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Splitwaters 与 Turner Industries 合作制造电解器
Turner Industries 建筑部门总裁 Mark Brittain 强调了此次合作的优势：“此次合作使我们能够以具有竞争力的价格为绿色氢能和电子燃料市场提供模块化解决方案。我们致力于支持客户实现其能源转型和脱碳目标。” Turner Industries 拥有 60 年的建筑和制造经验，完全有能力满足这一不断变化的环境中的各种项目需求。” Splitwaters 首席执行官 Deepak Bawa 也表达了同样的看法：“这是当务之急。在当今的能源转型市场中，创新解决方案至关重要，成本效益必须与高质量的项目交付相结合。” 此次合作凸显了 Splitwaters 对其一站式业务模式的承诺；客户已经认识到所提供的附加值。随着目前在路易斯安那州建立的运营制造工厂，两家公司都可以更好地控制时间表和预算，同时提供有效的模块化解决方案。”他补充道：“特纳工业的丰富经验与 Splitwaters 的尖端技术的结合，使他们在这个新兴行业中占据了有利地位，不仅可以满足当前的需求，还可以推动全球绿色氢气生产的创新。”
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摘要。大型语言模型（LLMS）最近改变了许多行业，增强了内容生成，客户服务代理，数据分析甚至软件的生成。这些应用程序是在远程服务器上托管的十个应用程序，以保护神经网络模型IP；但是，这引起了人们对输入查询的隐私的担忧。完全同质加密（FHE）是一种允许在私人数据上进行计算的加密技术，已被提议作为解决挑战的解决方案。然而，由于LLM的大小和FHE的计算开销的增加，今天使用分型模型方法对当今的实用fhe llms进行了进程。在这里，用户将其FHE加密数据发送到服务器以运行加密的注意头层；然后，服务器返回该图层的结果，以供用户本地运行该模型的其余部分。通过采用此方法，服务器维护其模型IP的一部分，并且用户仍然可以执行私有LLM推理。在这项工作中，我们评估了单层拆分模型LLM的神经网络模型IP构图，并演示了一种新颖的攻击向量，该攻击向量使用户可以轻松从服务器中提取神经网络模型IP，从而绕开了对加密量的要求的保护措施。在我们的分析中，我们证明了这种攻击的可行性，并讨论了潜在的缓解。
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观察室温金属反铁磁铁CRSB中的自旋分裂
最近，在理论上提出并实现了电子状态的自旋分裂（SS）的非常规的抗铁磁铁，其中包含指向不同方向的矩矩的磁性sublattics通过一组新型的符号来连接。这样的SS是实质性的，依赖性的，并且与自旋 - 轨道耦合（SOC）强度无关，使这些磁铁有望用于抗磁性旋转旋转。在此结合了角度分辨光发射光谱（ARPE）和密度功能理论（DFT）计算，这是一项对CRSB的系统研究，是一种金属旋转式抗速率抗fiferromagnet候选，具有Néel温度T n = 703 K。数据揭示了沿平面外和平面动量方向的CRSB的电子结构，从而使各向异性K依赖性SS与计算结果非常吻合。在非对称动量点下，此类SS的大小至少达到至少0.8 eV，这显着高于最大的已知SOC诱导的SS。这种化合物扩大了抗磁性旋转型材料的材料的选择，并且很可能会刺激随后对在室温下起作用的高效率旋转器件的研究。
带唤醒无线电的神经形态分割计算
摘要 — 神经形态计算利用时间数据的稀疏性，通过在每个时间步骤激活一小部分神经元和突触来降低处理能量。当部署用于边缘系统中的分割计算时，远程神经形态处理单元 (NPU) 可以通过使用稀疏脉冲无线电 (IR) 波形进行异步通信来降低通信功率预算。这样，输入信号稀疏性直接转化为计算和通信方面的节能。然而，对于红外传输，总能耗的主要贡献者仍然是维持主无线电开启所需的功率。这项工作提出了一种新颖的架构，将唤醒无线电机制集成到由远程、无线连接的 NPU 组成的分割计算系统中。基于唤醒无线电的神经形态分割计算系统设计的一个关键挑战是选择用于感知、唤醒信号检测和决策的阈值。为了解决这个问题，作为第二项贡献，本研究提出了一种新颖的方法，该方法利用物理系统的数字孪生 (DT)（即模拟器）以及称为“先学习后测试 (LTT)”的顺序统计测试方法，提供理论上的可靠性保证。所提出的 DT-LTT 方法广泛适用于其他设计问题，并在此展示了神经形态通信。实验结果验证了设计和分析，证实了理论上的可靠性保证，并说明了可靠性、能耗和决策信息量之间的权衡。
对分裂学习和联合学习的评论
分裂学习（SL）和联合学习（FL）的整合提供了一个令人信服的机会，可以解决两种方法的固有局限性，并创建更强大的，具有隐私性的分布式学习系统。拆分学习，涉及将机器学习模型跨多个方分开，并在数据隐私和计算效率方面具有优势。通过分发模型组件，敏感数据保持本地化，从而减轻与集中数据收集相关的隐私风险。此外，SL可以通过在Singh等人的多个设备上分配训练工作量来提高计算效率，2019年。联合学习专注于分散数据的培训模型，而无需共享原始数据。这种方法在实现协作模型开发的同时保留了数据隐私。但是，FL可能会遭受沟通开销和处理异质数据分布的挑战。结合这两种技术具有创造一种协同方法的潜力，该方法在减轻它们的弱点的同时利用了两者的优势。例如，通过将SL的模型分区与FL的分散培训集成在一起，可以解散既具有隐私性且在计算上有效的分布式学习系统。这种组合还可以通过减少数据异质性和改善收敛性的影响来增强系统的鲁棒性。此外，SL和FL之间的协同作用可以为研发开辟新的途径。例如，探索针对不同类型的模型和数据分布的最佳分区策略是一个关键的调查领域。此外，开发有效的通信协议，用于在联合设置中的分配模型组件之间交换模型更新对于实际实施至关重要。总而言之，分裂学习和联合学习的结合为开发更安全，高效和可扩展的分布式学习系统提供了有希望的途径。通过仔细考虑两种方法的优势和劣势，研究人员和从业人员都可以释放这种协同组合的全部潜力。
阳极WO3层的表面工程通过原位掺杂液辅助水
摘要：这项研究提出了一种通过单步电化学合成来制造阳极co-f - Wo 3层的新方法，利用氟化钴作为电解质中的掺杂剂来源。所提出的原位掺杂技术利用了氟的高电负性，从而确保在整个合成过程中COF 2的稳定性。在存在氟化物离子的情况下由阳极氧化物溶解引起的纳米孔层的形成有望有助于将钴化合物的有效掺入膜中。这项研究探讨了掺杂剂在电解质中的影响，对所得材料进行了全面的表征，包括吗啡，成分，光学，光学，电化学和光电化学特性。通过能量色散光谱（ED），X射线衍射（XRD），拉曼光谱，光致发光测量，X射线光电学光谱（XPS）和Mott-Schottky分析证实了WO 3的成功掺杂。光学研究表明，共掺杂材料的吸收较低，带隙能量略有变化。光电化学（PEC）分析表明，共掺杂层的PEC活性提高了，观察到的光电流发作电位的变化归因于钴和氟化物离子催化效应。该研究包括对观察到的现象的深入讨论及其对太阳能分裂中应用的影响，强调了阳极Co-f-wo 3层作为有效的光电子的潜力。此外，该研究还对阳极co -f -wo 3的电化学合成和表征进行了全面探索，强调了它们的氧气进化反应（OER）的光催化特性。发现共掺杂的WO 3材料表现出更高的PEC活性，与原始材料相比，最大增强了5倍。此外，研究表明，可以有效地将这些光射流用于PEC水分实验。关键字：氧化钨，阳极氧化，原位掺杂，纳米结构形态，OER，光电化学特性
Geo-Ready®拆分
地热热泵不仅是最舒适的加热和冷却方法，而且它们也是最具成本效益的方法。它们的用途足够多，可以在几乎任何家庭或任何环境中都表现出色，并且您会在加拿大和美国所有50个州的一百万个家庭中找到地热。可以将它们缩放到整个大学校园的单户住宅。实际上，我们用水力设备加热并冷却整个110,000平方英尺的总部。地理拆分是为了帮助您体验地热提供的所有好处 - 在您的时间范围内以及准备跨越地热时。
使用基于机器学习的优化算法拆分拉伸强度预测
摘要。预测拉伸强度的预测是确定结构性能的关键机械属性，是评估可回收骨料的可行性的组成部分。评估回收骨料的分裂拉伸强度的传统技术依赖于高级和耗时的实验室测试，这对于大规模应用可能是昂贵且效率低下的。这项工作提出了基于机器学习的算法，以预测分裂拉伸强度的性能。在这项研究中，从先前的研究中获得了257项测量，其中包含影响分裂强度的输入变量。使用三种方法来构建不同的预测模型，即支持向量回归，XG增强和随机森林。使用MAE，RMSE，MAPE和MASE等指标评估了各种模型的性能指数，以测量模型的准确性和可靠性。本研究表明，随机森林算法的表现优于其他RMSE值1.76的模型。实施拟议的模型可提高预测的可靠性，使研究人员能够做出有关将再生材料纳入可持续建筑实践中的明智决定，从而有助于减少建筑部门的环境影响。关键字：回收总骨料混凝土（RAC），机器学习，随机森林，XG提升，拉伸强度，支持向量回归