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World File Search System功率效率
用于医疗电子的 CMOS 高级电流隔离器
光耦合器和变压器通常用于医疗系统隔离电路，其缺陷在设计界众所周知。光耦合器速度慢，且性能随温度和设备使用年限变化很大。它们是单端设备，因此共模瞬态抗扰度 (CMTI) 较差。此外，光耦合器采用砷化镓 (GaAs) 工艺制造，具有固有磨损机制，在高温和/或 LED 电流升高时会导致 LED 发射永久减少。这种性能下降会降低光耦合器的可靠性、性能和使用寿命。虽然变压器比光耦合器速度更快、可靠性更高，但它们无法传递直流和低频信号，从而限制了系统时序（例如导通时间和占空比）。变压器也往往体积较大、功率效率低，并且通常需要额外的外部元件来复位磁芯。
传感器内人工智能与电子病历融合，实现居家监测
摘要 — 本研究提出了一种人工智能 (AI) 框架，通过融合心电图 (ECG) 和患者电子病历，在发病前四小时进行实时、个性化的脓毒症预测。片上分类器结合了模拟储层计算机和人工神经网络，无需前端数据转换器或特征提取即可进行预测，与标准化功率效率为 528TOPS/W 的数字基线相比，能耗降低了 13 倍，与所有数字化 ECG 样本的射频传输相比，能耗降低了 159 倍。所提出的 AI 框架分别以 89.9% 和 92.9% 的准确率预测埃默里大学医院和 MIMIC-III 的患者数据上的脓毒症发病。所提出的框架是非侵入性的，不需要实验室测试，因此适合在家监测。
用尖峰纳米层的超快神经采样
由于它们在带宽，功率效率（尤其是速度）方面具有显着优势，因此已经成为传统半导体设备的有趣替代品。最近，首先证明了具有激发行为的晶体晶体纳米剂。根据泵送强度，它们在纳秒时间尺度上以各个间隔发出短的光学脉冲（尖峰）。在这项理论工作中，我们展示了如何通过从学习的概率分布中采样来将这种光子尖峰神经元的网络用于贝叶斯推断。我们提供了从传统采样网络（例如Boltzmann机器）到光子尖峰网络的翻译规则的详细推导，并在一系列具有一系列的任务中演示了它们的功能。最后，我们提供了处理速度和功耗的估计，我们预计与当前最新神经形态系统相比，我们预计几个数量级。
澳大利亚最畅销的紧凑型SUV± - 数字经销商
在ZS汽油型变体的核心中，在Essence Turbo模型中以5500rpm的速度达到了高效且响应式的动力总成，最高可达125kW的峰值功率。设计用于控制和舒适的，其增强的驾驶动态和升级的悬架可确保骑行 - 无论是在城市街道上还是在周末度假。拥有宽敞的55L燃油箱和有效的消耗率为6.9升/100km*，较少的停止意味着在没有折衷的情况下享受旅程的时间更多。新开发的CVT变速箱具有87％的最大功率效率和8个模拟齿轮，可用于超平滑，直观的变化。是导航城市狭窄的角落还是进入高速公路巡航，ZS可以通过强大的变速箱提供精致的，不间断的体验，可确保无缝的过渡，使您充满信心地将您连接到道路上。
RV32IMAC RISC-V SOC 的ASIC实施 探索... 的基于能量的模型 “ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统 最坏情况的基于机器学习的框架... 眼控制鼠标光标 卷积瑜伽姿势估计器 使用OpenCV和... 实时姿势估算 E ... 中增强现实和虚拟现实影响分析 语音控制的自动驾驶汽车在身体上挑战平民 一项关于大学植物群生物多样性的调查... 自动驾驶车（自动驾驶... ） 自闭症支持系统 视觉排序算法 自动破坏系统和驾驶员安全 自主的有效框架... 铁氧体超导性 人工智能及其在印度政治中的作用 某些替代密码的进化关系 入侵检测的网络流量分析 AI驱动灾难响应和恢复系统
本文深入研究了RV32IMAC RISC-V System-Chip（SOC）的ASIC实施，重点介绍了其对各种监视应用的适应性。通过利用RISC-V架构的功能，SOC旨在为各种环境（包括工业部门，战区和放射性领域）提供灵活，高效的平台。通过细致的建筑设计和优化策略，Soc在绩效，功率效率和成本效益之间取得了平衡。值得注意的是，它集成了针对监视操作的专门说明，以及对传感器集成和实时数据处理的强大支持。此外，SOC的实施利用高级技术来确保与新兴监视系统的可靠性，可扩展性和兼容性。具有自主处理复杂任务并通过基于IoT的服务来促进无缝沟通的能力，RV32IMAC RISC-V SOC的ASIC实施代表了监视技术领域的重大进步，有望增强情境意识和威胁能力。
32款车规级40〜150V n-jsfet®
这40〜150V SGT MOSFET非常适合汽车内部的应用。根据AEC-Q101质量标准对其长期可靠性进行了测试。JMSL0406AGQ及其双DIE变体JMSL0406AGDQ在车身控制模块（BCM）中很受欢迎，例如低功率DC电动机驾驶。r ds（on）降至13m，JMSH041AGQ适合中/高功率直流电动机的功率效率要求。典型的应用是：多路电动座椅，电源后挡板，集中式门锁，ESC（电子稳定控制）。在V ds_max = 100V处，并在低调的PDFN5x5-8L软件包中组装，JMSL1018AGQ非常适合在信息娱乐/ADAS单元的平板显示器显示中LED背光。相比之下，JMSL1020AGDQ同时在较大面板中同时驱动两个高亮度LED。
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神经形态计算中的新兴材料
五十多年来，冯·诺依曼体系结构的灵活性（其中来自离散内存单元的数据作为操作和操作数到达专用计算单元）推动了系统性能的指数级提升。这些计算系统需要在执行计算任务期间高速来回传送大量数据。但是，随着设备缩放因功率和电压考虑而放缓，在内存和计算单元之间所谓的“冯·诺依曼瓶颈”上传输数据所花费的时间和能量已成为问题。这些性能瓶颈和明显的面积/功率效率低下对于以数据为中心的应用尤其不可避免，例如实时图像识别和自然语言处理，其中最先进的冯·诺依曼系统努力匹配普通人的表现。我们正处于人工智能 (AI) 和认知计算革命的风口浪尖，算法的进步使得深度神经网络 (DNN) 在模式识别、游戏、机器翻译等许多任务上接近甚至超越人类的表现。
何时节省电源可以保存地球？
计算行业占世界排放的2％。功率效率计算是一个经常研究的主题，但是节省功率并不总是保存环境。jevons的悖论指出，通过称为反弹的过程增加需求，从效率提高中节省的资源会弥补这一点，这使这些无效的方法减少了排放。对于计算中的所有应用程序而言，并非如此：对功耗无弹性的应用程序可以减少功耗。我们分析了包括ML，Internet和IoT在内的计算机科学中的几个大型领域，并提供了有关节省功率的何处有助于减少碳排放的方向。我们介绍了决定提高功率是否可能导致排放量减少或增加所需的经济工具。我们得出的结论是，计算机科学中的许多问题确实具有反弹的特征，这意味着绿色能源是许多领域的唯一解决方案。
25 GBAUD 850 nm VCSEL，用于延长温度范围
I.在高性能计算系统，数据中心和其他短距离光学网络中，垂直腔表面发射激光器（VCSEL）是高速和功率的高速和功率短次光学互连（OIS）的首选光源[1]。这样的OI通常在0至70°C的温度范围内运行。但是，基于VCSEL的OIS的某些新兴应用，例如在某些军事系统中的汽车光学网络[2]和光网络，需要在温度较大的范围内运行，例如从-40到125°C。VCSEL是OI温度敏感的组件，成本和功率效率所需的未冷却/未加热的操作，因此需要在温度依赖性降低的VCSEL上，在温度范围更大的情况下运行。在高温下降低温度依赖和改善的VCSER性能也将使基于VCSEL的光学收发器在高性能计算系统中的共包装受益[3]。