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World File Search System低功率的
具有神经振荡和尖峰相信息的深尖峰神经网络
深度尖峰神经网络（DSNN）是一个有希望的人为智能的构成模型。它通过层次结构从DNN和SNN中受益，分别提供多个级别的抽象和事件驱动的综合方式，分别提供超低功率的神经形态实现。然而，如何有效地训练DSNN仍然是一个空旷的问题，因为不可差的尖峰函数可以防止直接应用于DSNN的传统后反向传播（BP）学习算法。在这里，受到生物神经网络的发现的启发，我们通过向DSNN引入神经振荡和尖峰信息来解决上述问题。特别是，我们提出了振荡后电势（OS-PSP）和相锁的活动函数，并进一步提出了新的尖峰神经元模型，即共鸣尖峰神经元（RSN）。基于RSN，我们为DSNN提供了峰值级依赖性的后传播（SLDBP）学习算法。实验结果表明，所提出的学习算法解决了由于BP学习算法 - rithm和SNN之间不兼容而引起的问题，并在基于尖峰的学习算法中实现了最先进的表现。这项工作提出了引入以生物学启发的机制的贡献，例如神经振荡和尖峰期信息对DSNNS，并为设计未来的DSNN提供了新的观点。
大动力机器人群的低功率能源管理模块
摘要 - 该论文提出了一种为低功率大动力的机器人群设计的能源管理模型（EMM），除了传统的充电方法外，还从环境中收集能量。EMM旨在与调度体系结构合作，该架构可以协调整个动力的群体机器人（APSR）的任务。此模块可以帮助调度程序对机器人的储能和消耗更加灵活地控制。所提出的EMM的关键功能包括对能级的实时监控，低功率的可安排空闲模式，监视有效的能量收集机制，死电器机器人恢复以及提供机器人的硬重置能力。该模块为机器人提供了额外的低功率无线连接。与EMM合作，调度程序可以管理整个群体上的能源消耗，并防止单个机器人以空闲模式，死电池模式和故障耗尽其能量储备。为了验证EMM的有效性，实验在模拟和现实世界环境中都进行了进行，使任务耐力，任务完成率和整体群体绩效的改善进行了改善。结果表明，与基线方法相比，EMM有效地延长了任务持续时间并提高了操作效率。索引术语 - 能源管理模块，机器人群，能量感知调度，机器人恢复
联邦：联合学习客户端选择Edge IoT网络的寿命扩展
摘要 - 填充学习（FL）是一个分布式和隐私的学习框架，用于通过物联网（IoT）设备在边缘生成的大量数据进行预测建模。一个主要的挑战，阻止物联网中广泛采用FL的一项挑战是物联网设备的普遍电源限制，因为电池供电的客户用于本地培训和模型更新的大量能源消耗。电池电量水平较低，最终导致他们从边缘网络的早期辍学，失去培训数据危害了FL的性能，以及他们执行其他指定任务的可用性。在本文中，我们提出了Fedle，Fedle是一种能量良好的客户选择框架，可实现Edge IoT网络的寿命扩展。在Fedle中，客户首先运行最低时代以生成其本地模型更新。这些模型被部分上传到服务器，以计算每对客户端之间的相似性。群集是针对这些客户对进行的，以识别具有相似模型分布的人。在每个回合中，低功率的客户被选中的可能性较低，从而延迟了电池的排水。实证研究表明，联邦企业在基准数据集上的表现优于基准，并且持续的训练回合比使用电池电量限制的FedAvg多。索引术语 - 填充学习，客户选择，边缘计算，物联网（IoT），能量效率
如何设计较小的可穿戴设备，并且在电荷之间进行更长的时间
电池必须为微处理器（MCU），无线电和电荷之间的传感器供电。要使电池寿命最大化，您需要专注于可以在操作时消耗低功率的组件，以及关闭时消耗非常低的功率。降压转换器是低IQ操作的最重要功能，因为它是MCU的电源，并且必须始终运行。考虑实施集成非常低电流直流/直流转换器（例如BQ25120A）的产品。此产品可启用700 NA IQ，而1.8 V导轨正在打开并以无负载为MCU供电。如果您的可穿戴设备需要额外的低智商，则TPS62743或TPS62843是一个不错的选择。TPS62843是新一代的超低IQ倒数转换器。具有典型的操作静止电流275-Na，该设备在灯光载荷时将高效率延伸至100μA及以下。它针对1UH电感器进行了优化，并降至4.7 UF COUT。带有微小的6针WCSP软件包（0.8 mm x 1.05 mm）和小的被动组件，它支持总溶液尺寸降至5.7mm²。宽输出电压范围（0.4 V - 3.6 V）和600 mA输出电流使该设备适合大多数电池供电的应用，例如可穿戴电子，耳塞，TWS，TWS，医疗传感器，助听器和IoT。
对物联网应用和微电器设备的压电能量收割机的设计
几年前电子设备的功率要求很高。但是，随着基于Internet的系统的技术发展，低功率的微电子设备的设计，WSN和IoT设备的设计变得必要。在这些系统中，大小和功率要求很低，在大多数情况下，电池的替代是具有挑战性的。对于这些微电子和物联网设备，丰富的能量收割机非常有用。在不同的丰富能源资源中，用压电悬臂束能量收割机收集振动能量。这项研究工作介绍了能量收割机（EH）的设计和分析，该功能收割机（EH）中包含一个单个压电悬臂梁，该悬挂式横梁捕获了悬架桥的振动能量。这种方法通过将压电能量收获构建为解决低功率设备面临的力量挑战的解决方案，将两件事联系在一起，从而使过渡变得更加自然和连接。设计中的主要挑战是将桥梁的共振频率与压电EH相匹配，该压电EH约为2.5Hz，以提取最大功率。为了克服Comsol多物理学中的特征频率分析。单光束压电EH的3D几何形状是在Comsol多物理固体作品中设计和分析的。在这项研究工作中，基于COMSOL多物理学中的第一个六种特征频率分析，单光束压电频率的几何参数与特征频率之间建立了关系。选择（0.98 m/s²）的力是因为它避免了与关键系统组件共鸣。对于有限元分析（FEA），通过在悬架桥中施加等于振动力（0.98m/ s2）的力来振动压电单光束收割机。收割机的输出的共振频率为2.5Hz。压电的输出为2.5Hz的800毫米伏特非常低。还将压电EH的输出结果与具有单分支结构的悬臂梁进行了比较。
CYW20829 -AIROC™Bluetooth®低能5.4 MCU
•32位应用核心子系统-48/96 -MHzARM®Cortex® -M33 CPU带有单周期乘数和存储器保护单元（MPU） - ARMV8 -M体系结构 - CMOS 40 -NM Process -CMOS 40 -NM Process-用户可靠的核心逻辑操作1.1 V OR 1.1 V或1.1 V或1.1 V -Active CPU CORECER CORE CORE®1.1 V -EXEX -EXC -EXEX corem -1.1 V- A/MHz-带有1.0 V核心操作的活动CPU电流坡度-Cortex®-M33：22μA/MHz -DATAWIRE（DMA）控制器，带16个通道-32 -kb缓存-32 -kb缓存，用于更大的XIP性能，具有较低功率的较低功率•内存子系统-256 -KB SRAM -256 -kb SRAM，具有电源和数据保留的SERIPER SERIPER SERIPER SERIPER SERIPER SERIVER SERICOR SERICOR SERICOR SERICOR SERIVETION -®® 48-MHz Arm ® Cortex ® -M33 CPU with 2.4 GHz RF transceiver with 50 Ω antenna drive - Digital PHY - Link layer engine supporting master and slave modes - Programmable TX power: up to 10 dBm - RX sensitivity: - LE-1 Mbps: -98 dBm - LE-2 Mbps: -95 dBm - Coded PHY 500 kbps (LE-LR): –101 dBm - Coded PHY 125 kbps (LE-LR): –106 dBm - 5.2 mA TX (0 dBm), 17.2 mA TX (10 dBm), and 5.6 mA RX (LE 1 Mbps) current with 3.0 V supply and using internal buck converter - CYW20829 link layer engine can support up to 16 connections of any combinations between central and peripheral devices simultaneously.例如，13个中央设备和三个外围设备或3个中央设备和13个外围设备 - 到达角度（AOA）和出发角度（AOD）1）