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Chen，Xikang;杨，库洪；朱，昆富； Wang，Huijuan；李，Xinru;江，金扬（2021）”“ 2021年中国经济增长率的预测
摘要摘要加强国家战略科学技术（S＆T）的力量是实现中国科学和技术独立性的关键途径，并加速了强大的科学技术国家的建设过程。在过去一个世纪的全球科学技术发展史上，随着世界科学中心的转变，主要的发达国家已经认识并增强了其在不同发展阶段的国家战略层面的S＆T力量。基于对加强国家战略科学和技术力量系统布局的重要性的深刻理解，本文通过着重于国家创新的“主要地位”，讨论了国家S＆T创新系统中国家S＆T力量的布局，探索“ No Man's Land of Man's Land”周围的“ No Man's Land”，以及面对“主要战场”的工业和经济。提出了相关的建议，以提供加强国家S＆T力量的参考。
一种新的基于 IMMU 的数据具有优化传感器布局的手部动作捕捉手套
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通过二进制残留神经网络合奏有效的布局热点检测
摘要 - 在物理验证流中，layout热点检测非常重要。深度神经网络模型已应用于热点检测并取得了巨大的成功。布局可以视为二进制图像。因此，二进制的neu-lal网络（BNN）可以适合热点检测问题。在本文中，我们提出了一个基于BNN的新深度学习档案，以加快热点检测中的神经网络。一个新的二进制残留神经网络经过精心设计用于热点检测。ICCAD 2012和2019基准的实验结果表明，我们的体系结构在检测准确性方面优于先前的热点探测器，并且比最佳基于深度学习的解决方案具有8倍的速度。由于基于BNN的模型在计算上是相当有效的，因此可以通过采用集合学习方法来实现良好的权衡。实验结果表明，集成模型比原始速度损失具有更好的热点检测性能。
移动设备上的智能数据布局选择的实时核心外围带有智能数据布局的指导
移动设备已成为AI应用程序的重要推动因素，尤其是在需要实时性能的情况下。Vision Transformer（VIT）由于其高精度而已成为这方面的基本基石。最近的努力致力于开发各种变压器体系结构，这些架构在减少计算要求的同时提供了准确性。但是，现有研究主要集中于通过诸如局部注意力和模型修剪等方法来降低理论计算复杂性，而不是考虑在移动硬件上进行现实的性能。尽管这些优化减少了计算需求，但它们要么引入与数据转换有关（例如，重塑和转置）或不规则计算/数据访问模式相关的其他开销。由于其带宽有限，这些导致在移动设备上的高架开销，这甚至使延迟比移动设备上的Vanilla VIT更糟。在本文中，我们提出了ECP-VIT，这是一个实时框架，该框架采用了受大脑功能网络启发的核心期限原则来指导VIT中的自我注意力，并使VIT模型在智能手机上的部署。我们确定了由数据转换引起的变压器结构中的主要瓶颈，并提出了针对硬件友好的核心外围引导自我注意力，以减少计算需求。此外，我们设计了用于修剪模型中密集数据转换的系统优化。ECP-VIT，提出的算法 - 系统合作量可以达到4的速度。6×至26。在四个数据集的移动GPU上进行9倍：STL-10，CIFAR100，Tinyimagenet和Imagenet。
优化机舱布局以降低直升机紧急医疗服务中的振动危害
摘要：直升机紧急医疗服务 (HEMS) 车辆需要特殊配置的机舱，以支持快速将救援队运送到紧急情况现场并将患者送回满负荷的医院，同时使用专门设计但最先进的生命支持设备维持患者的健康。服务的有效性和安全性可能会受到振动水平的挑战，可以通过在机舱内最佳地定位受影响的受试者来改善。然而，机身的裸露动态响应可能导致对振动性能的错误评估，因为飞行员、机组人员、患者和医疗设备通过他们与结构的接口与直升机动态交互。因此，HEMS 车辆的低振动布局优化需要能够有效地分析大量候选耦合直升机接口受试者配置，在模型细节和计算成本之间达到适当的权衡。这项工作提出了一种有效的医疗直升机振动等级，以通过最小化机舱内部加速度来支持减少振动危害。该工具能够对高保真旋翼机气动伺服弹性进行建模，轻松连接表示人、设备及其界面动力学的公式，并计算所得耦合模型的振动性能。该方法适用于中型直升机
应用于风电场布局优化问题的八种优化方法的比较
摘要。选择风电场布局优化方法很困难。由于难以准确重现目标函数，因此不同论文中优化方法之间的比较可能不确定。如果作者没有使用每种算法的经验，那么一篇论文中只有几位作者的比较可能不确定。在这项工作中，我们为风电场布局优化案例研究提供了算法比较，这些比较由开发这些算法或有其他使用经验的研究人员应用或指导的八种优化方法。我们向每位研究人员提供了目标函数，以避免由于目标函数的差异而导致相对性能的歧义。虽然这些比较并不完美，但我们试图通过让有使用每种算法经验的研究人员应用每种算法并提供一个共同的目标函数进行分析，更公平地对待每种算法。该案例研究来自国际能源协会 (IEA) Wind Task 37，基于拥有 81 台涡轮机的 Borssele III 和 IV 风电场。本案例研究中特别令人感兴趣的是存在不连续的边界区域和凹边界特征。所研究的优化方法代表了广泛的方法，包括无梯度、基于梯度和混合方法；离散和连续问题公式；单次运行和多次启动方法；以及数学和启发式算法。我们为每种优化方法提供描述和参考（如适用），以及优缺点列表，以帮助读者确定适合其用例的方法。所有优化方法的表现都相似，优化后的尾流损失值在 15.48％ 到 15.70％ 之间，而未优化的布局为 17.28％。发现的每种布局都不同，但所有布局都表现出相似的特征。所有布局的相似之处包括沿外边界紧密排列风力涡轮机、在内部区域松散排列涡轮机以及为每个离散边界区域分配相似数量的涡轮机。使用一种新的顺序分配方法，即基于离散探索的优化 (DEBO)，找到了按年能量产量 (AEP) 计算的最佳布局。根据本研究的结果，使用优化算法似乎可以显著提高风电场的性能，但有许多优化方法只要正确应用，就可以在风电场布局优化问题上表现良好。
利用晶体管折叠布局作为RHBD技术针对单个事件瞬变
随着晶体管特征大小的降低，对能量颗粒的敏感性会增加[1-3]。由于电子系统在恶劣的环境中的广泛使用，对辐射效应的缓解技术已在文献中得到了大量研究[4-7]。可以从制造过程修改到不同设计实现的辐射硬化策略。修改掺杂曲线，对沉积过程的优化和使用不同材料的使用是按过程（RHBP）技术众所周知的辐射硬化的示例。但是，除了其较高的成本外，RHBP通常是最先进的CMOS流程后面几代人，导致低级性能。另一方面，通过设计（RHBD）进行辐射硬化可有效提供对辐射效应的硬度[7]。这些技术可以从电路布局到系统设计的不同级别的抽象级别实现。单事件效应（SEE）的产生机制与综合电路（ICS）的物理布局密切相关，例如，在晶体管的P-N连接中，能量沉积和电荷收集之间的关系。因此，可以在电路布局级别上应用几种硬化方法，例如封闭的布局晶体管（ELT），防护环，虚拟晶体管/门或双互锁存储单元（DICE）[6-9]。
优化弹性风能、太阳能和储能混合发电厂的物理设计和布局
随着风能和太阳能技术的进步和成本的下降，这些能源生产的电力份额将会增加。随着市场渗透率的提高，这些能源除了提供能源外，还需要提供电网服务，例如配电能力。减少波动性、向电网提供更高质量的电力以及解决当地电网稳定性问题的一种方法是将风能和太阳能发电厂共置。除了在正常运行条件下可靠运行外，在可再生能源发电渗透率高的情况下，重要的是这些混合电厂能够承受生产中断并在长期资源减少、极端天气事件或其他中断的情况下继续供电。在本文中，我们提出了一种优化风能-太阳能-电池混合动力发电厂的方法，直至组件级别，该发电厂能够抵御生产中断并持续产生一些最低所需的电力。我们介绍了用于模拟混合动力发电厂的模型和假设，以及用于优化发电厂的设计变量参数化和具体方法。我们通过比较针对不同目标、发电中断时间、最低功率要求和购电协议进行优化的电厂来证明我们方法的性能。虽然电厂设计对模型参数和各种其他假设很敏感，但我们的结果展示了在不同场景中出现的一些最佳设计，以及在设计混合风能-太阳能-储能电厂时应该期待什么。
风电场微电网集成布局优化算法与可靠性评估：综合回顾
摘要 本文全面回顾了风电场布局和风电场综合电力系统的可靠性评估。作者回顾了可再生能源的普及，这增加了电力系统的不确定性。当考虑孤立微电网时，风速和尾流效应等不确定性是需要处理的重点。当风电场与主电网整合时，情况就变得十分严峻。由于存在不确定性，研究风电场综合电力系统的可靠性评估对于有效分析电力系统行为将变得十分重要。因此，本文讨论了考虑不确定性参数（主要是尾流效应）的风力涡轮机布局优化方法。在这方面，本文详细回顾了基于单目标和多目标函数的不同尾流模型和优化方法，并进行了适当的比较。本文更好地说明了这些优化方法在风电场最佳风力涡轮机位置方面的有效性。此外，本文还拓展了对风电集成电力系统的可靠性和成本评估以及可靠性改进技术的看法。本文提供了全面的信息，为研究人员设计风电场布局和评估风电集成电力系统的可靠性提供了一个有吸引力的后续研究工具。