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使用彩色红外 (CIR) 图像
红光显示为绿色 尽管 CIR 摄影可用于从任何有利位置拍摄物体，但本期论文将重点介绍其在航空影像中的应用。这种摄影技术在航空影像中的实用性基于以下科学原理：大多数物体的 NIR 反射率可忽略不计，但活跃生长的植物具有较高的 NIR 反射率（比植物对可见绿光的反射率高约 6 倍），而受压植物（无论是疾病还是干旱）的 NIR 反射率会降低。因此，活跃生长的植被在航空影像上以鲜红色突出显示，受压植被显示为深红色，而无植被区域则显示为取决于其材料成分的颜色。此外，不同植被类型（针叶树与阔叶树以及不同物种）之间存在细微的 NIR 反射率差异，这有助于植物识别。尽管 CIR 摄影最初是为二战期间的美国军方开发的，用于探测敌方伪装的坦克，但现在它已被政府机构（县、州和联邦）以及私营部门和学术界用于众多应用，例如：
使用彩色红外 (CIR) 图像
红光显示为绿色 尽管 CIR 摄影可用于从任何有利位置拍摄物体，但本期论文将重点介绍其在航空影像中的应用。这种摄影技术在航空影像中的实用性基于以下科学原理：大多数物体的 NIR 反射率可忽略不计，但活跃生长的植物具有较高的 NIR 反射率（比植物对可见绿光的反射率高约 6 倍），而受压植物（无论是疾病还是干旱）的 NIR 反射率会降低。因此，活跃生长的植被在航空影像上以鲜红色突出显示，受压植被显示为深红色，而无植被区域则显示为取决于其材料成分的颜色。此外，不同植被类型（针叶树与阔叶树以及不同物种）之间存在细微的 NIR 反射率差异，这有助于植物识别。尽管 CIR 摄影最初是为二战期间的美国军方开发的，用于探测敌方伪装的坦克，但现在它已被政府机构（县、州和联邦）以及私营部门和学术界用于众多应用，例如：
![arxiv：2502.13785v2 [q-bio.gn] 2025年3月11日](/simg/5\595a1c1f466cf12df861ef409dff5b847e21eabd.webp)
arxiv：2502.13785v2 [q-bio.gn] 2025年3月11日
基于mRNA的疫苗已成为药物工业的主要重点。mRNA的编码顺序以及未翻译区域（UTRS）可以强烈影响翻译效率，稳定性，降解和其他共同确定疫苗有效性的因素。但是，这些特性的光学mRNA序列仍然是一个复杂的挑战。逐步学习深度学习模型通常仅专注于编码区域优化，忽略UTR。我们提出了Helix-MRNA，这是一种基于结构化的状态空间和注意力混合模型，可应对这些挑战。除了第一次预训练外，第二个预训练阶段还使我们能够使用高质量的数据来专业。我们使用密码子分离对mRNA序列进行单核苷酸令牌化，从而确保了原始mRNA序列的先前生物学和结构信息不会丢失。我们的模型Helix-MRNA在分析UTR和编码区域属性方面优于现有方法。它可以比当前方法长6倍，同时仅使用现有基础模型的10％参数。其预测能力扩展到所有mRNA区域。我们开放码（https://github.com/ helicalai/helical）和模型权重（https://huggingface.co/ helical-ai helical-ai/helix-mrna）。
技术规格 - Cowichan 表演艺术中心
前补声 2x Meyer PSM-2 620 瓦 (DSL& DSR) 歌舞表演/舞台扬声器 2x Meyer UPQ-1P (吊挂在舞台后部) 2x Meyer 650-P 自供电超低音 2/18” (可选) 2X EV SX80 (吊挂在舞台前部) 地板监听音箱 8x Outline iSM 112 2x Meyer MJF 210 6x Meyer UM-1P 350 瓦 (舞台) 2x Meyer UM-100P 350 瓦 (舞台) 主 FOH 控制台：位于房间后方中央的 72” x 64” 座舱内 Digico SD8, 120 个 M/S 通道, 48 个 M/S 总线 展台控制台：位于房间后方右侧的控制室，打开窗户 Digico S21, 40 个 M/S 通道, 10 个 VCA, 16 个 M/S总线、10X8 矩阵、Reaper 录音就绪监视器控制台 SL 翼：Digico S21、40 通道 M/S 48 通道、Reaper 录音就绪选配：Midas X32，带 DL32 舞台箱、桌面推子或 iPad 控制数字蛇形输入 (DSL) 48 通道 Digico D2 机架，Madi 由所有 Digico 控制台控制。控制室中的第二个 D2。总共 96 个输入，32 个输出。1X Digico 48X8 Madi-Rack（仅限 SD8）舞台 XLR 接线板 12 通道 DSR 到 DSL 蛇形头 12 通道返回蛇形头 DSL 到 DSR 16 通道排练室到 DSL 蛇形头
超出最佳努力：与要求路线
摘要 - 旨在交换最佳努力流量（电子邮件，网络等）。），Internet具有最佳的服务和全球可及性的适度要求。生成的体系结构提供了强大而可扩展的网络，但是它是不安全的，不支持现代应用程序的性能和策略要求，并使网络资源效率低下。虽然已经开发了试图解决这些限制的机制（防火墙，政策路线，带有多协议标签切换，seg-fotering等的交通工程等。），它们很昂贵（需要其他设备和昂贵的专业知识），配置复杂，并且在不断变化的网络中脆弱。我们根据流量要求开发了一种新的路由体系结构，该架构可以根据每个网络流的需求增强Internet从转发流量。我们通过计算一组最佳路径来实现这一目标，这些路径提供了网络中可用的全部性能和策略，并在满足其要求的这些路径的子集中转发流动。最终的体系结构可确保流量转发到提供每种流程的应用程序，用户和网络管理员所需的性能，安全性和资源控制的路径，同时优化网络资源的使用。我们已经开发了一个原型，并将其提交给一个独立的测试实验室，该实验室验证了功能并量化了其测试床网络中性能的提高（容量增加6倍）。关键字 - 网络路由；服务质量；交通工程；路由要求。
drv3233-q1汽车24/12-V电池3相门驱动器单元具有准确的电流感应和增强的诊断数据表（Rev. a）
•AEC-Q100有资格用于汽车申请 - 温度选项： - drv323333php：–40°C至 +150°C，T A - DRV3233QPHP（预览）：–40°C：–40°C至 +125°C， +125°C，t•功能安全系统 - 可实现的系统范围262 26226262226262222222. up to ASIL D targeted • Three phase half-bridge gate driver – Drives six N-channel MOSFETs (NMOS) – 4.5 to 60-V wide operating voltage range – Bootstrap architecture for high-side gate driver – Charge pump for 50mA average gate current – 100% PWM duty cycle support – Overdrive supply of external switches • Smart Gate Drive architecture – 45-level configurable peak gate drive current up to 1000 / 2000-mA (source / sink) – Three-step dynamic drive current control – Soft shutdown for power stage protection • Low-side Current Sense Amplifier – Sub-1 mV low input offset across temperature – 9-level adjustable gain • SPI-based detailed configuration and diagnostics • DRVOFF pin to disable driver independently • High voltage wake up pin (nSLEEP) • Multiple PWM interface options available – 6x, 3x, 1x PWM Modes – PWM over SPI • Supports 3.3-V, and 5-V Logic Inputs • Optional programmable OTP for reset settings • Advanced and configurable protection features – Battery and power supply voltage monitors – Phase feedback comparator – MOSFET V DS and R sense over current monitors – Analog Built-In-Self-Test, Clock monitors – Fault condition indicator pin
用于错误校正的量子计算的2.5D体系结构
摘要 - 电流的近期量子设备在过去几年中显示出巨大的进步，最近以量子至上的演示来达到顶峰。在中期，量子机将需要通过误差校正过渡到更大的可靠性，这可能是通过有希望的技术（例如表面代码），非常适合具有有限的量牌连接性的近期设备。我们发现了量子内存，尤其是在2.5D体系结构中排列的带有transmon Qubits的谐振腔，可以充分地实现具有大量硬件节省和性能/效果增益的表面代码。特别是，我们通过将它们存储在连接到每个Transmon的量子记忆中来虚拟化逻辑量子。令人惊讶的是，在许多记忆中分配每个逻辑量子空心，对容错的影响最小，并导致更有效的操作。我们的设计允许在共享相同物理地址（相同的腔体）之间快速横向应用CNOT操作，该逻辑量子量比标准晶格手术CNOT快6倍。我们开发了一种新颖的嵌入，该嵌入可节省大约10倍的传输中，并从额外的优化紧凑度中节省另外2倍的嵌入。尽管Qubit虚拟化在序列化方面支付了10倍的惩罚，但横向CNOT和区域效率的优势会导致故障耐受性和性能可与便利性2D Transmon-fransmon-fly-lyly架构相当。我们的模拟显示我们的系统可以实现与常规二维网格相当的容错性，同时节省大量硬件。fur-hoverore，我们的体系结构可以以1.22倍的基线速率产生魔术状态，而基线速率给定数量的Transmon Qubt。这是对未来容忍量子计算机的关键基准，因为魔术状态是必不可少的，机器将不断地将它们的大部分资源用于生产它们。该体系结构大大降低了容忍故障量子计算的硬件要求，并将概念验证实验证明的证明证明约为10个逻辑量子，总共只需要11个Transmons和9个附件。索引项 - 量词计算，量子误差校正，量子存储器
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。与上一代 16 位浮点选项相比，在每个 SM 上，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 A100 SM 的 2 倍 MMA（矩阵乘法累加）计算速率，在使用新的 FP8 数据类型时提供 A100 的 4 倍速率。稀疏性功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 快 7 倍。两个例子包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。 ○ 与 A100 相比，由于每个 SM 的时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟频率，因此芯片到芯片的 IEEE FP64 和 FP32 处理速度提高了 3 倍。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。群集支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块以同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持群集中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。 ● 新型 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型的训练和推理。Transformer Engine 可以智能地管理和动态地选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少对 HBM3 的访问。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽
澳大利亚核能发电调查
A. 特斯拉总体规划第三部分 2023 年初，特斯拉提出了总体规划第三部分——通过终端使用电气化和可持续电力生产与储存，为世界实现可持续能源经济提出的一条途径。 完整的论文概述了假设、来源和计算，可以在这里找到：www.tesla.com/ns videos/Tesla-Master-Plan-Part-3.pdf 建模基于美国能源经济，使用美国能源信息署 (EIA) 提供的 2019-2022c 年高保真数据，并根据国际能源署能源平衡表 1，使用基于 2019 年美国和世界之间的能源消耗标量的 6 倍缩放系数对结果进行缩放，以估计全球经济所需的行动。 由于可以获得高保真每小时数据，因此对美国进行了此项分析，但我们打算将其复制到其他地区。与本调查相关的是，特斯拉总体规划考虑了所有可用的技术，即：陆上和海上风能、太阳能、核能和水力发电作为可持续的电力来源，并认为现有的生物质是可持续的，尽管随着时间的推移，它可能会逐渐被淘汰。此外，除了合成燃料发电所需的直接空气捕获外，该计划没有解决过去一个世纪化石燃料燃烧排放的二氧化碳的封存问题；指出未来任何此类技术的实施都可能增加全球能源需求。该模型基于资源特定的成本和性能属性以及最小化能源平准化成本的全球目标来构建发电和存储。该模型还假设区域间输电能力增加。值得注意的是，正如许多其他研究证实的那样，为了提供可靠的全年电力，部署过剩的太阳能和风能发电能力在经济上是最优的，这会导致弃电。当 (1) 太阳能和/或风能发电量高于某个地区的电力需求、(2) 存储已满以及 (3) 没有可用的输电能力将过剩发电量输送到其他地区时，就会发生弃电。在建设过剩的可再生能源发电能力、建设电网存储或扩大输电能力之间存在经济权衡。随着电网存储技术的成熟，这种权衡可能会发生变化，但根据建模假设，最佳发电和存储组合导致 32% 的削减。可持续能源经济将拥有大量廉价能源供消费者在过剩时期使用，这将影响能源的使用方式和时间。下图 1 描绘了秋季样本中的每小时调度，显示了每种发电和存储资源在平衡供需方面的作用，以及在太阳能充足的中午经济削减的集中程度。我们向委员会强调了调度图底部的条形图，该条形图显示了核电站的持续但较小的贡献。图 1：每小时发电调度模型 - 核电站作为较小的基载贡献
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 的芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。在每个 SM 的基础上，与上一代 16 位浮点选项相比，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 2 倍的 A100 SM MMA（矩阵乘法累加）计算速率，使用新的 FP8 数据类型提供 4 倍的 A100 速率。Sparsity 功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 加速高达 7 倍。两个示例包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。○ 与 A100 相比，IEEE FP64 和 FP32 芯片间处理速度提高了 3 倍，这是由于每个 SM 的时钟对时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。集群支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持集群中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。● 新的 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型训练和推理。Transformer Engine 可智能管理并动态选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少 HBM3 的访问次数。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽