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能源与环境科学 - RSC 出版
更广泛的背景 直接空气碳捕获和储存 (DACCS) 是二氧化碳去除解决方案之一，目前是许多努力的重点，旨在帮助实现气候稳定所需的温室气体负排放。尽管 DACCS 提供了巨大的潜在可扩展性、相对容易的监测、报告和验证以及高耐用性，但它仍然面临许多不确定性、限制和障碍，阻碍了所需的千兆吨级部署。在这项工作中，我们引入了一个用于对 DACCS 技术进行分类的新层次结构，以支持对关键 DAC 性能指标和基础数据质量的理解。然后，我们协调了可用能源和成本数据，以便进行同类比较。根据我们自己获得的首创工厂成本值，我们得出了五个障碍类别，这些类别自然会推动高优先级举措，目标是到 2050 年实现可扩展、安全、低成本和低能耗的 DACCS。这些都汇编在技术路线图中，其中为所有确定的优先举措提供了主要参与者、关键路径和里程碑以及投资成本范围。路线图的制定是与一系列利益相关者密切协商后进行的，包括学术界、工业界、投资、政府和政策制定部门，以确保我们的路线图与该领域的主要参与者产生共鸣。
M.TECH.（采矿工程）部分 - 瓦拉纳西
M.TECH.（采矿工程）第一部分第一学期 MN5101：运筹学（3 个学分）运筹学简介基本概念。线性规划单纯形法、对偶问题和后最优性分析。动态规划概念、递归方程方法、计算程序、正向和反向计算以及维数问题。网络分析网络表示、关键路径计算、项目调度中的概率和成本考虑、时间表的构建和资源平衡。库存模型定义、确定性和概率模型。排队论基本概念、到达和离开的公理推导、泊松队列的分布、泊松排队模型、非泊松排队模型、具有服务优先级的排队模型。非线性规划无约束外部问题、约束外部问题、规划 - 可分离、二次、随机和几何。 MN5102：应用岩石力学（3 学分）地应力地壳中的地应力。地应力测定方法。矿井开口周围的应力各种形状的矿井开口周围的应力分布。矿井开口和矿柱的设计支架设计岩石锚杆、锚索、顶板封堵、喷射混凝土、房柱支撑和长壁工作面。采空区支撑崩落和填充力学。岩爆和冲击机制、预测和控制。沉降机制、预测和控制。竖井柱设计。
基于指令关键性的节能硬件数据预取
摘要 — 硬件数据预取是一种延迟隐藏技术，通过在处理器需要之前将数据块提取到缓存中来缓解内存墙问题。对于高性能的先进数据预取器，由于请求数量的增加，这会增加内存层次结构中的动态和静态能量。提高硬件预取器能效的一种简单方法是预取执行关键路径上的指令。由于基于关键性的数据预取不会显著降低性能；这是解决能效问题的理想方法。我们讨论了现有关键指令检测技术的局限性，并提出了一种新技术，该技术使用重新排序缓冲区占用率作为检测关键指令的指标，并执行特定于预取器的阈值调整。使用我们的检测器，我们实现了最大内存层次结构节能 12.3%，PPF 性能提高 1.4%，平均值如下：(i) SPEC CPU 2017 基准：IPCP 在 L1D 时能耗降低 2.04%，性能降低 0.3%；(ii) 客户端/服务器基准：PPF 时能耗降低 4.7%，性能降低 0.15%；(iii) Cloudsuite 基准：IPCP 在 L1D 时能耗降低 2.99%，性能提高 0.36%。IPCP 和 PPF 是最先进的数据预取器。
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抽象的能源和水短缺是城市发展过程中的两个主要问题，满足对能源和淡水的需求已成为全球可持续发展的关键。在这项研究中，我们通过在一般框架中结合了多区域输入输出（MRIO），结构路径分析（SPA）和奇异值分析（SPA）和奇异值分析（SPA）的技术，开发了基于结构的奇异值分解（SSVD）模型。SSVD方法用于探索和跟踪2012年至2015年珍珠河三角洲城市聚集（PUA）中能量水连接网络的系统属性和流动路径。我们的主要发现是：（i）诱导能源相关的水（电子水）和与水相关的能量（W-Energy）最大的最终需求是出口； （ii）深圳主要取决于其他城市的电子水和w-能源，而Huizhou是电子水和W-Energy的提供者； （iii）我们确定了10,000多个能量水集群，发现广州的电力和设备分别驱动了最大的能量水簇。我们的发现表明，监测城市集聚供应链中主要能量水消耗的关键路径和集群可以为能源和水政策提供新的见解。关键字：能量水连接，机器学习，多区域投入输出分析，珍珠河三角洲城市聚集，奇异价值分解
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
业务数学和定量...
b）关键路径是a - e - f - g - i - j项目持续时间为18周c）B，C，d，h总浮点的浮子=最新的完成时间（LFT） - 最早的开始时间（EST） - 活动持续时间或总浮点=最新的头部时间（LHT） - 最早的尾巴时间（ETT）（ETT） - 活动持续时间。活动b，持续时间为3周，LFT为9周，EST为0周，总浮点= 9周-0周-0周-3周-3周= 6周的活动C，持续时间为4周，LFT为9周，EST是1周的浮点= 9周-1周-1周-4周-4周-4周4周= 4周，持续时间为2周，持续时间为7周，EST = 7周，EST = 7周 - 弗洛特= 4周 - 弗洛特= 4周 - 弗洛特= 4周 - 弗洛特= 4周 - 弗洛特= 4周，弗洛特= 4周 - 为3周，LFT为12周，EST为5周总浮点= 12周-5周-3周= 4周d）绘制网络图的规则i）每项活动由一个又有一个箭头表示。这意味着在网络中不能两次表示单个活动。ii）不能通过相同的最终事件来确定两个活动。这意味着必须
通过定制图神经网络进行预置网络长度和时间估计
摘要 — 网络长度是标准数字设计流程各个阶段中优化时序和功耗的关键代理指标。然而，大部分网络长度信息直到单元布局之前才可用，因此，在布局之前的设计阶段（例如逻辑综合）明确考虑网络长度优化是一项重大挑战。此外，缺乏网络长度信息使准确的布局前时序估计变得极其困难。时序可预测性差不仅影响时序优化，而且妨碍对综合解决方案的准确评估。这项工作通过一个带有网络长度和时序估计器的布局前预测流程解决了这些挑战。我们提出了一种可定制的图注意网络 (GAT) 方法，称为 Net 2，用于在单元布局之前估计单个网络长度。其面向准确度的版本 Net 2a 在识别长网络和长关键路径方面的准确度比之前的几项工作高出约 15%。其快速版本 Net 2f 比布局快 1000 倍以上，同时在各种精度指标方面仍优于以前的工作和其他神经网络技术。基于网络大小估计，我们提出了第一个基于机器学习的预布局时序估计器。与商业工具的预布局时序报告相比，它将电弧延迟中的相关系数提高了 0.08，并将松弛、最差负松弛和总负松弛估计的平均绝对误差降低了 50% 以上。
UARC 标志着 NASA 研究和业务的创新方法
美国宇航局与美国最大、最负盛名的大学系统之一启动了一项大胆的新研究合作，标志着美国宇航局和全国范围内开展业务的新方式。在 9 月 22 日于美国宇航局艾姆斯会议中心（前身为 MTCC）举行的新闻发布会上，美国宇航局和加州大学官员宣布，他们已签署一份为期 10 年、价值超过 3.3 亿美元的合同，这是美国宇航局首次签署此类合同，以建立大学附属研究中心 (UARC)。加州大学圣克鲁斯分校 (UCSC) 将作为该项目的牵头校园管理 UARC。官员们表示，UARC 将提供独特的研究和教育能力组合，以满足美国宇航局的任务要求并培养未来的科技人力资源。“UARC 将 NASA 和大学的合作推向了全新的方向，”艾姆斯中心主任 G. Scott Hubbard 说道。“通常，大学专注于基础研究。有了新的 UARC，我们正在打破传统的机构障碍，合作开展 NASA 关键路径上的任务驱动研究，”他补充道。“此次合作汇集了理想的创新合作伙伴，”M.R.C. 评论道。加州大学圣克鲁斯分校校长 Greenwood。“这是一个推进重要且可能改变世界的研究的独特机会，”她补充道。“我们校园对这个项目的浓厚兴趣得到了公认的研究成果和之前在多学科和合作项目中取得的成功的支持，例如国家自适应光学中心，”格林伍德继续说道。“加州大学的杰出团队
基于磁隧道结换能器的缩放多数逻辑合成自旋电子电路的基准测试
摘要 — 自旋电子逻辑器件最终将用于混合 CMOS-自旋电子系统，该系统通过传感器在磁场和电域之间进行信号相互转换。这强调了传感器在影响此类混合系统整体性能方面的重要作用。本文探讨了以下问题：基于磁隧道结 (MTJ) 传感器的自旋电子电路能否胜过其最先进的 CMOS 同类电路？为此，我们使用 EPFL（洛桑联邦理工学院）组合基准集，在 7 nm CMOS 和基于 MTJ 传感器的自旋电子技术中合成它们，并在能量延迟积 (EDP) 方面比较这两种实现方法。为了充分利用这些技术的潜力，CMOS 和自旋电子实现分别建立在标准布尔门和多数门之上。对于自旋电子电路，我们假设域转换（电/磁到磁/电）是通过 MTJ 执行的，计算是通过基于域壁 (DW) 的多数门完成的，并考虑了两种 EDP 估计方案：(i) 统一基准测试，忽略电路的内部结构，仅将域传感器的功率和延迟贡献纳入计算，以及 (ii) 多数-反相器-图基准测试，还嵌入了电路结构、相关关键路径延迟和 DW 传播的能量消耗。我们的结果表明，对于统一情况，自旋电子路线更适合实现具有少量输入和输出的复杂电路。另一方面，当也通过多数和反相器综合考虑电路结构时，我们的分析清楚地表明，为了匹配并最终超越 CMOS 性能，MTJ 传感器的效率必须提高 3-4 个数量级
UARC 展示了对 NASA 研究和商业的创造性方法
美国宇航局与美国最大、最负盛名的大学系统之一启动了一项大胆的新研究合作，这标志着该航天局以及全国开展工作的新方式。9 月 22 日在美国宇航局艾姆斯会议中心（前身为 MTCC）举行的新闻发布会上，美国宇航局和加州大学的官员宣布，他们已经签署了一份为期 10 年、价值超过 3.3 亿美元的合同，这是美国宇航局首次签署此类合同，以建立大学附属研究中心 (UARC)。加州大学圣克鲁斯分校 (UCSC) 将作为该项目的牵头校园管理 UARC。官员们表示，UARC 将提供独特的研究和教育能力组合，以满足美国宇航局的任务要求并培养未来的科技人力资源。“UARC 将美国宇航局和大学的合作推向一个全新的方向，”艾姆斯中心主任 G. Scott Hubbard 说。 “通常，大学专注于基础研究。通过新的 UARC，我们正在打破传统的机构障碍，合作开展 NASA 关键路径上的任务驱动研究，”他补充道。“这次合作将理想的创新合作伙伴聚集在一起，”加州大学圣克鲁斯分校校长 MRC Greenwood 评论道。“这是一个推进重要且可能改变世界的研究的独特机会，”她补充道。“我们校园对这个项目的浓厚兴趣得到了公认的研究成果和之前在多学科和合作项目（如国家自适应光学中心）中的成功支持，”Greenwood 继续说道。“加州大学的杰出团队