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QIAD：二次插值近似分数
摘要计算性能与功耗之间的平衡是计算系统中的关键限制，集成电路技术带有瓶颈。近似计算可以将准确性或误差方案的功率改善进行权衡。分裂具有很高的计算需求和延迟，是计算效率的瓶颈。我们提出了一个基于乘法性能的二次插值近似分隔线（QIAD），该分裂具有较高的统计性能。在TSMC 65NM过程中模拟和合成该设计，并根据图像颜色量化进行了测试，显示了使用诸如PSNR，MSE和SSIM等评估指标的最佳量化效果。关键词：近似计算，分隔线，硬件设计。分类：集成电路（逻辑）
数值方法模块 14：等值插值...
此公式可以更好地估计 xn 附近点 x 处的 f 值，因为公式尽可能早地使用最接近该 x 的数据点，并且还利用了最多 n 阶后向（实际上是相除）差值。同样的推理表明，该公式可能不适合估计远离 xn 的点 x 处的 f 值，即靠近观测数据的中间或开始处。但是，正如下图和下一模块中介绍的数值实验所示，这种限制没有任何实际意义。例 1：设 f(x) = e 2x Cos 3x，其中 x Є [0, 1]。使用 5 次牛顿前向/后向差分插值多项式，在节点 x = 0、x = 0.2、x = 0.4、x = 0.6、x = 0.8 和 x = 1 上找到 f(0.1)、f(0.5) 和 f(0.9) 的近似值。给定 6 个节点和相应的函数值，计算表 2 中给出的前向/后向差分。然后根据牛顿前向/后向差分插值公式，计算 f(0.1)、f(0.5)、f(0.9) 的值并将其与实际值进行比较。
碘插层 HfS2 的激子发光
1 华沙大学物理学院实验物理研究所，ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa，波兰 2 弗罗茨瓦夫理工大学技术基础问题学院半导体材料工程系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27, 50-370 Wrocław，波兰 3 华沙大学化学学院电化学实验室，ul. Pasteura 1, 02-093 Warszawa，波兰 4 北京航空航天大学微电子学院合肥创新研究院，合肥 230013，中国 5 巴塞罗那地球科学中心 (GEO3BCN)，CSIC，Llu ıs Sol ei Sabar ıs sn，加泰罗尼亚，08028 巴塞罗那，西班牙 6 弗罗茨瓦夫理工大学实验物理系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27，50-370 弗罗茨瓦夫，波兰
Bi浓度对Sn-Bi合金变形行为的影响
研究了Sn-Bi-Cu、Sn-Bi-Ni、Sn-Bi-Zn、Sn-Bi-Sb合金的超塑性变形行为。本研究旨在测定Sn-Bi二元合金的应变速率敏感性指数m。在不同横梁速度下进行25、40、60和80 ℃拉伸试验，测定指数m。结果表明，指数m随Bi浓度和试验温度的增加而增大。在60和80 ℃时，Sn-Bi合金的指数m均超过了3.0，这是超塑性变形行为的阈值。研究发现，Sn-Bi共晶组织对亚共晶Sn-Bi合金的超塑性变形有显著的影响。
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
插电式电动汽车用户充电的影响 - ...
智能电网是融合了节能和可再生能源技术的电网，其实施可能需要对现有电网进行大规模重组和重新设计 [1]。然而，考虑到智能电网的推出将带来众多环境和经济效益，这些转变是重要且必要的。智能电网最大的优势之一是它为能源供应商和消费者带来了灵活性 [2]。例如，需求响应资源可以监控能源需求并支持发电机和负载之间的相互作用，以优化对能源需求的满足，而不会使电网过载 [3]。通常，这些操作会融合可再生能源，例如光伏 (PV) 板和电池储能系统 (BESS)。电动汽车 (EV) 的出现是智能电网中的另一个因素，这带来了一个有趣的挑战 [4]。
