摘要 本教程将讨论数据中心/服务器以及 AI 和机器学习系统中使用的 48V 至 0.7V (2,000A) 电源转换器所面临的挑战和解决方案。将讨论和比较两种电源架构。第一种架构是两级架构,其中 48V 转换为 12V(或另一个中间电平),然后将 12V 转换为 0.7V。第二种架构是“单级”,其中 48V“直接”转换为 0.7V。使用“直接”转换架构,无法访问(可见)中间电压总线。在简要介绍广泛应用于数据中心、服务器等的 OAM(OCP 加速器模块)的背景信息和功率要求之后,本教程将提供对降低功率损耗和提高功率密度的技术的新认识。本教程将首先回顾两级架构的最新技术并评估其优点和局限性。然后,本教程将回顾“单级”架构的最新技术并评估其优缺点。基于上述分析和回顾,本教程将提出并讨论 48V 至 0.7V(低至 0.3V)、2,000A(或更高)的应用研究方向,以实现极高的效率、极小的尺寸和电流共享、可扩展、快速动态响应等。
引用了“基于能力的基于能力的基于能力的研究生培训计划,用于内分泌手术中的M.CH”研究生医学教育委员会(PGMEB)。要求所有有关利益相关者注意相同的情况。encl。:如上
我们赞赏 PGE 按照委员会 OPUC 命令号23-386 1 的要求,努力进行修订后的能源负担评估(以前称为低收入需求评估或 LINA)。23-386 1 。能源负担评估是一个关键工具,可以提供有关能源负担和不安全的重要数据,并评估客户的能源相关需求。它为低收入计划的参与障碍提供了重要反馈,并确定了政策和计划设计中的差距。这种改进的理解尤其重要和必要,因为尽管有这些计划,但仍有许多 PGE 客户在高能源负担中苦苦挣扎,并面临支付能源账单的困难。随着极端天气事件越来越常见,必须向处于气候危机前线的脆弱社区提供救济,并确保他们的生命、健康和福祉不会因无力负担日益需要的能源而受到威胁。
具有生物学重要性的杂环和碳环;开发构建CC和CX(X = N,O,S,P)键的新方法;针对癌症和炎症疾病的新型靶向配体的设计,合成和诊断应用;2.药物输送系统,近红外荧光,核成像和
(Veena Puri教授)Veena Puri教授兼系统生物学和生物信息学中心(UIEAST)Panjab Universitv,Chandigarh
数据科学教学的数学基础3 L小时每周的时间持续时间3小时请参见60 Marks CIE 40分数学分3课程目标:本课程的目的是1。讨论矢量空间和子空间。2。了解线性转换。3。探索随机过程。4。解释不同的估计。5。使用最小二乘近似值将曲线拟合到数据。课程成果:本课程完成后,学生将能够成功完成本课程,学生将能够:1。确定向量空间的基础和维度。2。计算线性转换的等级和无效。3。确定该过程的随机度量。4。推断统计参数的估计。5。将适当的模型应用于原始数据的回归诊断。
