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利用人工智能更接近实验级材料性能预测
虽然实验和 DFT 计算一直是了解晶体材料化学和物理特性的主要手段，但实验成本高昂，DFT 计算耗时长，且与实验结果存在很大差异。目前，基于 DFT 计算的预测模型为进一步进行 DFT 计算和实验的材料候选物提供了一种快速筛选方法；然而，此类模型继承了基于 DFT 的训练数据的巨大差异。在这里，我们展示了如何将 Al 与 DFT 结合使用，通过专注于预测“给定材料结构和成分的材料形成能”这一关键材料科学任务，比 DFT 本身更准确地计算材料特性。在包含 137 个条目的实验保留测试集上，Al 可以根据材料结构和成分预测形成能，平均绝对误差 (MAE) 为 0.064 eV/atom；将其与 DFT 计算进行比较，我们首次发现 Al 在同一任务上的表现显著优于 DFT 计算（差异 > 0.076 eV/atom）。
英格兰当地道路的状况和维护
7目前，DFT的信息在当地道路状况上存在很大的差距，从而限制了其对网络状况的理解。DFT要求地方当局根据对网络的一部分调查，报告每年应考虑维护的道路网络比例。地方当局没有提供DFT命令的所有数据 - 例如，五分之一的当局没有根据其A道路的比例共享数据，该数据应在2023年考虑进行维护。DFT计划通过更紧密地与地方当局合作，并招募专门的DFT专家以收集道路状况数据来提高地方当局的响应率。没有关于未分类道路的报告要求，占当地网络的62％，尽管大约70％的地方当局在2023年提供了这些数据。这意味着DFT不保留大部分网络的信息。DFT告诉我们，它决定限制与地方当局收集的数据，以最大程度地减少与DLUHC政策一致的行政负担。地方当局正在采用新的数据收集方法来自身使用，而DFT正在计划更改，以支持地方当局使用不同的技术并将其现代化其数据收集方法现代化。DFT不会收集脚踏或自行车道的数据，并且自2014年修订了其数据收集以来，就没有收集有关地方当局的桥梁状况数据。对行业进行的一项2023年的调查发现，地方当局维持的桥梁中有4％的桥梁（总计约2300个）处于不合格的状态（段落1.5至1.9）。
英格兰当地道路的状况和维护
7目前，DFT的信息在当地道路状况上存在很大的差距，从而限制了其对网络状况的理解。DFT要求地方当局根据对网络的一部分调查，报告每年应考虑维护的道路网络比例。地方当局没有提供DFT命令的所有数据 - 例如，五分之一的当局没有根据其A道路的比例共享数据，该数据应在2023年考虑进行维护。DFT计划通过更紧密地与地方当局合作，并招募专门的DFT专家以收集道路状况数据来提高地方当局的响应率。没有关于未分类道路的报告要求，占当地网络的62％，尽管大约70％的地方当局在2023年提供了这些数据。这意味着DFT不保留大部分网络的信息。DFT告诉我们，它决定限制与地方当局收集的数据，以最大程度地减少与DLUHC政策一致的行政负担。地方当局正在采用新的数据收集方法来自身使用，而DFT正在计划更改，以支持地方当局使用不同的技术并将其现代化其数据收集方法现代化。DFT不会收集脚踏或自行车道的数据，并且自2014年修订了其数据收集以来，就没有收集有关地方当局的桥梁状况数据。对行业进行的一项2023年的调查发现，地方当局维持的桥梁中有4％的桥梁（总计约2300个）处于不合格的状态（段落1.5至1.9）。
具有张量处理单元的大规模量子化学
在基于量子的计算方法领域，密度泛函理论 (DFT) 尤其引人注目，因为它能够以相对较低的计算成本为广泛的系统产生准确的结果。8 因此，每年都有大量的计算研究利用 DFT 计算。例如，美国国家能源研究科学计算中心 (NERSC) 报告称，2018 年其超级计算机资源的近 30% 仅用于 DFT 计算。9 广泛的研究和开发工作不断致力于优化 DFT 计算的性能和准确性，从而产生了大量开源和商业 DFT 软件包。10 一些软件包可以利用专用硬件（例如通用图形处理单元 (GPU)）来承担大部分工作负载。 11 − 17 然而，在传统的 DFT 实现中，即没有对密度矩阵或哈密顿矩阵进行特定的稀疏性假设，计算成本与描述系统所用轨道数量 N 的三次方成比例（在本文中称为 O(N3) DFT），并且这种立方缩放通常使模拟大型系统（如蛋白质−配体复合物或金属−有机框架）18 的成本变得非常昂贵。
探索二核 - 硅质的 - 使用...
图2：硅酸二核的转移学习结果。（a）转移（蓝色）和直接学习（橙色）的能量误差，是用于训练的DFT数据量的函数。底部面板显示了由于传输学习而导致的误差的减少。（b）与DFT值相比，使用转移和直接学习和reaxff（灰色）评估的700个结构的测试集的能量。（c） - （d）与上图相同，在力误差的情况下。（e）使用DFT（黑色），MLP-Direct（Orange）和MLP转移（蓝色）计算的γ-亮石的声子分散。（f）相同多晶型物的弹性张量。颜色表示相对于DFT值的偏差。
IEEE 1838符合2.5/ ... div>的符合扫描加密和完整性
摘要-2.5D和3D综合电路（IC）是传统2D SOC的自然演变。2.5D和3D集成是在插头或堆栈中组装预先制造的芯片的过程。此过程会损坏芯片或导致连接故障。因此，芯片后测试的重要性。IEEE STD 1838（TM）-2019（IEEE 1838）设计的设计（DFT）标准定义了用于访问chiplet上DFT功能的强制性和可选结构。兼容的chiplet形成了一个DFT网络，攻击者可以利用该网络来违反在串行路径上传递的消息的机密性或完整性。在这项工作中，我们将消息完整性验证系统与扫描加密机制相结合，以保护IEEE 1838符合DFT实施的扫描链。扫描加密可防止未经授权的参与者将有意义的数据写入扫描链中。消息完整性验证使可检测到的不信任来源的消息。结合使用，两个安全性基原始人都保护了扫描链免受堆栈中恶意芯片的影响，基于扫描的攻击和蛮力攻击。拟议的解决方案在典型的DFT实施的设计中导致的设计少于1％的面积开销，由超过500万门组成，测试时间开销少于1％。索引术语-3DIC，chiplet，可测试性设计（DFT），硬件安全性，信任根
交通部 – 人工智能影响评估 TIN-DFT-002
成功候选人将领导一个项目，重点是为 DfT 的内部 AI 项目（包括机器学习）制定合适的治理框架和影响评估。这将需要调整现有的 DfT 文档和流程，以适合 AI 项目，并为用户提供关键考虑事项的指导。该部门的 AI 项目有大量潜在应用，例如用于政策和咨询的自然语言处理、用于传感器的机器视觉以及对网络性能的安全和异常分析。DfT 热衷于探索这些机会并建立基于风险的平等、数据保护和算法影响评估。
3D 高密度互连的测试和特性
和 Y 方向................................................................................................................................ 43 图 37：整体测试错位流程.................................................................................................... 44 图 38：电阻和电容值分布（W14 间距 =1.44μm）.................................................... 44 图 39：DFT 测试标准的历史......................................................................................................... 48 图 40：IEEE 1149.1 边界扫描测试......................................................................................................... 49 图 41：边界扫描寄存器（BSR）架构......................................................................................... 49 图 42：基于 IEEE 1149.1 的 3D DFT 架构（来源 [62]）.................................................... 50 图 43：IEEE Std 1500 包装器组件（来源 [58]）............................................................. 51 图 44：包装器边界寄存器（WBR）架构......................................................................................... 51 1500（来源 [62]）................................................. 52 图 46：IEEE 1687 概念网络 .............................................................................. 53 图 47：基于 IEEE P1687 的 3D DFT 架构（来源 [64]） ................................................ 53 图 48：串行控制机制（SCM）（来源：[68]） ................................................................ 55 图 49：WBR/DWR 面积与可用面积之比的变化作为
希思罗机场扩建将使行政人员受益 ...
将它们乘以 2.5。这表明英国政府的碳值现在大约是 DfT 分析中假设的旧值的 2 到 3 倍。我们认为这种方法是保守的，因为 (i) DfT 的乘客预测（以及相关的环境影响）明显高于希思罗机场目前正在考虑的预测；(ii) 我们不仅将这种提升应用于碳成本，还将 DfT 对噪音和空气质量的估计也应用于其他影响的广泛替代。对于 2R+ 情景，我们注意到扩张的规模明显低于 3R 情景。因此相关影响也会较低。我们取了 3R 情景的估计数字并乘以 33%——反映了扩张选项的较低规模。但是，还需要进一步研究来得出更可靠的估计。
通过机器学习预测与结构有关的Hubbard U参数
抽象的DFT + U是密度功能理论（DFT）中广泛使用的处理，用于处理包含开放式元素的相关材料，因此可以在没有太多计算开销的情况下校正局部和半局部近似值的定量甚至定性故障。但是，为给定系统和结构找到适当的U参数是非平地和计算密集型的，因为U值通常具有很强的化学和结构依赖性。在这项工作中，我们通过构建机器学习（ML）模型来解决此问题，该模型几乎没有计算成本来预测材料和结构特定的U值。以MN – O系统为例，ML模型通过校准DFT + U电子结构的培训，该结构具有3000多个结构的混合功能结果。该模型允许我们确定任何给定的MN – O结构的准确U值（MAE = 0.128 eV，R 2 = 0.97）。进一步的分析表明，M – O键长是确定U值的关键局部结构特性。ML U模型的这种方法普遍适用，以显着扩展和巩固DFT + U方法的使用。