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Tiny-HD：用于物联网应用的超高效高度计算引擎
摘要 - Hyperdementialsional Computing（HD）是一种新的脑启发算法，模仿了人脑的认知任务。尽管具有固有的潜力，但HD的实际效率与基础硬件相关，该硬件在常规微处理器中促进了HD的效率。在本文中，我们提出了Tiny -HD，这是一个针对低功率，高能量效率和低潜伏期的轻型专用高清平台，同时可以支持各种应用程序。我们利用增强的HD编码，以减轻记忆要求，并简化数据流以使其具有效率的体系结构使微小的HD浮动。我们通过管道阶段和资源共享以及能够减少机会主义功率的数据布局进一步增强Tiny -HD。我们将微小的-HD与国家的高清平台进行了比较，性能，功率和能源消耗。Tiny -HD占据约0.5毫米2，消耗1.6兆瓦的备用和9.6兆瓦的运行时功率（400 MHz），一组IoT基准测试的延迟为0.016 ms。微小的-HD消耗160 NJ的平均每电能能量，该能量的表现分别超过了95.5×和11.2×的状态FPGA和ASIC实现。I. i ntroduction
和石墨烯诱导的能量转移光谱
生物膜的平面外闪光，也称为随机位移，在调节细胞和细胞器中的许多基本生命过程中起着至关重要的作用。尽管有各种方法可用于量化膜动力学，但可以准确地量化具有快速和微小的闪光（例如线粒体）的复杂膜系统仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种方法，该方法将金属/格拉烯诱导的能量转移（MIET/GIET）与荧光相关光谱（FCS）结合在一起，以量化膜的平面弹性与大约一个Nanonoles和One MicroseCond的平面空间分辨率。为了验证技术和时空分辨率，我们测量模型膜的弯曲起伏。此外，我们证明了MIET/GIET-FC在研究多样化的膜系统中的多功能性和适用性，包括人类红细胞的广泛研究的振动系统，以及两个未探索的膜系统，具有微小的闪光，一个微小的孔，一个孔隙孔膜膜，膜状膜和米孔粒粒度/外粒粒子/毛线粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒度。
微生物！ |佐治亚州4-H
Antony Van Leeuwenhoek Antony Van Leeuwenhoek被称为微生物学之父。他从1632 - 1723年居住在荷兰共和国。他最初是一个织物商人，他创建了自己的显微镜来检查织物的质量。显微镜显微镜是用于放大小物体的仪器。由于他的好奇心，他后来使用显微镜看着不同的东西，例如水，血液和唾液。他看到微小的东西四处走动，称它们为动物动物，这意味着很小的动物。在此之前，没有其他科学家报告看到这样的东西，因此其他科学家一开始就不相信他。但是，在写信给英格兰皇家学会并向他们展示他的发现后，其他科学家开始听他的声音。当他和其他科学家开始使用显微镜看更多动物时，他们意识到它们实际上不是微小的动物 - 相反，它们是不同类型的微小生物，例如细菌，病毒和真菌。
解决我们的塑料问题：微塑料分析的进展
微塑料是微小的塑料块，它们的大小在1μm至5 mm之间，大约与芝麻种子的大小约为2。3这些微小的塑料颗粒有可能扩散到我们环境的所有角落 - 在土地，水，空气以及最终的身体。4当前的研究认为，微塑料还会在纳米级上降解为较小的颗粒，5个称为纳米塑料，在1至1000 nm的范围内测量。6无形的塑料污染是日益增长的全球关注点，正在受到政府机构和学术机构的越来越多的关注。更多地了解微塑料和纳米塑料的影响的动力源于我们对塑料污染对健康和环境的影响的缺乏专业知识。此外，对纳米塑料的后果的了解少得多，但是它们的规模和随后渗透我们生态系统中更多领域的能力意味着它们的存在可能会带来更严重的严重性。
新的可穿戴传感器准确跟踪呼吸过程的微小变化
“我们的传感器就像呼吸的高度准确的麦克风，”曼彻斯特大学研究员Cinzia Casiraghi教授说。“它可以在气流中最微小的变化，从而为个人提供有价值的生理信息，例如，与他们的心脏，神经和肺部状况以及某些类型的疾病有关。”
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的获取和政策影响
问题：当今用于构建大多数机器学习模型的过程存在一个根本问题。一般方法是在大量示例上训练模型，然后在尚未见过的类似示例上对其进行测试。通过该测试表明模型已完成。正如谷歌的研究人员 [D’Amour 等人，2020] 指出的那样，这个标准太低，无法产生稳健的模型，因为许多不同的模型都可以通过测试，但它们会以微小的任意方式有所不同，这取决于过程中做出的不同选择。如果这些微小的差异不会影响测试结果，通常会被忽略——但它们可能会导致现实世界性能的巨大差异，其中一些模型是不正确的。这个问题被称为“规格不足”，这意味着即使训练过程能够产生一个好的模型，也可能产生一个坏的模型，因为它无法分辨出差异——其他人也分辨不出。