XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System工作速度
loger：一种学习的优化器，用于生成高效且强大的查询执行计划
基于深度强化学习（DRL）的查询优化最近已成为热门研究主题。尽管取得了令人鼓舞的进展，但DRL优化者仍然面临着强有力地制定有效计划的巨大挑战，这是因为连接订单和操作员选择的巨大搜索空间以及将其作为反馈信号的高度变化的执行延迟。在本文中，我们提出了Loger，这是一个赢得的效果，以使能力和r ubust计划有效，旨在生产有效的加入订单和运营商。Loger首先利用图形变压器来捕获表和谓词之间的关系。然后，搜索空间进行了重组，Loger学会了限制特定的操作员，而不是直接选择每个连接的操作员，同时利用DBMS内置的优化器在修复下选择物理操作员。这种策略利用专家知识来提高计划生成的鲁棒性，同时提供足够的计划搜索灵活性。此外，Loger介绍了𝜖 -beam搜索，该搜索可在进行指导探索时保留多个搜索路径，以保留有希望的计划。最后，Loger引入了损失功能，并通过奖励加权引入损失功能，从而通过减少差的操作员造成的波动，并记录转换以压缩奖励范围，从而进一步提高性能。我们对加入订单基准（JOB），TPC-DS和堆栈溢出进行实验，并证明Loger可以比现有学习的查询优化器更好地实现性能，而与PostgreSQL相比，工作速度为2.07倍。
研究文章基于FPGA的电池管理系统，用于实时监控和瞬时SOC预测
电池管理系统（BMS）对于使用电池组的所有类型的电动汽车都至关重要。各种因素，例如电池温度和平衡，直接影响车辆中使用的电池的寿命，安全性和效率。对于安全性和鲁棒性，应立即监视和调整这些因素。今天，电池管理系统一直在使用不同的生产方法和算法开发。在研究中，计算是通过测量参数（如温度，电流，平衡，负载状态和电池电池的健康状况）以及电池组的控制，并通过这些计算提供了计算。即时，连续的测量和处理所有这些数据以及根据计算结果的创建控制算法的创建，可以使用强大的处理器。FPGA是可以提供BMS所需的速度和功能的处理器。在电池管理系统中，FPGA负责接收和处理电池单元的所有信号并产生结果。它立即从温度，电流和电压传感器处理数据，并应用平衡所需的控制阶段。此外，电池的充电和排放能力是通过立即测量电荷状态（SOC）来计算的。SOC在电池管理系统中非常重要，以确保电池组的安全性。因此，需要准确，实时估算SOC。由于其并行处理能力，FPGA可以同时读取传感器的数据并执行相关的计算。在这项研究中，在FPGA上进行了实时，高计算速度的多功能系统设计。在模拟环境中实时监测基于嵌入式系统的实验电池的电压和电流。实验结果表明，瞬时SOC估计是成功的，并且系统将即时结果返回到传入的传感器数据中。使用FPGA作为管理单元将在BMS中具有高度的工作速度，实时监控，低功耗和重新编程性。
用激光直接金属沉积和由马氏体钢制成的激光焊接1.4313
摘要Burckhardt Compression Holding AG总部位于温特图尔，是一家具有国际活跃的往复式压力机制造商，在其Laby®往复式压缩机中使用三件式活塞。由于其铸造设计，活塞的重量很高，这限制了活塞的大小，特别是对于大直径。因此，正在寻找解决方案在轻质设计中使用金属添加剂制造工艺制作活塞，以抵消这些挑战。在各个科学和工业领域应用的减轻体重的创新技术之一是激光直接金属沉积（DMD）。因此，一个项目是从Burckhardt压缩开始的，以降低质量，从而实现更高的工作速度。这项研究提供了一个工作流程，可通过直接金属沉积（DMD）制造1.4313的轻质活塞，直径约为342 mm，高度为140 mm。活塞的特征是不同的片段，这些片段在传统上和附加性制造中以克服机器限制。活塞皇冠被连接到添加剂制造的部分，并由CO 2激光焊接密封。降低DMD的激光功率可降低温度，因此，锰和硅的氧化和降低载气流量可提高堆积速率，并降低了湍流诱导的氧化。每层交替的进料方向提高了几何准确性，并避免了在锋利的角落积累的材料。一种方法被发现在堆积方向上定量地表明半径的几何精度。选择了激光焊接的焊接类型和接缝以实现良好的力流；但是，需要夹紧装置。为了减少隐藏的T关节的缺口效应，考虑了双重焊接策略。该设计使40％的重量减轻，与铸件活塞相比，重量为40 kg，重量为24千克。的金理分析和3D扫描。该研究显示了DMD的局限性和挑战以及如何通过部分分割克服机器的局限性。
计算机科学题库（第一学期）第二课
A. 使用提示框中给出的单词填空： 输入 处理 快速 娱乐 决策 文本，图片 1. 一个人可以自己做决定。 2. 我们输入计算机的数据称为输入。 3. 计算机中的文本和图片可以以优美的方式呈现。 4. 计算机工作速度非常快。 5. 处理数据称为处理。 6. 计算机是一种很好的娱乐来源。 B. 写 T 表示（正确）或 F 表示（错误） 1. 计算机可以自动工作。 T 2. 计算机可以独立工作。F 3. 计算机不能同时执行多项任务。F 4. 长时间使用电脑可能会影响视力。T 5. 计算机可以解决复杂的计算。T 6. 计算机依靠燃料工作。F C. 多项选择题： 1. 计算机以下哪个部分负责所有计算？CPU a. 扬声器 b. CPU c. 鼠标 2. 数据和指令合称为什么？输入 a. 输出 b 处理 c. 输入 3. 计算机哪个部分的工作原理像人脑？ CPU a. CPU b. 显示器 c. 打印机 4. 以下哪项是计算机的特点？ 多任务处理 a. 慢 b. 多任务处理 c. 情绪化 D. 回答以下问题： Q1. 说出计算机工作的三个步骤过程。 计算机工作的三个步骤过程是输入、处理和输出 Q2. 计算机哪个部分处理数据以产生输出？ CPU 处理数据以产生输出。 Q3. 说出用于描述处理后得到的最终结果的术语？ 处理后得到的最终结果是输出。 Q4. 写出计算机的任何一个优点和缺点？ 优点——它存储大量信息。 缺点-它不能自己做决定。 Q5. 写出计算机和人之间的任何一个区别？ 计算机不会犯任何错误，但人会犯错误。
采用磁控溅射层间电介质直接形成 n+ 工艺，用于自对准共面氧化铟镓锌薄膜晶体管
具有交错结构（例如蚀刻停止 (ES) 和背沟道蚀刻 (BCE) 结构）的铟镓锌氧化物 (IGZO) 薄膜晶体管 (TFT) 已被证明可用作平板显示器中的电路器件 [1,2]。然而，由于栅极和源/漏极 (S/D) 电极之间的重叠，这些交错结构器件不可避免地具有较大的寄生电容，从而导致 TFT 器件的工作速度较低。自对准 (SA) 共面结构是克服该寄生电容问题的一种有前途的解决方案 [3]。形成导电的 n + -IGZO 以获得有源 S/D 区和 S/D 电极之间的欧姆接触是 SA 共面器件的重要工艺。已经提出了许多用于该工艺的方法，并且制备的 IGZO 器件具有良好的性能。通常使用等离子体处理（Ar、H2 等）[4,5] 和深紫外（DUV）照射 [6] 。然而，这些解决方案需要一个额外的步骤，如图 1a 所示，这会导致额外的工艺成本。在 SiO2 栅极绝缘体（GI）过蚀刻期间形成 n + -IGZO 是一种简单的方法 [7,8]。然而，当 GI 蚀刻等离子体可以蚀刻 IGZO 薄膜时，这种方法并不适用。最近，已经证明通过简单地涂覆有机层间电介质（ILD）可以形成 n + -IGZO 区域，并且获得了 24 Ω·cm 的沟道宽度归一化 S/D 串联电阻（R SD W）[9]。本报告展示了在 ILD 沉积过程中形成 n + -IGZO 区域的可能性。基于这个想法，其他制造低 R SD W SA 共面 IGZO TFT 的新方法值得研究。在这项工作中，我们使用磁控溅射工艺沉积 SiO x ILD 并同时为 SA 共面 IGZO TFT 形成 n + -IGZO 区域。这样，ILD 沉积和 n + 形成可以合并为一个步骤，如图 1b 所示。制造的器件具有相当低的 R SD W 。降低 IGZO 薄膜的机制
项目名称 用于感测及光学互连的硅光子集成电路 负责人曾汉基教授 (电子学系)
项目名称 用于传感和光学互连的硅光子集成电路 负责人 曾汉基教授（电子工程系） 工学院院长、伟伦电子工程学教授 成员 易丹博士 博士（电子工程），2022 年 陈吴大卫博士 博士（电子工程），2023 年 周学桐博士 博士（电子工程），2023 年 项目描述 本项目旨在开发下一代硅光子集成电路技术，该技术可以提高系统性能，使其超越纯微电子集成电路所能达到的水平。 该团队的核心专业知识是硅光子学，这是中大二十多年的研究成果。作为亚洲最早开发硅光子学的团队之一，该团队拥有一些最先进的硅光子设计，可用于提高通讯设备、3D 成像和量子信息系统的性能。遵循微电子行业无晶圆厂设计业务模式的成功范例，我们将专注于设计，同时利用现有的代工厂制造光子集成电路 (PIC)。该团队将构建子系统，用作其他公司生产的产品的核心组件。他们的产品将包括用于数据中心互连的基于硅光子的 1.6 和 3.2 TbE 光学引擎，以及用于医疗设备和工业计量的小型手持式光学相干断层扫描 (OCT) 成像系统。创始成员包括电子工程系的曾汉基教授、易丹博士、陈吴博士和周学桐博士。曾汉基教授是工程学院院长和伟伦电子工程教授，在硅光子学方面拥有超过 23 年的研发经验，包括成功将新产品推向市场。易丹博士于 2022 年获得中大博士学位，并荣获工程学院最佳论文奖。 David WU Chan 博士于 2023 年获得博士学位，并开发出最先进的工作速度超过 400Gb/s 的硅调制器。周学桐博士于 2023 年获得博士学位，并开发出最先进的先进光纤到芯片接口，该接口可提供同类最佳的性能，具有高耦合效率（耦合损耗小于 0.9dB）和宽工作带宽。