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自旋 - 轨道扭矩驱动的多级开关Inhe+ ...
我们已经研究了带有垂直磁各向异性的w/cofeb/mgo大厅杆中的自旋 - 轨道扭矩驱动的磁化切换。通过掩模的离子辐照已用于在大厅交叉处局部减少局部有效的垂直方向异性。异常的大厅效应测量与KERR显微镜相结合表明，开关过程由辐照区域中的域壁（DW）成核支配，然后在当前密度低至0.8 mA/cm 2的快速域传播，辅助平面磁性磁力纤维。多亏了DW在辐照区和非辐照区域之间的过渡时实施的强钉，引起了中间大厅的电阻状态，这通过有限元模拟进一步验证。使用He h He him hion辐照控制电气电阻的这种方法在实现神经形态和Memristor设备方面具有巨大的潜力。
煤到天然气燃料开关和二氧化碳排放...
目录摘要ii确认iii目录iv第1章。简介1 I.）下降排放1 ii。）问题制定和先前的研究3 III。）结果5 iv。）论文组织6 2。电网和电源生产7 I.）网格基础7 II。）效率和一代类型14 iii。）容量23 iv。）优点订单29 3。页岩气革命：煤炭和天然气价格的最新趋势36 I.）煤炭和天然气价格36 II。）现代天然气生产的历史38 iii。）页岩气生产：技术和环境影响41 4.功率组合随天然气价格的函数：计量经济学模型52 I.）动机52 II。）理论基础52 III。）价格和发电数据56 iv。）国家型号59 V.）区域模型66 5。通过燃料切换的二氧化碳排放减少72 I.）排放型72 II。）政策方案76 III。）讨论80 6。结论85参考文献89
在HF 0中的铁电和电阻开关之间自由切换。 5 ZR 0。 5 o 2薄膜及其在片上的高精度上应用深度神经
摘要HF 0。5 ZR 0。 5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。 然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。 在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。 FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。 在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。 通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。5 ZR 0。5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。
碳化硅 MOSFET 中栅极开关不稳定性的频率依赖性
马克西米利安 W. Feil1,2，Maximilian W. Feil1,2，Maximilian W. Feil1,2，Maximilian W. Feil1,2，Maximilian W. Feil1,2，A ∗，Katja Waschneck1，B，B，B，Hans Reisinger1，C，C. ER1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，Thomas Aichinger3，F，∗，Katja Waschneck1，B，Hans Reisinger1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3 3，F，∗，Katja Waschneck1，B，Hans Reisinger1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，Thomas Aichinger3，F，F，∗，Ka tja Waschneck1，B，B，Hans Reisinger1，C，C，C，D，D，Gerald，Gerald，Gerald，aiching b.1 Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，Thomas Aichinger3，F，∗，Katja Waschneck1，B，Hans Reisinger1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，E，E，Thomas Aichinger3，F，F，F，Thomas aichinger3，F，F，f，katja reisinger，salmen，salmen，salmen，thom thom thom 3， A Waschneck1，B，Hans Reisinger1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，Thomas Aichinger3，F，
miR408-5p的切换动作模式介导了大米中的生长素信号
microRNA（miRNA）在真核生物的许多发育和生理过程中扮演着基本角色。植物中的miRNA通常通过mRNA裂解或翻译抑制来调节其靶标。但是，哪种方法起着主要作用，这两个功能模式是否可以转移仍然难以捉摸。在这里，我们确定了一个miRNA，miR408-5p，该miRNA调节生长素/吲哚乙酸30（IAA30），这是一种通过大米中的切换动作模式在生长素路径中的关键阻遏物。我们发现，miR408-5p通常会抑制IAA30蛋白的翻译，但是在高生长素环境中，它会促进IAA30 mRNA的衰变，当它被过量生产时。我们进一步证明，理想的植物体系结构1（IPA1）是由miR156调节的SPL转录因子，通过与MiR408-5p前光线前启动子介导叶子倾斜度。我们最终表明MiR156-IPA1-MIR408-5P-IAA30模块可以由MiR393控制，MiR393沉默了生长素受体。一起，我们的结果定义了水稻中的替代生长素转导信号通路，涉及miR408-5p的功能模式切换，这有助于更好地理解动作机械以及植物中miRNA的合作网络。
使用 RL78/I1A 的无 IPD 数字开关电源电路
图 3-3 显示了交流电源接通后到开关开始前电压 V CC 和 V DD 的波形。在 LDO 之前有一个 RC 电路。接通电源后，电容 C1 逐渐充电。当电容 C1 充满电后，通过控制其 CONTROL 引脚信号激活 LDO。但是，MCU 高速运行所需的电流无法仅通过电阻分压电路提供。因此，在 LDO 激活后，C1 逐渐放电。为此，为了防止 V CC 降至 LDO 输入输出电压的指定电压以下，MCU 进入待机模式（以减少 MCU 电流），或切换到从辅助绕组提供电流以恢复 V CC 。在图 3-3 中，MCU 被激活并进入待机模式。然后由外部输入信号开始开关。 图 3-3 电压 V CC 和 V DD 的波形
用于神经形态计算的具有易失性阈值开关行为的氧化还原忆阻器
脉冲神经网络 (SNN) 的设计灵感来源于人类大脑，它是使用集成系统中的传统或新兴电子设备在硬件上实现高效、低成本和鲁棒的神经形态计算的最强大平台之一。在硬件实现中，人工脉冲神经元的构建是构建整个系统的基础。然而，随着摩尔定律的放缓，传统的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术逐渐衰落，无法满足日益增长的神经形态计算需求。此外，由于 CMOS 器件的生物可行性有限，现有的人工神经元电路非常复杂。具有易失性阈值开关 (TS) 行为和丰富动态的忆阻器是超越 CMOS 技术模拟生物脉冲神经元并构建高效神经形态系统的有希望的候选者。本文回顾了有关 SNN 基础知识的最新进展。此外，我们回顾了基于 TS 忆阻器的神经元及其系统的实现，并指出了系统演示中从器件到电路需要进一步考虑的挑战。我们希望这篇综述可以为未来基于忆阻器的神经形态计算的发展提供线索和帮助。
要切换还是不切换？平衡的政策转换离线增强学习
强化学习（RL） - 找到最大化所收集的长期累积奖励的操作行为（也称为策略），这是机器学习中最有影响力的机器学习中的最大影响之一。在几个决定性问题中，人们面临政策转换的可能性（从车道政策变为新政策），这会损害不容易忽略的成本，而在决定中，人们可以使用历史数据，而没有可用的数据，而无需进行进一步的在线互动。尽管这是最重要的，但据我们所知，这很重要，但几乎没有努力解决以一种灵活和原则性的方式解决收益和转换成本之间的关键问题。利用最佳运输领域的思想，我们将系统转换的系统研究局限于局部的RL。我们建立了基本属性，并为拟议的新型切换公式设计了净活动界算法。数字实验证明了我们的方法在体育馆的多个机器人控制基准和SUMO-RL的光照控制上的效率。
肝母细胞瘤药物反应和复发中的核糖核苷酸还原酶亚基转换
此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 1 月 24 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.01.24.525404 doi：bioRxiv preprint
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。