XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System严格要求
在Multi ...
摘要 - 近年来，有效利用Edge服务器来帮助车辆处理计算密集型和潜伏期敏感的任务已成为车辆边缘计算（VEC）中的关注点。在本文中，我们采用了一种合作方法，该方法利用了多个边缘服务器的集体功能。此策略旨在有效管理任务并减轻对这些服务器施加的计算负担。具体来说，图形神经网络（GNN）被应用于提取和分类功能，例如多个边缘服务器的地理位置和通信状态，从而可以选择最合适的服务器进行协作任务执行。我们已经利用太阳能进行了本地计算，有效地实现了环境保护并减轻了车辆的当地能源负担。此外，定义了一种新颖的边缘吸引公式来完善聚类的合理性。此外，还采用了深入的加固学习（DRL）来实时下载决策。为了确保在减轻成本的同时实验准确性，我们建立了相应的数字双胞胎环境来获取实验数据。通过对其他三种基线方法进行比较分析，我们有效地减少了任务完成时间，从而满足了时间敏感任务的严格要求。索引术语 - 行驶边缘计算，车辆互联网，数字双胞胎，任务卸载，图形神经网络，深度强化学习
染色体基因和基本遗传学可折叠答案
区块链技术已彻底改变了数字AS集，并构建了分散应用程序的方式，从而实现了无信任的交互和不介入的财务系统。然而，区块链生态系统的快速扩展已暴露了互操作性，可伸缩性和权力下放化的关键挑战。这些挑战的核心是缺乏综合和有效的跨链交流。cur租赁解决方案，例如跨链桥，集中式托管人和联合多方计算（MPC）系统经常交易安全性或功能性能。这些体系结构无法满足真正分散的系统的严格要求：消除单个失败点，实现低延迟，高通量操作以及可确保不损害安全性的可扩展性。当前的区块链互操作性系统面临重大挑战，包括勾结和蜜罐等安全风险；高潜伏期和低吞吐量造成的绩效限制，这些实时，大量用例造成了限制；分散的限制会损害弹性和抵抗的抵抗力。要解决这些问题，区块链互相需要一个安全，高度调节且可扩展的解决方案，同时遵守分散原则。这涉及一个零信任档案，以消除对可信赖的中间人的依赖，这是一种能够低延迟的基础架构，
碳化硅 (SiC) 专利格局 2022
受 SiC 技术在电动汽车 (EV) 应用中的采用推动，SiC 功率器件市场正在快速增长。2021 年 SiC 功率器件市场收入超过 10 亿美元，主要由位于欧洲（意法半导体、英飞凌）、美国（Wolfspeed、安森美）和日本（罗姆半导体、三菱电机、富士电机）的公司获得。此外，Yole Développement 最近预测未来几年 SiC 功率器件市场将达到数十亿美元，到 2027 年将超过 60 亿美元，预计 2021-2027 年复合年增长率为 34%。显然，包括中国和韩国在内的其他半导体行业主要国家也已公布了发展本国 SiC 产业的雄心。然而，他们能否在短期或中期内建立功率 SiC 技术所需的整个供应链，尤其是建立 SiC 晶圆的国内供应，受到了质疑。事实上，SiC 晶圆业务的进入门槛非常高，目前能够为功率器件制造商批量生产大面积和高质量 SiC 晶圆的公司数量非常有限，因此他们能够满足电动汽车行业对器件的严格要求。在这种背景下，
技术雷达第 27 期
机器学习 (ML) 曾经是少数幸运儿的专属领域，他们拥有工具和资源来构建酷炫的东西。幸运的是，随着各种尺寸设备上计算能力的增长、开源工具的出现以及对隐私和个性化信息的更严格要求和意识的融合，我们看到 ML 逐渐成为主流，所有这些都汇聚在一起，形成了一个蓬勃发展的生态系统。联合机器学习等技术允许 ML 模型为敏感信息提供隐私。TinyML 领域允许模型在资源受限的设备上执行，将推理转移到边缘，这既释放了资源，又提高了敏感数据的隐私。特征存储为应用程序开发提供了与模型-视图-控制器设计模式类似的优势，允许更清晰地分离数据管理、模型训练和推理之间的关注点。诸如稳定扩散之类的公开可用模型既突出了机器学习的惊人能力，也突出了对源数据和道德的关注。ML 组件也比以往任何时候都更容易连接在一起，从而可以通过创造性地组合自定义业务模型和功能强大的通用模型来构建 ML 体验和解决方案。我们对这一领域的新功能表示赞赏，并热切期待未来的进步。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
边缘计算可以使用5G网络满足自动车辆服务的要求？
摘要 - 支撑连接和自动化车辆（CAV）的通信和计算服务的特征是响应时间和可靠性方面的严格要求。满足这些要求对于确保道路安全和交通优化至关重要。在车辆中托管这些服务的概念上简单解决方案增加了成本（主要是由于计算基础架构的安装和维护），并且可能会过多地排出电池电池。可以通过多访问边缘计算（MEC）来解决此类缺点，该计算包括在靠近设备的网络节点中部署计算能力（在这种情况下为车辆），以满足严格的CAV要求。但是，在哪些条件下，MEC可以支持CAV要求和哪些服务。为了阐明这个问题，我们使用众所周知的开源仿真工具，即Omnet ++，SimU5G，静脉，INET和Sumo进行了模拟活动。因此，我们能够为MEC提供CAV的现实检查，并指出MEC中必须安装的计算能力，以支持不同的服务以及单个MEC节点可以支持的车辆数量。我们发现，根据所考虑的服务，此类参数必须有很大差异。这项研究可以作为网络运营商计划未来部署MEC来支持CAV的初步基础。索引项-5G模拟； MEC;连接和自动车辆
在概念验证实验中证明 - 高速车内光学通信系统完全支持
光子模块，将光纤和动力电缆组合的线束，多个4K摄像头，光检测和射程（LIDAR）设备以及雷达。2。研究的背景是实现高级自主驾驶，高容量和低延迟的车载网络，该网络可以容纳越来越多的电子设备，例如摄像机和传感器，这是必不可少的。此外，该网络必须满足特定于车辆的严格要求，例如环境阻力，电磁兼容性和可靠性。在这项研究中，为了确保一个高度可靠的系统，团队拟议的虹吸管是一个通信网络，其中半导体激光器仅放置在处理车辆核心功能的中央电气控制单元（ECU）的主设备中。同时，基于硅光子集成技术的调节器/接收器被放置在管理车辆每个部分的区域ECU的网关设备中。通过二氧化硅单模式光纤促进它们之间的通信。3。研究设计和发现Siphon具有一个物理层，该物理层由数据传输网络（D-Plane）组成，具有超过50 GB/s的容量和控制信号传输网络（C-Plane）。它被设计为使用硅光子技术通过复制传输路径和光源来实现的冗余，以低成本和高度可靠的方式制造（图1）。从主设备传输的光穿过每个网关设备。
RICHARD B. KERSHNER 空间集成和测试设施
Richard B. Kershner 空间集成与测试设施（图 1）提供实验室和办公空间，用于支持航天器和航天器载仪器的组装和测试。其 79,000 平方英尺内的环境测试设施模拟了发射和太空真空条件下操作的严格要求。该建筑包含足够干净的组装和测试室，不会污染精密光学设备；用于开发姿态控制系统、电力系统电子设备、电池和太阳能电池板组件的实验室；用于检查精密电子部件和进行故障分析的可靠性和质量保证实验室；以及可容纳 155 名工程师、技术人员、绘图员和秘书的办公空间。该建筑的核心功能是用于组装和测试航天器和航天器仪器的区域。五个房间，每个房间的建筑面积为 1000 平方英尺，毗邻由高架起重机服务的中转区。其中三间房间符合联邦标准洁净室要求的 100,000 级标准。（本文后面将对这些标准进行定义。）两间房间清洁度提高了 10 倍，即 10,000 级。毗邻该区域的两间房间，每间面积为 240 平方英尺，保持 100 级标准，适合组装包含精密光学器件和粒子探测器的小型空间仪器，或作为组装植入式 b 的无菌室
粉末床融合的当前状态和挑战 -
摘要：粉末床融合（PBF）被认为是最常见的添加剂制造技术之一，因为它具有使用许多可能的材料制造复杂几何形状的有吸引力的能力。但是，该技术生产的零件的质量和可靠性被认为是至关重要的方面。此外，PBF生产的零件的挑战是利益相关者的热门问题，因为零件仍然不足以满足高科技行业的严格要求。本文在PBF和技术挑战中讨论了目前的艺术状态，重点是选择性激光熔化（SLM）。审查工作主要集中在强调基于PBF金属AM的状态和挑战的文章上，该研究主要限于开放式来源，特别关注了过程参数，并将其作为印刷零件质量和可靠性的决定因素。此外，由于未经培训的过程参数而引起的常见缺陷以及监视和维持组件质量和可靠性所需的缺陷被包含在内。在这项审查工作中，已经观察到，有几个因素，例如激光参数，粉末特性，粉末的材料特性和印刷室环境，这些因素会影响SLM打印过程以及印刷零件的机械性能。还可以得出结论，与常规制造过程相比，SLM过程不仅昂贵且缓慢，而且还具有关键缺点，例如其可靠性和质量在维度的准确性，机械强度和表面粗糙度方面。
量化脉动阵列 DNN 加速器中激活故障可靠性的探索
摘要 — 深度神经网络 (DNN) 加速器可靠性的严格要求与减少硬件平台计算负担的需求相伴而生，即降低能耗和执行时间以及提高 DNN 加速器的效率。此外，对具有定制要求的专用 DNN 加速器的需求不断增长，特别是对于安全关键型应用，这需要进行全面的设计空间探索，以开发出满足这些要求的高效且强大的加速器。因此，硬件性能（即面积和延迟）与 DNN 加速器实现的可靠性之间的权衡变得至关重要，需要分析工具。本文提出了一种全面的方法来探索和实现对量化对模型精度、激活故障可靠性和硬件效率的三方影响的整体评估。介绍了一个完全自动化的框架，该框架能够应用各种量化感知技术、故障注入和硬件实现，从而实现硬件参数的测量。此外，本文提出了一种集成在框架内的新型轻量级保护技术，以确保最终基于脉动阵列的 FPGA 实现的可靠部署。在已建立的基准上进行的实验展示了分析流程以及量化对可靠性、硬件性能和网络准确性的深远影响，特别是关于网络激活中的瞬态故障。索引术语 — 深度神经网络、设计空间探索、量化、故障模拟、可靠性评估