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讲座#13 表面和石英微加工
现在，表面微加工是半导体制造技术的直接延伸。直接延伸意味着，它来自 VLSI 加工中使用的常规蚀刻。体微加工不是直接延伸，因为常规 VLSI 工艺不需要蚀刻到 300 微米、400 或 500 微米。但这里的表面微加工蚀刻范围是几微米、1 微米或 2 微米；在某些情况下也可能是 500 埃。这就是为什么他们提到这些表面微加工现象是半导体制造工艺的直接延伸，因为蚀刻深度与 VLSI 工艺大致相同。下一点是，它可以制造比体微加工小一个数量级的器件，数量级为 50 到 100 微米。这意味着，制造设备可以制造得更小，尺寸小一个数量级。原因是如果你追求更高的蚀刻，更高的蚀刻深度，那么自然就会有一些倾斜部分没有被蚀刻，就像金字塔结构一样。因此，你必须留出一定的空间，但如果你追求的是范围内非常小的蚀刻量
机场规划手册 - 巴西航空工业公司商用航空
注意：有效性通过用破折号分隔的两个数字组来表示。有效性列中显示的第一组对应于最低飞机指定号的最后几位数字，以表示有效性的开始，第二组对应于最高飞机指定号的最后几位数字，以表示有效性的结束。
具有阈值和...的神经网络的记忆容量
1.3 问题的历史。1988 年，Baum [ 6 ] 提出了该问题的一个版本。在 Cover [ 8 ] 早期工作的基础上，Baum 研究了多层感知器的记忆容量，即具有阈值激活函数的前馈神经结构。他首先研究了网络结构 [ n, m, 1]，其中一个隐藏层由 m 个节点组成（并且，如符号所示，隐藏层中有 n 个节点和一个输出节点）。Baum 注意到，对于 R n 中一般位置的数据点 xk，结构 [ n, m, 1] 的记忆容量约为 nm ，即它与连接数成正比。这并不难：一般位置保证任何 n 个数据点子集所跨越的超平面不会错过任何其他数据点；这允许人们在其自己的 n 个数据点批次上训练隐藏层中的 m 个神经元中的每一个。Baum 然后问同样的现象是否仍然存在于更深的神经网络中。他问，对于较大的 K，是否存在一个深度神经结构，其总数为 O（√
论量子信道的混合酉秩
在量子信息理论中，对于任何维度为 n 的正整数，混合酉量子信道是那些可以用 n × n 复酉矩阵的共轭凸组合表示的线性映射。我们考虑任何此类信道的混合酉秩，它是这种形式表达所需的最少不同酉共轭个数。我们确定了混合酉信道的混合酉秩 N 和 Choi 秩 r 之间的几种新关系，Choi 秩等于该信道的 Kraus 表示所需的最少非零项个数。最值得注意的是，我们证明了对每个混合酉信道都有不等式 N ≤ r 2 − r + 1 满足（当 r = 2 时，等式 N = 2 也是如此），并且我们展示了已知的第一个满足 N > r 的混合酉信道的例子。具体来说，我们证明对于无穷多个正整数 d （包括每个素数幂 d ），存在 Choi 秩为 d + 1 和混合酉秩为 2 d 的混合酉信道。我们还研究了混合酉 Werner-Holevo 信道的混合酉秩。
人工智能训练数据基本指南
因此，这个问题的简短答案通常是从尽可能多地获取数据开始，然后让模型的需求从那里开始。但是，如果您真的想要数百、数千或数百万个数据点的大概数字，则需要进行一些研究。下面，我们将讨论在数据集大小方面需要注意的一些常见问题。之后，我们将讨论如何大致了解数据集的大小，并提供一些来自真实机器学习项目的公开数据。
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
Priscilla 的备忘录 _Final_ 20043 年 7 月 9 日 - DON CIO
本备忘录适用于所有任务区域和领域。国防部副部长于 2004 年 3 月 22 日签署的备忘录“信息技术投资组合管理”确立了国防部的政策，并指定了管理信息技术 (IT) 投资组合的责任。备忘录的范围还涵盖了国防部指令 8000.1“国防部信息资源和技术管理”中定义的国家安全系统 (NSS)，该指令于 2002 年 3 月 20 日颁布。为了履行本备忘录中规定的责任，业务领域所有者已确定一项紧急要求，即在 2004 年 8 月 17 日之前收集属于其职权范围内的某些高优先级系统的数据。这些系统在附件 A 中进行了标识。注意：如果这些系统尚未注册，则必须在 2004 年 7 月 16 日之后将其添加到国防部 IT 注册表中。初始数据收集包括 32 个数据元素，在附件 B 中进行了标识。2005 年 1 月与总统预算提案结合进行的第二次数据收集将根据附件 C 中的标准将这 32 个数据元素用于其他系统。
Telkomnika电信计算电子和控制
高光谱成像和人工神经网络（ANN）的结合可以预测果实的成熟度。这项工作调查了使用K折的交叉验证方法的高光谱成像和ANN模型的应用，用于成熟度预测油棕新鲜水果束（FFB），以进行内部分类和分级机器视觉。粗棕榈油（CPO）是印度尼西亚和马来西亚等国家的出口商品。油棕FFB成熟度决定了CPO的质量。FFB的独特形状和颜色需要创新的方法来代替繁琐而繁琐的手动分类和分级。这项研究中使用的油棕FFB样品先前是根据颜色和果实的果实分类的。，我们在用于ANN模型和混淆矩阵之前，应用了高光谱数据集的Savitzky-Golay（SG）平滑滤波器和7倍的交叉验证，以找到ANN模型的精度。我们从523个数据点中获得了SG过滤器后的72个数据点。预测结果显示平均准确度为79.48％，其中三个折叠为2、5和7的倍数给出了90％的最高精度。结果证实了高光谱成像的潜在用途，k折交叉验证和ANN模型以进行油棕FFB的成熟度预测。
利用大规模多摩学确定全基因组关联研究的治疗靶标
等级标准非常高铅golof变体；或与2个数据集中的靶基因的molqtl共定位（H4 pp> 80％）；调节元件的最大ABC得分与铅变体高铅编码变体重叠；或相关（P <1x10 -6）Golof变体；或与> 2个数据集中的靶基因的molqtl共定位（H4 pp> 80％）或与蛋白质QTL显着的MR（Q值<0.05）；与靶基因的MOLQTL（H4 pp> 80％）或具有范围全基因组蛋白质QTL（Q -Value <0.05）的MOLQTL重叠的调节元件（p <1x10 -6）相关变体的最高ABC评分中等共定位，或与元素重叠的ABC分数（Q -Value <0.05）或较大的ABC分数（P <1靶基因（H4 pp> 30％）或最接近铅变体或最大ABC分数的元素重叠相关变体（p <1x10 -6）或ABC链接（任何分数）或元素之间的元素之间的元素和目标基因与eqTL或ABC链接之间非常弱的铅基因与eqtl或abc链路之间重叠的元素重叠的元素重叠和目标变量
一种用于实现随机二进制尖峰时间相关可塑性的 CMOS-忆阻器混合系统
本文介绍了一个完全实验性的混合系统，其中使用定制的高阻态忆阻器和采用 180 nm CMOS 技术制造的模拟 CMOS 神经元组装了一个 4 × 4 忆阻交叉脉冲神经网络 (SNN)。定制忆阻器使用 NMOS 选择晶体管，该晶体管位于第二个 180 nm CMOS 芯片上。一个缺点是忆阻器的工作电流在微安范围内，而模拟 CMOS 神经元可能需要的工作电流在皮安范围内。一种可能的解决方案是使用紧凑电路将忆阻器域电流缩小到模拟 CMOS 神经元域电流至少 5-6 个数量级。在这里，我们建议使用基于 MOS 阶梯的片上紧凑电流分配器电路，将电流大幅衰减 5 个数量级以上。每个神经元之前都添加了这个电路。本文介绍了使用 4 × 4 1T1R 突触交叉开关和四个突触后 CMOS 电路的 SNN 电路的正确实验操作，每个电路都有一个 5 个十进制电流衰减器和一个积分激发神经元。它还演示了使用此小型系统进行的一次性赢家通吃训练和随机二进制脉冲时间依赖可塑性学习。