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AFMAN11-2U-28V3-空军
本出版物实施了空军政策指令（AFPD）11-2，机组人员操作以及空军手册（AFMAN）11-202，第3卷，飞行操作，建立U-28飞机运行的程序（某些在某些法规中被称为PC-12的操作程序，直到某些规定为止，直到完成了名称标准化的命名为全球运营和培训的培训和培训措施）。它在大多数情况下提供了最可接受的指导和程序，但不能取代合理的判断。本手册适用于常规空军和空军保护区的所有制服成员。本手册不适用于国民警卫队或美国太空部队。使用DAF表格847，将有关此出版物的更改和问题转移到主要责任办公室，建议更改出版物； DAF路线通过标准化和评估渠道形成847，直达空军特种作战司令部（AFSOC） /A3V。确保根据本出版物规定的流程生成的所有记录遵守AFI 33-322，记录管理和信息治理计划，并根据（IAW）位于空军记录信息管理系统中的（IAW）处置。使用DAF表格847，将有关此出版物的建议更改和问题转移给主要责任办公室（OPR），建议更改出版物；路由DAF通过适当的命令链从现场形成847。在合规性声明后，标识了本出版物中放弃机翼或单位级别要求的当局（“ T-0，T-1，T-2，T-3，T-3”）。请参阅空军手册部（DAFMAN）90-161，发布过程和程序，表A10.1，以获取与层数相关的当局的描述。通过命令链提交豁免请求，向适当的豁免批准授权机构或替代提交给非请求者的指挥官非 -
2022 年年度报告
2022年全球经济受到疫情、战争、通胀、加息、地缘政治等因素冲击，抑制市场需求，造成库存过剩。旺宏电子长期耕耘高质量应用市场，成效显著，有效缓解终端需求波动影响，逆势维持相对稳定表现，让旺宏电子营收维持高位，以优质服务与高质量维持产品价格。旺宏电子全年毛利率较上年(2021年)增加2.6%，表现不俗。面对经济下行、产业与客户库存调整等因素，旺宏电子紧随推出减产措施，控制库存水位，并转移资源加速技术开发，让旺宏电子在制程技术上抢占先机，进一步提升长期竞争力。 2022年营运表现如下：全年合并营业净额为新台币434.87亿元，全年合并毛利为新台币192.38亿元，全年平均毛利率提升至44.2%，税后净利为新台币89.7亿元，EPS为新台币4.85元。营业活动现金流入为新台币116.56亿元，投资活动现金流出为新台币103.39亿元，期末现金等价物为新台币197.64亿元，负债率降低至37.3%，每股账面值提升至新台币28.38元，股东权益回报率为18%。旺宏电子多年来致力创新研发，专利强化其与竞争对手的壁垒。以专利为例，旺宏电子2022年在各国申请专利共计240件，截至2022年底，旺宏电子全球专利数达8,894件，除专利数量位居半导体产业前列外，更在全球拥有大量优质关键技术及商业机密，这些对于维持公司竞争力，在全球非挥发性内存市场占据领先地位至关重要。去年(2022)，旺宏电子不仅荣获2022 EE Awards Asia 车用电子解决方案供应商殊荣，更连续第二年荣获年度最佳内存产品奖。此外，旺宏电子也于2023年入选LexisNexis全球百大创新者，这些肯定，都显示旺宏电子勇于创新，坚持产品改良，并有能力为客户创造增值应用，这也是旺宏电子能在众多竞争对手中脱颖而出的原因。在制程与产品开发方面，ROM在2022年占年营收的25%。NOR Flash 占年营收 55%，目前正向高附加值市场拓展，例如 256Mb 以上高密度产品占 NOR Flash 营收比重逐年提升，截至 2022 年已达 50%，并正加速开发全球首款超高密度 3D NOR Flash，有助拓展高容量 NOR 市场。此外，来自车用、工业、医疗、航太等优质应用领域的 Flash 产品营收已达 41%，将成为旺宏业务成长的最大推动力之一。车用应用领域营收较上年 (2021) 大幅增加 43%，位元出货量也创下历史新高，过去五年位元出货量年复合增长率达 30%，累计出货量突破 5.6 亿颗。 NAND Flash方面，全年营收占比11%，96层3D NAND Flash产品已于去年底(2022)开始量产，将逐步贡献营收，预计今年(2023)可完成192层3D NAND Flash产品的开发，并持续开发更高层数堆叠技术，满足客户更高容量产品的需求。随着数据中心、人工智能、车用市场、5G等快速发展，内存芯片的应用也愈加广泛，旺宏电子秉持研发技术、产能、严谨品管的精神，以及为客户提供高效能、高可靠度内存解决方案的承诺，获得多项优异的认证与肯定，例如Octaflash取得ISO 26262车用电子功能安全最高等级ASIL D认证，获得全球各大车用芯片厂的认可。而96层3D NAND Flash产品已于去年底(2022)开始量产，将逐步贡献营收，预计今年(2023)可完成192层3D NAND Flash产品的开发，并将持续发展更高层数堆叠技术，满足客户对更高容量产品的需求。随着数据中心、人工智能、车用市场及5G等快速发展，内存芯片的应用也愈加广泛，旺宏电子秉持研发技术精神、生产能力、严谨品管，以及提供客户高效能、高可靠度内存解决方案的承诺，并因此获得优异的认证与认可，例如Octaflash取得ISO 26262车用电子功能安全最高等级ASIL D认证，受到全球各大车用芯片厂认可。而96层3D NAND Flash产品已于去年底(2022)开始量产，将逐步贡献营收，预计今年(2023)可完成192层3D NAND Flash产品的开发，并将持续发展更高层数堆叠技术，满足客户对更高容量产品的需求。随着数据中心、人工智能、车用市场及5G等快速发展，内存芯片的应用也愈加广泛，旺宏电子秉持研发技术精神、生产能力、严谨品管，以及提供客户高效能、高可靠度内存解决方案的承诺，并因此获得优异的认证与认可，例如Octaflash取得ISO 26262车用电子功能安全最高等级ASIL D认证，受到全球各大车用芯片厂认可。
审查和比较层次转移方法用于在传统和新兴平台中应用二维材料
图2。微观和光谱表征方法的概述，以评估2D材料的转移前/转移质量。a）光学显微镜用于快速简便地评估薄膜清洁度和结构完整性。转移产生的裂纹可以在顶部图像中看到。b）扫描电子显微镜（SEM）和C）隧道电子显微镜（TEM）用于观察µM/nm尺度疾病，指示损伤/污染。d）原子力显微镜（AFM）用于评估步骤高度的变化，指示裂纹/皱纹和/或污染。顶部图像中看到的白线表明转移膜中的皱纹。e）拉曼，f）光致发光（PL）和G）X射线光电子光谱（XPS）用于评估2D膜中污染，掺杂和应变的层数，污染的存在，掺杂和应变。陡峭的高幅度峰表示高质量和无损害的2D材料的光谱峰的全宽度最大（FWHM）直接对应于晶体质量。在转移前后的FWHM发生巨大变化，如顶部的拉曼和PL图像所示，表明由于转移而降级。XPS光谱中显示的峰表示胶片中不同元素的存在；因此，转移后的其他峰表明，由于污染而导致化学成分的变化。（a）改编自参考。82经许可。©2009美国化学学会。（b）改编自参考。60经许可。©2014 Elsevier Ltd.（c）改编自参考。59经许可。©2015日本化学学会。（d）改编自参考。61经许可。©2019美国化学学会。（E-G）改编自参考。67经许可。©2017 Elsevier B.V.
功能分级的三明治梁的屈曲分析...
在本文中，使用第三阶的锯齿形理论研究了包含功能分级的皮肤和金属（类型-S）或陶瓷芯（type-h）的三明治（SW）梁的屈曲响应。通过指数和功率定律量化功能分级（FG）层中材料特性的变化。使用高阶项以及锯齿形因子来评估剪切变形的效果，假定位移。面积内载荷被考虑。使用虚拟工作的原理得出了管理方程式。与高阶剪切变形理论不同，该模型实现了无应力边界，并且C0是连续的，因此，不需要任何后处理方法。本模型显示，由于假定位移中的包含曲折因子，厚度方向上横向应力的准确变化，并且与计算结果的层数无关。数值解决方案是通过使用三个带有7DOF/节点的三明治梁的有限元元素到达的。本文的新颖性在于对FGSW梁的曲折屈曲分析进行厚度拉伸。本文介绍了功率定律因子，最终条件，纵横比和层压方案对FGM夹心梁屈曲响应的影响。发现数值结果符合现有结果。通过增加S型梁的功率定律因子来提高屈曲强度，而对于所有类型的终端条件，在H型梁中都可以看到相反的行为。最终条件在决定FGSW梁的屈曲反应中起着重要作用。指数法律控制的FGSW梁对S型梁表现出较高的屈曲抗性，而对于几乎所有层压方案和最终条件，S型梁型梁的屈曲抗性都稍低。还提出了一些新的结果，这些结果将作为沿并行方向进行未来研究的基准。
定量金融中加固学习的演变：调查
Biotite是一种属于三十二十体云母基团的铁矿，是一种自然丰富的分层材料（LM），具有有吸引力的电子特性，用于在纳米式设备中应用。Biotite在环境条件下以不可降解的LM脱颖而出，具有高质量的基础裂解，这是Van der Waals异质结构（VDWH）应用的重要优势。在这项工作中，我们将Biotite的微型机械剥落向下呈现给单层（1LS），从而产生具有较大面积和原子平坦表面的超薄薄片。为了识别和表征矿物，我们使用能量分散性光谱映射对生物岩进行了多元分析。此外，还采用同步型红外纳米光谱镜以几层形式探测其振动签名，对层数具有敏感性。我们还观察到及时（长达12个月）的良好形态和结构稳定性，并且在超薄生物岩片中热退火过程后其物理特性没有重要变化。导电原子力显微镜评估了其电容量，揭示了大约1 V/nm的电故障强度。最后，我们探讨了将Biotite用作底物的使用，并将LM封装在VDWH应用中。我们在低温下进行了光学和磁光测量。我们发现，超薄生物岩片可作为1L-摩尔2的良好底物，可与六边形的硝酸硼片相当，但它引起了1L-摩尔斯2 G因子值的少量变化，这很可能是由于其晶体结构上的天然杂质。此外，我们的结果表明，生物片片是保护敏感LMS（例如黑磷）免受降解的有用系统，可在环境空气中降解多达60天。我们的研究将Biotite作为一种有希望的，具有成本效益的LM，用于进步未来的超薄纳米技术。
通过量子神经网络集成技术节省资源
新兴的量子机器学习领域 [ 1 ] 有望利用量子计算技术提高机器学习算法的准确性和速度。尽管量子机器学习有望在化学、物理学、材料科学和药理学中某些类型的问题上发挥作用 [ 2 ]，但它是否适用于更传统的用例仍不确定 [ 3 ]。值得注意的是，可用的量子机器学习算法通常需要经过调整才能在“NISQ”设备 [ 4 ] 上运行，这些设备是当前的噪声量子计算机，没有纠错，并且具有适中的量子比特数和电路深度能力。在量子机器学习场景中，经典神经网络的量子对应物——量子神经网络 [ 5 ] 已经成为解决量子领域有监督和无监督学习任务的事实标准模型。虽然量子神经网络引起了广泛的兴趣，但它们目前也存在一些问题。第一个是贫瘠高原 [ 6 ]，其特点是随着系统规模的增加，损失梯度的方差呈指数快速衰减。这个问题可能会因各种因素而加剧，比如量子电路表达能力过强 [ 7 ]。为了解决这个问题，需要精心设计量子神经网络 [ 8 ]，并结合可表达性控制技术，如投影 [ 9 ] 和带宽控制 [ 10 ]。第二个问题，也是本文要解决的问题，涉及运行量子神经网络所需的资源量（总量子比特数有限——目前最多一百多个——以及当前量子设备上操作的低保真度严重限制了量子神经网络在输入维度和层数方面的大小）。为了解决后一个问题，我们建议采用 NISQ 适当的集成学习实现 [11]，这是经典机器学习中广泛使用的技术，用于通过使用多个弱组件构建更强的分类器来调整特定机器学习机制的偏差和方差，从而使整个集成系统的表现优于最好的单个分类器。集成系统的有效性已在经验和理论上得到广泛证明 [12]，尽管
航天用印刷电路板高密度互连技术评估
摘要 高密度互连 (HDI) 印刷电路板 (PCB) 和相关组件对于使太空项目受益于现代集成电路（如现场可编程门阵列 (FPGA)、数字信号处理器 (DSP) 和应用处理器）日益增加的复杂性和功能性至关重要。对功能的不断增长的需求转化为更高的信号速度和越来越多的 I/O。为了限制整体封装尺寸，组件的接触焊盘间距会减小。大量 I/O 与减小的间距相结合对 PCB 提出了额外的要求，需要使用激光钻孔微孔、高纵横比核心通孔和小轨道宽度和间距。虽然相关的先进制造工艺已广泛应用于商业、汽车、医疗和军事应用；但将这些能力的进步与太空的可靠性要求相协调仍然是一个挑战。考虑了两类 HDI 技术：两级交错微孔（基本 HDI）和（最多）三级堆叠微孔（复杂 HDI）。本文介绍了按照 ECSS-Q-ST-70-60C 对基本 HDI 技术的鉴定。在 1.0 mm 间距时，该技术成功通过了所有测试。在 0.8 mm 间距时，在互连应力测试 (IST) 和导电阳极丝 (CAF) 测试中会遇到故障。这些故障为更新 HDI PCB 的设计规则提供了基础。简介通常认为 HDI PCB 有两个主要驱动因素：(1) 关键元件的小间距和高 I/O 数量；(2) 这些元件的性能不断提高，导致电路板上的信号线速度加快。微孔的使用可以缩短信号路径的长度，从而提高信号完整性和电源完整性。由于扇出内的密集布线，关键网络可能会受到串扰。在 1.0 mm 间距元件的引脚之间布线差分对需要精细的线宽和间距。0.8 mm 间距元件的埋孔之间不再可能进行差分对布线。需要在扇出区域内分割线对，分割长度决定了分割对对信号完整性的影响。单端网络宽度的变化以及差分对间距和/或走线宽度的变化将导致阻抗不连续。因此，选择合适的层结构和过孔类型将同时改善布线能力和信号完整性。在定义 HDI PCB 技术参数时，一个重要的考虑因素是元件间距和 I/O 数量不能独立处理。间距为 1.0 mm 的高引脚数元件（> 1000 引脚）可能需要使用微过孔来减少总层数或改善受控阻抗线的屏蔽。另一方面，仅具有两排焊球的 0.5 mm 间距元件的逃逸布线可在不使用微孔和细线宽和间距的情况下进行。增加层数以便能够布线一个或多个高引脚数元件将导致 PCB 厚度增加，这会通过限制通孔纵横比影响最小通孔钻孔直径，从而再次限制布线可能性。为了定义 HDI 技术参数，需要了解过去、现在和未来太空项目中使用的面阵器件 (AAD) 的规格。纵观目前正在开发的复杂太空元件，间距为 1.0 mm 的陶瓷柱栅阵列 (CCGA) 仍将是未来几年的首选封装。例如，新的 Xilinx FPGA (RT-ZU19EG: CCGA1752) [1]、CNES VT65 电信 ASIC (CCGA1752) [2] 和欧洲航天局 (ESA) 的下一代微处理器 (NGMP, CCGA625) [3] 就是这种情况。间距较小的柱状网格阵列 (0.8 毫米) 已在研发中得到展示 [4]，尽管尚未发现商业实现。带有非塌陷高铅焊球的陶瓷球栅阵列 (CBGA) 用于军事和航空航天应用 [5]。当间距为 0.8 毫米及以上 (0.5 毫米) 时，陶瓷 (即密封) 封装会成为可靠性风险，因为更小的间距 (0.8 毫米) 会降低封装的可靠性。
33.2 低于 1µJ/级的耳机集成思维意象和……
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC，适用于 VR/MR 应用，具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统，例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro，最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣，在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而，大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪，缺少一个重要的信息来源，即大脑活动。因此，人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示，现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括：（1）佩戴麻烦且用户外观不佳，（2）缺乏低延迟操作的现场计算支持，（3）无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈，（4）由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战，这项工作引入了一种思维意象设备，该设备集成到现有的 VR 耳机中，而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括：（1）支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC，（2）与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择，以提高用户接受度和体验，（3）具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA)，支持广泛的心智意象操作，（4）混淆矩阵引导的师生 CNN 方案，可在 AI 操作期间节省电量，（5）EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片，并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6]，但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化，SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中，在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务，8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集，例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感（例如情绪）监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降（从 90.4% 下降到 85.2%），但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分
都灵理工学院 Inconel 718 的优化...
如今，增材制造 (AM) 技术被视为先进工艺，通过该技术可以逐层生产形状复杂的部件。值得注意的是，据报道，在这些技术中，在生产角度大于 45° 的部件时，不需要支撑。而当角度低于此角度时，需要有支撑来抵消重涂刀片的力并散热。事实上，在这些角度下，存在脱落导致部件故障的风险，并会增加下皮表面的严重熔渣形成（高粗糙度）。然而，通过优化一些参数，可以减小这个角度的值。因此，本论文的主题是找到 IN718 合金的优化下皮参数，以提高倾斜试件悬垂表面的质量。这项工作从对下皮参数的深入文献研究开始。我们发现，最关键的参数是悬垂角度、激光功率、激光速度、描边距离以及使用下皮参数处理的层数。基于所获得的知识，在 Prima Industrie SpA 使用 Print Sharp 250 机器对参数进行了优化。实验程序包括三个“实验设计”(DoE)，第一个实验进行了重复性测试。第一个 DoE 是通过对倾斜 30°、35° 和 40° 的样品进行 3 3 因子实验进行的，修改了激光功率、激光速度和描边距离。下皮表面的粗糙度分析被用作关键性能指标。结果，找到了下皮粗糙度低于 21 µm 的最佳八组参数（角度为 35° 和 40°）（文献中 Inconel 718 在 45° 时的值为 19 µm）。为了验证结果的准确性，我们通过使用相同的参数打印和分析一些样本进行了重复性测试。检测到的变异性始终低于 5%，证实了结果的一致性。第二个 DoE 旨在使用图像分析来评估孔隙率，其中样本被切割、抛光，然后使用光学显微镜进行分析。对于最佳参数组，样本的密度始终高于 99.2%。因此，预计下皮区域的机械特性不会发生变化。最后，进行了第三个 DoE 以
使用不同的迁移学习模型检测 MRI 图像中的阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran Rese
使用不同的迁移学习模型在 MRI 图像中检测阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran 研究学者，印度奇丹巴兰安纳马莱大学计算机与信息科学系 电子邮件：rajendiranmaha@gmail.com KP Sanal Kumar 博士 助理教授，印度切格阿尔帕图 RV 政府艺术学院计算机科学系 PG 电子邮件：sanalprabha@yahoo.co.in S. Anu H. Nair 博士 印度奇丹巴兰安纳马莱大学 CSE 系助理教授[委派到 WPT，钦奈] 电子邮件：anu_jul@yahoo.co.in 摘要 --- 阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会损害脑细胞并随着时间的推移削弱患者的记忆力。如果及早发现，患者可以避免永久性记忆丧失和脑细胞的进一步损害。近年来，已经开发出各种用于检测阿尔茨海默病 (AD) 的自动化技术和技术。有多种方法可以快速、准确、尽早识别病情，以减少对患者心理健康的负面影响。机器学习模型大大提高了医学成像系统对阿尔茨海默病 (AD) 的诊断性能。然而，多类分类存在一个主要困难，即存在极其密切相关的大脑结构特征。通过增加层数并在分类层次结构的所有级别包含特征和分类器，可以改进深度学习。然而，绝大多数深度学习模型（如传统的 CNN 模型）在现实世界中都无法提供可接受的结果。本研究中提出的不同迁移学习模型（如 AlexNet、VGG-16 Net、ResNet-50 和 Google Net）分类模型旨在提高稳健性。我们已经建立并比较了各种迁移学习模型。基于 OASIS 数据集，我们收集了 8,980 张 MRI 图像来测试我们建议的