XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPeak
我们是否达到了碳排放峰值？
图1：（a）由M. King Hubbert于1956年进行的钟形生产曲线。在1974年第一次欧佩克石油禁运之后，Hubbert预计全球石油生产将在1995年达到顶峰。具体来说，他说：“如果现在的趋势继续下去，石油时代的末期就会看到”（格罗夫1974）。在美国金伯德（M. King Hubbard）预测的那样，在美国没有进展。虽然来自48个州的传统石油通常遵循哈伯德的预测，需求增长，投资和对石油和其他化石燃料的大量补贴，这不仅在这种情况下发现了一个截然不同的情况，而且还成功地努力从非常规的沉积物中提取石油（Sand，Tar和Rock）从生产中扩大了生产并从一条简单的道路上扩大了速度。，第二个峰（b）；绿色生产线，显示需求的影响以及增加的投资和精力。有不止一种破坏山峰的方法。通过其他“努力”，它也可能来自缺乏努力。将不同的问题混合了动态，图（c）：显示了由努力相反的19个案例中的反弹：在戴口罩和社交疏远的情况下，反弹。这些数据来自约翰·霍普金斯大学冠状病毒资源中心，显示了佛罗里达州一个州的冠状病毒病史，从3月至6月16日（WKMG 2020）。
智能次要变电站监控（Winterpeak）
ASHP Air Source Heat Pump BaU Business as Usual CT Current Transformer DNO Distribution Network Operator DR Distributed Renewables DSM Demand Side Management DSO Distribution System Operator DV Dual Voltage EV Electric Vehicle GMS Ground Mounted Substation HP Heat Pump IERC International Energy Research Centre IoT Internet of Things IP Internet Protocol IP Ingress Protection IPC Insulation Piercing Connectors IT Information Technology kWh kilo-Watt hour (one kWh is a ‘unit' of electricity) kVA Kilo-Volt-Amps LCT Low Carbon Technologies LoRaWAN Long Range Wide Area Network (ESB Networks project) LV Low Voltage (<1000V) MW Megawatt (one million watts) MS Microsoft MV Medium Voltage (10kV and 20kV networks) NSH Night Storage Heater OMS Operations Monitoring System PID Project Initiation Document PMT Pole Mounted Transformer PM Program / Monitoring PQ Power Quality PV摄影伏特储备范围2020项目 - 可再生能源服务RMS ROOT-MEAN-SCADA SCADA主管，控制和数据采集集智能电气热存储V2G车辆到网格VPP虚拟电厂
文章 个体 Alpha 峰值频率是学习障碍青少年实时 Z 分数训练神经反馈的重要生物标志物
先前的脑电图 (EEG) 研究报告称，特定 LD 表型的 alpha 波段发育滞后，这似乎为 EEG 成熟度的差异提供了一种可能的解释。在这项研究中，40 名 10-15 岁患有 LD 的青少年接受了 10 次实时 Z 分数训练神经反馈 (LZT-NF) 训练，以改善他们的认知和行为。根据频谱图中的各个 alpha 峰值频率 (i-APF) 值，在 LZT-NF 干预前后对 i-APF 正常的组 (ni-APF) 和 i-APF 较低的组 (li-APF) 进行了比较。两组之间的年龄、性别或 LD 分布没有统计学差异。与 ni-APF 组相比，li-APF 组在治疗后 P4 的 theta 绝对功率更高 (p = 0.016)，F3 的 Hi-Beta 绝对功率更高 (p = 0.007)。在这两个组中，极端波 (绝对 Z 分数 ≥1.5) 更有可能向正常值移动，ni-APF 组的结果更好。相反，在 li-APF 组中，基线时正常范围内的波在治疗后更有可能移出范围。我们的研究结果为基于反映患者神经生理个性的 i-APF 指标的可行生物标志物来识别 LZT-NF 技术的最佳反应者提供了证据。
混合动力提供的5G基站的峰值剃须
由于对互联网服务的需求爆炸，信息和通信技术部门消耗了大约3％的世界电能。蜂窝通信最能源密集型的部分是基站，其中大约有四百万在全球部署。引入了第五代（5G）无线网络，基站的数量将与数据流量并行增长，而数据流量将增加基本站的能源消耗以满足增长的能力。高功率消耗和动态交通需求超大，因此降低了能源效率。在本文中，提出了针对5G宏基站的节能混合电源系统。可以分析的是，随着太阳能与电网的常规供应一起工作，由于需求的波动大大减少，因此观察到较差的功率质量的降低。提出的模型显示平均网格功率降低了14.9％。此外，电源显示出5kW的峰值剃须；因此，降低了对网格的依赖，并增加了该混合电源系统的能源效率。
负闪电返回中风辐射的能量，动量和峰值功率
摘要：返回中风产生的电磁辐射领域从回流中的流动和动量传递到外太空。由于与垂直返回冲程相关的方位角对称性（圆柱形对称性），辐射场传输的动量仅具有垂直或Z分量。在本文中，研究了返回中风辐射的能量，动量和峰值功率，这是返回冲程电流的函数，返回冲程速度和辐射场的零跨时间。通过数值模拟获得的能量，垂直动量和闪电返回辐射辐射的峰功率获得的结果（所有通过将它们除以100 km处的辐射场峰的平方来归一化的参数）如下：典型的第一个返回率会产生50 µs的辐射量的范围，该频率将在50 µs中散发出频率。 （1.7–2.5）×10 3 j /（v / m）2和轨道垂直动量大约（2.3-3.1）×10-6 kg m / s /（v / m）2。零跨时间为70 µs的辐射场将消散大约（2.6-3.4）×10 3 J /（v / m）2 In Fiferd射线范围的能量，（3.2-4.3）×10-6×10 - 6 kg m / s / s / s /（v / m）
超越峰值性能：比较 AI 优化 FPGA 和 GPU 的实际性能
1 英特尔公司可编程解决方案事业部 2 多伦多大学和矢量研究所 3 卡内基梅隆大学 { andrew.boutros, eriko.nurvitadhi } @intel.com 摘要 — 人工智能 (AI) 的重要性和计算需求日益增长，导致了领域优化硬件平台的出现。例如，Nvidia GPU 引入了专门用于矩阵运算的张量核心，以加速深度学习 (DL) 计算，从而使 T4 GPU 的峰值吞吐量高达 130 int8 TOPS。最近，英特尔推出了其首款针对 AI 优化的 14nm FPGA Stratix 10 NX，其内置 AI 张量模块可提供高达 143 int8 TOPS 的估计峰值性能，堪比 12nm GPU。然而，实践中重要的不是峰值性能，而是目标工作负载上实际可实现的性能。这主要取决于张量单元的利用率，以及向/从加速器发送数据的系统级开销。本文首次对英特尔的 AI 优化 FPGA Stratix 10 NX 进行了性能评估，并与最新的 AI 优化 GPU Nvidia T4 和 V100 进行了比较，这些 GPU 都运行了大量的实时 DL 推理工作负载。我们增强了 Brainwave NPU 覆盖架构的重新实现，以利用 FPGA 的 AI 张量块，并开发了工具链支持，使用户能够仅通过软件对张量块进行编程，而无需在循环中使用 FPGA EDA 工具。我们首先将 Stratix 10 NX NPU 与没有张量块的 Stratix 10 GX/MX 版本进行比较，然后对 T4 和 V100 GPU 进行了详细的核心计算和系统级性能比较。我们表明，我们在 Stratix 10 NX 上增强的 NPU 实现了比 GPU 更好的张量块利用率，在批处理 6 时，与 T4 和 V100 GPU 相比，平均计算速度分别提高了 24 倍和 12 倍。即使在允许批处理大小为 32 的宽松延迟约束下，我们仍分别实现了与 T4 和 V100 GPU 相比 5 倍和 2 倍的平均速度提升。在系统级别，FPGA 的细粒度灵活性及其集成的 100 Gbps 以太网允许以比通过 128 Gbps PCIe 本地访问 V100 GPU 少 10 倍和 2 倍的系统开销延迟进行远程访问，分别用于短序列和长序列 RNN。索引术语 — FPGA、GPU、深度学习、神经网络
长岛化石峰替代研究
Long Island Fossil Peaker Replacement Study Prepared for: Prepared by: New York Battery and Energy Storage Strategen Consulting, LLC Technology Consortium (NY-BEST) 2150 Allston Way, Suite 210 Berkeley, California 94704 www.ny-best.org www.strategen.com Edward Burgess Erin Childs Eliasid Animas Jennifer Gorman Melanie Davidson Disclaimers Client Disclaimer该报告并不一定代表纽约最佳或其员工的观点。ny-test，其雇员，承包商和分包商不做任何明示或暗示的保修，并且对本报告中的信息不承担任何法律责任；任何一方也不代表此信息的使用不会侵犯私有权利。在此引用任何特定的商业产品，流程或服务，商标，商标，制造商，或其他不一定构成或暗示其认可，建议或受到纽约最佳的认可。在本研究中咨询过的利益相关者和学科专家并不一定会在发布之前审查最终报告。 他们的确认并不表示与报告的内容或结论的认可或一致。 策略免责声明策略咨询有限责任公司根据纽约最佳收到的信息制定了该报告。 本文中包含的信息和调查结果是按原样提供的，而无需考虑到特定目的的信息和发现的适用性。 参考文献，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，推荐或通过战略咨询有限责任公司构成或暗示其支持。在本研究中咨询过的利益相关者和学科专家并不一定会在发布之前审查最终报告。他们的确认并不表示与报告的内容或结论的认可或一致。策略免责声明策略咨询有限责任公司根据纽约最佳收到的信息制定了该报告。本文中包含的信息和调查结果是按原样提供的，而无需考虑到特定目的的信息和发现的适用性。参考文献，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，推荐或通过战略咨询有限责任公司构成或暗示其支持。
• 电动汽车的光伏电池系统可减少峰值需求。
图 3：实施的运行窗口方法。凌晨 12 点，中央计划器 (CP) 进行两阶段优化（橙色块），并将得出的阈值功率和电池计划传输给分散运营商 (DO)。虽然 DO 有 24 小时的计划（实心蓝色块），但它只在第一个小时应用它（实心蓝色块）。应用后，DO 将发生的残余峰值负载和更新的 SOC 发送给 CP，CP 再次进行两阶段优化的第二阶段（绿色块），并将电池计划发送给 DO。这一直持续到一天的最后一个小时。之后，在第二天凌晨 12 点，该过程在 CP 级别再次开始，进行两阶段优化。
维修：一种降低峰温度的策略，同时最大化近似实时计算的精度：进行工作
摘要 - 在近似实时综合的情况下进行改进，而不会违反非衍生硬件的热能约束，这是一个具有挑战性的问题。可以将近似实时任务的执行分别分为两个组件：（i）执行任务的强制性部分以获得可接受质量的结果，然后（ii）（ii）可选零件的部分/完整执行，该部分将最初获得的结果重新填充，以增加准确的准确性而无需违反临时领先线。本文介绍了修复，这是一种用于近似实时应用的新型任务分配策略，结合了细粒度的DVF和核心的在线任务迁移和最后一个级别缓存的电源，以减少芯片温度，同时尊重截止日期和热约束。此外，可以通过延长可选零件的执行时间来与系统级的准确度相对于系统级的准确性进行交易。索引术语 - 评估计算，热/能量效率，实时调度，CMP（芯片多处理器）
