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采用玻璃上有机 P 型薄膜晶体管的 3.3 V 6 位 100 kS/s 电流控制数模转换器
I. 引言基于有机薄膜晶体管 (OTFT) 的集成电路近年来呈现出快速发展势头，向着更高集成度和更高性能发展。与无机晶体管相比，OTFT 因其成本低、温度低、制造速度快，尤其是与机械柔性和轻质聚合物基板的兼容性而前景看好 [1]。因此，OTFT 有望实现大面积、可弯曲和可卷曲的应用，如电子纸和平板显示器 [2]。此外，近期 OTFT 的低压工作能力为集成大面积有机电子器件和高性能薄硅芯片的混合解决方案提供了可能性 [3]，也使其非常适合电池供电或频率耦合的便携式设备，如射频识别 (RFID) 标签 [4]。最后，由于有机半导体与多种溶剂蒸汽具有化学相互作用，OTFT 还可用于化学和生物传感器 [5]。在所有这些
25 GBAUD 850 nm VCSEL，用于延长温度范围
I.在高性能计算系统，数据中心和其他短距离光学网络中，垂直腔表面发射激光器（VCSEL）是高速和功率的高速和功率短次光学互连（OIS）的首选光源[1]。这样的OI通常在0至70°C的温度范围内运行。但是，基于VCSEL的OIS的某些新兴应用，例如在某些军事系统中的汽车光学网络[2]和光网络，需要在温度较大的范围内运行，例如从-40到125°C。VCSEL是OI温度敏感的组件，成本和功率效率所需的未冷却/未加热的操作，因此需要在温度依赖性降低的VCSEL上，在温度范围更大的情况下运行。在高温下降低温度依赖和改善的VCSER性能也将使基于VCSEL的光学收发器在高性能计算系统中的共包装受益[3]。
DGCA-MID/7 – IP/7
本文提供了有关2023年发表的IATA NET零跟踪方法（该方法）状态的信息，并建议将其数据收集的指标和过程用于DGCA-MID的工作。DGCA-MID在第4.1段中采取的行动请注意IATA和行业在2050年建立IATA净零碳目标跟踪方法方面所取得的进展。1。i ntroduction 1.1组装决议A41-22要求理事会不断监视长期志向目标（LTAG）的所有措施的实施。1.2 IATA认识到能够跟踪，衡量和报告实现ICAO LTAG的措施的进展的重要性，并向国际民航组织及其成员国提供支持。因此，本文详细介绍了IATA净零跟踪方法的状态和随后的跟踪计划，并有可能为将来的讨论提供基础。2。s tatus of IATA M病理学2.1背景2.1.1在2021年10月4日的第77届IATA年度股东大会上，IATA成员航空通过了一项决议，下令他们从2050年到2050年从其运营中实现净零碳发射。创建了该方法的目的是为了证实这一2050年目标的进步，并打算根据直接从航空公司收集的主要运营数据来跟踪历史排放。可以根据方法与IATA净零路线图进行比较，以告知进度。IATA净零路线图正在临时更新。2.1.2该方法定义了排放范围，确定数据源，并标准化了所报告的指标，以实现透明度，可比性，允许易于聚合，并减少航空公司的管理负担。
语音识别中的人工智能应用
I. 引言当今时代是人机交互的时代，人在银行和金融机构、国防和军事、教育、医疗和交通领域、预订系统、查询系统等各个领域都发挥着至关重要的作用。由于英语的存在，欠发达地区和农村社区无法使用技术，从而导致计算机网络和通信意识的传播。对于非英语用户来说，最好的解决方案可能是用母语与人互动的智能设备。印度是一个语言多元化的国家，根据 2001 年的人口普查，印度有 1599 种语言、122 种主要语言和 22 种官方语言，其中包括印地语、英语、尼泊尔语、克什米尔语、古吉拉特语、旁遮普语、梵语、孟加拉语、奥里雅语、曼尼普尔语、马拉地语、卡纳达语、孔卡尼语、泰米尔语、泰卢固语和乌尔都语 [1,2,3] 根据第 8 附表。这些是印度的自然使用语言。本文重点研究语言代码选择，即在一次话语中从一种语言转换为另一种语言，也称为代码转换。
衡量人力资源职能中人工智能偏见的新方法：模型风险管理
引言 人工智能（“AI”）革命已经到来，而人工智能在就业决策中的应用也不例外。1 随着数以千计的人工智能人力资源技术进入市场，在人力资源（“HR”）领域提供人工智能服务的科技公司的价值已经达到数十亿美元，而且这一价值每年都在急剧增长。2 毫不奇怪，企业渴望在其人力资源流程中使用人工智能，因为可以节省大量的成本。根据最近的一项调查，人工智能可以将筛选简历的成本降低 75%，将每位员工的收入提高 4%，并将员工流动率降低 35%。3 除了为企业提供经济激励之外，在人力资源中使用人工智能还可以通过促进机会平等、多样性、包容性和可及性使员工和雇主都受益。 4 事实上，通过消除一些人类的决策，并用精心设计的算法取而代之，人工智能有可能大幅减少自二十世纪中叶民权运动以来在美国一直被视为非法的偏见。5
软件测试：人工智能和机器学习的问题和挑战
美国普渡大学计算机科学系，韦恩堡 摘要 人工智能和机器学习的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代。近年来，实现 AI 和 ML 技术的应用程序越来越受欢迎。与传统开发一样，软件测试是高效 AI/ML 应用程序的关键组成部分。然而，AI/ML 中使用的开发方法与传统开发有很大不同。由于这些变化，出现了许多软件测试挑战。本文旨在认识和解释软件测试人员在处理 AI/ML 应用程序时面临的一些最大挑战。对于未来的研究，这项研究具有重要意义。本文概述的每一个挑战都值得进一步研究，并且很有可能为更高效的软件测试策略和方法指明方向，这些策略和方法可以应用于 AI/ML 应用程序。 关键词 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、软件测试 1. 引言
人类依赖对人工智能的影响 - iarjset
引言 当前学习框架的能力和实用性取决于设置和特定用途。这些框架对信息准备有很强的依赖性，并且能力保持不变 [1]。通过互联网传达信息，大多数数据都使用不同的方式进行数字传输 [2-3]。大量数据的日益普及、计算能力的不断提高以及学习算法的发展，导致了多种计算能力的显著增强，包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理。这些能力与其他能力一样，通常被称为人工智能 (AI)，因为它们使信息技术能够执行需要信息的任务 [4-5]。IT 供应商已经利用人工智能能力来提高现有系统（例如决策支持系统）的性能并开发新的应用程序（如语音助手）[6]。人工智能 (AI) 基本上是人类知识的再现。目前的人工智能可以复制、取代、扩大或发展部分人类知识 [7]。
300-GHz 52-MW CMOS接收器带有片上LO生成
I。300-GHz带具有高速数据通信[1]，[2]，[3]，[4]，[5]的巨大潜力。随着2017年IEEE 802.15.3d标准的创建，用于从252至322 GHz的无牌频带中运行的无线电[6]，现在对开发Ter-Ahertz（THZ）收发器的兴趣更高。此外，许多研究人员已经证明了这种无线电在CMOS技术中的生存能力[3]，[4]，[5]，[7]，[8]，[8]，[9]，[10]，[11]，[11]，[12]，描绘了一个有希望的未来。我们应该指出，这些示例在140 [8]至650 MW [9]之间消耗，并使用片外局部振荡器（LO）信号产生。在本文中，我们认为THZ数据通信无线电的可行性取决于其功耗。然后，我们提出一个绘制52 MW的单芯片接收器（RX）和LO Generator。该原型已在28 nm CMOS技术中制造，并占据了0.06 mm 2的活性面积。第二节涉及与THZ RX设计有关的一般问题，第三部分描述了拟议的RX体系结构。
控制理论自适应人类飞行员模型
I. 引言 人类的独特能力，例如在动态环境中的自适应行为、社交互动和道德判断能力，使人类成为许多控制回路的基本要素。另一方面，与人类相比，自动化提供了更高的计算性能和多任务处理能力，而不会产生任何疲劳、压力或无聊 [1], [2]。尽管人类和自动化都有各自的优势，但也表现出一些弱点。人类可能会感到焦虑和恐惧，并可能在操作过程中失去意识。此外，在需要更多注意力和专注力的任务中，人类倾向于提供高增益控制输入，这可能会导致不必要的振荡。这种现象的一个例子是飞行员引起的振荡 (PIO) 的发生，由于飞机和飞行员之间的异常耦合，会观察到不期望的持续振荡 [3]–[6]。同样，自动化可能会因不确定性、故障或网络攻击而失败 [7]。因此，最好设计人机和谐工作的系统，
利用microLED显示技术解决芯片问题……
利用 microLED 显示技术解决芯片间数据通信瓶颈 Bardia Pezeshki AvicenaTech Corp.，1130 Independence Ave，Mountain View，CA94043，www.avicena.tech 关键词：MicroLED、多芯光纤、光互连 摘要 在硅 IC 上制造的 MicroLED 显示器可以以空间复用格式形成高度并行的数据链路。如此宽的低功耗数据总线可以解决 4000 亿美元 IC 行业最大的痛点之一。我们展示了转移到硅 CMOS 电路上的高速 microLED，其中包括 LED 的集成驱动器、集成 Si 探测器和放大器。这些芯片的运行速度达到 Gb/s，可以与多芯光纤连接，在标准硅 ASIC 之间建立简单的低成本数据路径。我们使用 130nm CMOS 工艺展示了这些链路，每比特 <2pJ，并在 BER 和模式分割噪声方面展示了它们与 FP 激光器相比的卓越性能。 介绍