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PYTORCH AMPERE® AI OPTIMIZER (AIO) 文档
Ampere Computing、Ampere Computing 徽标、Altra 和 eMAG 是 Ampere Computing 的注册商标。Arm 是 Arm Holdings 在美国和/或其他地方的注册商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。©2022 Ampere Computing。保留所有权利。AMP 2019-0039
CMOS 全加器面积优化文献综述
CMOS全加器。建议的全加器总共使用八个晶体管，功耗为4.604 μW，总面积为144 μm 2 。1-trit三元全加器（TFA）由Aloke等人[2]提出，作为波流水线三元数字系统构建的一个组件。在本文中，针对建议的三元全加器电路“SUM”实现了K-map。完整的TFA是在Tanner EDA V.16增强型标准工艺中设计和优化的，该工艺基于TSMC 65nm CMOS技术的BSIM4模型，温度为27°C，施加电压线为1.0Volt。0 Volt、0.5Volt和1.0Volt的值用于表示三元值“00”、“01”和“02”。 Sharmila Devi 和 Bhanumathi [3] 描述了如何使用单向逻辑门线来创建典型的 MCML 全加器，以接收 6 个输入信号来执行可逆门。使用 Tanner EDA 软件来设计和模拟此布置。在分析模拟数据后，建议的结果是 24，与 TSG 导向全加器、费米门导向全加器和费曼门导向全加器相比，系统地减少了 60%、66.66% 和 63.63%。
使用以下方法高效优化功耗和延迟
摘要 本文的目的是使用逻辑门和 CMOS 逻辑设计一个 16:1 多路复用器。在本研究中，我们研究了 16:1MUX 的延迟和功率调制。这表明 CMOS 技术处于领先地位，因为它使用的晶体管数量更少、电容更少、速度更快。在本研究中，我们进行了比较工作并得到了模拟结果，结果说明了 CMOS 逻辑设计的优越性，并且功耗和延迟非常低。使用 Synopsys 工具 HSPICE 在 32 nm BSIM 4 模型卡下对 PTM 模型的块状 CMOS 技术进行了模拟，并检查了不同电压下的结果。最小和最大延迟和功耗结果分别为 68.82ps、92.16ps 和 103.96µW、1471.4µW。我们在多路复用器中获得的总晶体管数量为 282，这是模拟的，我们使用名为 HSPICE 的高级工具获得了 MUX 的输出波形，它们在结果部分中表示出来。关键词：多路复用器、2×1 多路复用器、4×1 多路复用器、8×1 多路复用器、16×1 多路复用器、延迟、功耗
为油井优化提供高级支持
CLEANWELL ® 是 VAM ® 开发的一种无污染无涂料技术，应用于工厂螺纹连接，取代储存和运行化合物。“钻机就绪”接头减少了搬运和管道准备操作以及相关的安全风险，无论是在场内还是在钻机上。在提供出色的密封性和抗磨损和耐腐蚀性的同时，它还减少了退出、废品和总体运行时间，从而改善了钻机操作。
优化支付诚信活动指南...
1 例如，2019 年支付诚信信息法案 (2019) § 3352(d)，https://www.congress.gov/bill/116th- congress/senate-bill/375/text 2 管理和预算办公室，OMB 通函 A-123 (2021) M-21-19 附录 C，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf 3 2019 年支付诚信信息法案 (2019)，https://www.congress.gov/bill/116th-congress/senate- bill/375/text 4 管理和预算办公室，OMB 通函 A-123 (2021) M-21-19 附录 C，第 29 页， https://www.whitehouse.gov/wp‐content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf 5 风险偏好是指组织为实现其使命/愿景而愿意承担的广泛风险。管理和预算办公室，OMB 通告 A-123（2021 年）附录 C M-21-19，第 72 页，https://www.whitehouse.gov/wp‐content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf 6 风险容忍度是相对于实现政策目标而言，绩效差异的可接受水平，与风险偏好相一致。管理和预算办公室，OMB 通告 A-123（2021 年）M-21-19 附录 C，第 73 页，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf 7 管理和预算办公室，OMB 通告 A-123（2021 年）M-21-19 附录 C，第 74 页，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf
基于 AI 的网络拓扑优化系统
摘要 – 现有的网络拓扑规划没有充分考虑日益增长的网络流量和链路容量利用不均衡的问题，导致资源利用率较低，也增加了网络建设的不必要投入。本文介绍的基于人工智能的网络拓扑优化系统，构建了用于时间序列流量预测的长短期记忆（LSTM）模型，利用Python库NetworkX进行图分析，根据节点流量动态地通过删边或增边来优化网络拓扑，并在节点流量增加时保证网络负载均衡，主要详细介绍了LSTM预测模型的构建过程、参数优化策略以及网络拓扑优化等内容。该系统能够有效提升资源利用率，对复杂网络拓扑的优化具有重要意义。本文最后对人工智能未来的发展进行了展望，并提出了与运营商网络合作、建立跨界生态发展的可能性。
洞察：优化退休规划策略：投资、终身保险和年金的结合
他以表格形式提供了部分结果，以便于比较。最坏情况是第 10 个百分点，投资者因投资回报不佳而运气不佳：有 90% 的可能性这是个人所能预期的最坏结果，但有 10% 的可能性他会做得更糟。平均情况是第 50 个百分点，投资者获得可预测的投资回报：有 50% 的可能性出现更糟的结果，有 50% 的可能性出现更好的结果。最后，最好的情况是第 90 个百分点，投资者因投资回报好于预期而运气不错：只有 10% 的投资者应该会看到这样的投资结果。
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究
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