XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高功耗
高 - ...
本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
使用以下方法高效优化功耗和延迟
摘要 本文的目的是使用逻辑门和 CMOS 逻辑设计一个 16:1 多路复用器。在本研究中，我们研究了 16:1MUX 的延迟和功率调制。这表明 CMOS 技术处于领先地位，因为它使用的晶体管数量更少、电容更少、速度更快。在本研究中，我们进行了比较工作并得到了模拟结果，结果说明了 CMOS 逻辑设计的优越性，并且功耗和延迟非常低。使用 Synopsys 工具 HSPICE 在 32 nm BSIM 4 模型卡下对 PTM 模型的块状 CMOS 技术进行了模拟，并检查了不同电压下的结果。最小和最大延迟和功耗结果分别为 68.82ps、92.16ps 和 103.96µW、1471.4µW。我们在多路复用器中获得的总晶体管数量为 282，这是模拟的，我们使用名为 HSPICE 的高级工具获得了 MUX 的输出波形，它们在结果部分中表示出来。关键词：多路复用器、2×1 多路复用器、4×1 多路复用器、8×1 多路复用器、16×1 多路复用器、延迟、功耗
如何获得高疟疾疫苗的高摄取：
1个疫苗接种计划可以根据操作考虑选择在以后的年龄上进行首次剂量。对RTS的研究，S/AS01表明，如果给出了6周龄左右的第一次剂量，则效力较低。但是，如果某些孩子在4个而不是5个月接受了第一个剂量，并且在5个月以下的年龄较小的年龄较小的疫苗接种可能会增加覆盖范围或影响
配备多个叶轮的单相搅拌容器中的功耗
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些规定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。 如果用户请求或随后将复印件或复制品用于超出“合理使用”范围的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
适用于超低功耗应用的 9T FinFET SRAM 单元
由于 CMOS 的缩放，这些设备的局限性引发了对替代纳米设备的需求。提出了各种设备，如 FinFET、TFET、CNTFET。其中，FinFET 成为最有前途的设备之一，由于其在纳米范围内的低泄漏，它可以替代 CMOS。如今，电子设备在电池消耗方面更加紧凑和高效。由于 CMOS 的缩放限制，CMOS SRAM 已被 FinFET SRAM 取代。已经有两个 FinFET SRAM 单元，它们具有高功率效率和高稳定性。已经对这些单元进行了性能比较，以分析泄漏功率和静态噪声容限。这些单元的模拟是在 20 nm FinFET 技术下进行的。经分析，改进的 9T SRAM 单元的写入裕度实现了 1.49 倍的改进。读取裕度也显示出比本文中比较的现有单元有显著的改善。对于所提出的 0.4 V SRAM 单元，发现保持裕度更好。栅极长度已经改变，以发现栅极长度对读取裕度的影响。
超低功耗 0.45 mW 2.4 GHz CMOS 低噪声放大器
本文介绍了用于无线传感器网络 (WSN) 应用的超低功耗低噪声放大器 (LNA) 的设计拓扑。所提出的超低功耗 2.4 GHz CMOS LNA 设计采用 0.13 µm Silterra 技术实现。LNA 的低功耗得益于第一级和第二级的正向体偏置技术。为了提高增益，同时降低整个电路的功耗，实施了两级。仿真结果表明，在 0.55 V 的低电源电压下，总功耗仅为 0.45 mW。与之前的工作相比，功耗降低了约 36%。实现了 15.1 dB 的增益、5.9 dB 的噪声系数 (NF) 和 -2 dBm 的输入三阶截点 (IIP3)。输入回波损耗 (S11) 和输出回波损耗 (S22) 分别为 -17.6 dB 和 -12.3 dB。同时，计算出的品质因数（FOM）为7.19 mW -1 。
温度补偿功率检测器助力 5G 设备功耗优化
摘要 — 本文介绍了一种实时温度补偿功率检测器的设计和特性。该检测器的工作频带为 (40.5 – 42.5) GHz，专用于优化 5G 设备的功耗。本文提出了一种新颖而简单的技术来补偿电压灵敏度值 (γ) 随温度的变化。该技术基于添加一个无源电路，该电路充当具有正温度系数的电阻器，在较高温度下吸收较少的输入功率。结果，测量表明，灵敏度值随温度的下降被抑制了 55% 以上，因此，在频率 41 GHz 下，该值在温度范围 (20~100)°C 内变化很小 (γ = 1530 V/W±6%)。与最近发表的作品相比，所提出的检测器电路非常简单，并且没有功耗。此外，它以更高的频率运行，以适用于 5G 应用。
Himax 超低功耗 WE-I Plus 端点 AI 开发板
超低功耗的高性能终端 AI 解决方案 WE-I Plus 处理器旨在适应多种 TinyML 神经网络模型，具有可编程 DSP，运行时钟频率高达 400MHz，内部 SRAM 为 2MB。WE-I Plus 支持 TensorFlow Lite 微控制器框架，能够运行推理，例如开源 Google 示例，包括“Hello World”、“Micro Speech”、“Person Detection”和“Magic Wand”，所有这些都可以在 Google 的 Github 上找到。它在计算机视觉应用中进行了全面优化，并且已证明使用“Person Detection”示例的功耗最低。WE-I Plus 与 Himax 的 VGA 传感器相结合，运行示例推理，功耗低至 2.5mW，模型推理时间少于 35 毫秒。 SparkFun 上适用于 TinyML 开发人员的终端 AI 开发板开发人员现在可以轻松访问 Himax 的领先技术，SparkFun 在线零售商店提供 WE-I Plus EVB，用于终端 AI 系统开发，最终实现改变生活的用例的创新。一体式 WE-I Plus EVB 包括 AI 处理器、HM0360 AoS VGA 摄像头、2 个麦克风和一个 3 轴加速度计，可执行视觉、语音和振动检测和识别。它内置 FTDI USB-SPI/I2C/UART 桥接器，用于闪存编程接口和消息/调试打印/元数据输出。它还具有两个 LED 来显示分类结果。此外，还提供带有 I2C 和 GPIO 接口的扩展头，以允许连接到外部传感器或设备。EVB、处理器和传感器的数据表可在 SparkFun 网站上下载。 Himax WE-I Plus EVB/Endpoint AI Development Board 在 SparkFun 的参考链接 https://www.SparkFun.com/products/17256