XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System功率消耗
对Alice 3实验的110 nm技术中增益层的整体CMOS传感器的初步结果
近年来，在下一代高性能硅顶点设计中，单层活性像素传感器（MAP）已成为混合检测器的有效替代品，以及用于高能物理（HEP）实验和其他研究领域的高能物理（HEP）实验和其他研究领域（如医学成像和空间应用）的跟踪探测器。此操作是LHC运行的Alice 3实验的飞行探测器的技术之一。地图的主要特征之一是，它们可以使用商业CMOS流程进行成本效益实施，而无需昂贵的互连。在这种情况下，完全耗尽的单片活性像素传感器（FD-MAP）代表最先进的检测器技术，因为它们具有通过漂移来收取电荷的优势，从而使比像素矩阵的快速且均匀的响应能够。Arcadia项目尤其是通过创新的传感器设计开发FD-MAP，该设计利用背面偏置电压充分耗尽了传感器并提高了电荷收集效率和时机性能。最近的发展已经解决了在地图中引入增益层的可能性。借助Signal乘法，可以达到较高的信号与噪声比，从而将其转化为相对于没有增益的标准地图的较低功率消耗。这种特殊性使这些设备对空间应用非常有吸引力，而低功耗是非常需要的。将提出实验室测量，以及在PS，CERN进行的测试光束的初步结果。这项工作说明了具有额外增益层的整体CMOS传感器的第一个表征，这是基于与LFOUNDRY合作开发的标准110 nm CMOS技术，用于Arcadia Project的第三次运行。得出结论，将指出正在进行的研发的未来观点和下一步。
经济图表9648
技术数据电源电源电压：230/115 V AC 50/60 Hz±10％或24 V DC±20％功率消耗：3 VA工作温度：-10 ... +60°C额定电压：250V〜ACC。VDE 0110 between input, output/supply voltage Degree of pollution 2, over-voltage categoric III Test voltage : 4 kV=, between input, output/supply voltage - conformity : EN55022, EN60555, IEC61000-4-3/4/5/11/13 Input Current input : 0/4 ... 20 mA Ri 10 Ω overload max.3倍电压输入：0 ... 10 V RI 100kΩ过载最大。3倍RTD（PT100）：-100 ... 400̊C传感器电流<1mA（无自加热）精度：电压/电流±0.1％，±1位数； RTD（PT100）±0.2°C，±1位数字温度系数电压/电流：0.005％/k RTD（PT100）：0.01°C/K显示：LED 14.2 mm红色，黄色，黄色，绿色，绿色，蓝色，蓝色或20.3 mm红色指示： - 2000数字范围：-199999。 -1999“或“ 9999”）用2 Hz显示亮度闪烁（选项）：从2 ... 100％步骤少，带有照片传感器模拟输出电压：0 ... 10 V dc dc max。5 MA，线性化，短路证明准确性：0.1％温度系数：0.005％/k情况：DIN 96x48毫米，材料PA6-GF； UL94 V-0尺寸：前96x48毫米，安装深度100毫米重量：300 g连接：夹具端子，2mm²单线，1.5mm²柔性电线，AWG14保护：前IP65，端子IP20，端子IP20，手指安全ACC。德国BGV A3
胎盘转移动力和母体共证的疫苗诱导的婴儿抗体的耐用性
这项工作通过开发具有二维（时频）卷积长期记忆（ConvlstM2D）的混合和尖峰形式的心脏异常检测，并具有封闭形式的连续（CFC）神经网络（SCCFC），这是一个是生物生物味的Sallow Sallow sallow sallow sallow sallow sallof netward。该模型在心脏异常检测中达到了F1分数，AUROC为0.82和0.91。这些结果可与非加速ConvlstM2D-CFC（CORVCFC）模型1相媲美。值得注意的是，SCCFC模型在模拟Loihi的神经形态芯片架构上的估计功率消耗显示出明显更高的能量效率，与ConverCFC模型在传统过程中的450 µ µ J/INF的消耗相比。另外，作为概念验证，我们在常规且相对受资源约束的Radxa零上部署了SCCFC模型，该模型配备了Amlogic S905Y2处理器进行验证培训，这导致了绩效证明。在常规GPU上对2个时期进行初步训练后，F1分别和AUROC分别从0.46和0.65和0.56和0.73提高，并在5个时期的室内训练训练中提高了5个。此外，当呈现新数据集时，SCCFC模型展示了可以构成伪观点测试的强样本外泛化功能，实现了F1分数，AUROC为0.71和0.86。峰值SCCFC在鲁棒性方面还表现出在推理过程中有效处理缺失的ECG通道方面的非加速Convcfc模型。该模型的功效扩展到单个铅心电图（ECG）分析，在这种情况下证明了合理的精度，而我们的工作重点一直放在模型的计算和记忆复杂性上。关键字：尖峰神经网络，心电图分析，能量效率，设备微调，生成，鲁棒性。