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摘要 本文介绍并分析了一种专用于 2.4 GHz 无线传感器网络 (WSN) 应用的多模式低噪声放大器 (LNA) 的设计。所提出的无电感器 LNA 采用 28 nm FDSOI CMOS 技术实现,基于共栅极配置,其中嵌入共源级以提高电路的整体跨导。该 LNA 经过专门设计和优化,可解决三种操作模式。重新配置是通过电流调谐以及切换放大晶体管的背栅极来完成的。所提出的实现方式可使品质因数 (FOM) 在不同操作模式下保持恒定。在低功耗模式下,LNA 仅消耗 350 uW。它实现了 16.8 dB 的电压增益 (G v ) 和 6.6 dB 的噪声系数 (NF)。在中等性能模式下,增益和噪声系数分别提高到 19.4 dB 和 5.4 dB,功耗为 0.9 mW。在高性能模式下,增益最大,为 22.9 dB,噪声系数最小,为 3.6 dB,功耗为 2 mW。输入参考三阶截点 (IIP3) 所表示的线性度恒定,接近 -16 dBm。报道的 LNA 仅占用 0.0015 mm 2 。
摘要。在本文中,我们对Chen等人提出的自行车皮层M4实现进行了单轨攻击。在CHES 2021。自行车是一种键盘塑料机制,是NIST量子后加密标准化过程的候选者。我们通过利用循环函数来攻击,该功能会根据私钥而循环移动数组。Chen等。 实现了此功能的两个版本,一个在C中,一个在汇编中。 我们的攻击使用子跟踪聚类与组合攻击相结合以恢复完整的私钥。 我们在实验中获得了较高的聚类准确性,并提供了处理错误的方法。 我们能够恢复C的所有私钥,而使用我们的技术很难攻击汇编版本,但我们仍然设法将自行车1级安全性从128级降低到65位,以占很大一部分的私钥。Chen等。实现了此功能的两个版本,一个在C中,一个在汇编中。我们的攻击使用子跟踪聚类与组合攻击相结合以恢复完整的私钥。我们在实验中获得了较高的聚类准确性,并提供了处理错误的方法。我们能够恢复C的所有私钥,而使用我们的技术很难攻击汇编版本,但我们仍然设法将自行车1级安全性从128级降低到65位,以占很大一部分的私钥。
修改目标 DNA 的基因组编辑工具是基因和细胞治疗的有力工具。目前主要的基因组编辑工具是CRISPR-Cas,应用最为广泛;其次是TALEN;最后是ZFN,应用最少。其中CRISPR-Cas和TALEN的基本专利将持续到2030年甚至更晚,因此在医疗领域使用需要高额的授权费用。另一方面,ZFN的基本专利已于2020年到期,它是一种可免许可使用的基因组编辑工具。通过将识别DNA的Zinc Finger与切割DNA的FirmCutND1 Nuclease(由广岛大学自主开发)相结合,可以制作出名为“Zinc Finger-ND1”的纯国产基因组编辑工具。然而,构建功能性ZFN并提高其基因组编辑效率极具挑战性。 [研究成果总结] 传统上,创建ZFN的主流方法是从随机重排的ZF中筛选与目标DNA结合的ZF。然而,创建功能性 ZFN 大约需要两个月的时间,这需要大量的时间和精力。另外,人们设计了一种称为“模块化组装”的方法,用于将 ZF 在基因上连接起来,但在制作三指 ZFN(三个 ZF 连接在一起)时,获得功能性 ZFN 的概率约为 5%,由于生产效率低,该方法无法使用。我们假设,手指数量少导致可识别的碱基数量减少,从而导致产生功能性 ZFN 的效率降低。因此,在本研究中,我们采用模块化组装的方式构建了一个6指ZF-ND1(图1),以增加其识别的碱基数量。结果,我们构建的10个ZF-ND1中,有两个被证实具有基因组DNA切割活性,这意味着我们以20%的概率成功获得了功能性ZFN。为了进一步完善ZF-ND1的功能,我们使用结构建模技术(AlphaFold、Rossetta和Coot的分子建模)来模拟ZF和DNA之间的相互作用(图2)。通过与 Zif268(一种与 DNA 结合的天然 3 指 ZF)的 DNA 相互作用模型进行比较,确定了五种候选突变。此外,通过比较与 Zif268 的 DNA 糖磷酸骨架结合的氨基酸,确定了四个突变候选者。当将这九个候选突变逐一引入功能性 ZF-ND1 时,发现其中三个突变(图 3)可提高基因组 DNA 切割活性。 V109K突变使裂解活性提高了5%,并且我们成功在结构建模的基础上增强了ZF-ND1的功能。
考虑到动力协调控制系统的耐久性能最为重要,需要进行充分的分析和评估,并设定有余量的性能目标值。此外,关于设定燃油效率的目标,除了目前用于评估的一般驾驶模式之外,还希望创建和评估适合车辆实际方面的驾驶模式。
Akihiro Terasawa,Daisuke Suzuki,Yoshihito Hagihara,Akira Yoneyama,Chiaki Sakamoto,
高膨胀支柱填料可减少包装体积并大幅减少运输过程中的二氧化碳排放量。汉高的高膨胀支柱填料在未固化状态下高效地包装在托盘桶中,使用后膨胀率超过 500%,通过减少补给汽车生产厂所需的往返次数,可大幅减少运输过程中的二氧化碳排放量。它还可减少运输人工费用、设备成本和一次性包装浪费。在装配线上,机器人应用可将挡板的手动定位人工减少多达 15%。* 与尼龙挡板相比,可泵送支柱填料的固化重量也可提供汽车轻量化优势。相比之下,注塑尼龙挡板在一次性包装中以 100% 的成品形式运输,最终运往垃圾填埋场。除了节约环境成本外,使用可泵送支柱填料还有显著的好处,包括减少补给行程、降低运输燃料消耗和增加每辆卡车的产量。*基于可泵送支柱填料替代尼龙挡板的总百分比、汽车生产线和劳动力分配。
(A)神创说(自然神学论、创造论)认为物种皆适应于其生存环境,不随时间而改变各性状之特征(B)林奈认为物种皆由演化而来,其分类系统中,他并非神学论或创造论的支持者(C)拉马克认为亲代及其后代持续锻炼某一器官,此器官会发生适应性的改变(D)居维业提出灾变说,认为地球经历数次大灭绝,每次大灭绝都有新的生物被创造出来(E)达尔文发现雀鸟物种在加拉巴哥群岛与同纬度海岛不同,与环境有关而与演化无关。 ACE
图 1 植物中脂肪酸和三酰甘油合成途径的示意图。虚线显示三酰甘油合成中脂肪酸的流动。ACC,乙酰辅酶 A 羧化酶;ACP,酰基载体蛋白;CoA,辅酶 A;DGAT,二酰甘油酰基转移酶;FAB2,脂肪酸生物合成 2;FAD2,脂肪酸去饱和酶 2;FAD3,脂肪酸去饱和酶 3;FAE1,脂肪酸延长酶 1;FATA,脂肪酰基-ACP 硫酯酶 A;FATB,脂肪酰基-ACP 硫酯酶 B;KAS,β-酮酰基-酰基载体蛋白合酶;LMAT,丙二酰辅酶 A/ACP;PC,磷脂酰胆碱; PDCT,磷脂酰胆碱:二酰甘油胆碱磷酸转移酶。
摘要 — 机器学习 (ML) 技术的快速发展推动了专用硬件加速器的发展,旨在促进更高效的模型训练。本文介绍了 CARAML 基准测试套件,该套件用于评估在一系列硬件加速器上训练基于 Transformer 的大型语言模型和计算机视觉模型时的性能和能耗,包括 NVIDIA、AMD 和 Graphcore 的系统。CARAML 提供了一个紧凑、自动化、可扩展和可重复的框架,用于评估各种新型硬件架构中 ML 工作负载的性能和能耗。本文详细讨论了 CARAML 的设计和实现,以及一个名为 jpwr 的自定义功率测量工具。索引术语 — 机器学习、能量、NLP、计算机视觉、AI、性能测量、基准、GPU、IPU、加速器