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用于高频的先进纳米晶磁芯...
与我们所有的产品一样，我们的纳米晶磁芯是定制产品，可满足特定设计要求。我们的制造工艺采用基于设计频率控制的专门退火系统。磁芯的外形可以配置为 C、E、环形、条形等，以及标准 AMCC 等尺寸，如单个、非堆叠或定制尺寸。如果需要，它们还可以通过多次切割来减少边缘损耗，或者配置为适合定制应用的机械加工。作为以客户为中心的制造商，我们提供高度的工程支持，并适合灵活的制造量，从单个原型或概念验证到大规模批量生产。有关 MK Magnetics, Inc. 纳米晶磁芯的更多信息，请直接联系我们。
航空航天陶瓷芯电子书指南
航空航天业是技术最先进的领域之一，涵盖飞机和航天器的设计、开发和制造。该行业在交通、国防和勘探等各个领域发挥着关键作用。它突破了工程和科学的极限，要求材料和技术能够承受高温、机械应力和辐射等极端条件。飞机和航天器制造是一项全球性事业，推动经济增长、支持国家安全并促进科学进步。该行业包括广泛的参与者，从商业航空公司和军事承包商到航天机构和私人航天公司。随着对更高效和耐用的航空航天部件的需求不断增长，该行业不断创新，寻求提供卓越性能和可靠性的材料和制造技术。
真空中的负核和绑定的纠缠
在一个空间尺寸中，非相互作用的晶格标量理论的两个有限（尺寸）的隔离真空区域之间的多体纠缠 - A（d a×d a×d b）混合高斯连续变量系统 - 局部变成局部变成（1 A×A×1 a×1 b）混合量的tensor产品核心。这些核心对内的可及纠缠表现出指数层次结构，因此可以将真空纠缠的主要区域模式的结构提取到空间分离的一对量子检测器中。超过核心，晕光的剩余模式被确定为分离，并且与核心可分开。然而，发现以（1 a×1 b）的形式分布纠缠的状态制备方案，发现混合核心对需要在光环中的额外纠缠，这被经典相关性掩盖。发现这种无法访问（绑定的）光环纠缠是可以反映可访问的纠缠的，但是随着连续体的接近，采取了步骤行为。仍然有可能不利用核心对纠缠的指数层次结构的替代初始化协议可能需要较少的纠缠。纠缠合并有望在较高的维度上持续存在，并可能有助于对渐近自由量规范的经典和量子模拟，例如量子染色体动力学。
在太空域中加速对FPGA的深度学习推断
- 仅由Serdes限制的车道速率（例如RTG4上的3.125 Gbps） - 对于整个温度和电压范围（即） 快速和慢速弯道） - 使用EDAC和SET过滤器 - 不需要特定的放置或定时限制。 - 即使超过80％的FPGA利用率RTG4上的3.125 Gbps） - 对于整个温度和电压范围（即快速和慢速弯道） - 使用EDAC和SET过滤器 - 不需要特定的放置或定时限制。- 即使超过80％的FPGA利用率
对微观冰芯中杂质的定量见解...
抽象理解冰川冰中杂质在定量水平上的显微镜变异性对于评估古气候信号的保存至关重要，并能够研究宏观变形和介电冰性能。通过激光燃烧感应耦合 - 质量 - 质量 - 频谱法（LA -ICP -MS）进行两维成像可以为冰中杂质的定位提供关键的见解。到目前为止，这些发现主要是定性的，并且获得定量见解仍然具有挑战性。LA -ICP -MS高分辨率成像的最新进展现在可以单独解决冰晶粒和晶界。这些决议需要新的足够的量化策略，因此，具有基质匹配标准的准确校准。在这里，我们提出了三种不同的定量方法，它们在几十微米的规模上提供了高水平的同质性，并专用于冰核的成像应用。提出的方法之一具有第二次应用，提供了实验室实验，以研究谷物生长的杂质移动，并具有研究冰与恋相互作用的重要潜力。标准，以实现选定冰芯样品中杂质的绝对定量。校准的LA -ICP -MS地图表明所有样品中杂质的类似空间分布，而杂质水平却差异很大：在冰川时期和格陵兰岛检测到较高的浓度，在南方中部的冰川间周期和样品中检测到较低的水平。这些结果与互补融化分析范围一致。与CM尺度熔化技术的进一步比较需要对跨空间尺度进行更复杂的理解，而校准的LA -ICP -MS地图现在可以定量地贡献。
具有新型TPM的核心的三明治结构的定义，制造和压缩测试
摘要：Triply周期性最小表面（TPMS）构成了一种超材料，从其微观结构拓扑中得出了其独特的特征。它们表现出广泛的参数化可能性，但很难预测它们的行为。本研究的重点是使用一种隐式建模方法，该方法可以有效地产生新型的薄壁超材料，提出了八个基于壳的TPMS拓扑结构和一个随机结构，以及甲状腺作为参考。洞悉提出样品的可打印性和设计参数后，进行了细胞同质性分析，表明每个细胞结构的各向异性水平。对于每个设计的超材料，使用立体光刻（SLA）方法打印了多个样品，使用恒定的0.3相对密度和50 µm分辨率打印。为了理解其行为，进行了三明治样本的压缩测试，并确定了特定的变形模式。此外，该研究还使用开放的细胞数学模型估算了不同相对密度下新型TPMS核心的一般机械行为。统一拓扑的改变，并提出这些修改影响压缩响应的方式。因此，本文表明，隐式建模方法可以轻松生成新型的薄壁TPMS和随机结构，从而识别具有卓越特性的人为设计的结构，即辅助拓扑，例如某些甲状腺。
BaGuaLu：以超过 3700 万个核心为目标的大脑规模预训练模型
摘要 大规模预训练人工智能模型在一系列重要应用中展现出了极高的准确率。为了实现更高的准确率，预训练人工智能模型的规模每年都在大幅增长，而训练此类模型需要海量的计算和内存能力，这加速了人工智能与高性能计算的融合。然而，在高性能计算系统上部署人工智能应用仍存在不足，需要基于特定硬件特性进行应用和系统协同设计。为此，本文提出了八卦炉1号，这是第一个在百亿亿次超级计算机——新一代神威超级计算机上训练脑规模模型的工作。通过结合针对硬件的节点内优化和混合并行策略，八卦炉在前所未有的大型模型上实现了良好的性能和可扩展性。评估显示，八卦炉可以使用混合精度训练14.5万亿参数模型，性能超过1 EFLOPS，并且有能力训练174万亿参数模型，其数量堪比人脑的突触数量。