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EMEA总功率运动产品指南英语0225
nexsys®TPPL电池解决方案为全球数千种应用提供无维护功率。Nexsys®TPPL电池针对快速和机会充电的优化，非常适合轻至中型应用，而可选的加速吞吐量包则适用于某些更高量的应用程序。 Nexsys®TPPL电池集合将高级集体设计技术与强大的材料和构造结合在一起，提供了出色的灵活性和性能，并且对冲击和振动的高度耐药性。针对快速和机会充电的优化，非常适合轻至中型应用，而可选的加速吞吐量包则适用于某些更高量的应用程序。Nexsys®TPPL电池集合将高级集体设计技术与强大的材料和构造结合在一起，提供了出色的灵活性和性能，并且对冲击和振动的高度耐药性。
技术项目 - 中小企业年度会议与博览会
2:05 PM 提高库存能力 C. Hartford；Jenike & Johanson Inc，马萨诸塞州廷斯伯勒 矿业公司不断寻求提高生产率、缩短交货时间和降低运营成本的方法。由于材料处理问题，矿石运输系统中的瓶颈可能导致利润大幅损失。这些瓶颈是无法实现所需流量的区域。这些瓶颈的出现有多种原因，例如，在最初设计为较低吞吐量的运输系统中增加吞吐量、改变材料特性（例如更细的材料、增加的水分含量）、更改为改变可处理性的新型材料或混合物，或者由于设备可用性或工艺利用率而改变运营理念。在库存中，材料的有效容量可能有限，因此可能无法提供足够数量的矿石
HXRHPPC处理器RAD硬处理器
微处理器描述HXRHPPC处理器集成了五个执行单元 - 一个整数单元（IU），浮点单元（FPU），分支处理单元（BPU），负载/存储单元（LSU）和系统寄存器单元（SRU）。并行执行五个指令的能力以及使用快速执行时间的简单指令产生高系统效率和吞吐量。大多数整数指令具有一个时钟周期的吞吐量。FPU是管道的，因此可以在每个时钟周期中发出单精确的多重ADD指令。处理器提供独立的片上，16个kbyte，四向设置缔合性，物理上的caches，用于指令和数据以及芯片指令和数据存储器管理单位（MMU）。它还通过使用两个独立指令和数据块地址
合作，连接和自主流动性：使用基于储备机制的交叉口的协调
摘要 - 公路运输对于个人和商品的发展至关重要，也有助于经济发展。对城市道路充血的重要贡献是使用常规交通信号的交叉控制不佳。在这项工作中，我们提出了一个分散的多代理系统机制，用于连接自动驾驶汽车的道路交集管理，包括排地层的协调。我们提出了一种基于预订的机制，能够最大化交叉点的整体车辆吞吐量。该研究介绍了i）拍卖作为将预订分配给车辆的第一次服务政策的替代方案，ii）一种解决冲突保留之间争议的方法。结果证明了使用排量改善吞吐量和交叉控制平均延迟的好处。该方法的分布性质通过将大部分计算负担从交叉路口管理器转移到驾驶剂来提高可扩展性。
F59L1G81MB（2M）闪存
字节。I/O 引脚用作地址和命令输入以及数据输入/输出的端口。复制回功能允许优化缺陷块管理：当页面编程操作失败时，可以直接在同一阵列部分内的另一页中对数据进行编程，而无需耗时的串行数据插入阶段。缓存编程功能允许在将数据寄存器复制到闪存阵列时将数据插入缓存寄存器。当在内存中写入长文件时，此流水线编程操作可提高程序吞吐量。还实现了缓存读取功能。当必须将连续页面流出时，此功能可以显著提高读取吞吐量。此设备包括额外功能：开机时自动读取。
![arXiv:2001.11954v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 30 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8aeefbb195336dbc21f8ba28fedd28d586512293.webp)
arXiv:2001.11954v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 30 日
摘要——基于头皮记录脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 系统可以极大地改善患有运动障碍的人的生活质量。创建由多个卷积、LSTM 和全连接层组成的深度神经网络来解码 EEG 信号，以最大限度地提高人类意图识别的准确性。然而，之前的 FPGA、ASIC、ReRAM 和光子加速器在处理实时意图识别时无法保持足够的电池寿命。在本文中，我们提出了一种超低功耗光子加速器 MindReading，仅通过低位宽的加法和移位运算即可实现人类意图识别。与之前的神经网络加速器相比，在保持实时处理吞吐量的情况下，MindReading 将功耗降低了 62.7%，并将每瓦吞吐量提高了 168%。
MindReading：一种基于脑电图的人类意图识别的超低功耗光子加速器
摘要——基于头皮记录脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 系统可以极大地改善患有运动障碍的人的生活质量。创建由多个卷积、LSTM 和全连接层组成的深度神经网络来解码 EEG 信号，以最大限度地提高人类意图识别的准确性。然而，之前的 FPGA、ASIC、ReRAM 和光子加速器在处理实时意图识别时无法保持足够的电池寿命。在本文中，我们提出了一种超低功耗光子加速器 MindReading，仅通过低位宽的加法和移位运算即可实现人类意图识别。与之前的神经网络加速器相比，在保持实时处理吞吐量的情况下，MindReading 将功耗降低了 62.7%，并将每瓦吞吐量提高了 168%。
Mujoco Playground
在我们的SIM到运行研究中，我们使用了几种GPU硬件设置和拓扑，包括NVIDIA RTX 4090，A100和H100 GPU。在图6中，我们分解了leapcubereitient环境的训练性能，这些环境对一组固定的RL超参数组合的构造，表明MJX在消费者级和数据度假图形上都有效。我们看到，具有较高理论性能和较大拓扑的GPU可以将训练时间减少到诸如手机重新定位（包括手机重新定位）的训练时间3倍。我们将拓扑特定的超参数视为未来的工作（例如只要RL算法可以利用每个时期的数据增加），理想情况下应增加较大拓扑以最大程度地增加吞吐量的环境。在table 4，表7和表9中，在附录中，我们对所有环境的训练吞吐量
EMEA总功率运动产品指南英语0624
nexsys®TPPL电池解决方案为全球数千种应用提供无维护功率。Nexsys®TPPL电池针对快速和机会充电的优化，非常适合轻至中型应用，而可选的加速吞吐量包则适用于某些更高量的应用程序。 Nexsys®TPPL电池集合将高级集体设计技术与强大的材料和构造结合在一起，提供了出色的灵活性和性能，并且对冲击和振动的高度耐药性。针对快速和机会充电的优化，非常适合轻至中型应用，而可选的加速吞吐量包则适用于某些更高量的应用程序。Nexsys®TPPL电池集合将高级集体设计技术与强大的材料和构造结合在一起，提供了出色的灵活性和性能，并且对冲击和振动的高度耐药性。
图形卷积加固学习用于负载平衡和智能排队
摘要 - 在本文中，我们为在协作环境中为智能负载平衡和排队代理提供了图形卷积深的加固学习框架。我们旨在平衡不同路径上的流量负载，然后控制网络节点上属于不同流量类别的数据包。我们的目标是双重的：首先是在吞吐量和端到端延迟方面提高一般网络性能，其次，以确保满足一组分类网络流的严格服务水平协议。我们的建议使用注意机制从当地观察和邻里政策中提取相关特征，以限制机构间通信的开销。我们在台球测试台中评估了我们的算法，并表明它们在吞吐量和端到端延迟方面都优于加载平衡和智能排队的经典方法。索引术语 - 智能排队，负载平衡，深入执行学习，多代理系统。