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World File Search System总能量
用于高效实现深度神经网络的闪存阵列
传统处理器一般采用冯诺依曼计算架构，处理单元和存储单元是分离的。[6]在计算过程中，处理单元需要从存储单元中获取数据，消耗大量的能量和时间，至少50%的总能量消耗在数据传输过程中。[5]随着神经网络规模的增加，处理单元需要在计算过程中从存储单元中获取更多的权重数据，使得分离问题变得更加严重。为了克服这些问题，人们提出了大量先进制造技术[7-9]和创新计算架构[10-12]。一种方法是减少处理单元和存储单元之间的物理距离。例如，使用硅通孔 (TSV) 技术可以将存储器和逻辑堆叠在一起，以减少读取延迟和耗散的功率。然而，这种方法中仍然存在数据传输过程，只能在一定程度上缓解数据传输挑战。为了更深层次地解决这个问题，提出了基于非易失性存储器的内存计算架构[13，14]，以避免计算过程中的数据传输过程。
在不同汉密尔顿量和谱密度下对开放量子动力学进行有效的量子模拟
在研究各种量子系统时，对各种汉密尔顿量和谱密度的开放量子动力学进行模拟是普遍存在的。在量子计算机上，模拟一个 N 维量子系统只需要 log 2 N 个量子比特，因此与传统方法相比，在量子计算机中进行模拟可以大大降低计算复杂度。最近，提出了一种用于研究光合作用光收集的量子模拟方法 [npj Quantum Inf. 4, 52 (2018)]。在本文中，我们应用该方法模拟各种光合作用系统的开放量子动力学。我们表明，对于 Drude-Lorentz 谱密度，供体和受体团簇内分别具有强耦合的二聚化几何结构表现出显著提高的效率。我们还证明，当供体和受体团簇之间的能隙与谱密度的最优值匹配时，总能量传递可以得到优化。我们还研究了不同类型的浴（例如欧姆、亚欧姆和超欧姆谱密度）的影响。目前的研究表明，所提出的方法对于模拟光合作用系统的精确量子动力学具有普遍性。
健康食品环境政策指数（Food-EPI）
不健康饮食——富含游离糖、饱和脂肪或盐的食物（例如超加工食品），而新鲜营养食品（如水果、蔬菜、豆类、坚果和全谷物）含量低——会增加罹患非传染性疾病的风险。9-13 总体而言，欧洲饮食不符合健康饮食建议。14 2017 年，36% 的欧盟人口在一个典型的星期内每天吃水果不足一次或根本不吃水果。36% 的欧盟人口每天不吃蔬菜。15 反过来，欧洲人平均每月会消耗近一公斤糖 16 ，大多数欧洲国家的每日盐摄入量为 7-18 克/天，没有一个成员国达到每日最高 5 克盐的推荐水平 17 。此外，饱和脂肪的摄入量普遍高于推荐的总能量 10% (%E)，24 个欧洲国家的平均摄入量范围为 8.9% 至 15.5%E，只有两个国家的摄入量低于推荐的 10%E。18
电池退化：对经济调度的影响
与骑自行车相关的四个主要降解驱动器是：CD，C率，温度和SOC。更深的放电周期会导致电池老化更快。10,16在文献中，排放深度（DOD）用于电池的绝对放电水平（例如SOC + DOD = 100％），并且与可能与100％不同的起始SOC相比，放电的深度也是如此。我们宁愿将CD用于后一个含义。用10％CD的电池操作，而100％CD可以使周期增加100倍，总能量吞吐量更大。17 CD与锂离子电池老化之间的明显非线性关系通常在经济调度模型中不考虑。第二重要的骑自行车相关的老化驱动器是C率。它被定义为（DIS）充电电流除以额定的电池存储容量。较低的C率往往会导致电池老化较低。6在网格应用中，（dis）电荷电压被认为是固定的；因此，我们在1小时内表达相对于全（DIS）电荷的C率。 2
大规模PV+Bess发电厂的直流和交流耦合解决方案的效率比较
摘要：在大规模光伏（PV）发电厂中，电池储能系统（BESS）的整合允许更加灵活的操作，从而使工厂可以支持网格稳定性。在混合PV+Bess植物中，可以通过使用不同的电源转换系统（PC）布局和不同的电荷 - 解散策略来整合存储系统。在AC耦合布局中，BES通过额外的逆变器连接到系统的AC侧。在DC耦合布局中，BES连接到DC侧，有或没有专用的DC – DC转换器，不需要其他逆变器。指的是288 MWP PV植物，本文比较了AC-和DC耦合溶液之间的PC效率。考虑提供主要的电力频法规服务，将获得注入电网的功率。提出了BES的充电策略，以确保循环电池能量转移。在现实的工作条件下获得的系统不同组件中的功率流以及总能量损失和年平均效率相应地计算。最后，与AC耦合布局相比，结果显示DC耦合的效率更高。
文章 - 75年 - 带网格连接的光伏太阳系的特殊版本益处分析
摘要：使用与电网连接的光伏（PV）系统结合使用的电池允许从光伏生成中存储多余的能量，以供以后使用。这种组合可以减少对网格的依赖，因为对于大多数消费者而言，峰值消耗不会与PV系统的峰值生成同时发生。本文介绍了与网格连接10.72kWp的PV系统的初步操作，并与储存系统相关联，该系统在联邦技术大学安装了57.6kWh铅酸电池 - 校园Neoville库里蒂巴市Paraná。我们对通过储能连接到网格连接的PV系统的联合使用获得的好处进行了分析，从而减少了从网格中消耗的总能量。对需求的简要分析表明，对于这个UTFPR校园，峰值消耗发生在10:00至12:00 AM之间，这也是峰值光伏生成的间隔。我们已经观察到，从5月到11月，预定的电池排放量为5.5％的存储容量，而12月的9％的排放量导致了1,154.44雷亚尔在运营的前七个月中节省了1,154.44雷亚尔。
CNT 互连优化 - Enlighten Publications
摘要 — 本文第一部分介绍了 5 纳米碳纳米管场效应晶体管 (CNFET) 静态随机存取存储器 (SRAM) 单元的尺寸和参数优化。在此基础上，我们提出了一种由原理图优化的 CNFET SRAM 和 CNT 互连组成的碳纳米管 (CNT) SRAM 阵列。我们考虑由金属单壁 CNT (M-SWCNT) 束组成的 CNFET SRAM 单元内部的互连来表示金属层 0 和 1 (M0 和 M1)。我们研究了考虑 CNFET 器件、M-SWCNT 互连和金属电极钯与 CNT (Pd-CNT) 触点的 CNFET SRAM 单元的布局结构。探索了两种版本的单元布局设计，并在性能、稳定性和功率效率方面进行了比较。此外，我们实现了一个 16 Kbit SRAM 阵列，由提出的 CNFET SRAM 单元、多壁 CNT (MWCNT) 单元间互连和 Pd-CNT 触点组成。这种阵列表现出明显的优势，其读写总能量延迟积（EDP）、静态功耗和核心面积分别为采用铜互连的7nm FinFET-SRAM阵列的0.28×、0.52×和0.76×，而读写静态噪声裕度分别比FinFET高6%和12%。
施耐德电气为印度尼西亚 60 个偏远村庄提供电力 - 100% 由太阳能和储能供电
六十个离网直流耦合太阳能系统的容量从 15kW 到 75kW 不等，每个系统为每个村庄的 80 到 520 户家庭供电。由于大多数负载需求是在夜间用于照明，因此建议使用 Conext XW+ 直流耦合系统，而不是交流耦合太阳能系统。光伏系统在白天为电池充满电，并确保电池电量充足，以支持夜间的电力需求。Conext XW+ 基于电池的逆变器/充电器系统为该应用提供了集成解决方案，具有以下主要特点：1) 直流耦合太阳能架构 - 该架构允许：a) 使用单个电源转换阶段（直流到直流）直接从太阳能高效充电，而交流耦合太阳能系统在其双重电源转换阶段（直流到交流和交流到直流）中会损失能量。b) 根据所需的总能量独立调整光伏阵列的大小，并根据负载需求调整基于电池的逆变器/充电器的大小。这对于大多数负载需要在夜间进行的情况来说是理想的。
提案要约意向书
SGIP 2020 – 第 3 步（350 美元/千瓦时）（SmartStorage）2020 年自发电激励计划 (SGIP) 第 3 步激励为：未申请联邦投资税收抵免 (ITC) 的储能系统 (ESS) 0.35 美元/瓦时，申请 ITC 的储能系统项目 0.25 美元/瓦时。小型储能项目 (< 10 千瓦) 将获得预付的全部激励。大型项目 (> 10 千瓦) 将获得一部分预付，一部分作为基于绩效的激励 (PBI) 在 5 年期间支付。计算 SGIP 激励的方法是动态的，基于几个因素，包括：ESS 的每小时持续时间、ESS 的总能量容量 (kWh)，对于 PBI 项目，如果 ESS 每年循环至少 104 次完全放电。SGIP 激励和项目收到的其他激励的总和不得超过项目总合格成本。关于温室气体 (GHG) 减排要求的免责声明：激励计算假设 ESS 减少至少 5 kg/kWh 的 GHG 减排量，而 PBI 金额没有相应减少。
B3共同座位服务商业政策
•布局：每行包括两个连续架的序列，一个用于冷却等的垫片机架等。b3可以自行决定或遵循被许可人的请求，打开了同一机构完全签约的紧邻架子的侧面。关于能量，架子符合以下规格：•冗余电路。•为了维持其数据中心的健康运行和安全性，B3不断监视每个机架消耗的能源，并在违反规则时通知被许可人，因为每个机架可能消耗的总能量。•B3保留在发送3次通知通知后，断开具有在指定范围之外的电气消耗的机架设备的权利。•B3提供了用于识别ABNT NBR 14136标准中服务器的电力网络的维护要求的电气插座。对于架子，除了高密度架外，还有两个带有12个插座的电源带，该机架可提供每½架，该机架在同一ABNT NBR NBR 14136标准中具有24个电源条的24个插座，而一个电源条则是另一个电源条。