XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLoad
带有金纳米颗粒的液滴中的定量显微镜温度计
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
FSLH：灵活的机械化投机载荷硬化
摘要 - 幽灵投机侧通道攻击构成了计算机系统安全的巨大威胁。研究表明，使用选择性载荷硬化（SLH）的选择性变体可以有效地保护密码恒定时间代码。slh还不够强大，无法保护非晶型代码，从而引入了Ultimate SLH，该代码为任意程序提供了保护，但对于一般使用的开销太大，因为它保守地假定所有数据都是秘密的。在本文中，我们引入了一个灵活的SLH概念，该概念通过正式概括选择性和最终的SLH来实现两全其美。我们为保护任意程序的此类转换提供了适当的安全定义：运行猜测的任何转换程序都不会泄漏源程序依次泄漏。我们正式证明使用ROCQ权METER证明两个灵活的SLH变体强制执行此相对安全保证。作为简单的推论，我们还获得了最终的SLH执行我们的相对安全性概念，还可以使Value SLH的选择性变体和地址SLH执行投机性恒定时间安全性。关键字 - 侧通道攻击，投机执行，规格，安全汇编，投机负载硬化，投机性恒定时间，相对安全性，正式验证，ROCQ，COQ
有效的负载能力研究最终报告
执行摘要计划对结构化容量市场的可靠性和垂直集成的公用事业需要正式量化每个资源类别的可靠性贡献，以确保遵守可靠性标准。资源类别类别的可靠性贡献通常表示为其有效的承载能力（ELCC）。在诸如ERCOT之类的仅能市场中，尽管目前尚无能力认证计划，但仍然重要的是，市场参与者深入了解每个资源类别的可靠性贡献。ERCOT与PowerGem签约，进行了一项ELCC研究，以量化ERCOT报告中关于ERCOT地区（CDR）的能力，需求和储备的计划储备利润率（PRM）的贡献。使用ELCC方法的使用已在ERCOT的节点协议中进行了整理。1
图形卷积加固学习用于负载平衡和智能排队
摘要 - 在本文中，我们为在协作环境中为智能负载平衡和排队代理提供了图形卷积深的加固学习框架。我们旨在平衡不同路径上的流量负载，然后控制网络节点上属于不同流量类别的数据包。我们的目标是双重的：首先是在吞吐量和端到端延迟方面提高一般网络性能，其次，以确保满足一组分类网络流的严格服务水平协议。我们的建议使用注意机制从当地观察和邻里政策中提取相关特征，以限制机构间通信的开销。我们在台球测试台中评估了我们的算法，并表明它们在吞吐量和端到端延迟方面都优于加载平衡和智能排队的经典方法。索引术语 - 智能排队，负载平衡，深入执行学习，多代理系统。
配电变压器自动负荷分配（IOT）
VN Chatse 1、GD Shingade 2 电气工程系，MGM'S 大学 MGM 大学，Cidco，Chh. Sambhajinagar，马哈拉施特拉邦 印度 摘要：随着我们进入人工智能、自动化和创新基础设施的新时代，在过去一个世纪中，对电力的需求呈指数级增长。人口增加也是需求增长的主要原因。使用物联网实现配电变压器的自动负载共享 当今能源危机（如电力需求和变压器保护，最终可以解决配电系统保护）的方法之一。负载分配的主要目标是防止变压器过载。由于过载，变压器的效率会降低，结果经常发生电源故障，绕组过热并可能烧毁。结果变压器故障率增加。更换新变压器是一项主要任务，需要大量资金和人力。保护配电免受过载、维持对工业和家庭的可靠电力供应是配电公司要处理的重点任务。自动负载共享是最好的解决方案之一，这将通过使用微控制器来实现。两个配电变压器通过并联连接，包括微控制器的主动作用。微控制器将第一个变压器上的负载与参考值进行比较。当负载超过参考值时，第二个变压器将分担额外的负载。关键词：DHT11-数字湿度温度传感器，ESP8266微控制器
DCIA解旋酶加载器与DNA 的结构见解
摘要：DCIA是祖先细菌复制性解旋酶加载剂，在进化过程中，噬菌体起源的DNAC/I负载器在进化过程中替换。DNAC通过打开六聚体环，帮助解旋酶在DNA上加载，但是DCIA负载的机理仍然未知。我们通过电子显微镜，核磁共振（NMR）光谱和生物化学实验证明，折叠成KH样结构域的DCIA不仅在非典型模式下与单链，而且是双链DNA相互作用。长α-helix 1的某个点突变表明了其在DCIA相互作用中对于模仿单链，双链和分叉DNA的各种DNA底物的相互作用的重要性。其中一些突变也影响了DCIA对解旋酶的负载。我们提出了一个假设，即DCIA可以通过在两个DNA链之间进行插入以稳定它来成为DNA伴侣。这项工作使我们能够提出DCIA与DNA的直接相互作用可以在解旋酶的负载机理中发挥作用。
负载调制功率放大器的线性和效率
在现代通信标准中，功率放大器（PA）必须在越来越大的动态范围和带宽上实现高效率，同时保持严格的线性要求。效率提高可以通过负载调制体系结构（例如Doherty功率放大器）来实现。但是，基于此概念的放大器通常与线性降解有关。在4G网络中，数字预性用于减轻负载调节的放大器的非线性。但是，5G NR系统的更大带宽和复杂性限制了DPD的适用性。本论文旨在解决高效率功率扩增器的固有线性，以便无需有限的预期，可以充分地进行效率。它专注于负载模块的平衡放大器（LMBA）。LMBA是最近的建筑，作为经典Doherty PA的替代品。这里提出了对LMBA的新数学分析，重点是负载调制轨迹。这种基于阻抗的分析导致开发了一种新方法，用于从主晶体管的载荷测量值中设计线性/有效的功率放大器。将此方法应用于10W gan Hemt，我们表明，在单端配置中具有相似性能的三个不同的放大器在LMBA档案中使用时的性能非常不同。根据我们的理论，LMBA的幅度（AM-AM）和相（AM-PM）畸变取决于负载轨迹。然后，在GAAS技术中使用相同的方法在1W频段1W MMIC放大器上应用。选择它以使相失真最小化，然后可以选择第二个谐波终止以最大化效率。j级第二谐波终止被确定为最佳情况，导致-40.5dBC ACLR（相邻的通道泄漏比），当用10 MHz刺激10 MHz时，在2.4GHz的耗尽效率为40.5％，为8.6db Papr（峰值平均电力比）LTE信号。但是，在这些频率下，第二个谐波终止对功率放大器的效率的影响很小。缺乏这种额外的自由度，不能为缓解AM-PM选择载荷轨迹，并且效率/线性权衡会降低。最后，提出了阻抗不匹配在功率放大器中的起源和影响。研究了输出阻抗不匹配下负载调制平衡放大器的性能。我们观察到，如果未在输出处显示最佳阻抗，则会取消LMBA的效率提高。然后提出了一种新型的双重平衡LMBA，以实现高效率功率放大器中的不匹配弹性。
通过数据驱动的共享控制方法降低机器人群的认知负载
摘要 - 多种机器人系统在医学，环境监测等各种领域的多种影响都增加了。尽管有明显的优势，但群体的协调对人类运营商带来了重大挑战，尤其是关于有效控制机器人所需的认知负担。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，可以使人类操作员有效控制多个机器人的运动。利用共享控制数据驱动的方法，我们使单个用户能够控制与群体的姿势和形状相关的9度自由度。我们的方法是通过在模拟的3D环境中进行的实验运动进行了评估的，该环境具有狭窄的圆柱路径，可以代表例如血管，工业管道。使用经验后的问卷评估了认知载荷的主观测量，并比较了系统的不同级别的自主权。结果表明，与传统的远程操作技术相比，操作员认知负载的大幅减少，伴随着任务绩效的提高，包括减少完成时间和与障碍的接触实例更少。这项研究强调了我们方法在增强人类机器人相互作用和提高多机器人系统中运行效率方面的效率。
重新考虑大量核酸反应器 - 供应 - 载荷 -
美国需要将其电力生产增加一倍。大型核电站有可能与任何其他来源提供更便宜和更清洁的能源。美国建造核电站的历史远不及成本效益。本简介建议利用现有技术有效地建造和操作核电站的过程。建议的方法包括：1）政府通过控制流程并提供第一轮融资来重新启动行业，2）经过一致的训练有素的劳动力，一遍又一遍地建造了验证的反应堆设计，3）3）工作是由成本加上固定费用合同进行的，而4）公用事业公司曾经购买并以成本购买费用以及费用再加费用。提供了使用这种方法在50年内构建300个大型反应堆的一个例子，该反应堆涵盖了美国的25％的生成需求分析显示了政府和公用事业的现金流量和回报，发电能力的增长以及就业增长。政府投资仅在最初的31年中，平均年度投资为117亿美元（$ b），并收回其所有费用加上70年的利息。公用事业公司将可靠的基本负载容量提高了300,000兆瓦（MWS），并以每兆瓦时36美元的价格提供批发电力（$/MWH）。创造和维持了超过100万个就业机会，并创造了139亿美元的国内供应链市场。该计划可以无限期地维持自己，甚至可以维持