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研究3D打印参数对... -dr -ntu
摘要：本文旨在确定3D打印参数的影响，例如填充密度，挤出温度，栅格角度和层厚度，对机械性能，即在果酸酸（PLA）的情况下，即在破裂的情况下，即在破裂的情况下，即最终的拉伸强度，屈服强度，弹性和伸长率。另一个目的是研究PLA的吸水，其目标是通过涂层剂最小化。使用方差分析（ANOVA）评估每个印刷参数对每个机械性能的影响。关键字：（ 3D打印，PLA，机械性能，吸水，打印参数）近年来，3D打印机的使用量显着增加，并且可以预期这种趋势的延续。3D打印机现在通常用于制造各种产品，范围从休闲物品到医疗组件（Gibson等人2015a）。从所有3D打印技术中，由于大量开发和销售这种打印机及其相对低成本的公司，公众更容易获得的公众访问的技术（FDM）（Gibson等人。2015b）。为了使用FDM技术打印对象，需要定义一定数量的打印参数。由于最终产品的质量受这些参数的大多数影响，因此知道其中哪种是最有影响力的（Sood等人。2012; Anitha等。2001; Wang等。 2007; Tymrak等。 2015）。2001; Wang等。2007; Tymrak等。 2015）。2007; Tymrak等。2015）。2014; Lanzotti等。2015a; Wittbrodt等。研究人员使用了实验方法的设计（DOE），以计划实验室工作，以使结果值得信赖。DOE中有三个主要方面：因素，水平和响应。设计矩阵，这些是具有不同因素之间所有级别组合的表（Anderson等人。2016; Lanzotti等。2015a）。作为FDM定向沉积的材料，结果是具有各向异性行为的分层标本。，由于过程的方法，空气口袋形式，会影响机械性能
非二进制M序列更舒适的大脑 - ...
背景和目标：代码调制的视觉诱发电势（C-DEP）标志着科学文献中的里程碑，因为它们能够实现可靠的高速大脑 - 计算机接口（BCIS）进行通信和控制。通常，这些专家系统依赖于使用移位版本的二进制伪序序列的每个命令编码每个命令，即根据移动的代码闪烁的黑白目标。尽管在准确性和选择时间方面取得了出色的效果，但这些高对比度刺激为某些用户引起了眼节震荡。在这项工作中，我们提出了非二进制𝑝-ary m序列的使用，它们的级别用不同的灰色阴影编码，这是一种比传统的二进制代码更愉快的选择。首次分析了这些𝑝-ARY M序列的性能和视觉疲劳及其提供可靠的基于C-DEP的BCIS的能力。方法：在循环转移范式之后，用16位健康参与者评估了五种不同的M序列：基本2（63位），基础3（80位），基础5（124位），基本7（48位）和基地11（48位）和基地11（120位）。信号处理由3滤波器库（1-60 Hz，12-60 Hz和30–60 Hz）组成，然后进行规范相关分析。栅格延迟校正和伪影拒绝方法也应用于计算命令模板。对于每个M序列，用户执行了30次试验校准阶段，然后进行了32次试验的在线拼写任务。此外，还收集了有关视觉疲劳和满意度的定性措施。结果：用户能够达到所有𝑝 -ARY M序列的平均准确性超过98％。在准确性方面，M序列之间的差异并不显着，但在视觉疲劳方面。基数越高，用户对60 Hz和120 Hz的呈现率所感知的眼镜越少。与60 Hz相比，以120 Hz的形式显示，所有𝑝 -ARY M序列也明显较小。结论：结果表明，所有𝑝-ARY M序列都适合在基于C-DEP的BCIS中实现高速和高精度，从而随着基础的增加而降低视觉疲劳，而不会降低系统性能。可以得出结论，使用高显示率和非二进制M序列是提供基于用户友好的C-DEP BCI的有前途的替代方法。
技术标准
1.3定义附件 - 任何独特的支持文件，包括德克萨斯州民事诉讼规则第21（a）条未定义的展品和拟议命令。案例级数据系统 - 法院管理办公室提供的全州案件级数据系统。数字媒体 - 以电子格式存储的任何文件。这可以包括（但不限于）文本，音频和视频文件。文件 - 以电子形式的诉状，请求，运动，申请，要求，展览，简短，法律，订单备忘录或其他仪器。文件访问系统 - 法院管理办公室提供的全州电子法院记录系统（当前是：searchtx）。dpi - 每英寸点。电子法院申请（ECF）标准 - 一组非专有的可扩展标记语言（XML）和Web服务规范，以及澄清对这些规格的解释和修订，以促进电子法院文件供应商和系统之间的互操作性。铅文件 - 德克萨斯州民事诉讼规则第21（a）条所定义的文件。如果提交单个文档，则是铅文档。NARA-国家档案和记录管理局。 niem由JCIT正式采用，并在德克萨斯行政法规的数据交换中颁布，标题1，第8部分，第177章。 OCA - 法院管理办公室。 OCR - 光学特征识别。 pdf - 便携式文档格式 - 为了这些标准，这是PDF 1.4（ISO 19005-1：2005 - 修订为ISP/NP 19005-1）。NARA-国家档案和记录管理局。niem由JCIT正式采用，并在德克萨斯行政法规的数据交换中颁布，标题1，第8部分，第177章。OCA - 法院管理办公室。 OCR - 光学特征识别。 pdf - 便携式文档格式 - 为了这些标准，这是PDF 1.4（ISO 19005-1：2005 - 修订为ISP/NP 19005-1）。OCA - 法院管理办公室。OCR - 光学特征识别。pdf - 便携式文档格式 - 为了这些标准，这是PDF 1.4（ISO 19005-1：2005 - 修订为ISP/NP 19005-1）。niem - 国家信息交流模型 - 美国司法部，美国国土安全部以及旨在开发，传播和支持企业范围内的信息交换标准和流程的美国卫生与公共服务部的合作伙伴此标准指定了如何使用PDF长期保存电子文档，并且适用于包含字符，栅格和向量数据组合的文档。PDF蒸馏器 - 将文件转换为PDF文件的程序或应用程序，以便保留文档的印刷外观，无论用于创建它的应用程序如何。此功能通常被视为“打印到PDF”，“保存到PDF”或“导出到PDF”。PDF软件 - 符合国际标准化组织（ISO）32000-1：2008的软件。此标准指定创建（写作），阅读，显示和与PDF文档进行交互的标准。JCIT - 信息技术司法委员会
PEO STRI EA 现代化工业日
3P Solutions Inc. BUNDLAR, LLC DOMA Technologies LLC Intuitive Research and Technology NGC ServiceNow A. Harold and Associates, LLC CAE USA Doron Precision Systems, Inc JANUS Research Group Norseman Defense Technologies SIMETRI Abacus Solution Group Cape Henry associates Dynepic, Inc. JHNA NSIN Sonatype Accenture Federal Services CDWG Eduworks Corporation JRM Technologies NVIDIA SOS International LLC Acumentrics, Inc. Cisco Systems Inc Engineering Support Personnel, Inc. Juniper Networks Oceus Specialty Systems Inc Ad hoc Research Clarity Cyber Envision Innovative Solutions, Inc. KBR ODU/VMAS Strategic Operational Solutions, Inc. STOPSO Aechelon Technology CloudBees Ephibian Keysight Technologies Odyssey Systems Consulting Group, Ltd. Super Systems, Inc. Aero Simulation, Inc. Cole Engineering Services, Inc Epic Games Krush Acquistions/Ensley. Inc Okta System Innovation Group, LLC AITC, Inc. Collins Aerospace FlightSafety International Kyrus Tech Omni Federal Technical Systems Integration Inc. Akima Colossal FN America Leidos Ops Tech Alliance TEK Systems Alan Anderson Aerospace Consulting LLC COLSA Corporation Frontier Technology Lockheed Martin Outcome One Textron Algoptimal Computer World Services CWS GaN Corporation Lockheed Martin RMS Par Government The Coe Group Alluvionic Inc. Constant Technologies GDIT Loyal Source Government Services Parsons TReX NSTXL Amazon CRANK Marketing Group LLC General Atomics LSI PCI Technology V3 Strategies and Solutions, LLC American Systems Cubic General Dynamics Mission Systems MAG Aerospace PeopleTec Valiant Applied Research Associates cubic CMPS Google Makai LLC Pinnacle Solutions Inc Valkyrie Enterprises AT&T Darley Defense Grid Raster Inc. Malama Kai Technologies LLC Plateau GRP Varjo AT&T Public Sector Data Machines Corp. Hewlett Packard Enterprise Marathon Targets Inc Program Manager Training Systems PMM 130 Vertex 技术和培训解决方案 ATS Davis Strategic Innovations, Inc. DSI HII - Mission Technologies Maxon Inc. Radiance Technologies VMASC/ODU Battelle DCI Solutions Hodges Transportation - NATC MFGS Inc. Ravenswood Solutions Vmware BeyondTrust Dell Federal IBM Microsoft Real-Time Innovations RTI Worldwide Technology Bohemia Interactive Simulations Dell Technologies, Inc. Improbable Millennium Corporation Red River Xator Corporation Booz Allen Hamiilton Dignitas Technologies Infinitas engineering Inc. Miracle Systems RSGS LLC Yorktown Systems Group Boston Consulting Group DirectViz Solutions Info-Matrix Corporation MITRE R-Squared Solutions Zachary Piper Solutions Boston Engineering Discovery Machine, Inc iNovate Solutions, Inc. MSBAI S2 Analytical Solutions BSC Technology LLC DiSTI InterImage, Inc. NEXGEN FEDERAL SYSTEMS SAIC
基于Web3D的露天矿山监控系统开发
大型露天矿是获取自然资源的重要基础设施。然而，这种类型的矿山在运营期间可能会遇到环境和安全问题，因此需要持续监测。在本研究中，利用地理空间信息开放平台和开源地理空间信息软件构建了一个基于 Web 三维 (3D) 的监测系统，该系统针对韩国江原道的露天矿。目的是开发一个露天矿监测系统，使任何人都可以监测矿山运营引起的地形和环境变化，并开发和恢复该地区的生态。露天矿被分为活跃矿山和非活跃矿山，并为每种类型的矿山制定了监测项目和方法。选择基于 WebGL 的开源平台 Cesium，因为它支持与运行时间相关的动态数据可视化和硬件加速图形，这是监测中的重要因素。露天矿监测系统是基于包含矿井监测所需信息的地理空间数据库，通过开发开源系统软件而开发的。监测地理空间信息数据库由数字图像和地形数据组成，还包括矢量数据和恢复计划数据。监测中使用的基本地理空间信息包括高分辨率正射影像（GSD 0.5 m 或以上），用于
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。
机器人导航和基于SLAM的地图构造...
*通讯作者zihanli1997@gmail.com摘要：SLAM（同时本地化和映射）技术在机器人技术领域起着至关重要的作用，该领域通过实时定位，映射和路径计划实现了在不知名环境中机器人在不知名环境中的自主导航。本文首先介绍了SLAM技术的基本原理和工作流程，包括传感器数据融合，状态估计和地图构建。然后，通过比较和分析传统的栅格地图和视觉大满贯技术的地图构造方法，显示了不同地图表示的优点和缺点。最后，讨论了SLAM技术在物流，智能制造和其他领域的广泛应用，并将其未来的开发方向进行了研究。关键字：SLAM技术；地图构造；视觉大满贯；应用程序方案1。在迅速发展的机器人技术景观中，对自治的追求是至高无上的愿望。这项工作的核心是同时定位和映射（SLAM）技术，这是一个基石，旨在支撑即将来临的“机器人时代”的基础设施。本质上，SLAM体现了典型的过程，机器人在该过程中浏览了未知的领土，在实时实现了本地化，映射和路径计划。作为自动迁移率的症结，[1-4] SLAM解决了从点A点到B点引导机器人的复杂挑战，该任务是看似简单而又充满复杂性的任务。改善移动处理机器人应用的宽度和深度。2。在未知室内环境的范围内，SLAM成为创新的灯塔，使机器人能够构建周围环境的细致地图并自动导航。随着数十年来无情的研发，该行业为实现机器人的自主权奠定了一条途径，猛烈的技术处于最前沿，预示着自主移动机器人导航的新领域。目前，由SLAM Navigation技术支持的自动移动应用程序非常广泛，涵盖了许多领域，例如航空航天，军事，特殊运营，工业生产，智能运输，消费者娱乐等。[5]典型应用程序包括将SLAM自主导航技术应用于物流机器人，这可以确保机器人具有高度智能和强大的环境适应性，从而有效地提高了企业的物流效率并降低生产成本。SLAM导航具有强大的适应性，周围环境的变化对导航没有影响，[6]完全证明了车辆的灵活性和可扩展性，并且可以根据工作条件的要求来定制各种连接方案。SLAM技术完全依靠环境中的丰富自然特征来进行自主定位和导航。物流和仓储环境相对复杂，机器人需要完成更多工作，因此其位置信息将不断变化[7]。相关工作2.1 SLAM技术早期大满贯研究几乎全部使用LiDAR作为传感器，它具有高精度和相对成熟的解决方案的优势。SLAM技术可以完成机器人的自主定位，有效地跟踪和操作目标，实现自主路径计划和导航，自动避免障碍和其他操作，从而大大改善仓库系统的智能和自主权。[8]但是，缺点也很明显，例如昂贵，大容量，更少的信息
欧洲衍生的阿尔茨海默氏病多基因1风险评分的可转移性在多学院人群中。 2
Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17，Carlos和Arborada-Buscos 18，Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21，MaëlennGuchet 22，6 Sven van der Lee 23.24，Monica Goss 23，Monica Goss 25，Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46，EmrahDüzel47.48，Timo Grimmer 49，Jens 10 Wiltfang 50.51.52，Stefanie Heilmann-Heimbach 53，Susanne Moebus 54，Thomas Tegos 55，Nikolaos 11 Scarmes 55，Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57，Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60，JordiPérez-Tur 61.10，MaríaJ。Buldido 62,10,63.64，12 Pau Pastor 65.66，RaquelSánchez-Valle 67，Victoriaálvarez68.69，68.69，Han Cao 13，Han Cao 13，Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。 Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17，Carlos和Arborada-Buscos 18，Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21，MaëlennGuchet 22，6 Sven van der Lee 23.24，Monica Goss 23，Monica Goss 25，Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46，EmrahDüzel47.48，Timo Grimmer 49，Jens 10 Wiltfang 50.51.52，Stefanie Heilmann-Heimbach 53，Susanne Moebus 54，Thomas Tegos 55，Nikolaos 11 Scarmes 55，Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57，Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60，JordiPérez-Tur 61.10，MaríaJ。Buldido 62,10,63.64，12 Pau Pastor 65.66，RaquelSánchez-Valle 67，Victoriaálvarez68.69，68.69，Han Cao 13，Han Cao 13，Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.13是13,14.15，Fanny C. F. IP 14,15，Natividad Olivar 70，Carolina Muchnik 70，Carolina Cuesta 71，Lorenzo 14 Campanelli 72，Patricia Solis 73，Patricia Solis 73，Daniel Gustavo Politis 71，Silvia Kochen 73，Silvia Kochen 73，Luis 73，Luis 73，Luisio 70，blusio 70，bluse 70，49 García-González74，Raquel Puerta 74，Pablo Mir 75.10，Luis M Real 76.77.10，GerardPiñol-16 Ripoll- 16 Ripoll-16 Ripoll 78.79，JoseMaríaGarcía-Alberca-Alberca-Alberca 80.10 80.10 83，Sami Heikkinen 84，Alexandre deMendonça85，Shima Mehrabian 86，Latchezar Traykov 87，18 Jakub Hort 88.89，Martin Vyhnuk 88.89，Katrine Laura Laura Laura Raster laura laura rastussen 90.91
机器学习预测增材制造部件的机械行为
航空航天 [ 1 ]、汽车 [ 2 ]、电子 [ 3 ]、医药 [ 4 ]、建筑 [ 5 ] 和医疗保健监测 [ 6 ]。根据美国材料试验协会 (ASTM) 的定义，AM 分为七种工艺：粘合剂喷射、板材层压、直接能量沉积、材料挤出、粉末床熔合、材料喷射和大桶光聚合[ 7 ]。基于 AM 的应用，该领域已对不同工程方面进行了研究。例如，最近的研究工作研究了可持续性 [ 8 ]、机械强度 [ 9 ]、环境影响 [ 10 ] 和不同的焊接应用 [ 11 ]。由于 AM 加工参数（例如粉末大小、打印速度、层厚度、激光功率和光栅方向）对 3D 打印部件的结构完整性和机械性能具有至关重要的影响，因此已经使用不同的方法来优化这些参数并预测打印部件的机械行为 [12 e 17]。例如，最近在 [16] 中，基于一系列拉伸试验确定了 3D 打印聚合物复合材料的强度和刚度。此外，还记录了纤维取向对所检查部件机械性能的影响。在 [17] 中，从微观和宏观层面研究了工艺条件对 3D 打印复合材料制造的影响。在此背景下，基于材料挤出技术打印了短碳纤维增强聚合物复合材料。基于图像的统计分析用于微观结构表征（例如纤维体积分数）。此外，还使用蒙特卡洛采样方法来丰富数据集。结果表明，工艺参数对孔隙产生和孔隙体积分数分布起着至关重要的作用。文献调查显示，与实验实践并行，数值模型和不同的人工智能 (AI) 方法也已用于研究 3D 打印部件的性能特征 [18 e 21]。例如，在 [22] 中，采用 3D 有限元模型来确定工艺参数对陶瓷材料 3D 打印中熔池轮廓和焊珠形状的影响。同时，提出了一种基于物理的分析模型来评估增材制造金属零件中的残余应力 [23]。为此，使用温度分布预测来评估该过程的热特征。据报道，热应力用作计算残余应力的输入。这些先前的研究表明，进行的模拟仅集中在 AM 过程的一个或两个方面。由于快速准确地预测所有机械性能和某些制造方法的整个过程是不切实际的，因此人们使用了数据驱动模型，其统一称为机器学习 (ML) [ 24 和 28 ]。机器学习是一门跨学科的学科，是人工智能的一个分支，它通过算法学习促进了低成本计算[29]。在机器学习方法中，不需要一长串基于物理的方程，而是使用以前的数据。基于机器学习方法的优势，它们已在增材制造领域用于不同目的[30e39]。例如，在[30]中，提出了一种混合机器学习算法来推荐3D打印部件的设计特征。通过3D打印汽车部件的设计检验了所提出的方法。经验不足的设计师可以在设计阶段使用所述方法。基于建议的增材制造设计特征，机器学习算法的功能
ESSCC 2024-机器学习加速器
3 TSMC，Hsinchu，Taiwan *同样信誉的作者（ECAS）增强视频质量对于在包括手机，电视和监视器在内的智能设备上获得了增强的用户体验至关重要。实用的硬件设计应在与带宽，区域和能源预算相关的严格限制下提供最小资源的高性能。在图像处理任务中，深入学习算法的广泛用法（包括超分辨率（SR）和降噪（NR））进一步强调了能量效率硬件解决方案的必要性。因此，新兴的关键要求是在实时和高分辨率方案中部署这些算法。但是，实现这一目标提出了几个挑战，如图20.1.1：1）高分辨率网络推断大大增加了由于其计算复杂性，低稀疏性和高精度要求而引起的功耗； 2）频繁的高精度数据交易到外部内存会导致与带宽使用相关的大量功率使用； 3）有效和灵活的机制对于支持各种网络结构和操作至关重要。域特异性加速器提供了一种有希望的解决方案来处理计算需求。总的来说，这些创新使NVE能够在0.46V时达到23.2吨/w的端到端能量效率，而面积的效率为12.0吨/mm 2的面积为1.0V。图20.1.2显示了整体体系结构，包括卷积（Conv）核心，计算机视觉（CV）核心和直接内存访问（DMA）模块。图20.1.3概述了DCIM核心设计和工作流。在这项工作中，提出了在3NM技术中制造的12B位数基于CIM的神经视觉增强引擎（NVE），其特征是：1）无重量的无重量数字计算机（DCIM）发动机，其重量切换率降低，以增强计算能力的功能； 2）卷积元素（CE）融合建立了工作负载平衡的管道架构，从而减少了外部内存访问和功耗； 3）自适应数据控制和带状优化机制支持DCIM中的卷积和转置卷积，并改善了利用率，并且对有效的数据遍历进行了优化的执行流。Conv Core包含11个阶段的管道CE，用于存储中间数据的功能映射存储器，CE融合接口和融合控制。a fine编译器分区将计算图分隔为时区域的循环和太空划分的条纹，以优化吞吐量和内存访问，然后在命令描述符中编码重量和设置。DMA将描述符解码并从DRAM或TCM中加载输入特征映射，以基于线的栅格扫描顺序为核心。在管道流中，每个CE从特征映射存储器和前面的管道阶段收集数据，并将其分配到DCIM宏。宏计算每个周期中的8组点产量，其中每组涉及72对12B元素。权重局部存储在18组行中，其特定集由行选择器选择。在实验结果中证明了使用更频繁使用的8b的12B激活和权重的必要性。在拟议的行开关更高的精度有助于产生更平滑的边缘和最小化超分辨率任务中的噪声。同样，在降低降噪任务中，更高的精度会导致较少的流动性，并产生更重的图像。DCIM的高效率很大程度上是由于记忆和逻辑之间的数据移动降低，这对于最大程度地减少了频繁的重量重音至关重要。先前的工作[1]引入了带有乒乓重量更新的2行DCIM设计，但除了dcim宏中的乒乓球重量存储外，它会引起重量重加载和其他SRAM的电源和面积。利用像素级网络中的权重较少，采用了18行DCIM来存储所有权重并消除重新加载。与[1]中提出的方法相比，这种方法分别将面积和功率降低了31％和28％。影响DCIM效率的另一个因素是重量排开关的频率，这是计算不同权重集合时发生的能量耗尽操作。延长行开关周期可以减少能源消耗，但它还需要在输入和输出缓冲区中存储更多像素，从而导致较大的面积在开销中。