XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtensorial
算法级别使用高级...
摘要：近似计算技术（ACT）是实现减少能量，时间延迟和硬件大小的有希望的解决方案，用于嵌入式机器学习算法的实现。在本文中，我们介绍了使用高级合成（HLS）的算法级别的近似张力支持向量机（SVM）分类的第一个FPGA实现。采用了触摸模式分类框架来验证拟议实施的有效性。与最先进的实施相比，拟议的实施将功耗的速度降低了49％，加速度为3.2倍。此外，硬件资源减少了40％，同时消耗的能量减少了82％的能量，而精度损失小于5％。
使用机器学习对材料的多尺度建模
Crystal systems/structures, symmetry, anisotropy, tensorial representation of crystal properties Multiscale hierarchical microstructure (polycrystals, grains, sub- structures, defects, and atoms) and its effect on properties ML algorithms: supervised, unsupervised and reinforcement learning methods Conventional Multiscale Modeling of Materials (L12+T4)
9固体的传输特性
请注意，σ和κ都是张力量，例如，沿x轴的梯度原则上可以导致沿y - 或z轴沿ux量。但是，在大多数情况下，σ和κ的这些非对角线术语是比对角线术语小的数量级，因此我们将讨论限制为本章中的对角线术语。此外，重要的是要意识到该方程。（9.1）和等式。（9.2）是J E（U）和J H（t）的完整关系的第一阶taylor扩展。就本章而言，使用这种线性响应近似值远远超过了理由，鉴于典型的电压Δu<1，000 V和温度差异∆ t <1，000 k在现实世界中应用于大型固体（量V> 1 µ M 3）对应于1 µm Minuse Elively级别的1级和一级<<1级和温度级别的<1级和温度级别的<10k。在此制度中，我们可以将所谓的“ Onsager图片”中的固体视为显微镜，各个部分的组合：假定本节的每个部分都如此之大，以至于可以保持热力学平衡规则，并允许定义温度量化，例如每个单个部分的温度。但是，各个部分相对于彼此而言并不处于热力学平衡状态。从一开始，这似乎是一个显然简化讨论的假设。我们将在本章中看到，实际上并非如此：基本原因是我们