免责声明:1- 为改进产品特性,本文档提供的信息(包括规格和尺寸)如有变更,恕不另行通知。订购前,建议购买者联系 SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司销售部,获取最新版本的数据表。2- 在需要极高可靠性的情况下(例如用于核电控制、航空航天、交通设备、医疗设备和安全设备),应使用具有安全保证的半导体器件或通过用户的故障安全预防措施或其他安排来确保安全。3- 在任何情况下,SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司均不对用户根据数据表操作设备期间因事故或其他原因造成的任何损害负责。 SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司对任何知识产权索赔或因应用数据表中描述的信息、产品或电路而导致的任何其他问题不承担任何责任。4- 在任何情况下,SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司均不对因使用超过绝对最大额定值的数值而导致的任何半导体设备故障或任何二次损坏负责。 5- 本数据表不授予任何第三方或 SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司的任何专利或其他权利。6- 未经 SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司书面许可,不得以任何形式复制或复印本数据表的全部或部分。7- 本数据表中描述的产品(技术)不得提供给任何其应用目的会妨碍维护国际和平与安全的一方,其直接购买者或任何第三方也不得将其用于此目的。出口这些产品(技术)时,应根据相关法律法规办理必要的手续。
摘要 — 超维计算 (HDC) 作为一种新兴的非冯·诺依曼计算范式得到了广泛关注。受人脑功能方式的启发,HDC 利用高维模式执行学习任务。与神经网络相比,HDC 表现出节能和模型尺寸较小等优势,但在复杂应用中的学习能力却低于平均水平。最近,研究人员观察到,当与神经网络组件结合时,HDC 可以获得比传统 HDC 模型更好的性能。这促使我们探索 HDC 理论基础背后的更深层次见解,特别是与神经网络的联系和差异。在本文中,我们对 HDC 和神经网络进行了比较研究,以提供一个不同的角度,其中 HDC 可以从预先训练的极其紧凑的神经网络中衍生出来。实验结果表明,这种神经网络衍生的 HDC 模型可以分别比传统和基于学习的 HDC 模型实现高达 21% 和 5% 的准确率提高。本文旨在为这种流行的新兴学习方案的研究提供更多见解并指明未来方向。
免责声明:1- 为改进产品特性,本文档提供的信息(包括规格和尺寸)如有变更,恕不另行通知。订购前,建议购买者联系 SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司销售部,获取最新版本的数据表。2- 在需要极高可靠性的情况下(例如用于核电控制、航空航天、交通设备、医疗设备和安全设备),应使用具有安全保证的半导体器件或通过用户的故障安全预防措施或其他安排来确保安全。3- 在任何情况下,SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司均不对用户根据数据表操作设备期间因事故或其他原因造成的任何损害负责。 SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司对任何知识产权索赔或因应用数据表中描述的信息、产品或电路而导致的任何其他问题不承担任何责任。4- 在任何情况下,SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司均不对因使用超过绝对最大额定值的数值而导致的任何半导体设备故障或任何二次损坏负责。 5- 本数据表不授予任何第三方或 SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司的任何专利或其他权利。6- 未经 SMC - 桑德斯特微电子(南京)有限公司书面许可,不得以任何形式复制或复印本数据表的全部或部分。7- 本数据表中描述的产品(技术)不得提供给任何其应用目的会妨碍维护国际和平与安全的一方,其直接购买者或任何第三方也不得将其用于此目的。出口这些产品(技术)时,应根据相关法律法规办理必要的手续。
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高性能激光驱动辐射源是研究高能量密度物质、利用 kJ PW 激光系统进行对产生和中子产生的研究的重点。在这项工作中,我们提出了一种高效方法,在直接激光加速 (DLA) 电子与几毫米厚的高 Z 转换器相互作用时产生超高通量、高能轫致辐射。在中等相对论强度的亚皮秒激光脉冲与用纳秒激光脉冲辐照低密度聚合物泡沫获得的近临界密度长尺度等离子体相互作用时,产生了能量高达 100 MeV 的直接激光加速电子定向束。在实验中,观察到了通过光核反应产生的钽同位素,阈值能量高于 40 MeV。使用 Geant4 Monte Carlo 程序,以测量的电子能量和角分布作为输入参数,表征了从 180 Ta 到 175 Ta 的同位素记录产量的轫致辐射谱。结果表明,当直接激光加速电子与钽转换器相互作用时,会产生平均光子能量为 18 MeV 的定向轫致辐射,在巨偶极共振(GDR)及以上(≥ 7.5 MeV)的能量范围内每次激光发射会产生 ~2 · 10 11 个光子。这会产生 ~6 × 10 22 sr − 1 · s − 1 的超高光子通量,并且聚焦激光能量转化为高能轫致辐射的转换效率达到创纪录的 2%。
摘要 本文讨论了两个无法交换任何信号的智能机器的最大相关度问题。在提醒读者“无信号”条件的主流统计解释是错误的之后,探讨了它的信息含义。需要强调的是,如果 Pawlowski 等人的信息因果关系原理正确地表达了(并概括了)无信号条件,那么它的应用目前是基于特定场景(由 van Dam 建议)和同样具体(和简化)的互信息与相关器之间的关系。然后根据相关独立性对无信号条件进行了更一般的信息解释,从中可以推导出 Tsirelson 界限。关键词 : 超量子关联;无信号条件;Tsirelson 界限
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