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方法和远程接近性操作：表征，方法，高级权力，动作获取：用于捕获，控制，对接，对接和关联的控制算法服务的机器人技术：提供寿命最终服务，任务扩展，轨道重置/DE-ORBIT/DE-ORBIT
用于 Computercom 的紧凑型光学 TX 和 RX 宏单片集成在 45nm CMOS 中
摘要 — 随着光通信的覆盖范围不断缩小，光子学正从机架到机架数据通信链路转向需要不同架构的厘米级计算机内应用 (computercom)。集成光学微环谐振器 (MRR) 正成为满足更严格的面积和效率要求的有吸引力的选择：它们通过波分复用 (WDM) 和高带宽密度提供缩放。在本文中，我们介绍了在 45 nm CMOS 中单片集成的用于 computercom 的紧凑型电光发射 (TX) 和接收 (RX) 宏。它们与 MRR 调制器和光电探测器一起工作，并包括所有必要的电子器件和光学器件，以实现片上数据源和接收器之间的光学链路。通过感测驱动电子器件中的光学设备的偏置电流而不是使用外部工作点感测光学器件，实现了最紧凑的热稳定性实现。使用场效应晶体管作为加热元件（在单片集成平台中是可能的）可进一步减少热控制所需的面积和功率。TX 宏的工作数据速率高达 16 Gb/s，消光比 (ER) 为 5.5 dB，插入损耗 (IL) 为 2.4 dB。RX 宏在 12 Gb/s 时灵敏度为 71 µ A pp，BER ≤ 10 − 10。用宏构建的芯片内链路在 10 Gb/s 时实现 ≤ 2.35 pJ/b 的电气效率和 BER ≤ 10 − 10。两个宏都在 0.0073 mm 2 内实现，每个宏的带宽密度为 1.4 Tb/s/mm 2。
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这项努力旨在支持SERD在其社区中的能力建设和劳动力发展计划中，并促进FECM的使命，即最大程度地减少化石燃料和工业流程的环境和气候影响，同时致力于实现我们经济的净零发射，以及确保能源系统有效地改造能源系统同时优先劳动力和社区范围的更广泛的DOE使命。尤其是，这项工作的目的是直接支持积极主动的社区，劳动和行业参与，以制定现场再利用计划，特别着重于劳动力发展围绕有效，可持续地重新利用此类资产，其站点，其站点和相关基础设施。资金可用于支持员工时间以及协调和计划所需的其他资源或供应。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
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[1]所有电池寿命索赔均为最大值，并基于使用MobileMark®2014，MobileMark®2018，MobileMark®25，MobileMark®30，Jeita 2.0，Jeita 2.0，Jeita 3.0，Jeita 3.0，连续1080p 1080p视频播放（150nits Brightness Brightness and Default and Google Power laste and Google Power Local Levelless或Google Power Power Local Test test（PLT）测试（PLT）测试（PLT）均已测试。实际电池寿命会因许多因素而异，例如产品配置和使用，软件使用，无线功能，电源管理设置和屏幕亮度。电池的最大容量将随时间和使用而降低。
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石墨烯膜和自定义的散热器设计，这两个元素之间的协同作用使监视器可以在无主动冷却风扇的情况下操作，从而实现无风扇设计。这确保了有效和无声的热量分散，进一步延长了面板的寿命。
TAVAKOLI，Armin 等人。量子理论中的上下文相关性的界限和模拟。在：PRX quantum，2021 年，第 2 卷，第 2 期，第 020334 页。doi：10.1103
我们在广义语境场景中引入了一组量子关联半定松弛层次。这构成了一个简单而通用的工具，用于限制量子语境的量级。为了说明它的实用性，我们用它来确定几个非语境不等式的最大量子违反，这些不等式的最大违反程度以前是未知的。然后，我们进一步用它来证明某些准备语境关联不能用纯态来解释，从而表明混合态是语境不可或缺的资源。在本文的第二部分，我们将注意力转向一般操作理论中准备语境关联的模拟。我们引入了模拟准备语境的信息成本，它量化了模拟经典或量子模型中的语境关联所需的额外信息（否则是被禁止的）。在这两种情况下，我们都证明了使用半定松弛层次的变体可以有效地限制模拟成本，并且我们在最简单的奇偶校验无关复用上下文场景中精确计算它。
SRX4300防火墙硬件指南
使用本指南安装硬件并执行初始软件配置，常规维护以及对JuniperNetworks®SRX4300防火墙进行故障排除。完成本指南中涵盖的安装和基本配置过程后，您可以参考Junos®OS文档以获取有关更多软件配置的信息。