XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSlack
超大规模集成电路设计中的漏电功率恢复方法综述
关键词：工程变更单 (ECO)、状态相关泄漏功率、总负松弛 (TNS)、亚阈值泄漏功率。1. 引言无线通信设备、网络模块设计模块的主要性能参数是最小化功率。另一方面，更高的性能、良好的集成度、动态功耗是推动 CMOS 器件缩小尺寸的一些参数。随着技术的缩小，与动态功耗相比，漏电流或漏功率急剧增加。静态功耗增加的主要原因是漏功率，它涉及许多因素，如栅极氧化物隧穿泄漏效应、带间隧穿 (BTBT) 泄漏效应和亚阈值泄漏效应 [1]。器件在电气和几何参数方面的差异，例如栅极宽度和长度的变化，会显著影响亚阈值漏电流 [2]。某些泄漏元素包括漏极诱导势垒降低 (DIBL) 和栅极诱导漏极泄漏 (GIDL) 等，[3]。 65 nm 及以下 CMOS 器件最重要的漏电来源是：栅极位置漏电、亚阈值漏电和反向偏置结处 BTBT 引起的漏电。电压阈值的降低会导致亚阈值电流的增加，这允许在电压下降的帮助下保持晶体管处于导通状态。由于缩放
SSC-297 - 船舶结构委员会
本报告对松弛 LNG 货舱中的动态晃动载荷进行了评估。全面回顾了世界范围内的比例模型晃动数据。将数据简化为通用格式，以便定义设计载荷系数。回顾了 LNG 舱的结构细节，重点放在定义独特的设计特征上，这些特征在设计 LNG 舱以承受动态晃动载荷时必须考虑。进行了额外的比例模型实验室实验以补充可用的模型晃动数据。实验以组合自由度进行，以确定多自由度激励的可能性，以增加动态晃动载荷。还进行了实验以建立结构响应分析所必需的晃动动态压力-时间变化曲线。还对全尺寸 LNG 船舶舱结构的代表性段进行了实验，该舱结构装载了根据模型结果预测的典型全尺寸动态晃动压力。开展分析研究，提供确定壁结构对动态晃动载荷响应的技术。最后，介绍了膜式和半膜式油箱、重力油箱和压力油箱的设计方法，设计程序从比较共振晃动周期与船舶周期开始，定义设计载荷，然后根据随油箱类型变化的划定程序设计受动态晃动载荷影响的油箱结构。
培训日历 - 总结学院
Training Title Sessions Duration Cost Jan Feb March Apr May June July Aug Sept Oct Nov Dec Cybersecurity Awareness & Best Practices: Protecting Your Business from Threats 1 3 days $300 14-16 10-12 3-5 AI in the Workplace: Leveraging ChatGPT & AI Tools for Productivity 1 3 days $350 10-12 13-15 11-13 4-6 Agile Project Management: Delivering Projects on Time & Budget 1 3 days $320 7-9 13-15 9-11 Business Analysis Fundamentals: Gathering & Interpreting Business Requirements 1 3 days $300 15-17 15-17 7-9 Strategic IT Management: Aligning Technology with Business Goals 1 3 days $320 19-21 8-10 16-18 11-13 IT Governance & Compliance: Ensuring Business Security & Legal Alignment 1 3 days $350 18-20 22-24 6-8 Data Privacy & Compliance: Understanding GDPR, HIPAA, and SOC 2 Regulations 1 3天$ 330 17-19业务流程优化：简化最大效率的操作1 3天$ 310 22-24 22-24 22-24 14-16 AI业务自动化：公司如何将AI用于数字化转换1 350 26-28 $ 350 26-28数据驱动的产品管理：通过分析进行更聪明的决策，分析1 3天3天330 $ 330 330 330 330 330 330 330 330 330 330 330 330 23 30-2-2-2-2-2-230 330 333 23-25业务预测分析：将数据转换为可行的见解1 3天$ 320 20-22 27-29远程工作与数字协作：Slack，Zoom＆Teams 1 3天$ 310 12-14 12-14 12-14 12-14 12-14 12-14社会工程和疗法预防预防：
避免自主系统在...
在开放世界中运行的自主系统通常使用其环境不完整的模型。模型不完整是不可避免的，这是由于精确模型规范和有关开放世界环境的数据收集的实际限制。由于模型的有限性，部署时可能会产生负面影响（NSE）。负面效应是对环境对代理作用的不良，未建模的影响。nses在设计时识别出来的挑战性，并且可能影响系统的可靠性，可用性和安全性。我们提出了两种互补的方法来减轻NSE通过：（1）从反馈中学习，以及（2）环境塑造。解决方案通过不同的假设和代理职责来实现目标设置。在从反馈中学习时，代理商将学习与NSE相关的惩罚功能。我们研究了不同反馈机制的效率，包括人类的反馈和自主探索。该问题被称为多目标马尔可夫决策过程，以便优化代理的指定任务优先于减轻NSE。Slack参数表示允许的最大偏差与代理商任务的最佳预期奖励，以减轻NSE。在环境塑造中，我们研究了人类如何帮助代理人，除了提供反馈之外，并利用其更广泛的知识范围来减轻NSE的影响。我们将问题提出为与脱钩目标的人类合作。代理优化其分配的任务，并在其操作过程中可能会产生NSE。人类通过对环境进行适度的重新配置来协助代理，以减轻NSE的影响，而不会影响代理人完成其分配任务的能力。我们提出了一种用于塑造和分析其特性的算法。经验评估证明了在不同环境中缓解NSE的不同方法的贸易。
约束优化的零空间梯度流及其在形状优化中的应用
摘要。本文旨在介绍一种梯度流算法，用于解决等式和不等式约束优化问题，该算法特别适用于形状优化应用。我们依靠 Yamashita (Math. Program. 18 (1980) 155–168) 提出的用于等式约束问题的常微分方程 (ODE) 方法的变体：搜索方向是零空间步长和范围空间步长的组合，旨在分别降低最小化目标函数的值和违反约束的程度。我们的第一个贡献是提出将这种 ODE 方法扩展到具有等式和不等式约束的优化问题。在文献中，一种常见的做法是通过引入额外的松弛变量将不等式约束简化为等式约束。在这里，我们通过计算目标函数梯度在可行方向锥上的投影来解决它们的局部组合特性。这是通过求解对偶二次规划子问题来实现的，该子问题的大小等于活动或违反约束的数量。这个问题的解决方案允许确定优化轨迹应保持切线的不等式约束。我们的第二个贡献是在无限维希尔伯特空间的背景下以及在更一般的优化集（例如形状集）的背景下对梯度流的公式化，因为它出现在 Hadamard 边界变分法框架内的形状优化中。该公式的基石是形状导数的经典扩展和正则化操作。我们的算法的数值效率和易实现性在实际的形状优化问题上得到了证明。
jeff107.pdf
一个晴朗的春日，下午，一辆公共汽车正要驶离村庄，驶上主干道，这时，一个细小的声音喊道：“停车！停车！”一只小手举起来，威严地命令道。公共汽车慢了下来，售票员把头探出门外，说：“快点！叫谁快点过来。”“是我，”瓦利喊道，“我得上车。”这时，公共汽车停了下来，售票员说：“哦，真的！你可别这么说！”“是的，我得去城里，”瓦利说，仍然站在公共汽车外面，“这是我的钱。”她给他看了一些硬币。“好的，好的，但你得先上车，”售票员说，他伸出手把她扶了起来。“没关系，”她说，“我自己可以上车。你不必帮我。”售票员是个开朗的人，喜欢开玩笑。“哦，请不要生我的气，我的好女士，”他说。“来，坐在前面。请大家让开——给女士让路。”当时正是一天中的空闲时间，车上只有六七个乘客。他们都看着瓦利，和售票员一起笑。瓦利害羞得受不了。她避开所有人的目光，快步走到一个空座位上坐下。
迈克尔·拉塞尔
Affirm 收购 Sweep 并从一家加拿大公司购买资产 Aledade 收购 Medical Advantage Ambarella 以 3.075 亿美元收购 Oculii Blackline 以 2.4 亿美元收购 FourQ Carbon3D 收购 ParaMatters CDK 收购 AVRS Dolby 以 4.29 亿美元收购通用电气的许可业务以及收购 THEO Labs、Real Eyes Media、Millicast 和 Via（Dolby 的子公司）收购 MPEGLA Everly Health 收购 Natalist Faro 收购 SiteScape Fitbit 收购 Coin、Pebble、Twine Health 和 Vector Watch Game Closure 收购 Chobo Labs GoFundMe 收购 Classy Guidewire 以 2.75 亿美元收购 Cyence 和收购 HazardHub Health Catalyst 收购 Able Health Informatica 收购 StrikeIron Kulicke & Soffa收购 Uniqarta；Lyft 收购 Flexdrive Services、Halo Cars 和 PBSC Urban Solutions，并与 Gett Marqeta 进行战略交易，以 2.75 亿美元收购 Power Finance，并对 ConnexPay 进行战略投资；Marlin Equity Partners 以 1.6 亿美元从 Compuware 收购三个业务部门；Micron 以 25 亿美元收购日本破产的 Elpida；以 13 亿美元从英特尔、意法半导体和 Francisco Partners 手中收购 Numonyx；以及以 4 亿美元从 Qimonda AG 收购 Inotera Mixbook 从 WedPics 收购资产 Netlify 收购 Gatsby 和 Stackbit Newsela 收购 Smartest EDU (Formative) Nextdoor 收购 Pixel Labs (Hoodline) project44 以 2.55 亿美元收购 Convey 和收购 ClearMetal Qualtrics 收购 Statwing Rubrik 收购 Datos IO Sift 收购 Xomi (Chargeback) Slack 从 Robots & Pencils 收购 Rimeto、Astro Technology 和 Missions 业务，并与 Turbine Labs 进行收购-招聘交易
M.E（eple.和Commu.-vlsi Design）_22032024.pdf
modulei：VLSI（10小时）VLSI设计概述的概述：历史透视，VLSI设计方法的概述，VLSI设计流，VLSI设计流，设计层次结构，规则性，模块化和局部性概念，局部性，VLSI设计样式，设计质量，包装技术，包装技术，CAD技术。MOS晶体管理论：金属氧化物半导体（MOS）结构的简介，长通道I-V特征，C-V特性，非线性I-V效应，直流传递特性。moduleii：ASIC（10小时）ASIC设计流：ASIC和SOC概论，ASIC流程概述，功能验证，RTL-GATE水平合成，合成优化技术，前时间验证，静态定时验证，静态定时分析，地板计划，平面图，放置和路线，提取，提取，外布置后，布局后验证，验证，验证。CMOS流程技术：制造过程流程 - 基本步骤，CMOS N-WELL过程，布局设计规则，贴纸图，全custom面膜布局设计。模块：MOS及其类型（10小时）MOS逆变器（静态特征）：电阻载荷逆变器，N型16 MOSFET负载的逆变器，CMOS逆变器。MOS逆变器（开关特性和互连效应）：延迟时间定义，延迟时间的计算，逻辑努力，具有延迟限制的逆变器设计，互连寄生虫的估计，互连延迟的计算，总线与网络连接（NOC）（NOC），CMOS INVERTERS CMOS INVERTERS的开关电源耗散。模块：CMOS（10小时）组合CMOS逻辑电路：MOS逻辑电路NMOS负载，CMOS逻辑电路，复杂的逻辑回路，CMOS传输门（PASS门），比率，比率，比率，动态和通过透视逻辑。顺序MOS逻辑电路：双稳定元素，SR闩锁电路，时钟闩锁和触发器电路的行为，CMOS D-LATCH和EDGE触发的触发器。正时路径，设置时间并保持时间静态，设置的示例并保持时间静态，设置和保持Slack，时钟偏斜和抖动，时钟，重置和电源分布。内存设计，SRAM，DRAM结构和实现。
硝酸盐对高血压患者口服微生物组和唾液生物标志物的影响潮汐流与风能：与混合系统中短期存储结合使用的循环功率的值
摘要：本研究量化了使用潮汐流或风力涡轮机的混合系统的技术，经济和环境性能，以及短期电池存储和备用油发电机。该系统旨在部分位于位于英国海峡群岛的奥尔德尼岛上的石油发生器。每天每天提供每天四个发电周期的潮汐涡轮机。这种相对较高的频率循环将油发电机的使用限制为1.6 GWH/年。相比之下，较低的风能时期可以持续数天，迫使风混合动力系统长期依靠备用油发电机，总计2.4 gwh/年（高50％）。因此，假设在此期间，潮汐混合动力系统的燃油量减少了25万英镑/年，或者在25年的运营寿命中取代了640万英镑，则假设此期间的石油成本耗资成本。潮汐和风杂交系统的机油位移分别为78％和67％（与碳排放的减少相同）。对于风混合动力系统，要取代与潮汐混合动力系统相同数量的油，需要另外两个风力涡轮机。电池在高潮汐/风资源时期内存储多余的涡轮能量的能力取决于机会定期排放存储的能量。潮汐混合系统在松弛潮中实现了这一点。高风资资源的时期超过了高潮汐资源的时期，导致电池经常保持充满电，并限制过多的风力。因此，风混合动力系统会减少1.9 GWH/年，而潮汐涡轮机减少了0.2 gwh/年。如果这些利益超过其相对较高的资本和运营支出，那么潮汐型涡轮机减少缩减，燃料成本和碳排放的能力可能会提供在混合系统中实施的案例。
人工智能监控和 FCRA：雇主合规要点
随着公司越来越多地采用人工智能工具来监控和评估员工，金融监管机构（尤其是消费者金融保护局）正在加强对合规要求的关注，这清楚地表明这些监管机构对雇主的运营和责任有着重大影响。CFPB 最近向雇主发出了有关使用人工智能进行员工监控的警告，特别强调遵守《公平信用报告法》（FCRA）。与此同时，联邦贸易委员会对可能侵犯消费者权利的人工智能做法采取了行动，这表明雇主监控可能是下一个需要监管关注的领域。对于公司来说，必须让人力资源和合规人员了解 CFPB、FTC 和州机构不断变化的监管要求，因为不遵守规定可能会导致巨额罚款和声誉风险。即使新政府的优先事项可能会发生变化，州监管机构似乎也准备好弥补监管审查方面的任何不足。除了员工监控之外，雇主还必须注意与在就业决策中使用人工智能有关的法律法规。本文扩展了这些机构的观点，深入探讨了 CFPB 10 月份通告中的见解，并为公司提供了实用的合规步骤。CFPB 关于人工智能驱动的监控和 FCRA 合规的通告CFPB 10 月份的通告“招聘、晋升和其他就业决策的背景档案和算法评分”强调了 FCRA 应用于算法得出的报告和自动化就业决策。[1] 根据该通告，如果涉及第三方供应商，人工智能驱动的评估属于“消费者报告”的定义，从而触发 FCRA 对透明度、准确性和公平性的要求。该通告标志着一项重大的监管转变，强调即使是非传统实体（例如参与就业算法处理和数据分析的实体）也可能根据 FCRA 作为消费者报告机构受到监管。 CFPB 就《公平信用报告法》如何适用于人工智能驱动的就业决策监控提供了重要澄清，特别是强调了在使用算法工具时对透明度、同意和数据准确性的新期望。这些包括以下内容。