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3.5 有无频率复用情况下的链路设计
图（a）按国际电信联盟（ITU，1985）分类如下： A1：地面站传输，可能对地球站接收造成干扰 A2：地球站传输，可能对地面站接收造成干扰 B1：一个空间系统的空间站传输，可能对另一个空间系统的地球站接收造成干扰 B2：一个空间系统的地球站传输，可能对另一个空间系统的空间站接收造成干扰 C1：空间站传输，可能对地面站接收造成干扰 C2：地面站传输，可能对空间站接收造成干扰 E：一个空间系统的空间站传输，可能对另一个空间系统的空间站接收造成干扰 F：一个空间系统的地球站传输，可能对另一个空间系统的地球站接收造成干扰
在 cocotb/ 中启用 SystemVerilog 验证 IP 的重用...
摘要 — 本文介绍了一种利用 cocotb 和 pyuvm 框架集成已建立的 SystemVerilog 验证 IP (SV-VIP) 来增强 Python 验证生态系统的新策略。基于 Python 的环境在验证社区中逐渐获得认可，人们正在探索其成为未来验证流程主流的潜力。这种方法利用了已建立的 SystemVerilog 生态系统，可以在 Python 设置中有效重用 SV-VIP。通过利用直接编程接口 (DPI-C) 和 ctypes 库，我们的方法可确保 Python 测试台和 SV-VIP 之间的无缝集成。这种集成不仅利用了 Python 的简单性和可读性，还增强了其处理复杂硬件验证任务的能力。本文通过两个实际实现说明了这种方法。它展示了 Python 作为一种强大且适应性强的验证语言不断发展的意义，并弥合了软件灵活性和硬件验证需求之间的当前鸿沟。
减少、再利用、回收 LKS2 - 关键词汇
洗手和开车等日常活动都需要消耗能源。煤炭、石油和天然气等不可再生能源在燃烧时会产生大量二氧化碳。二氧化碳是一种温室气体，会随着时间的推移在地球大气中积聚，并加剧温室效应和气候变化。制造新产品和包装也需要能源，因此通常会产生二氧化碳。碳足迹是衡量日常活动释放的碳排放量的标准。遵循 3R 原则（减少浪费、重复使用物品和回收利用）可以帮助降低您的碳足迹。
残值和再利用价值分析执行摘要
我们对与太阳能电池组件故障率相关的可用数据进行了深入审查，发现国际可再生能源机构和国际能源机构光伏发电系统于 2016 年完成的《报废管理：太阳能光伏板》报告 2 。该报告汇编了来自全球的多个主题的数据，包括对故障模式和故障率的详细分析。这些数据是本报告预测使用没有重要运行历史的面板（与大多数装置一样）的太阳能装置的故障率和剩余价值的重要基准。分析了光伏板故障的潜在原因，以估计光伏板在达到其估计的报废目标之前成为废品的概率。检测到的三个主要面板故障阶段是：
0.01 至 2.6 GHz 两倍电流重用双噪声...
摘要 — 本摘要介绍了一种基于低温逆变器的两倍电流再利用和 40 纳米 CMOS 双噪声消除低噪声放大器 (LNA)。所提出的 LNA 由三级组成：基于电流再利用逆变器的输入级，具有分流电阻反馈和自体偏置 (SBB)，可在低温下缓解 V th 增加并提高 r out。第二级是双辅助噪声消除级，带有额外的电流再利用并联晶体管，可增强跨导并抑制主放大器和辅助放大器的噪声。最后一级是共源后置放大器，可进一步增强增益。在 4 K 下，LNA 实现了 31 dB 的测量峰值增益 (S 21)，具有从 10 MHz 到 2.6 GHz 的大 3-dB 带宽，在 0.6 GHz 下，功耗为 8.6 mW，最小 NF 为 0.1 dB（对应于 6.8 K 的噪声温度 TN）。该电路占用的核心面积为 0.117 mm 2 。
关于量子反向传播、信息重用和欺骗测量崩溃
摘要 现代深度学习的成功取决于大规模训练神经网络的能力。通过巧妙地重用中间信息，反向传播通过梯度计算促进训练，总成本大致与运行函数成正比，而不是产生与参数数量成正比的额外因素——现在参数数量可能达到数万亿。人们天真地认为量子测量崩溃完全排除了反向传播中量子信息的重用。但阴影断层扫描的最新发展（假设可以访问量子态的多个副本）挑战了这一观点。在这里，我们研究参数化量子模型是否可以像经典神经网络一样高效地训练。我们表明，如果不能访问状态的多个副本，就不可能实现反向传播缩放。有了这种额外的能力，我们引入了一种以阴影断层扫描为基础的算法，该算法与量子资源中的反向传播缩放相匹配，同时降低了阴影断层扫描中未解决问题的经典辅助计算成本。这些结果突出了将量子信息重用于实际目的的细微差别，并阐明了训练大型量子模型的独特困难，这可能会改变量子机器学习的进程。
印度电动汽车电池再利用和回收的安全管理
印度世界资源研究所举办了一场小组讨论，题为“电池再利用和回收安全”，讨论当前政策和法规在电动汽车 (EV) 电池再利用和回收过程中出现的安全挑战方面存在的差距。小组还探讨了电池在其生命周期内过渡的安全途径的开发。本次会议是印度能源存储联盟 (IESA) 组织的“全球电动汽车电池安全论坛”的一部分。小组专家（见附录 A 中的专家名单）讨论了政策、标准和法规以及印度更安全的电动汽车电池再利用和回收生态系统的未来行动方针。小组讨论了确保电动汽车电池再利用和回收阶段安全所需的可能支持行动。
采用数字孪生来支持设计重用...
为了在市场上取得先发优势，制造商正努力开发满足广泛客户需求的创新产品。传统上，为了支持创新设计，模糊概念阶段长期以来一直受到启发式设计理念的支持。近年来，新的支持技术已经实现了基于现有数据的收集和重用的概念生成。现有数据可以从各种来源收集；例如，客户评论、历史数据，或通过研究现有产品或其他工业资产（如生产机器和工具）。最近，数字孪生 (DT) 的概念引起了广泛关注，作为构建物理资产的高保真数字副本并研究其形状、位置、姿态、状态和运动的一种手段。DT 的共同目标是支持可以支持性能预测和优化的系统行为的现实模型。然而，在概念阶段提供足够的支持时，现实模型变得沉重且成本高昂。虽然新兴的数据驱动设计方法可用于生成具有变更的设计，但在概念阶段缺乏对生成和评估解决方案的支持。本文提出了一个数字平台孪生 (DPT) 框架来填补这一空白。与单一的高保真数字表示相比，DPT 建立在将多个高保真数字孪生抽象为