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World File Search System压缩系数
矿物、冶金与材料工程学院（...
教学大纲： 热力学：第一定律、第二定律、熵、热机、循环过程、熵平衡标准、第一定律与第二定律的结合；麦克斯韦关系、吉布斯-亥姆霍兹方程、热膨胀系数和压缩系数；第三定律：赫斯定律、基尔霍夫定律；相平衡：克劳修斯-克拉珀龙方程、固液/气相-凝聚相平衡、逸度；溶液热力学：拉乌尔定律、亨利定律、吉布斯-杜恒方程、构型熵、常规溶液、过剩函数、点缺陷热力学；自由能：相图评估、吉布斯相律、杠杆法则；冶金反应热力学：埃林汉姆图、优势区图；动力学：动力学定律、反应速率理论、晶粒生长动力学、沉淀物成核和生长动力学、扩散控制生长的概念和建模。
边缘 AI 中分割计算的激活稀疏性和动态修剪
深度神经网络越来越大，因此更难在受限的物联网设备上部署。拆分计算提供了一种解决方案，即拆分网络并将前几层放置在物联网设备上。这些层的输出被传输到云端，然后继续进行推理。早期的研究表明中间激活输出具有一定程度的高稀疏性，本文分析并利用激活稀疏性来减少将中间数据传输到云端时的网络通信开销。具体来说，我们分析了 CIFAR-10 和 ImageNet 上 ResNet-50 中两个早期层的中间激活，重点关注稀疏性以指导选择分割点的过程。我们对激活和特征图进行了动态修剪，发现稀疏性非常依赖于层的大小，权重与卷积层中的激活稀疏性无关。此外，我们表明，稀疏中间输出可以压缩 3.3 倍，准确度损失 1.1%，无需任何微调。当添加微调时，压缩系数增加到 14 倍，总体准确度损失为 1%。
稀疏信号传感
摘要 - 本文提出了基于动态预测采样（DPS）类似物对数字转换器（ADC），该转换器（ADC）提供了输入类似物连续时间信号的非均匀采样。处理单元使用两个先前的采样来生成输入信号的动态预测，以计算上阈值的数字值和较低的阈值。数字阈值值转换为模拟阈值以形成跟踪窗口。动态比较器将输入模拟信号与跟踪窗口进行比较，以确定词典是否成功。A计数器记录时间戳在不成功的预测之间，这是用于量化的选定采样点。未对成功预测的采样点执行量化，以便可以保存数据吞吐量和功率。使用0.18微型CMOS工艺采样在1 kHz时设计为10位ADC。结果表明，与用于ECG监测的Nyquist Rate SAR ADC相比，提出的系统可以达到6.17的数据压缩系数，而节省的功率为31％。