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智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性
摘要最近引入的5G新收音机是一个本生质设计的无线标准，该标准旨在支持关键和庞大的机器类型通信（MTC）。但是，已经很明显的是，5G网络无法完全支持MTC的一些要求更高的要求。随着新兴用例和2030年的应用将产生对一般无线连接性的新的，更严格的要求，尤其是MTC。因此，下一代无线网络，即6G，应该是一个敏捷，有效的收敛网络，旨在满足2030年预期的多样化和挑战性要求。本文探讨了MTC对6G的主要驱动因素和要求，并讨论了各种能力技术。更具体地说，我们首先探讨了6G中MTC的新兴关键性能指标。此后，我们提出了MTC-Opti-整体端到端网络体系结构的愿景。最后，迈向（1）超低功率MTC，（2）巨大可扩展的全局连接性，（3）详细介绍了MTC的安全性和隐私性方案。我们的主要目的是提出一组研究方向，考虑到2030年代的MTC优化6G网络的不同方面。
创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性
摘要 - 我们介绍了基于N掺杂SBSE和GE层的堆叠的卵子阈值开关（OTS）多层（ML）选择器设备的工程。通过调整单个层厚度和ML堆栈的N含量，我们证明了在集成后端（BEOL）（BEOL）期间可高度提高选择器稳定性的可能性，并降低设备对设备的变化。我们展示了OTS ML如何呈现基本的电气特性，这些特性与通过共同输入技术实现的标准散装OT兼容，但可以实现可靠的切换操作，最高可变可变异性的160°C。我们通过FTIR和拉曼光谱研究了层结构，即使在400°C下3小时后，在OTS/EDX分析中，在循环和退火的设备上进行了ots ml wrt buld ots的高稳定性，我们突出了OTS ML WRT量的无链结构的保留完整性。最后，由于对层结构和性能的更高控制，OTS ML解决方案允许可靠的耐力超过10个9周期，并提高了缩放设备的产量。
优化系留高空平台地面控制站的电池维护和可靠性
本文介绍了一种集成系统，通过战略性地管理 k-out-of-n ：G，COLD 系统中电池的修复和补充，确保系留高空平台系统 (HAPS) 不间断电源供应。我们假设电池是相同的，它们的寿命彼此独立且呈指数分布。电池因故障而独立劣化并等待修复。当工作电池数量减少到 L ð L < n Þ 时，修复设施启动，当运行电池数量下降到 N ð N < L Þ 时，下达 n −k + 1 块电池的补货订单。我们推导出系统状态概率的显式解并分析关键性能指标。此外，我们采用粒子群优化 (PSO) 算法来确定所提优化问题的最佳成本，并使用 Morris 方法进行灵敏度分析。结果为 HAPS 的有效电池管理策略提供了见解，确保可靠的电源供应同时最大限度地降低成本。 [DOI: 10.1115/1.4067545]
基于贝叶斯深度学习组成部分的可靠自主系统
摘要 - 作为自治系统，越来越多地依赖深度神经网络（DNN）来实施导航管道功能，不确定性估计方法至关重要，这是估计对DNN预测的信心的重要性。贝叶斯深度学习（BDL）提供了一种原则性的方法来模拟DNN中的不确定性。但是，在基于DNN的系统中，并非所有组件都使用不确定性估计方法，并且通常会忽略它们之间的不确定性传播。本文提供了一种考虑BDL组件之间的不确定性和相互作用以捕获整体系统不确定性的方法。我们研究了基于BDL的系统对自动航空导航的不确定性传播的影响。实验表明，我们的方法使我们能够捕获有用的不确定性估计，同时在最终任务中稍微改善了系统的性能。此外，我们讨论采用BDL来构建可靠的自主系统的好处，挑战和含义。索引术语 - Bayesian深度学习，不确定性宣传，无人驾驶，导航，动态依赖能力
G-string V和EDUG数据分析软件在确定本科生的数学评分可靠性中使用尼日利亚贝努斯州大学的概括性理论的可靠性
概括性理论是围绕一组变异来源组织的，称为方面。这些是差异的驱动因素（项目，评估者，观察）。方面是指类似的测量案例。该方面的每个级别称为条件。表现出感兴趣的系统变化（学生，对象，观察者）的测量对象是代表真实，系统变化的测量对象，而不是变异的来源。在此实验中，测量学科是学生（S），三个组成部分是任务（T），场合和评估者（R）。根据居登的布伦南（Brennan）（2019年）的说法，这些方面可以分为两个广泛的类别：分化和仪器方面的方面。Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。 框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平
ERO Enterprise CMEP实践指南 储能存储 电池储能系统和混合动力电厂 NERC_COMMENTS_AD21-13极端天气 草案IRO-010-5和TOP-003-6实施计划 安全指南供应商风险管理生命周期 ERO Enterprise CMEP实践指南 EOP-011-3紧急操作 BC BCSI访问管理标准 cip-014-3.pdf 上的NERC报告 供应链有效性调查问题 议程技术与安全委员会会议 PRC-005-7 - 保护系统，自动放置和突然的压力中继维护 2023长期可靠性评估 AEP夏季2022风暴事件观测 Bluma Sussman SERC区域可靠性计划 标准委员会和NERC乘车技术会议详细信息 2023 ERO可靠性风险优先级报告 程序规则
ERO Enterprise CMEP实践指南：2类生成器所有者和基于基于逆变器的资源版本1：2025年1月31日的注册标准的应用，以支持成功实施并遵守北美电力可靠性公司（NERC）可靠性标准，电力可靠性组织（ERO）Enterprise 1 Enperterprise 1 Compliance colugnions Prolient promissience colugion compluce promisity progience。 2合规指南政策概述了实施可靠性标准的目的，开发，使用和维护。 根据合规指南政策，合规指南包括两种类型的指导 - 实施指南和合规性监控和执法计划（CMEP）实践指南。 3目的作为基于逆变器的资源（IBR）策略的一部分，NERC致力于确定并解决与基于逆变器的资源相关的挑战，因为这些资源的渗透率不断增加。 ERO分析确定了与IBR在网格上增加集成与相关的大量电力系统（BPS）连接的IBR所有者和运营商目前未满足NERC所需的标准阈值相关的可靠性差距，因此，不需要遵守NERC可靠性标准。 作为回应，联邦能源监管委员会（FERC）发出了一项命令，指示NERC识别和注册未注册的BPS连接的IBR的所有者和运营商，该ibrs总共对BPS的可靠性产生了重大影响。 7ERO Enterprise CMEP实践指南：2类生成器所有者和基于基于逆变器的资源版本1：2025年1月31日的注册标准的应用，以支持成功实施并遵守北美电力可靠性公司（NERC）可靠性标准，电力可靠性组织（ERO）Enterprise 1 Enperterprise 1 Compliance colugnions Prolient promissience colugion compluce promisity progience。2合规指南政策概述了实施可靠性标准的目的，开发，使用和维护。根据合规指南政策，合规指南包括两种类型的指导 - 实施指南和合规性监控和执法计划（CMEP）实践指南。3目的作为基于逆变器的资源（IBR）策略的一部分，NERC致力于确定并解决与基于逆变器的资源相关的挑战，因为这些资源的渗透率不断增加。ERO分析确定了与IBR在网格上增加集成与相关的大量电力系统（BPS）连接的IBR所有者和运营商目前未满足NERC所需的标准阈值相关的可靠性差距，因此，不需要遵守NERC可靠性标准。作为回应，联邦能源监管委员会（FERC）发出了一项命令，指示NERC识别和注册未注册的BPS连接的IBR的所有者和运营商，该ibrs总共对BPS的可靠性产生了重大影响。74与行业和利益相关者紧密合作，NERC正在执行FERC批准的工作计划，以在2026年之前实现标识和注册指令。NERC程序规则（ROP），附录5B，合规性注册表标准5中包含的NERC注册表标准5于2024年6月27日修订和批准。6修订创建了对生成器所有者（GO）和生成器运算符（GOP）功能标准的更改，非BES IBR的所有者和运营商必须向NERC注册为GO类别2和GOP类别2。
IAEA会议时间表* 2023年的技术合作报告 核可再生能源系统 加强机构与核... 有关的活动 ＃icaro4 有关电网可靠性的技术会议以及与小型模块化反应堆和可再生能源IAEA总部的接口，维也纳，A IAEA秘书处 智利的第三份全国性报告，涉及《支出燃料管理安全和的安全公约》 国际地位和核电前景2021
关于十二生肖呼吸系统疾病表型天文台的研究协调会议：IAEA国际合作研究，用于早期检测新大流行（IAEA CT人工智能合作研究-ICAI项目）
通过拓扑化学还原法可靠合成超导无限层镍酸盐薄膜
无限层 (IL) 镍酸盐为解决非常规超导领域的突出问题提供了一条超越氧化铜的新途径。然而，它们的合成面临着巨大的挑战，在很大程度上阻碍了这类新型氧化物超导体的实验研究。该合成过程分为两步：首先生成热力学最稳定的钙钛矿相，然后通过拓扑还原生成 IL 相，其中起始相的质量起着至关重要的作用。本文报道了一种可靠的超导 IL 镍酸盐薄膜合成方法，该方法是在对母体钙钛矿相进行连续拓扑化学还原后，以接近最优的化学计量比合成超导 IL 镍酸盐薄膜。仔细分析未完全还原薄膜的输运特性，发现在随后的拓扑化学还原过程中，其正常态电阻率的奇异金属行为有所改善，从而为还原过程提供了新的见解。
识别核心 MRI 序列以实现可靠的自动脑转移分割
a 慕尼黑工业大学伊萨尔医院放射肿瘤学系；b 德国转化放射治疗联盟 (DKTK)，慕尼黑合作伙伴网站；c 慕尼黑亥姆霍兹中心放射医学研究所 (IRM)、放射科学系 (DRS)；d 信息学系；e 德国慕尼黑工业大学 TranslaTUM - 中央转化癌症研究所；f 瑞士苏黎世苏黎世大学医院放射肿瘤学系；g 马格德堡大学医院放射肿瘤学系；h 德国耶拿弗里德里希席勒大学耶拿大学医院放射治疗和放射肿瘤学系；i 瑞士苏黎世苏黎世大学医院定量生物医学系；j 诊断和介入神经放射学系； k 慕尼黑工业大学伊萨尔右翼医院神经外科系，慕尼黑；l 海德堡大学医院放射肿瘤学系；m 海德堡放射肿瘤学研究所 (HIRO)，国家放射肿瘤学中心 (NCRO)，海德堡；n 德国哥廷根大学医学中心放射肿瘤学系；o 瑞士阿劳州立大学阿劳分校 KSA-KSB 放射肿瘤学中心；p 富尔达综合医院放射肿瘤学系，富尔达；q 基尔石勒苏益格-荷尔斯泰因大学医学中心放射肿瘤学系；r 弗莱堡大学医学中心放射肿瘤学系；s 德国癌症联盟 (DKTK)，弗莱堡合作伙伴中心，弗莱堡，德国；t 塞浦路斯利马索尔欧洲大学德国肿瘤中心放射肿瘤学系； u 法兰克福及德国北部 Saphir 放射外科中心，Guestrow；v 法兰克福大学医院神经外科系，法兰克福；w 慕尼黑工业大学医学人工智能与信息学研究所，慕尼黑；x 亥姆霍兹人工智能，亥姆霍兹慕尼黑中心，诺伊尔贝格，德国