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用于二次二进制优化的更快的量子和经典 SDP 近似
这一问题自然出现在各个科学学科的许多应用中，例如图像压缩 [ 52 ]、潜在语义索引 [ 36 ]、社区检测 [ 48 ]、相关性聚类 [ 17 , 46 ] 和结构化主成分分析，例如参见 [ 38 , 37 ] 及其参考文献。从数学上讲，MaxQP s ( 1 ) 与计算矩阵的 ∞→ 1 范数密切相关。反过来，该范数与割范数密切相关（将 x ∈ {± 1 } n 替换为 x ∈ { 0 , 1 } n ），因为这两个范数之间的差只能为一个常数因子。这些范数是理论计算机科学中的一个重要概念 [ 24 , 3 , 2 ]，因为诸如识别图中最大割（ MaxCut ）之类的问题可以自然地表述为这些范数的实例。这种联系凸显了在最坏的情况下，（1）式的最优解是 NP 难计算的
二元过渡金属氧化物作为先进储能材料
由于人们对便携式能源设备的兴趣日益浓厚，储能变得比以往任何时候都更加重要。二元过渡金属氧化物 (BTMO) 因其出色的结构稳定性、改进的电子电导率和更大的可逆容量而作为潜在的新型储能材料受到了广泛关注。[1] 近年来，人们进行了大量研究来调查和开发柔性储能系统，主要目的是将柔性电子产品应用于柔性显示器、便携式电子产品、电子传感器、电源备份、移动电话、笔记本电脑等设备。现有的可充电储能市场主要由具有高灵活性、高能量密度和高功率密度的电化学储能系统的设计和生产主导。[2] 由于其快速的充放电速率、高功率密度和出色的循环性，超级电容器 (SC) 是各种应用中最有前途且发展最快的存储设备。[3]为了部分替代化石燃料，过去 10 年来，人们付出了巨大努力来利用可再生能源，如热能、太阳能、风能和潮汐能。这些交替可再生能源的广泛使用必须借助强大的储能系统来实现。[4][5][6] 超级电容器因其快速的充电和放电速度、可逆性、安全性、延长的循环寿命、高功率密度和环保性而引起了广泛关注。[7] 超级电容器优于其他储能技术，包括长寿命、快速充电和放电、高功率密度、快速充电存储和高能量密度。这些特性使超级电容器成为燃料电池、传统可充电电池和电容器的补充。[8] 超级电容器类别包括由各种储能技术产生的电双层电容器 (EDLC) 和伪电容器。EDLC 通过电极/电解质界面处的静电吸附/解吸来存储电荷。由于碳纳米管 (CNT)、石墨烯、碳气凝胶和活性炭具有较大的比表面积和优异的导电性，因此经常用于 EDLC。[9]研究人员希望创造具有高功率输出、长寿命和快速充电时间的设备，他们对开发可持续的电化学能量转换和存储解决方案很感兴趣，以满足日常生活中日益增长的电力需求。[10]由于其增强氧化还原化学的能力，BTMO 引起了人们对超级电容器进步的极大兴趣。[3]由于二元金属氧化物具有很高的理论比电容，它们作为超级电容器电极材料受到了广泛关注，例如 ZnFe2O4/rGO 复合材料，[11] NiCo 2 O 4 ，[12] CoV 2 O 6 ，[13] BiVO 4 /PANI 复合材料[14] 和 NiCo 2 S 4 。[15]。与单一过渡金属氧化物相比，BTMO 通常具有更高的比表面积、不同的氧化还原电位和优异的电导率，这些特性有利于实现良好的电化学性能。[16,17,18]。由于其优异的导电性和大的表面积，最近的研究集中在使用二元金属氧化物材料或二元金属氧化物纳米复合材料作为超级电容器应用的电极材料，如图 1 所示。制造二元金属氧化物的方法有很多，包括水热法、溶剂热法、微波辅助法、超声波处理和绿色技术。在这些选项中，大多数用于电容器的 BTMO 或 BTMO 纳米复合材料都是通过化学氧化和热反应过程沉淀制成的。这里我们介绍了用于电化学超级电容器电极的 BTMOs 和 BTMOs 纳米复合材料研究的最新进展。
电池电池的在线电化学阻抗光谱的二进制序列
手稿收到2022年5月6日；修订于2022年7月5日； 2022年7月15日接受。出版日期2022年8月16日；当前版本的日期2022年9月8日。这项工作得到了欧洲领导力（ECSER）联合企业的电子组件和系统的支持（JU），根据赠款101007247； JU获得了欧盟2020年Horizon的研究与创新计划的支持，以及芬兰，德国，爱尔兰，瑞典，意大利，奥地利，冰岛和瑞士的支持。副编辑协调审核过程的是Chao Tan博士。（通讯作者：Roberta Ramilli。）Roberta Ramilli，Marco Crescentini和Pier Andrea Traverso在电气，电子和信息工程部（DEI），“ G。Marconi，“博洛尼亚大学，意大利博洛尼亚40136（电子邮件：Roberta。） ramilli@unibo.it; m.crescentini@unibo.it; pierandrea.traverso@unibo.it）。 Francesco Santoni，Alessio de Angelis和Paolo Carbone与佩鲁吉亚大学工程系，意大利佩鲁吉亚06125（电子邮件：francesco.santoni@unipg.it; Alessio.deangelis@deangelis@unipg.it; Paolo; Paolo; Paolo。 carbone@unipg.it）。 数字对象识别10.1109/tim.2022.3196439Marconi，“博洛尼亚大学，意大利博洛尼亚40136（电子邮件：Roberta。ramilli@unibo.it; m.crescentini@unibo.it; pierandrea.traverso@unibo.it）。Francesco Santoni，Alessio de Angelis和Paolo Carbone与佩鲁吉亚大学工程系，意大利佩鲁吉亚06125（电子邮件：francesco.santoni@unipg.it; Alessio.deangelis@deangelis@unipg.it; Paolo; Paolo; Paolo。carbone@unipg.it）。数字对象识别10.1109/tim.2022.3196439
用Cuo-Al 2 O 3色散的地热二进制周期技术的效率
地热是在能量过渡时期强化开发的可再生能量之一。印度尼西亚是世界第二大地热潜力的国家，地热潜力为23,765.5 MWE。在M.M.S.C.F场中被归类为以二进制周期技术开发的液体主导的地热火山系统。在二进制周期中使用常规工作流体的能源效率低。地热纳米流体颗粒由两个或多个纳米大小的颗粒（1-100 nm）组成，这些颗粒被悬浮并溶解在碱性流体中，以增加热导率并在热交换器中加速热传递。但是，该技术的损失包括大型资本支出的成本（CAPEX）。本研究应用CuO -Al 2 O 3来提高热交换器的能量效率，与导热率的增加成正比。本研究中使用的方法是一种定量分析，通过将常规二进制周期系统与M.M.S.C.F现场热交换器中的二元循环混合纳米颗粒流体系统进行比较，并基于先前的文献研究。这项技术的优点是，由于导热率值的增加而增加的传热速率，发现杂交纳米粒子流体的导热率值与0.56 W/M°的基本流体相比，杂交纳米粒子流体的热传导率增加了0.79 w/m°C，增加了23％。基于经济指标的计算结果，付费时间（POTS）和PI，IRR和NPV技术的价值比常规二进制周期更积极。这项研究的效果将对该行业提高二进制周期的效率有益。
llava-re：具有多模式大语模型
多模式生成型AI通常涉及在另一种模态中给定输入给定的图像或文本响应。图像文本相关性的评估对于衡量响应质量或对候选响应的排名至关重要。在二元相关性评估中，即，“相关”与“不相关”是一个基本问题。但是，考虑到文本具有多种格式，相关性的定义在不同的情况下有所不同，这是一项具有挑战性的任务。我们发现，多模式的大型语言模型（MLLM）是构建此类评估者的理想选择，因为它们可以灵活地处理复杂的文本格式并掌握适当的任务信息。在本文中，我们介绍了Llava-re，这是与MLLM进行二进制图像文本相关性评估的首次尝试。它遵循LLAVA体系结构，并采用详细的任务指令和多模式IN上下文样本。此外，我们提出了一个新型的二进制相关数据集，该数据集涵盖了各种任务。实验结果验证了我们框架的有效性。
空间旋转：带有Spintronics实施的基于空间辍学的二进制贝叶斯神经网络
摘要 - 机器学习系统在实时，关键的决策领域（例如自动驾驶和工业自动化）中获得了突出性。他们的实现应通过不确定性估计来避免过度自信的预测。贝叶斯神经网络（Baynns）是估计预测不确定性的原则方法。但是，它们的计算成本和功耗阻碍了它们在Edge AI中的广泛部署。利用辍学作为后验分布的近似值，将贝恩的参数进行二进制，以及在基于Spintronics基于旋转的计算中（CIM）硬件阵列中实现它们的进一步，可以提供可行的解决方案。但是，设计用于卷积神经网络（CNN）拓扑的硬件辍学模块是具有挑战性且昂贵的，因为它们可能需要大量的辍学模块，并且需要使用空间信息来删除某些元素。在本文中，我们引入了MC-SpatialDropout，这是一种基于空间辍学的近似贝恩，带有Spintronics的新兴设备。我们的方法利用Spintronic设备的固有随机性与现有实现相比有效地实现了空间辍学模块。此外，每个网络层的辍学模块的数量减少了9倍，能量消耗量为94。11×，同时与相关工作相比仍能实现可比的预测性能和不确定性估计。
使用二进制编程支持分布式集成模块化航空电子系统的设计
分布式集成模块化航空电子设备 (DIMA) 是飞机航空电子设备中一个很有前途的概念。飞机系统共享资源，如计算能力、内存和传感器/执行器接口。资源由通用设备提供，这些设备可以安装在飞机的分布式位置。然而，由于规模和复杂性，如果手动进行，有效和最佳地设计此类系统是一项艰巨的任务。通过将架构设计的子任务作为数学优化问题来解决，展示了如何支持这项艰巨的任务。软件映射和设备安装的分配问题都被表述为二进制整数程序。这些用于优化航空电子架构的全部或部分，以实现某些目标，例如质量和运营中断成本，同时考虑所有资源和次要系统要求。提出了一种合适的全局最优求解器来解决由此产生的组合优化问题，这些问题在复杂性和规模上都具有挑战性。通过由四个冗余飞机系统组成的参考架构展示了所提出方法的潜力。与手动映射相比，这揭示了高达 45% 的优化潜力，而计算时间保持在一分钟以下。
4位二进制填充加法器，带有快速随身携带数据表（Rev. E）
• Bypass capacitor placement – Place near the positive supply terminal of the device – Provide an electrically short ground return path – Use wide traces to minimize impedance – Keep the device, capacitors, and traces on the same side of the board whenever possible • Signal trace geometry – 8mil to 12mil trace width – Lengths less than 12cm to minimize transmission line effects – Avoid 90° corners for signal traces – Use an unbroken ground plane在信号迹线下方 - 带有地面的信号迹线周围的洪水填充区域 - 对于超过12厘米的迹线•使用阻抗控制的迹线•源 - 端端使用输出附近的串联阻尼电阻器•避免分支；缓冲信号必须单独分支
使用协作尖峰神经网络求解二次不受约束的二进制优化
摘要 - 次数不受约束的二进制优化（QUBO）问题成为一种有吸引力且有价值的优化问题，因为它可以轻松地转换为各种其他组合优化问题，例如图形/数字分区，最大值，SAT，SAT，Vertex，Vertex，Vertex，TSP，TSP等。其中一些问题是NP-HARD，并广泛应用于行业和科学研究中。同时，已经发现Qubo与两个新兴的计算范式，神经形态计算和量子计算兼容，具有巨大的潜力，可以加快未来的优化求解器。在本文中，我们提出了一种新型的神经形态计算范式，该计算范式采用多个协作尖峰神经网络来解决QUBO问题。每个SNN进行局部随机梯度下降搜索，并定期分享全球最佳解决方案，以对Optima进行元效力搜索。我们模拟了模型，并将其与无协作的单个SNN求解器和多SNN求解器进行比较。通过对基准问题的测试，提出的方法被证明在寻找QUBO Optima方面更有效。具体来说，它在无协作和单SNN求解器的情况下分别在多SNN求解器上显示X10和X15-20加速。索引术语 - 数字计算，尖峰神经网络作品，组合优化，QUBO
