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CMOS 电路中中子引起的软错误
电路在暴露于辐射时。绝大多数商用电路在从海平面到飞机飞行高度（< 20 km）的自然环境中运行，其中错误主要由大气中子与硅的相互作用引起。最初，在 14 MeV 和 100 MeV 中子辐照下，测量了电源电压为 2V 至 5V 的静态存储器的软错误率 (SER)。由于电源电压降低而导致的错误率增加已被确定为未来低压电路运行的潜在危害。提出了一种用于准确表征制造过程 SER 的新方法，并通过对 0.6 jj.m 工艺和 100 MeV 中子的测量对其进行了验证。该方法可应用于预测自然环境中的 SER。
使用基于 SRAM 的软错误率监视器和监督机器学习预测太阳粒子事件
本研究引入了一种嵌入式方法，通过将实时软错误率 (SER) 测量与基于 SRAM 的检测器以及离线训练的机器学习模型相结合，用于预测太空应用中的太阳粒子事件 (SPE)。所提出的方法适用于太空应用中使用的自适应容错多处理系统。相对于最先进的技术，我们的解决方案可以提前 1 小时预测 SER，并在 SPE 期间以及正常条件下以小时为单位细粒度跟踪 SER 变化。因此，目标系统可以在高辐射水平出现之前激活适当的辐射硬化机制。基于对使用公共空间通量数据库训练的五种不同机器学习算法的比较，初步结果表明，使用具有长短期记忆 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 可实现最佳预测精度。
TEMA 4: Os Impactos da Inteligência Artificial na contemporaneidade brasileira INSTRUÇÕES PARA A REDAÇÍ 1. O texto definitivo deve ser escrito à ti
TEXTOS MOTIVADORES TEXTO IA inteligência Artificial um Campo da computação que se dedica ao estudo e a desenvolvimento de máquinas e programas computacionais capazes de reproduzir ocomportamento humano de cisões to realização de tarefas, desde as mais简单的吃法和复杂的吃法一样。 É comumentereferida pela sigla IA ou AI（英语，人工智能）。 1950 年的十年间的主要发展，是一个人工智能，以支持声音、行动机制、自治和社会发展为生活提供帮助。为了在各种领域中实现利益和重要利益，我们必须就人工智慧的限制和社会实际的情况进行辩论。字体：https://brasilescola.uol.com.br/informatica/inteligencia-artificial.htm
分析化学的趋势 - 艺术
表面增强的拉曼光谱（SER）是一种强大的生物传感技术，将分子指纹特异性与高灵敏度结合在一起，使用基于等离子体的金属纳米结构化传感器平台检测痕量。SERS策略包括直接和间接和无靶向方法，具体取决于样品复杂性和目标分析物的亲和力。SERS平台的开发，例如微流体环境，实验室纤维方法和基于纸张的免疫测定，旨在创建用于临床和非LAB设置中的便携式系统。将SER与其他技术结合起来可以增强测量条件，微型化和灵敏度。本评论总结了生物传感中SER的关键分析性，包括医学，临床诊断，环境监测，食品质量评估和生物学研究。
使用机器学习的语音情感识别
摘要。语音情绪识别（SER）是一个跨学科领域，利用信号处理和机器学习技术来识别和分类通过语音传达的情绪。近年来，由于其在人类计算机互动，医疗保健，教育和客户服务中的潜在应用，SER引起了极大的关注。可以从各种声学特征中推断出幸福，愤怒，悲伤，恐惧，惊喜和厌恶等情绪，包括音高，强度，语音速度和光谱特征。然而，由于诸如说话者的可变性，文化差异，背景噪声和情绪表达的微妙之处等因素，准确地识别语音的情绪是具有挑战性的。本文探讨了语音情感识别的最新方法，重点是深度学习方法，特征提取技术以及使用大规模情感标记的数据集。我们回顾了传统的方法，例如隐藏的马尔可夫模型和支持向量机，并将其与神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））和复发性神经网络（RNN）（RNN）中的现代进步进行比较。此外，我们讨论了该领域的挑战，包括自发言语中的情感检测，跨语性和跨文化识别的影响以及当前基准的局限性。最后，我们提供了SER系统的现实应用程序的概述，包括它们集成到虚拟助手，心理健康诊断和互动娱乐中。我们通过强调多模式情绪识别的新兴趋势，以及未来研究的潜力，以提高不同环境中SER系统的鲁棒性和准确性。
表面增强的拉曼光谱在催化中的影响
摘要：催化是现代社会必不可少的基石，支持了超过80％的制成品并驱动了90％以上工业化学过程的生产。随着对更有效和可持续过程的需求增长，需要更好的催化剂。了解催化剂的工作原理是关键，在过去的50年中，表面增强的拉曼光谱（SER）已成为必不可少的。在1974年发现，SERS已演变为一个成熟而有力的分析工具，转变了我们在学科跨学科中检测到分子的方式。在催化中，SERS已使人们能够洞悉动态表面现象，从而在非常高的空间和时间分辨率下促进了催化剂结构的监测，吸附物相互作用和反应动力学。本评论探讨了SER在催化和能量转化领域的成就以及未来的潜力，从而强调了其在推进这些关键研究领域中的作用。关键字：表面增强的拉曼散射，SER，电催化，光催化，热催化，等离子体催化，能量转换，能量储存
海军指令 5450.371 来自
参考：(a) OPNAVINST 5450.347A (b) OPNA VNOTE 5400 Ser DNS-33 / 14Ul 02252 of 2 May 14 (c) OPNA VNOTE 5400 Ser DNS-12 / 21 Ul 02078 of 13 Dec 21 (d) OPNAVINST F3300.53D (e) USFF 反恐 OPORD 3300-13 (f) NAVADMIN 013 / 22 (g) OPNA VINST 3060.7C (h) OPNAVINST 5400.45 (i) SECNA VINST 5210.8F (j) OPNAVINST 150076C (k) COMUSFLTFORCOM / COMPACFLTINST 3000.15A (1) 紧凑型/ COMUSFLTFORCOMINST 3501.3D (m) COMFL TFORCOM 为准备相关学习而制定的愿景和指导
Exhubert：通过块扩展加强休伯特，并在37个情绪数据集上进行微调
基础模型通过利用其预先训练的代表来捕获语音信号中的情感模式，在语音情感识别（SER）中表现出了巨大的希望。为了进一步提高各种语言和领域的SER性能，我们提出了一种新颖的方法。首先，我们收集了Emoset ++，这是一个全面的多语言，多种文化的语音情感语料库，具有37个数据集，150,907个类型，总持续时间为119.5小时。第二，我们介绍了exhubert，这是Hubert的增强版本，它是通过骨架扩展和对E Mo s et ++进行微调实现的。我们将每个编码器层及其权重填充，然后冻结第一个重复，集成了零零的线性层并跳过连接以保持功能并确保其适应性的能力，以便随后进行微调。我们在看不见的数据集上的评估显示了Exhubert的功效，为各种SER任务设定了新的基准标记。模型和有关E Mo S et ++的详细信息：https：//huggingface.co/amiriparian/exhubert。索引术语：情感计算，语音情感识别，变形金刚，深度学习
增强语音情感识别usin
言语情感识别（SER）被认为是研究的关键领域，在各种实时应用中具有重要的重要性，例如评估人类行为并在紧急情况下分析说话者的情绪状态。本文在这种情况下评估了深卷卷神经网络（CNN）的能力。CNN和长期的短期记忆（LSTM）深度神经网络都经过评估以进行语音情绪识别。在我们的经验评估中，我们利用多伦多的情感演讲集（TESS）数据库，该数据库包括来自年轻人和老年人的语音样本，涵盖了七种不同的情感：愤怒，幸福，悲伤，恐惧，惊喜，厌恶和中立性。为了增强数据集，语音变化与添加白噪声一起引入。经验发现表明，CNN模型的表现优于现有的有关使用Tess语料库的SER研究，从而在平均识别精度上提高了21％的提高。这项工作强调了SER的意义，并突出了深CNN在增强其在实时应用中的有效性的变革潜力，尤其是在高风险紧急情况下。