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World File Search System低能耗
元宇宙在高等英语教育中的潜在应用
基于5G的网络环境技术，扩展现实、机器人、脑机接口等虚实接口技术，人工智能、数字孪生等内容制作技术，影响着教育元宇宙的具体呈现和用户体验。5G的高速率、低时延、低能耗、大规模设备连接等特点，为三维数字教育空间提供了坚实的通信基础。扩展现实技术创造出虚实融合的教育场景，通过视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种感官刺激学生，改善学习过程。机器人、脑机接口让元宇宙这一科幻概念变成现实，打破了当前教育的时间和地点界限，让学生可以随时随地进入教育元宇宙进行学习。数字孪生结合先进的人工智能算法，可以创建高度精细的三维可视化仿真学习场景，打造沉浸式的学习体验。教育元宇宙的内部运作将受到人工智能、基于云的数据处理技术和基于区块链的系统的影响。人工智能生产和评估大量非重复性的教育材料，为丰富的教学场景奠定基础，同时保证教育元宇宙的安全性和合法性。云计算具有高计算能力和速度的优势，它可以动态分配不同的教育资源以优化重新分配。
基于代理的物流节能传感器网络方法
作为第四次工业革命的一部分，物流流程通过联网信息系统得到增强，以提高其可靠性和可持续性。最重要的是，客户可以分析从联网物流操作中获得的过程数据，以降低成本并提高利润。由于严格的运输温度要求，管理液体货物的物流尤其具有挑战性，需要通过安装在集装箱上的传感器进行监控。然而，这些传感器传输了大量冗余信息，有时这些信息不会给客户带来额外的价值，同时消耗了传感器电池中存储的有限能量。本文旨在探索和研究液体货物物流背景下的位置跟踪和状态监控的替代方法。这个问题是通过使用数据驱动的感知和基于代理的建模技术的组合来解决的。模拟结果表明，当大多数传感器处于睡眠模式时，电池的使用寿命最长，在两种典型的路由场景中，电池寿命分别增加了 × 21.7 和 × 3.7。然而，为了应对需要高质量传感器数据来做出决策的情况，需要让代理了解单个容器的生命周期阶段。主要贡献包括（1）一种基于代理的方法，用于对液体货物物流动态进行建模，从而实现监控和检测效率低下；（2）开发和分析三种传感器使用策略，以降低能耗；（3）评估能耗与位置跟踪精度之间的权衡，以便在资源受限的监控系统中及时做出决策。
醒来加入我吧！一种用于无线电网络中最大匹配的节能算法
我们考虑由小型自主设备组成的网络，这些设备彼此之间以无线方式进行通信。在设计此类网络的算法时，最小化能耗是一项重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要且有限的资源。在发送和接收消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意且未知拓扑的无线电网络中寻找节点的最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log 2 n) ，时间复杂度为 O (∆ log n) 。这里 n 是节点数的任意上限，∆ 是最大度的任意上限；n 和 ∆ 是我们算法的参数，我们假设所有处理器都先验地知道这些参数。我们注意到，存在图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何重大改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在节点最终发生故障时备份其数据。此处，一个关键目标是最小化最大负载，其定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种高效的分散式低能耗算法，该算法可以找到一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个 polylog(n) 因子。
量子神经形态计算
在过去的几十年里，量子计算和神经形态计算已经成为计算未来的两大主要愿景。量子计算利用纠缠和叠加等量子固有特性来设计比传统算法更快的算法来解决某些类型的问题。另一方面，神经形态计算从大脑中获得灵感，使用复杂的人工神经元和突触组合来模仿动物智能，以低能耗进行更快的计算。在本文中，我们回顾了这两个领域之间的不同融合，特别关注量子硬件上神经形态计算的实验实现。我们首先回顾了量子计算的两种主要方法，即基于门的量子计算和模拟量子计算。然后，我们概述了不同的受大脑启发的计算系统，包括在通用硬件上运行的人工神经网络和在专用硬件上运行的神经形态网络。在本文的核心部分，我们回顾了量子神经网络的不同提案和实验实现。我们将它们分为两类：数字的，在基于门的量子计算机上实现；模拟的，利用量子退火器的动态和更普遍的无序量子系统。量子计算的两种主要方法是基于数字门的量子计算和模拟量子计算（图 1）。基于门的量子计算使用由量子比特组成的量子电路，其状态通过量子门进行操纵。量子门是可逆的幺正操作，例如单个量子比特的旋转，或涉及两个或更多量子比特的条件门，可用于纠缠它们。基于门的量子计算机是
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
天津大学学报：加入我们，迈向下一代可持续能源
随着世界人口的持续增长和对化石燃料及其产品的巨大需求，全球能源危机已越来越明显，成为阻碍人类可持续发展的最大挑战。由于工业和技术的进步以及人类活动产生的各种污染，我们的地球受到了巨大的损害，大量排放温室气体，造成海平面上升、森林砍伐和极端天气。因此，应对气候变化、寻求与环境的和谐发展是科学家和政策制定者的首要任务，因此清洁和可持续能源的研究呈爆炸式增长。随着太阳能、氢能、生物燃料等的快速发展，能源生产和储存方面的突破推动了工业和技术进入一个新时代。现代社会开始拥抱氢能汽车、低能耗住宅和可再生热能等令人着迷的技术。与能源相关的话题引起了政府、社会甚至投资的极大关注。为满足日益增长的可持续能源需求，全球科学家正齐心协力，致力于新技术、新工艺的创新、积极的能源政策、行动和规划活动。在政策层面，各国通过监管、补贴、税收激励等多种政策手段引导经济活动向环境可持续方向发展，努力解决可持续能源商业化生产的障碍，走出环境与可持续的困境。作为推动绿色能源革命的主力军，不同领域的科研人员已经意识到，开发新型、可靠的材料与器件对于提高新能源的效率和安全性，减少对环境的影响至关重要。
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–
丹麦区域改造中能源效率与可再生能源之间的平衡
摘要：通过提高建筑物和供应系统的能源效率或增加可再生能源在能源系统中的份额，可以减少排放。丹麦在区域供热方面有着悠久的传统，如今它为超过 65% 的住宅提供供热，这表明从化石燃料向可再生能源的转变大部分可以在供应系统层面实现，而不是在单个建筑层面。本文介绍了对正在进行大规模改造的丹麦普通地区进行的计算。该普通地区以奥尔堡现有的一个地区为基础，由 1019 栋住宅组成，分布在三种不同的建筑类型中。调查的目的是确定哪种节能措施组合可以实现最佳的能源效率水平。计算分别使用了丹麦区域供热、基于天然气的区域供热和可再生能源（如太阳能供热、生物燃料和热泵）区域供热的平均数据。计算包括投资、维护和运营成本，这些成本与一次能源需求有关。计算了全球变暖潜能值 (GWP)，其中包括空间供暖、生活热水以及运行和家庭用电产生的二氧化碳排放量。计算表明，对于已接入区域供热网络的普通丹麦区域，最佳解决方案是在屋顶上增加 200 毫米隔热层（总共 300 毫米），在墙壁上增加 150 毫米隔热层（总共 200 毫米），并用新的三层低能耗窗户替换现有窗户。此外，计算表明，在未来能源系统中可再生能源水平显著提高的情况下，转向单个热泵可以将总排放量减少高达 1.5 千克二氧化碳当量/平方米
Caner Çuhac 无线传感器网络在军事、农业和能源研究中的应用
出版商 出版日期 瓦萨大学 2019 年 10 月 作者 出版物类型 Caner C¸ uhac 文章期刊 Orcid 标识符 出版物系列名称，部分编号 Acta Wasaensia, 431 联系信息 ISBN 瓦萨大学 978-952-476-882-5（印刷版） 技术与创新管理部门 978-952-476-883-2（在线材料） URN：ISBN：978-952-476-883-2 ISSN PL 700 0355-2667（Acta Wasaensia 431，印刷版） FI-65101 VAASA 2323-9123（Acta Wasaensia 431，在线材料） 页数 语言 128 英语 出版物标题 无线传感器网络的军事、农业技术和能源研究应用摘要当前使用电子传感器来测量物理量。无线传感器网络是低成本、低功耗的电子设备，能够使用嵌入式传感器进行测量。无线传感器节点还可以连接到执行器，从而允许它们影响其物理环境。由于无线传感器和执行器网络可以影响其物理环境的状态，因此它们可用于实现控制和自动化应用。在本论文中，设计并实现了四种不同的无线传感器和执行器网络自动化应用。在第一种情况下，实施电子和软件应用程序将摄像机集成到无线传感器节点中。图像使用低能耗计算方法在传感器节点中存储和处理。在另一个应用中，由两个不同的无线传感器网络组成的系统监测播种机中的种子供给。在第三个应用中，在危机情况下，在城市环境的建筑物内部署了无线传感器网络。它的传感器节点将位置信息传输给在建筑物内活动的自身部队，根据情况，这些部队可以是士兵、消防员或医务人员。在第四个应用中，实现了一个无线传感器网络，该网络收集的测量数据用于评估从沥青表面收集热能的可能性。关键词 无线、传感器、应用、自动化、测量
半导体可持续发展趋势 第 6 条
解决方案 1. 将具有可持续特性的产品定位为高端品牌和定价 一些消费者群体越来越愿意为考虑到可持续性而制造的产品支付更高的价格，无论是低能耗、包含可回收材料还是易于维修或回收的设计。9 某些对环境影响较小的产品可以获得碳信托的“低二氧化碳”标签，作为其产品的额外认证。随着面向消费者的半导体产品公司响应这些偏好，他们可能会对供应商施加压力，要求他们也满足更高的可持续设计标准。制造和销售半导体以及含有半导体的消费产品的垂直整合公司是利用这一趋势最快的公司之一。例如，三星宣传其承诺到 2050 年实现净零排放，到 2030 年将取水量保持在 2021 年的水平，到 2030 年回收 99.9% 的废物，到 2040 年将空气/水污染物保持在自然状态。10 戴尔同样旨在到 2050 年实现净零排放；包装采用 100% 可回收或可再生材料；产品采用 50% 以上的可回收、可再生或低碳材料。11 除了利用公司层面的承诺和支持投资来直接提升消费者的品牌形象外，在可持续发展方面处于领先地位的公司还可能成为客户首选的供应商，这些客户的产品级可持续发展目标越来越宏伟。解决方案 2. 推出旨在帮助减少客户排放的产品各行各业都开始转向投资提高可持续性和效率。这既是出于满足可持续性需求的愿望，也是出于降低能源和其他投入成本的机会。半导体传感器和控制器经常用于提高工业流程和产品的效率，因此，半导体公司越来越多地开发和推出新产品来满足这个快速增长的市场。12