XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System面向
在L模式高通力运动期间，西部主要等离子体面向组件的钨大侵蚀调查
在2023年，在西部进行了最初的高通力运动，该活动是由新安装的主动冷却的钨分流，由Iter级单块组成。该活动包括在附着的转移条件下重复60秒钟的长氘L模式脉冲，累积了超过10000秒的血浆暴露。在外部罢工点区域达到了大约5举10 26 m -2的最大氘静脉，代表了一些高性能iTer脉冲。从可见光谱中推断出的总钨侵蚀表明，最受侵蚀的等离子体面向成分是内部分流目标，其速率比外移分离目标大十倍。位于离等离子体数厘米的外部平面钨保险杠，显示出侵蚀率的侵蚀速率是外移分流的两倍。我们得出的结论是，外部平面保险杠对远程钨的迁移和沉积到下层的延长具有可忽略的贡献。内部分流器上的累积总侵蚀率以约20μm的有效总侵蚀厚度转换，而外分离器的侵蚀速率约为20μm。引人注目的是，这些订单与分流物上本地的沉积物厚度一致：高场侧单块的裸露表面覆盖着几个μm的钨沉积物，而在下部侧面，很少有μm薄钨沉积物仅在磁性阴影部分上发现单块的磁性阴影部分。尤其是研究行动的开始，应考虑分离侵蚀预算的定义，以预测有害存款的形成。这些沉积物对西部运行的强烈影响，即表面温度测量与红外热摄影的扰动以及片的发射导致受限血浆的辐射扰动，要求预测ITER中的类似问题。
面向设计的全制度全区域7参数短路...
摘要 本文提出了一种基于反转电荷的 MOS 晶体管 7 参数分析模型，旨在开发考虑 MOS 晶体管物理特性的简化分析电路设计方法。所提出的面向设计的模型首次能够描述先进纳米技术的主要短沟道效应以及晶体管漏极电流对漏极电压的依赖性，同时该模型对所有偏置状态（从弱到强反转）和所有工作区域（线性和饱和）均有效。提出了一种基于器件物理的简单程序来估算给定技术的晶体管模型参数。此外，针对不同的设计场景开发了电流导数的解析表达式。通过直接与 28 nm FD-SOI 技术中 N-MOS 晶体管的硅测量值（沟道宽度为 1 µ m，沟道长度为 30 nm、60 nm 和 150 nm）以及使用行业标准紧凑模型执行的模拟进行比较，验证了所提模型的准确性。
NimbleAI：面向神经形态感知处理 3D-...
Xabier Iturbe, Nassim Abderrahmane, Jaume Abella, Sergi Alcaide, Eric Beyne, Henri-Pierre Charles, Christelle Charpin, Lars Chittka, Ang ́elica D ́avila, Manil Dev Gomony, Arne Erdmann, Carles Estrada, Ander Fern ́andez, Anna Jos Fontanelli, Alejandro Heron, Hermione Grosu, Carles Hern´andez, Daniele Ielmini, Eric Isusquiza, David Jackson, Maha Kooli, Nicola Lepri, Bernabe ́e Linares-Barranco, Jean-Loup Lachese, Martxel Lasa, Eric Laurent, Menno Lindwer, Frank Linsenmaier, Mikel Luj´an, Karel Masaˇ´, Orlando, Jeanne Morten, Neca an-Philippe Noel, Arash Pourtaherian, Christoph Posch, Peter Priller, Zdenek Prikryl, Felix Resch, Oliver Rhodes, Todor Stefanov, Moritz Storring, Sander Stuijk, Michele Taliercio, Marcel van de Burgwal, Geert van der Plas, Elisa Vianello, and Pavel Zaykov
面向未来能源社区服务的建筑物数据机器学习
摘要 — 能源互联网的能源生产和传输需求分散化，实现实时点对点能源交换。间歇性可再生能源为消费者带来了消费灵活性的挑战。建筑物在这种新环境下具有重要意义，因为它们是世界上最大的能源消耗者，也可以为当地的可再生能源生产做出贡献。因此，在不久的将来，为了运营能源社区，将需要主动的建筑服务。本文讨论了通过社区光伏发电预测获得的能源灵活性。决策树技术应用于 3 年的历史每小时数据，以提前一周预测建筑物消耗、光伏发电和故障检测诊断。讨论了用于获得良好预测性能的特征工程和能源专业知识。本文还讨论了这些技术对未来能源社区服务的意义。
面向无线能量收集的毫米波高效整流
摘要 — 本文介绍了一种用于毫米波应用的 K 波段微带技术的简单双二极管整流电路。设计的整流电路具有特殊的结构，可以将整流波的直流分量与数据相关的 IF 信道分离。讨论了二极管特性以提高效率，这涉及精确的系统模拟。执行优化程序以最大限度地提高 RF-DC 转换效率。对于设计的电路，在 35 mW 输入功率下实现了 40% 的测量效率，与以前的工作相比，效率有所提高。该电路在用于无线电力传输和能量收集的集成微波和毫米波系统的设计中具有潜在的应用价值。
利用技术打造面向未来的建筑
Forvis Mazars, LLP 是全球领先的专业服务网络 Forvis Mazars Global 的独立成员。该公司是美国最大的公共会计师事务所之一，拥有 7,000 名敬业的团队成员，通过为全美 50 个州和国际客户提供审计、税务和咨询服务，提供无与伦比的客户体验®。
有关在全球金融服务中使用面向消费者的AI使用的关键见解
在整个2024年，GFIN AI项目探索了AI在全球市场的金融服务中面向消费者的应用程序，重点关注用例，例如机器人优惠，个性化财务以及提供消费者教育和信息的提供。GFIN成员和分支机构分享了他们支持AI在金融服务中安全和有益采用的经验，并分享了采取的监管方法的例子。参与者还检查并讨论了支持金融服务中负责任的AI使用的监管挑战和策略。
IPSOS JCSI Q4 2024 -English 直接到消费者的数字健康业务模型直接面向消费者（DTC），为什么数字治疗公司使用它？ 评分报告惠誉 press_release_ipsos-bond-150125-def.pdf 未来：新闻
企业和政策制定者可以监视指数的变化，以将其决策过程中的数据考虑。波浪降低的趋势表明，消费者对他们的消费能力有负面的看法。因此，制造商可能希望消费者避免零售购买，尤其是需要融资的项目。同样，银行可以预期贷款活动，抵押申请和信用卡使用情况有所减少。
面向医疗应用的二值化神经网络的内存电阻式 RAM 实现
摘要 — 深度学习的出现大大加速了机器学习的发展。然而，边缘深度神经网络的部署受到其高内存和能耗要求的限制。随着新内存技术的出现，新兴的二值化神经网络 (BNN) 有望降低即将到来的机器学习硬件一代的能量影响，使机器学习能够在边缘设备上进行，并避免通过网络传输数据。在这项工作中，在介绍采用混合 CMOS - 氧化铪电阻存储器技术的实现后，我们提出了将 BNN 应用于心电图和脑电图等生物医学信号的策略，以保持准确度水平并降低内存要求。我们研究了二值化整个网络和仅二值化分类器部分时的内存-准确度权衡。我们还讨论了这些结果如何转化为 Imagenet 任务上面向边缘的 Mobilenet V1 神经网络。这项研究的最终目标是实现智能自主医疗设备。