XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System功率节省
使用磁场
摘要：CO 2的可再生电驱动电解可能是一种可行的碳中性方法，用于生产基于碳的增值化学物质，例如一氧化碳，甲酸，甲酸，乙烯和乙醇。典型的CO 2电解仪源于高功率要求，这主要是由于能量强度阳极反应。在这项工作中，我们通过在阳极处使用基于Nife的双金属催化剂并施加磁场，从而减少了阳极过电势，从而减少了整体细胞能量消耗。对于CO 2电解过程生产CO，在基于电极的电极流动电解酶中，我们证明，在超过-300 mA/cm 2的CO部分电流密度下，可以使用ANODE和/或使用磁性磁力器的Nife catalyst来实现从7％到64％的功率节省。我们将最大CO部分电流密度达到-565 mA/cm 2，在全细胞能量效率为45％的情况下，将2 M KOH作为电解质。t
功率感知的深度学习模型与μ-Serve一起服务
摘要随着大型深度学习模型的日益普及 - 服务工作量，迫切需要减少模型服务集群的能源消耗，同时对满足满足的吞吐量或模型服务的延迟需求。模型多路复用方法，例如模型阶段性，模型放置，复制和批处理旨在优化模型服务性能。但是，它们没有利用GPU频率缩放机会来节省。在本文中，我们证明了（1）GPU频率缩放在功率节省中用于模型服务的好处； （2）对细粒度模型多路复用和GPU频率缩放的共同设计和优化的必要性。我们探索了共同设计的空间，并提出了一种新型的功能感知模型服务系统µ-Serve。µ-Serve是一个模型服务框架，可优化在均质GPU群集中有效使用多个ML模型的功耗和吞吐量/吞吐量。生产工作负载的评估结果表明，通过动态GPU频率缩放（降低61％）而无需违反SLO的动态频率缩放（最多减少61％），可节省1.2–2.6倍的功率。
使用
摘要行业4.0的下一代电路的集成代表了智能工业应用领域的变革性飞跃，重点是提高运营效率和精确度。探索的一个关键创新是使用无人驾驶整流器技术与无线编码器相结合，以改善现代工业设置中的自动化和遥控功能。背景强调了对无缝集成到智能系统的高级电子电路的需求，从而提高了实时数据处理和可靠性。该领域的主要挑战是设计电路，使高性能与低能消耗平衡，适合动态工业环境。所提出的方法涉及使用无人驾驶整流器模块的测试电路的开发，该模块配置为与无线编码器一起使用，以实现无缝数据传输和减少延迟。使用MATLAB Simulink进行了模拟，比传统整流器的峰值效率提高了15.7％。与基于标准整流器的电路相比，该系统的信号潜伏期降低了12％，功率节省降低了18.3％。这些结果表明，根据行业4.0标准，自动化设置的性能增强。关键字：行业4.0，无人驾驶整流器技术，智能工业应用，无线编码器，下一代电路
数据高效且计算高效的机器学习
海报会议 1：数据高效和计算高效的机器学习 标题：矩阵的内存效率 PoC：Chien-Cu Chen 标题：舒张阵列：高效的神经网络推理加速 PoC：Michael Mishkin 和 Mikko Lipasti 摘要：绝大多数神经网络运算都是与点积计算相关的乘法和累加。基于舒张阵列的神经网络加速有助于实现基于收缩阵列的节能神经网络推理加速，该收缩阵列具有复杂单元的浅流水线，每个单元包含多个乘法器单元和一个加法器树以执行部分缩减。这些流水线比传统的矩阵乘法收缩阵列实现包含的触发器更少，从而大幅节省能源。由于通过较浅流水线的较低延迟传播，可以进一步提高性能，但这种延迟的减少很容易被带宽限制所掩盖。通过并行操作多个较小的舒张阵列图块以提高阵列利用率，可以进一步提高性能。平铺增加的功耗被舒张阵列功率节省所抵消，从而在组合时产生最佳能量延迟积。标题：学生声学基础词嵌入，用于改进声学到词的语音识别 PoC：Shane Settle 标题：学生序列的多视图表示学习 PoC：Qingming Tang T
使用机器学习在无线电站进行气候控制优化：无线电站的能源节省
在电信基础架构的域中，无线电站（RBSS）内气候控制单元（CCU）的操作对于支持RBS的运行和防止硬件零件的磨损至关重要。但是，CCUS中能量效率的提高仍然引起了研究的关注。本主论文分析了优化RBS中CCU实施的操作和功率节省的方法。主要的目标集中在功率效率和硬件寿命上，为这项研究奠定了基础，从而导致基于机器学习（ML）算法的发展。这些算法用于创建动态预测模型，这些模型负责为托管CCU的特定RB设置最佳温度和风扇速度控制。通过数据驱动的方法涉及数据预处理，探索性分析和模型培训来加强这种ML方法。还通过使用加强学习（RL）方法评估操作方法并评估其对预测模型的贡献，从而加强了工作。结果证明，与传统方法相比，在使用基于RL的方法进行气候控制的同时，粉丝的操作节省了多达70％的能源。开发的算法不仅允许降低能源成本和环境影响，还可以提高电信基础设施的运营可靠性。随着许多RBS在世界范围内部署，这项研究的结果旨在为可持续和绿色的技术做出贡献，并为人工智能（AI）实现现实生活的机会开放。
学习中心剧院演示
Sunday 9:30 a.m. - 10:00 a.m. S1-STCE1 S1-STCE1-1 Science Session (Generative AI) Virtual Reality and AI Chatbot Improve Radiology On-Call Training S1-STCE1 S1-STCE1-2 Science Session (Generative AI) Generation of Radiology Report's Impression from Findings' description on Pediatric Abdomen Ultrasound S1-STCE1 S1-STCE1-3 Science Session (Generative AI) Impact of an基于AI的胸部X光片解释S1-STCE2 S1-STCE2-1科学会议（Theranostics）的基于AI的工作流程，一种针对CD44的靶向双模式NIR/CEST成像纳米细胞，用于三重阴性乳腺癌光热治疗S1-Ste2 S1-Ste2 S1-STCE2 S1-STCE2-STEC2-2-2-2-2-2-2-2-2科学会议（THERANOSTICS）胰腺癌S1-STCE2 S1-STCE2-3科学会议（TherAnostics）利用串行定量成像进行治疗响应监测和177 LU-PSMA-617治疗的治疗响应响应监测和剂量测试的治疗和治疗S2-STCE1-2科学会议（成像中的可持续性）能源和温室气体排放节省了CT扫描仪在非运营小时内CT扫描仪的功率节省的大型区域实践S2-SCCE1 S2-STCE1 S2-STCE1-3科学会议（可持续性成像中的可持续性），使可持续成像策略：降低实践者在减少碳足迹
能量收集和储能系统
可持续发展体系基于三大支柱：经济发展、环境管理和社会公平。在这些支柱之间寻找平衡的指导原则之一是限制不可再生能源的使用。解决这一挑战的一个有希望的方法是从周围环境中收集能量并将其转化为电能。当代对太阳能、风能和热能等新能源发电技术的发展需求很高，以促进用更清洁的可再生能源替代化石燃料能源。能量收集系统已成为一个突出的研究领域，并继续快速发展。现代技术，包括便携式电子设备、电动交通、通信系统和智能医疗设备，都需要高效的储能系统。电能存储设备还用于智能电网控制、电网稳定性和峰值功率节省，以及频率和电压调节。由于电力供应波动，可再生能源（例如太阳能和风能）产生的电力并不总是能够立即响应需求。因此，有人建议将收获的电能保存起来以供未来使用。而电能存储技术的现状远不能满足必要的需求。本期特刊发表了 13 篇论文，涵盖优化算法的各个方面、风能涡轮机的评估、静电振动能量传感器、电池管理系统、热电发电机、配电网络、可再生能源微电网接口问题、基于模糊逻辑控制器的直接功率控制、燃料电池参数估计以及超低功率超级电容器。Sharma 等人 [1] 提出了一种鲸鱼优化算法 (WOA) 和粒子群优化 (PSO) 算法 (WOAPSO) 的混合版本，用于光伏电池的参数优化。在 WOA 的流水线模式下利用具有自适应权重函数的 PSO 的开发能力来增强基本 PSO 的能力和收敛速度。将所提出的混合算法与六种不同的优化算法在均方根误差和收敛速度方面的性能进行了比较。仿真结果表明，所提出的混合算法不仅能在不同辐照水平下产生优化参数，而且即使在低辐照水平下也能估算出最小均方根误差。采用海鞘群算法 (TSA) 估算标准温度条件下的 Photowatt-PWP201 PV 板模块参数 [ 2 ]。结论是，TSA 是一种有效且稳健的技术，可用于估算标准工作条件下太阳能 PV 模块模型的未知优化参数。将模拟结果与四种不同的现有优化算法进行了比较：引力搜索算法 (GSA)、粒子群优化和引力搜索算法的混合算法 (PSOGSA)、正弦余弦算法 (SCA) 和鲸鱼