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摘要。本文介绍了用于图像识别的深度卷积神经网络训练的性能-能量权衡研究。使用配备 Nvidia Quadro RTX 6000 和 Nvidia V100 GPU 的系统测试了几种具有代表性且广泛采用的网络模型,例如 Alexnet、VGG-19、Inception V3、Inception V4、Resnet50 和 Resnet152。使用 GPU 功率上限,我们发现除了默认配置之外,还可以最小化三个不同的指标:能量 (E)、能量延迟积 (EDP) 以及能量延迟总和 (EDS),从而节省大量能源,EDP 和 EDS 的性能损失较低到中等。具体来说,对于 Quadro 6000 和最小化 E,我们获得了 28.5%–32.5% 的节能效果;对于 EDP,我们获得了 25%–28% 的节能效果,平均性能损失为 4.5%–15.4%;对于 EDS (k=2),我们获得了 22%–27% 的节能效果,平均性能损失为 4.5%–13.8%。对于 V100,我们发现平均节能效果为 24%–33%;对于 EDP,我们获得了 23%–27% 的节能效果,平均性能损失为 13%–21%;对于 EDS (k=2),我们获得了 23.5%–27.3% 的节能效果,平均性能损失为 4.5%–13.8%。
可扩展 – 面向未来 • 可以逐个添加独立单元 • 添加另一个单元时不会造成性能损失 • 避免前期过度投资以应对预期的性能下降
注意:飞机在缺少某些次要机身部件的情况下仍可放行。这种情况要么由技术日志报告给您,要么在外部检查期间发现。在这种情况下,请参阅飞机飞行手册 (AFM) 第 6 章中的“配置偏差列表”(CDL)。您将在那里找到,如果允许在这种偏差下放行,可能会有额外的限制或性能损失。如果 CDL 中未提及缺失项目,则无法放行。
本论文的总体目标是利用敏捷固定翼无人机的所有机动能力来实现自主飞行。主要主题是机动设计、控制和运动规划。论文首先讨论了初步主题:动态飞行器模型、反馈控制器和优化框架,所有这些都将在论文的以下部分中使用。接下来,我们进行了一项调查,以评估横向滑移和螺旋桨电流在固定翼无人机的极限机动中的重要性。如果在设计机动时未考虑这两种现象中的一种或另一种,我们会根据性能损失来确定成本。
刹车。787 上电气化系统架构的一项创新应用是从液压制动转向电气制动。电气刹车显著降低了制动系统的机械复杂性,消除了因制动液压油泄漏、阀门泄漏和其他液压故障而导致延误的可能性。由于其电气刹车系统是模块化的(每个机轮有四个独立的制动执行器),787 能够在每个机轮有一个电气刹车执行器 (eba) 不工作的情况下进行调度,与出现故障的液压刹车系统相比,性能损失将大大减少。eba 是线路可更换的,因此可以现场维护刹车。一般来说,电气系统要容易得多
摘要 — 我们提出了一种回声状态网络 (ESN) 的近似方法,该方法可以基于超维计算数学在数字硬件上有效实现。所提出的整数 ESN (intESN) 的储存器是一个仅包含 n 位整数的向量(其中 n < 8 通常足以获得令人满意的性能)。循环矩阵乘法被高效的循环移位运算取代。所提出的 intESN 方法已通过储存器计算中的典型任务进行验证:记忆输入序列、对时间序列进行分类以及学习动态过程。这种架构可显著提高内存占用和计算效率,同时将性能损失降至最低。在现场可编程门阵列上的实验证实,所提出的 intESN 方法比传统 ESN 更节能。
摘要 — 现代 CMOS 技术(例如 FDSOI)受到严重老化效应的影响,这种老化效应不仅取决于与纳米级技术相关的物理问题,还取决于电路环境及其运行时活动。因此,很难为关键路径估计建立可靠的先验保护带,通常会导致较大的延迟损失(从而导致性能损失)或过短的工作寿命。在本文中,我们提出了一种使用机器学习技术的方法来获得近关键路径老化的可靠预测。从一组有限的测量和模拟数据开始,我们的框架能够根据物理参数、环境条件和电路活动准确估计关键路径延迟随时间下降的情况。此外,还应用相应的回归模型来获得动态老化感知的操作性能点选择策略。
当前最先进的量子点发光二极管的外部量子效率受限于较低的光子输出耦合效率。采用纳米棒、纳米片和点盘纳米晶体等取向纳米结构的发光二极管有利于光子输出耦合;然而,它们的内部量子效率往往会受到影响,因此实现净增益一直颇具挑战性。本文报道了各向同性形状的量子点,其特征是由纤锌矿相和闪锌矿相组成的混合晶体结构。纤锌矿相促进偶极-偶极相互作用,从而使溶液处理薄膜中的量子点定向,而闪锌矿相则有助于提升电子态简并度,从而实现定向光发射。这些特性的结合在不影响内部量子效率的情况下改善了光子输出耦合。制备的发光二极管的外部量子效率为 35.6%,并且可以在初始亮度为 1,000 cd m –2 的情况下连续运行 4.5 年,性能损失最小约为 5%。