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p型硅异质结辐射硬度研究
摘要 — 太空领域正面临重大变革，特别是在成本降低方面，这得益于低地球轨道星座的出现。就太阳能发电而言，它为替代太阳能光伏技术开辟了前景，取代了高性能且昂贵的 III-V 多结器件。晶体硅太阳能电池推动了最初的太空发展，由于其工业成熟度、p 型基板的高效率以及比 III-V 低两到三个数量级的成本，重新引起了人们的兴趣。在此背景下，我们在此介绍了 p 型（Ga 掺杂）硅异质结太阳能电池的电子辐射硬度研究结果。制造厚度低至 60µm 的器件，然后在 1MeV 电子辐照之前和之后对其进行表征。最佳超薄异质结电池在室温下 AM1.5G 下寿命末期（1.5x10 14 e/cm 2）外部认证效率为 15.9%；这相当于 AM0 光谱下约 14.3%。介绍了厚度减小对辐射硬度的好处，并讨论了电池改进途径。
NFR 基础设施 2020：挪威人工智能云
- 采用敏捷方法，在不断增长的硬件基础上逐步构建全面的服务组合， - 在 IT 专业人员、科学家、供应商之间进行频繁、低门槛的互动，以促进资源和服务的快速采用和持续改进， - 开发并不断完善结构化咨询服务，让科学家发现最适合其任务的技术， - 构建一个高可用、高效、高性能、灵活和可演进的服务生态系统， - 在科学分析的任何步骤中提供一流的项目入职和咨询服务， - 实现工作负载层的高渗透性：用户应该能够几乎无缝地迁移和扩展（向上和向下）他们的工作负载（个人笔记本电脑 - 群组/部门服务器 - 组织基础设施 - 国家基础设施 - 国际基础设施）， - 通过提供可在 NAIC 硬件基础设施之外安装的软件资源来支持上述渗透性， - 解决数据驱动科学的整个生命周期， - 通过现成的经过训练的网络和知识管理增强计算、存储和数据服务， - 实现与其他非数据科学电子基础设施的低门槛集成任务来促进使用最适合当前工作流程步骤的资源。
fd.io vpp-sswan和linux-cp
With VPP IPsec running on a single 3rd Gen Intel® Xeon® Scalable processor core, one can achieve 31 Gbps throughput for a single Security Association for tunnel IPsec with AES- GCM-128 cryptography algorithm (IPSec IPv4 Routing, 2023 1 ), over six times of what can be achieved with Linux Kernel based IPsec.对于第四代英特尔®Xeon®处理器，系统性能甚至可以达到1.89 terabit no Drop速率（NDR）IPSEC隧道吞吐量，单个处理器包中有40个CPU核心，相当于每CPU CORE 2的近50 GBPS。具有如此高的吞吐量优势，从内核IPSEC切换到FD.IO VPP IPSEC是一个明显的解决方案。但是，这也带来了要解决的新问题。IPSEC依赖于有安全的方法来在两个端点之间设置SAS。处理SA设置的协议是Internet密钥交换（IKE）。fd.io vpp ipsec包含一个成熟的，性能和广泛使用的IPSEC实现，但它是不准备生产的不完整的IKEV2实现。
2025穿透探针设计目录
问候，欢迎来到Neuronexus！我们感谢您对我们的工作的兴趣。在我们庆祝今年成立20周年时，我们为从密歇根大学的开创性神经技术衍生学到成为电生理解决方案和工具的领导者而感到自豪。这一切都始于第一个商业硅探针，该探针从字面上创造了探针市场。今天，我们提供了一系列高质量的硅和聚合物探针和网格，功能强大的仪器以及我们创新的高性能Radiens软件平台。此目录不仅是我们产品的显示。这是庆祝对神经科学社区的二十年创新和奉献精神的庆祝活动。我们认识到大脑研究的复杂性和挑战，并渴望通过我们的先进工具来实验。请花点时间探索我们的产品，并毫不犹豫地直接与我们联系，以讨论我们如何支持您的研究需求和想法。让我们通过继续探索未来的激动人心的可能性来纪念这一里程碑。这是另外20年的开创性和合作伙伴关系！快乐的浏览！
使用Amigolut扩展基于LUT的神经网络
高能物理和网络安全等应用需要极高的吞吐量和低潜伏神经网络（NN）推断。基于查找的NNS通过将NN作为查找表（LUTS）实现，在纳米秒的顺序上实现推理潜伏期来解决这些约束。由于LUTS是一个基本的FPGA构建块，因此基于LUT的NNS有效地映射到FPGA。逻辑（及其继任者）构成了一类基于LUT的NNS，该NN靶向FPGA，将神经元直接映射到LUTS，以满足低潜伏期约束，并以最少的资源来满足低潜伏期的约束。但是，很难构建更大的，更具性能的基于LUT的NN（例如Logicnets），因为LUT使用情况相对于Neu-ron fan-In（即突触×突触×突触位宽度）呈指数增长。一个大的基于LUT的NN迅速在FPGA上耗尽了LUT。我们的工作Amigolut通过创建基于较小的LUT的NNS的合奏来解决此问题，从而相对于模型数量线性扩展。Amigolut提高了基于LUT的NNS的可扩展性，达到更高的吞吐量，而LUTS比最大的基于LUT的NNS少了。
Hector V3.2.0：功能和性能的简化......
摘要：Hector 是一个开源的低复杂度气候碳循环模型，可对全球和年度关键地球系统过程进行建模。本文，我们介绍了该模型的更新版本 Hector V3.2.0（以下简称 Hector V3），并记录了其新特性、新科学的实施和性能。重要的新特性包括多年冻土融化、重新设计的能量平衡子模型以及全面更新的参数化。Hector V3 的结果与大气 CO2 浓度和全球平均地表温度的历史观测结果总体上吻合良好，Hector V3 的未来温度预测与耦合模型比对计划第六阶段更复杂的地球系统模型输出数据一致。我们表明，Hector V3 是一个灵活、高性能、稳健且完全开源的全球气候变化模拟器。我们还注意到它的局限性，并讨论了该模型在科学、利益相关者和教育优先事项方面未来需要改进和研究的领域。
使用程序生成的大规模具身人工智能
海量数据集和大容量模型推动了计算机视觉和自然语言理解领域的许多最新进步。这项工作提供了一个平台，使具身人工智能能够取得类似的成功。我们提出了 P ROC THOR，一个用于程序化生成具身人工智能环境的框架。P ROC THOR 使我们能够对任意大的多样化、交互式、可定制和高性能虚拟环境数据集进行采样，以在导航、交互和操作任务中训练和评估具身代理。我们通过 10,000 个生成的房屋样本和一个简单的神经模型展示了 P ROC THOR 的强大功能和潜力。在 P ROC THOR 上仅使用 RGB 图像训练的模型，没有明确的映射，也没有人工任务监督，在 6 个用于导航、重新排列和手臂操作的具身人工智能基准测试中产生了最先进的结果，包括目前正在运行的 Habitat 2022、AI2-THOR Rearrangement 2022 和 RoboTHOR 挑战。我们还通过在 P ROC THOR 上进行预训练（无需在下游基准上进行微调）在这些基准上展示了强大的 0-shot 结果，通常击败了访问下游训练数据的以前最先进的系统。
1955年《基本商品法》：优点和挑战
A.高级搜索算法dinzo部署了尖端的搜索算法，利用机器学习和自然语言处理，以提升产品发现，从而为用户提供精确且与上下文相关的搜索结果。这种智能算法随着时间的推移适应用户偏好，提供了越来越个性化和高效的购物体验。dinzo的高级搜索算法结合了续您的查询扩展技术，从而使其能够以高度准确性地对用户查询进行解密和扩展。通过考虑搜索词的上下文，该算法完善了其对用户意图的理解，从而产生了更细微和量身定制的搜索结果。这种上下文意识增强了算法预测用户需求和偏好的能力。-（e Matex Adda Adda Adda Advance Advance搜索算法KI）自定义API开发量身定制的API的开发增强了数据的效率，从而确保了通过优化的和后端的系统和后端系统之间的优化和具有优化的交流。dinzo的API设计具有宁静的体系结构，为未来增强功能提供了灵活且可扩展的基础。
Optiks：优化的密钥透明度系统
密钥透明度（KT）是指具有透明度机制的公共密钥分配系统，证明其正确的操作，即，证明它报告了每个用户的公钥的一致值。虽然先前在KT系统上的工作提供了新的设计来解决此问题，但对可扩展性问题的关注很少。的确，实际上从现有结构中构建可扩展且实用的KT系统并不是一件直接的，这可能过于复杂，效率低下或针对机器故障的不足。在本文中，我们提出了Optiks，这是一个侧重于可扩展性的全功能和操作的KT系统。我们的系统比先前的工作更简单，更具性能，支持较小的存储开销，同时仍然符合强大的安全性和隐私性。我们的设计还结合了耐崩溃和可扩展的服务器体系结构，我们通过提供广泛的基准来证明。最后，我们解决了部署KT系统的几个现实世界问题，这些问题在先前的工作中受到了有限的关注，包括帐户退役和用户对设备映射。
用供应链分析解锁数十亿美元
提供端到端的高级分析来支持产品架构设计和供应链规划，需要一个框架（1）易于使用，（2）灵活以支持不断变化的需求，以及（3）表现且可扩展的，以满足公司不断增长的高级分析需求。英特尔的分析框架支持广泛的产品架构设计和供应链规划功能。该框架通过结合许多高级技术来解决整体问题的各个方面，例如产品组成，晶圆启动优化，网络容量对准和优化的路由来支持迭代方法（见图1）。该框架是作为可组合企业系统构建的，具有移动优先的云可视化，机器人过程自动化和大数据管理。它还始终具有高可用性和故障转移聚类。使用HOT（内存），温暖（在磁盘上）和Cold（Hadoop分布式文件系统）存储使用Hot（内存），使用HOT（内存）和自动存储层，将Lambda架构与内存速度层，基于磁盘的批处理层以及自动存储层一起使用。微服务包裹数据层并将数据暴露于消费客户端以获取可行的见解和可视化，并在负载平衡的服务器上托管。框架的设计有助于确保高吞吐量和低潜伏期响应时间。