电子设备的尺寸正在接近原子大小,这迫使人们制定新的指导方针来应对 22 纳米以下设计的挑战。随着芯片制造深入纳米领域,工艺变异缓解和辐射硬度成为相关的可靠性要求。受工艺变异影响的集成电路可能无法满足某些性能或功率标准,从而导致参数产量损失并需要重新设计几个步骤 [1]。传统上,软错误 (SE) 是由来自太空或地面辐射的高能粒子与硅之间的相互作用引起的 [2]。然而,技术缩放引入了电荷共享现象和脉冲猝灭 [3]。此外,工艺变异会改变线性能量传输 (LET),从而引发软错误。其后果是暂时的数据丢失,甚至在地面层面也会导致系统行为出现严重故障。
a。奈良科学技术学院科学技术研究生院,8916-5高山 - 哥,马萨诸塞州伊科马,奈良630-0192,日本。b。数据科学中心,奈良科学技术学院,8916-5高山 - 俄罗斯州,伊科马,奈良630-0192,日本。c。材料信息学计划,RD技术与数字化转型中心,JSR Corporation,3-103-9 TOMAN-ACHI,KAWASAKI-KU,KAWASAKI,KANAGAWA,KANAGAWA 210-0821,日本。d。精细的化学工艺部,JSR Corporation,100 Kawajiri-Cho,Yokkaichi,MIE 510-8552,日本。e。 Keio大学科学技术学院化学系,日本Kohoku-Ku 3-14-1 Hiyoshi,Kohoku-Ku,Kanagawa,Kanagawa 223-8522,日本。f。奈良科学技术学院材料研究平台中心,8916-5高山 - 俄罗斯州,伊科马,纳拉,日本,伊科马630-0192。关键词聚合物,流量合成,自由基聚合,贝叶斯优化,多物镜贝叶斯优化,苯乙烯,苯乙烯,甲基丙烯酸甲酯
此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 4 月 3 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.04.01.486669 doi:bioRxiv preprint
摘要 本文提出了一个研究设计思维的框架。文中描述了三种测量设计认知过程的典型方法:设计认知、设计生理学和设计神经认知。每种典型方法都有特定的工具和方法。设计认知通过协议分析、黑箱实验、调查和访谈进行探索。设计生理学通过眼动追踪、皮肤电活动、心率和情绪追踪进行测量。设计神经认知使用脑电图、功能性近红外光谱和功能性磁共振成像进行测量。文中给出了一些示例来描述每种方法提供的关于设计思维特征的结果类型,例如设计模式、设计推理、设计创造力、设计协作、问题解决空间的共同演化或设计分析和评估。研究设计思维的三种典型方法的结果的三角测量为理解设计认知过程提供了协同基础。这些研究的结果为设计师、设计教育者和设计科学研究人员提供了反馈来源。新的模型、新的工具和新的研究问题从所提出的综合方法中诞生,并为研究设计思维奠定了未来的挑战。
长时储能 (LDES) 是解决可再生能源发电间歇性问题的潜在解决方案。我们在此评估了 LDES 在脱碳电力系统中的作用,并确定了 LDES 大幅降低电力成本和取代低碳发电所需的成本和效率性能。我们发现储能容量成本和放电效率是最重要的性能参数。充电/放电容量成本和充电效率起着次要作用。能源容量成本必须≤ 20 美元/千瓦时,才能将电力成本降低≥ 10%。根据目前的电力需求情况,能源容量成本必须≤ 1 美元/千瓦时,才能完全取代所有模拟的低碳发电技术。在北纬地区实现终端用途电气化使得完全取代低碳发电更具挑战性,并且需要已知的 LDES 技术不太可能实现的性能组合。最后,对电力成本和低碳发电影响最大的 LDES 系统的储能时间超过 100 小时。
英国的预测警务必须采用以社区为中心的设计方法,以确保运营有效性和与道德和法律标准保持一致。在预测性警务的每个阶段 - 从设计/开发到部署和评估,本地社区与警务机构之间的真正参与和合作的论文提倡,而不是自上而下的,以技术为导向的实施。
贡献分析主要由 HP、YP 和 HS 进行具体来说,AlphaFold 分析由 HP 领导,基因分析由 YP 进行,结构和功能分析由 HS 进行该研究由 HS 构思,所有作者都参与了手稿的撰写。
1一般数学是针对高年级学生的课程,他们的未来研究或工作不需要微积分知识,并且基于Acara高级二级课程。除了图理论主题外,它还还包括双变量和时间序列分析,序列,地球几何学和时区以及贷款,投资和年金中的生长和衰减。
将可再生能源纳入全球能源组合中已成为解决能源需求并确保能源部门脱碳的可行解决方案之一。然而,它们的扩散面临着与决策,优化和设计复杂性有关的各种挑战,这些挑战削减了各个学科。因此,过渡到可再生能源是一个跨学科的主题,融合了各种领域的专业知识,包括工程,环境科学,经济学,政治和社会科学。本研究对跨学科方法进行了综述,以通过可持续设计加速混合可再生能源系统。审查从讨论可持续设计原则的讨论开始,重点是生命周期评估,模块化和弹性,以提高混合可再生能源系统(HRES)效率和适应性。接下来,该研究调查了用于HRES大小的各种优化技术,包括线性编程和元启发式方法。此外,该研究回顾了可用于根据多个属性从优化技术获得的最佳HRE的评估和优先级的多标准方法。此外,研究还研究了如何使用空间优化来改善HRE的采用。最后,该研究提出了一个跨学科框架,该框架综合了各种学科,可以帮助加速采用混合可再生能源系统。预计这种方法将为HRES技术的广泛采用提供强大的方法。
本文探讨了生态设计如何帮助增强高等教育机构(HEI)采用的环境评估方法(EAM)。当前的EAM主要提供资源管理评估或可持续性排名,但缺乏用于制度改进的整体和可行的解决方案。所提出的方法将生态设计工具(例如生命周期评估(LCA),环境基准测试和参数设计工具)与现有的EAM框架集成在一起。这种协同作用使HEI可以定量评估其环境和社会影响,同时确定有针对性的改进策略。通过将生态设计嵌入机构实践中,该方法为结构化HEI与全球可持续性目标相结合,促进创新和持续改进提供了结构化的途径。本文强调了一种多工具整合策略,提供了一个凝聚力的解决方案,以全面提高HEI内的可持续性。