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受脑启发的纳米光峰值计算
1 Inl-国际伊比利亚纳米技术实验室，超快生物和纳米光子学，AV。大师JoséVeigaS/N，4715-330 Braga，葡萄牙2詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学兰金·布丁大学，苏格兰奥克菲尔德大街，苏格兰，G12 8LT，英国英国3，英国3个学院Enhendrik Casimir Institute，Eindhoven技术大学，5600 MB Eindhoven，荷兰5 Centra-Ciênciasand Slections，Lisbon科学系，1749-016 Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，葡萄牙6应用计算机和社区代码（IAC-3）。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙7物理学系。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙8 IQE PLC，加的夫CF3 0LW，英国9 IBM Research -Zurich，8803Rüschlikon，瑞士，瑞士∗作者，与之相应。
流水线式忆阻神经网络模数转换器
摘要——随着高速、高精度、低功耗混合信号系统的出现，对精确、快速、节能的模数转换器 (ADC) 和数模转换器 (DAC) 的需求日益增长。不幸的是，随着 CMOS 技术的缩小，现代 ADC 在速度、功率和精度之间进行权衡。最近，已经提出了四位 ADC/DAC 的忆阻神经形态架构。可以使用机器学习算法实时训练此类转换器，以突破速度-功率-精度权衡，同时优化不同应用的转换性能。然而，将此类架构扩展到四位以上具有挑战性。本文提出了一种基于四位转换器流水线的可扩展模块化神经网络 ADC 架构，保留了其在应用重新配置、失配自校准、噪声容忍和功率优化方面的固有优势，同时以延迟为代价接近更高的分辨率和吞吐量。 SPICE 评估表明，8 位流水线 ADC 可实现 0.18 LSB INL、0.20 LSB DNL、7.6 ENOB 和 0.97 fJ/conv FOM。这项工作朝着实现大规模神经形态数据转换器迈出了重要一步。
受脑启发的纳米光峰值计算 - Strathprints
1 Inl-国际伊比利亚纳米技术实验室，超快生物和纳米光子学，AV。大师JoséVeigaS/N，4715-330 Braga，葡萄牙2詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学兰金·布丁大学，苏格兰奥克菲尔德大街，苏格兰，G12 8LT，英国英国3，英国3个学院Enhendrik Casimir Institute，Eindhoven技术大学，5600 MB Eindhoven，荷兰5 Centra-Ciênciasand Slections，Lisbon科学系，1749-016 Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，葡萄牙6应用计算机和社区代码（IAC-3）。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙7物理学系。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙8 IQE PLC，加的夫CF3 0LW，英国9 IBM Research -Zurich，8803Rüschlikon，瑞士，瑞士∗作者，与之相应。
![arXiv:2308.09691v1 [stat.ML] 2023 年 8 月 18 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d8f20fab612b7d2ade343c615666dc1c91262f27.webp)
arXiv:2308.09691v1 [stat.ML] 2023 年 8 月 18 日
先进制造 (AM) 因其在核材料上的潜在应用而引起了核界的极大兴趣。一个挑战是通过在运行时控制制造过程来获得所需的材料特性。基于深度强化学习 (DRL) 的智能 AM 依赖于自动化过程级控制机制来生成最佳设计变量和自适应系统设置，以改善最终产品特性。爱达荷国家实验室 (INL) 最近在 MOOSE 框架内开发了一种用于直接能量沉积的高保真热机械模型。这项工作的目标是为这种基于 MOOSE 的 AM 模型开发一个准确且快速运行的降阶模型 (ROM)，该模型可用于基于 DRL 的过程控制和优化方法。由于基于算子学习 (OL) 的方法能够学习一组微分方程，在本研究中，这些方程是通过改变激光高斯点热源中的工艺变量而产生的，因此将采用这些方法。我们将使用傅里叶神经算子开发基于 OL 的 ROM，并对其性能与传统的基于深度神经网络的 ROM 进行基准比较。
ADS8504 - 德州仪器
• 工业过程控制 • 250 kHz 采样率 • 数据采集系统 • 标准 ± 10 V 输入范围 • 数字信号处理 • 45 kHz 输入时的 73 dB SINAD • 医疗设备 • ± 0.45 LSB 最大 INL • 仪器仪表 • ± 0.45 LSB 最大 DNL • 12 位无丢失代码 • ± 1 LSB 双极零误差 ADS8504 是一款完整的 12 位采样 A/D • ± 0.4 PPM/ ° C 双极零误差漂移转换器，采用最先进的 CMOS 结构。它包含一个完整的 12 位、基于电容器的 SAR A/D，带有 S/H、参考、时钟、用于微处理器使用的接口和 3 态输出驱动器。和 16 位 ADS8505 ADS8504 的采样率为 250 kHz • 在整个温度范围内使用内部或外部参考速率。精密 • 全并行数据输出电阻提供行业标准 ± 10 V 输入 • 250 KSPS 范围内典型功耗为 70 mW，而创新设计允许从单个 +5 V 电源运行，功耗低于 100 mW。
dit352 kryptografi，7,5Högskolepoäng
语言语言：用于评估的英语表格该课程是通过家庭任务单独或组中的家庭任务以及在考试厅单独进行的。如果在相同的考试元素中被拒绝两次的学生希望改变审查员以获取下一个考试机会，则必须以书面形式提交该请求，并批准，如果没有特殊原因，则必须获得批准（HF第6章，第22章）。如果课程停止或经历了重大变化，则必须保证至少三年的考试（包括定期考试）至少一年，但是在课程停止/更改后的两年后。关于实习和VFU，相应的适用，但仅限于额外检查。该课程的等级是经过良好批准的一项（5），经过批准的（4），批准（3）和失败（U）。为了在课程中获得批准，必须批准作业和考试。整个课程的评级由书面考试确定。课程评估该课程是通过教师和学生代表之间的课程和课程的会议来评估课程的。此外，还将匿名问卷用于书面信息。评估结果用于通过显示可以添加，改进，更改或删除的部分来改善课程。其他课程是用Chalmers收集的。课程文献将在课程开始前的8周之前出版。该课程替换了课程DIT250，7.5个学分。本课程不能包括在包含DIT250的程度中。它也不可能是基于包括250的另一个程度的学位的一部分。
具有背景非线性校正的数字射频发射机
I. 引言 近年来，数字射频 (RF) 发射器 (TX) 越来越受欢迎。在数字域中实现发射功能有许多优势，例如，可以省去模拟模块，如可变增益放大器、失调消除数模转换器 (DAC) 和预驱动器。RF 发射器（无论是模拟还是数字）面临的最大挑战是线性度和效率之间的权衡，这反过来又导致了许多线性化技术的出现。由于芯片温度会随 TX 输出功率而有很大变化，因此必须实时继续线性化；也就是说，如果前台校准技术试图校正高度非线性的输出级，则它们会被证明是不够的。本文介绍了一种新的 TX 线性化方法，可在后台校正静态和动态非线性。校正的有效性允许设计 DAC 以实现具有几乎任意积分非线性 (INL) 的最大效率。以宽带码分多址 (WCDMA) 标准为例，简单、紧凑的架构提供了迄今为止报告的最高效率。该发射器采用 28 纳米标准 CMOS 技术实现，可提供 + 24.1 dBm 的功率，相邻信道功率比 (ACPR) 为 − 35.4 dB，总效率为 50%。
用于大型设备的质子传导固体氧化物电解池...
• 扩大粉末合成工艺，以生产具有所需成分和化学性质的 50g 电解质和电极材料。 • 使用纳米烧结助剂在低温（<1400°C）下合成致密质子传导电解质，并鉴定质子、氧离子和电子电导率 • 使用我们开发的电解质和电极材料成功制造 H-SOEC 纽扣电池。 • 设计实验设置并利用先进的表征技术。已经建立了在实际蒸汽电解下运行的结构和化学降解机制。 • 研究了高蒸汽和 Cr/Si 蒸汽下选定电极的性能退化，并根据特性和结果提出了机械模型 • 已经研究了缓解电池性能的方法。已经发现低成本的吸气剂可以捕获痕量污染物并防止电极退化。 • 研究生接受了实验方法和分析工具方面的培训。博士后研究员和本科生也在学习 SOEC 技术、质子传导氧化物化学。 • 有效利用了 EMN 网络和 NREL、INL 和 PNNL 的核心实验和计算能力。预算期 2 和 Go/No-Go 决策的总体计划目标 (M4-1 和 GNG-BP1) 已经实现。
用户指南的高级尺寸耗竭用于反应堆工程（ADDER）软件
该项目由美国能源部（DOE）水力技术办公室（WPTO）资助，并由其Hydrowires倡议提供，并由由Argonne National Laboratory（Argonne）领导的五个DOE国家实验室组成的合作组织。除Argonne外，项目团队成员还包括爱达荷州国家实验室（INL），国家可再生能源实验室（NREL），橡树岭国家实验室（ORNL）和太平洋西北国家实验室（PNNL）。项目团队与Absaroka Energy and Rye Development合作，其提议的抽水储存水电（PSH）项目（由Rye Development和哥本哈根基础设施伙伴通过Absaroka Energy和Goldendale的Banner Mountain），由DOE WPTO通过技术援助（NOTA）流程的通知而选择。对于这两个项目，项目团队进行了各种技术经济研究，以评估其潜在服务和对电网的贡献的价值。建立了一个技术咨询小组（TAG），以向项目团队提供建议和建议。标签包括网格运营组织，公用事业公司拥有和运营PSH工厂，PSH开发人员，设备制造商，咨询公司，行业研究组织，监管机构和其他利益相关者的专家。以下专家以标签成员的身份参加了该项目：
麻省理工学院开放获取文章 量子相干纳米科学
1. 韩国基础科学研究所量子纳米科学中心 (QNS)，首尔 03760，韩国 2. 梨花女子大学物理系，首尔 03760，韩国 3. 麻省理工学院电子研究实验室，美国马萨诸塞州剑桥市马萨诸塞大道 77 号，邮编 02139 4. 麻省理工学院林肯实验室，美国马萨诸塞州列克星敦市 Wood 街 244 号，邮编 02421 5. 代尔夫特理工大学 QuTech 和 Kavli 纳米科学研究所，Lorentzweg 1, 2628CJ 代尔夫特，荷兰 6. 牛津大学物理系 CAESR、克拉伦登实验室，英国牛津 Parks Road 号，邮编 OX1 3PU 7. 化学系“U. Schiff” 和 INSTM，佛罗伦萨大学，50109 Sesto Fiorentino，意大利 8. 巴塞尔大学物理系，Klingelbergstrasse 82，4056 Basel，瑞士 9. 加利福尼亚大学圣巴巴拉分校物理系，CA 93106，美国 10. QuantaLab，国际伊比利亚纳米技术实验室 (INL)，Avenida Mestre José Veiga，4715-310 Braga，葡萄牙 11. 阿利坎特大学物理应用系，San Vicente del Raspeig 03690，西班牙 12. 新南威尔士大学电气工程与电信学院，悉尼，NSW2052，澳大利亚 * 电子邮件：AJH：heinrich.andreas@qns.science，AM：a.morello@unsw.edu.au