电路的重构能力有限。神经元可以随时访问突触（内存）；无需浪费能量在内存和处理器之间来回传送信息，因为处理是在现场进行的。
1药物的名称xyntha 2 ...
Xyntha可以与前代产品重构相同的方式使用，因为它在生化上与前代产品重构相当，并且与前代产品Recacto具有相似的药代动力学特性。在先前治疗的儿童和青少年（n = 31、5-18岁）和以前未经治疗的新生儿，婴儿和儿童（n = 101，年龄<1-52个月）中，已经研究了先前治疗的儿童和青少年的安全性和功效。PTP中用Moroctocog alfa（AF-CC）完成的临床数据（Recacto AF*：N = 37，18例患者6和19例6至<12岁的患者；重构。另请参见第5.2节药代动力学特性。
考虑 DLR 安全约束的可再生能源接入对自动重构混合交直流微电网随机能量管理的敏感性分析
摘要 — 本文旨在研究在存在可再生能源并考虑动态线路额定值 (DLR) 约束的情况下随机可重构混合交直流微电网 (MG) 的最优调度。DLR 是一个实际限制，可能会影响线路的载流量，特别是在孤岛模式下，当线路在与公用事业互连点缺乏主发电源时达到最大容量。为了防止线路过载，开发了重构技术，通过一些预置开关来改变网络的拓扑结构。采用线性化技术来解决节点交流功率流和 DLR 约束的非线性问题。无迹变换技术用于模拟不确定性，包括可再生能源发电、每小时负荷需求和每小时市场价格以及 DLR 不确定性，例如太阳辐射、风速和环境温度。最后，进行敏感性分析，以了解风速和太阳辐射对混合交流-直流 MG 能量管理的影响。在改进的 IEEE-33 总线测试系统上检查了所提出方法的性能，证明了所提出的技术在最小化混合
基于深度学习预测的可重构微电网中插电式混合动力汽车的随机建模与集成
摘要 —本文研究了插电式混合动力汽车 (PHEV) 的不协调、协调和智能充电对微电网 (MG) 优化运行的影响，并结合了动态线路额定值 (DLR) 安全约束。当配电线路达到最大容量时，DLR 约束（尤其是在孤岛模式下）会影响 MG 馈线的载流量。为了克服任何线路中断或应急情况，智能 PHEV 可用于帮助提高电网安全性。但是，使用 PHEV 会导致更高的功率损耗和馈线过载问题。为了解决这些问题，本文采用了一种重构技术。一种启发式算法（称为基于集体决策的优化算法）用于克服问题的非凸性和非线性。采用无迹变换技术来模拟由太阳辐射、负载需求和天气温度引起的 DLR 不确定性，以及由不同的充电策略、正在充电的 PHEV 数量、充电开始时间和充电持续时间引起的 PHEV 不确定性。此外，设计了一种深度学习门控循环单元技术来预测可再生能源输出，以减轻可再生能源组件中的不确定性。部署了经过修改的 IEEE 33 总线测试网络来评估所提模型的效率和性能。
可持续硬件专业化
在暗硅时代，硬件专业化通常被视为扩展性能的一种方式，现代 SoC 具有数十个专用加速器。通过仅在需要时启动硬件电路，加速器从根本上以芯片面积换取功率效率。然而，暗硅也有一个严重的缺点，那就是它的环境足迹。虽然硬件专业化通常通过高能源效率来减少操作足迹，但是在芯片上集成额外加速器所产生的具体足迹会导致环境足迹的总体净增加，这导致先前的研究得出结论，暗硅不是一种可持续的设计范式。我们通过可重构逻辑探索可持续的硬件专业化，与大量加速器相比，它有可能通过在多个应用程序中摊销其具体足迹来大幅减少环境足迹。我们提出了一个抽象的分析模型，评估用可重构加速器替换专用加速器的可持续性影响。我们针对各种内核，推导出 ASIC 和 CGRA（一种代表性的可重构结构）的芯片面积和能量数字的硬件综合结果。我们将这些结果输入到分析模型中，并得出结论：可重构结构更具可持续性。我们发现，CGRA 可以取代少量到十几个加速器。此外，用 CGRA 取代大量加速器可以大大减少对环境的影响（减少 2.5 倍到 7.6 倍）。
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
已发布版本的引用 (APA)：Yaprakdal, F.、Yılmaz, MB、Baysal, M. 和 Anvari-Moghaddam, A. (2020)。深度神经网络辅助方法
摘要：大规模可再生能源发电的固有可变性给微电网能源管理带来了巨大困难。同样，人类行为对电价变化和季节变化的影响也会导致电力消耗的变化。因此，电力系统运行的正确调度和规划需要准确的负荷需求和可再生能源发电估计研究，尤其是短期（小时前、日前）。本研究考虑了总电力负荷和大容量光伏发电的时间序列变化，通过整合预测结果来促进可重构微电网短期最优运行调度框架中的供需平衡。基于双向长短期记忆单元的深度循环神经网络模型 DRNN Bi-LSTM 旨在提供准确的总电力负荷需求和大容量光伏发电预测结果。利用真实世界数据集来测试所提出的预测模型，结果显示，与调查文献中的其他方法相比，DRNN Bi-LSTM 模型表现更好。同时，研究了最优运行调度框架，同时制定日前最优重构计划和可控分布式发电单元的最优调度，将其视为最优运行解决方案。采用基本粒子群优化方法和选择性粒子群优化方法（PSO&SPSO）的组合方法，进行组合、非线性、非确定性多项式时间难（NP-hard）复杂优化研究，旨在最小化微电网在各种等式和不等式约束条件下的总无功功率损耗。包括光伏电源和柴油分布式发电机的可重构微电网测试系统用于最优运行调度框架。总体而言，本研究通过开发的 DRNN Bi-LSTM 模型，为具有电力需求和可再生能源预测的可重构微电网的最优运行调度做出了贡献。结果表明，采用深度学习辅助方法的可重构微电网最优运行调度不仅可以减少无功功率损耗，还可以以经济的方式改善系统。
闻到的探测器：用大语言模型
软件系统（Foster等人，2012年）和危害042的可维护性和进化（Sjøberg等人，043 2012）。换句话说，代码气味不会策划-044很大程度上会影响程序的运行并输出045正确的结果，但它阻碍了其进一步的开发-046的精神和迭代。许多研究人员已将047的注意力集中在048早期的代码气味问题与千年之类的问题，并提出正确的代码049气味识别可以帮助提供合理的050 050重构位置和代码051重构的机会（Fowler和Beck，1997）。Tradi-052 Tional方法计算了053代码的各种指标，例如LCOM（Meth-054 ODS中缺乏凝聚力）和NMD（声明的方法数），055全面确定该代码是否具有056代码，该代码是否基于它是否达到057 therhold。当机器学习和深度学习时 - 058 ING算法变得流行时，许多研究人员059代码气味的输入指标是060模型的特征，用于训练，以避免通过直接选择阈值而造成的061（Jha等人）（Jha等人），2019年； 062 Sharma等。，2021）。此外，在063代码重构的研究中，重要的研究方向064是找到重构机会，这是USU-065