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实现更快更好地转换人工神经网络...
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 通过离散二进制事件计算和传递信息。在新兴的神经形态硬件中，它被认为比人工神经网络 (ANN) 更具生物学合理性且更节能。然而，由于不连续和不可微分的特性，训练 SNN 是一项相对具有挑战性的任务。最近的工作通过将 ANN 转换为 SNN 在出色性能上取得了实质性进展。由于信息处理方面的差异，转换后的深度 SNN 通常遭受严重的性能损失和较大的时间延迟。在本文中，我们分析了性能损失的原因，并提出了一种新型双稳态脉冲神经网络 (BSNN)，解决了由相位超前和相位滞后引起的失活神经元 (SIN) 脉冲问题。此外，当基于 ResNet 结构的 ANN 转换时，由于快捷路径的快速传输，输出神经元的信息不完整。我们设计了同步神经元 (SN) 来帮助有效提高性能。实验结果表明，与以前的工作相比，所提出的方法仅需要 1/4-1/10 的时间步骤即可实现几乎无损的转换。我们在包括 CIFAR-10（95.16% top-1）、CIFAR-100（78.12% top-1）和 ImageNet（72.64% top-1）在内的具有挑战性的数据集上展示了 VGG16、ResNet20 和 ResNet34 的最先进的 ANN-SNN 转换。
tamanu（calophyllum inophyllum）的碳固换潜力
摘要。土著树种在热带生态系统的碳固执中起着重要但低估的作用，从而减轻了全球气候变化。tamanu（calophyllum inophyllum）是一种土著树种，以其在印度尼西亚州Yogyakarta的Gunung Kidul的碳固存能力研究，这是一个环保的位置。我们的全面研究包括地上和地下生物量，土壤碳浓度和林下碳含量。该研究发现，塔玛努（Tamanu）架可以将碳储存在其生物量，地下和土壤中，即分别为54.2、0.5和64吨/公顷。还表明，土壤存储最多的碳，因为在该研究区域种植的塔玛努仍然相对较小，并且空间相对较大。这项研究还揭示了林下植物经常被忽视的作用，从而提高了这些生态系统的碳固化能力。强调了在地上上方和下方考虑碳存储的全面保护计划的需求。上述发现有助于制定有效的当地气候缓解政策和全球努力打击气候变化。
SEATA清洁能源和碳固换技术
•SEATA-我们是谁，我们做什么•过程信息图表：生物修饰物可用于有价值的固体碳和综合/氢产品•为什么要生物氢？• Harnessing Nature to turn biowastes into a circular solution for climate action with CO 2 Removal • Potential Feedstocks (clean biomass / problematic carbon-based wastes) • Deconstruction of Emerging Contaminants (PFAS, microplastics etc) • Indicative hydrogen production at Pilot and Commercial Scales • Completed Milestones and Forward Program • SEATA's fully approved & operational pilot: ‘ Clean Energy & Carbon Sequestration研发中心'
基于双层优化的电动汽车电池更换站与孤立微电网经济调度策略
进入21世纪以来，我国发展迅速，电动汽车作为汽油车的替代逐渐进入大众的视野。目前，电动汽车换电问题正成为制约其发展的主要因素，新能源的合理开发与研究成为当务之急。微电网成为符合要求的合理产品。然而，微电网系统并非十全十美，如今的换电站集充放电储能功能于一体，与微电网互动形成能量交换。然而，如今的微电网系统面临能源供需关系紧张、负荷不稳定等问题。如何协调微电网与电动汽车换电站两个运营主体的良好互动，保证各自的利益，最终实现节能减排，利于社会发展的目标具有很强的现实意义。本文对电动汽车换电站与孤立微电网的经济调度策略进行研究。建立基于双层优化理论的经济调度模型，将换流站与孤立微电网作为两个独立的实体；基于多目标优化理论将两者整合为一个系统，研究孤立微电网的经济效益。
电是1.((stationo, parallel) 时是电2, (charges, ...
21 de ago. de 2024 — 当电 2,（电荷，电路）通过获得或失去 3.（分支，电子）在 n 物体上积累时，电就是 1.（（静止，平行）......
电润湿、电脱湿和电子控制...
在 PC 行业中，网络制造生态系统（本文中也称为“网络系统”）旨在通过让对 EWOD 设计、制造和操作知之甚少的人们利用数字微流体作为便捷的液体处理平台来推动数字微流体领域的发展。...................... 52