XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数量级
55使用英特尔的新内置AI加速引擎
与前一代CPU相比，NUPIC对变压器结构的变化最小，在具有Intel AMX的CPU上的推理吞吐量的两个数量级提高了两个数量级的改善，与GPU相比，相比之下（表1）。对于Bert-Large来说，我们在Intel Xeon上的平台的表现优于Nvidia A100 GPU，最高可达17倍。GPU需要更高的批量大小才能达到最佳平行性能。但是，批处理导致更复杂的推理实现，并在实时应用程序中引入了不良延迟。相比之下，Nupic不需要批处理以进行高性能，从而使应用程序灵活，可扩展且易于管理。尽管批处理不利，但我们列出了批次8的NVIDIA A100的性能。批次1的nupic仍然比批处理的NVIDIA GPU实现超过2倍。
总体规划
现有设施的改进 时间范围 数量级 成本 重铺沥青路面 0-3 年 100-250K 美元 拆除旧游乐场和安全表面 0-3 年 < 25K 美元 改进标识 0-3 年 < 25K 美元 更换凉亭 0-3 年 25-100K 美元 将卫生间改为全年使用 0-3 年 < 25K 美元 更换人行天桥 3-6 年 25-100K 美元 更换网球场 6-10 年 100-250K 美元 新设施的考虑事项 时间范围 数量级 成本 狗公园 0-3 年 25-100K 美元 水上游乐设施 0-3 年 < 25K 美元 新建 2-5 年游乐场 0-3 年 25-100K 美元 匹克球场划线（所有球场） 0-3 年 < 25K 美元 多用途球场 3-6 年 100-250K 美元
Olga Russakovsky -CS.Princeton
以“自2010年以来的一系列数据集和挑战对计算机视野产生如此影响的奖励。ImageNet建立在Caltech101/256数据集上，通过数量级来增加图像数量，并启用新算法的开发。” （与Alex Berg，Jia Deng，Fei-Fei Li和Wei Liu共享。）
中间层激子介导的BiLayer MOS2中的第二次谐波生成
第二次谐波生成（SHG）是一个非线性光学过程，其中两个光子连贯地组合成两个光子的能量的两倍。的效果SHG。在这里，我们显示了反转对称晶体中非线性光学过程的调整。这种可调节性基于双层MOS 2的独特性能，该特性显示出强烈的光学振荡器强度，但也显示了层间激子的共振。当我们通过改变激光能将SHG信号调谐到这些共振上时，SHG振幅通过几个数量级增强。在谐振情况下，双层SHG信号达到的幅度与单层的两个共振信号相当。在施加的电场中，可以通过鲜明的效应来调节层间激子能量。因此，取消了层间激子退化性，并通过我们的模型计算得出的良好再现了两个数量级，进一步增强了双层SHG响应。
计算物理学杂志
这项研究研究了物理知识神经网络的潜在准确性边界，将其方法与以前的类似作品和传统数值方法进行了对比。我们发现，选择改进的优化算法显着提高了结果的准确性。对损失功能的简单调节也可以提高精度，从而增加增强途径。尽管优化算法对收敛的影响要比调整损失功能更大，但实际上考虑因素通常会由于易于实施而倾向于调整后者。在全球范围内，增强的优化器和略微调整的损失函数的集成使损失函数在各种物理问题上的数量级减少了几个数量级。因此，我们使用紧凑网络（通常包括20-30个神经元的2或3层）获得的结果实现了与使用数千个网格点的有限差异方案相当的精确度。这项研究鼓励针对各个领域的更广泛应用的PINN和相关优化技术的持续发展。
人工智能的能源挑战
我们在此认为，当代半导体计算技术对任何通用人工智能系统的出现都构成了重大甚至是不可逾越的障碍，更不用说被许多人期待的“超级智能”系统了。人工智能超级智能 (ASI) 的这种限制源于系统的能量需求，该系统比人脑更智能，但能源使用效率要低几个数量级。考虑到集体行为对社会进步的影响，ASI 不仅要取代单个大脑，还要取代大量人口，这进一步增加了能源需求。假设的 ASI 所消耗的能源可能会比高度工业化国家高出几个数量级。我们用一个称为“Erasi 方程”的方程来估算 ASI 的能耗，该方程表示人工智能的能量需求。当前人工智能研究的发展轨迹不集中且分散，将产生额外的效率后果。综合起来，这些论点表明，基于当前的计算机架构，在可预见的未来，ASI 的出现可能性极小，这主要是由于能源限制，而仿生学或其他新技术可能是解决方案。
ECE 635 先进半导体器件
2. 对于 Si，背景体积载流子密度为 ni = 1.45 × 10 10 /cm 3 。1 µm 厚的 Si 板的面积背景载流子密度是多少？将您的答案与上述最大感应载流子密度进行比较。您可以将载流子密度调节多少个数量级？
空间功率和能量的边界
空间方面，包括空间探索，商业化和殖民化，需要大量的功率和能量。是空间和体内推进，栖息地和运输，原位资源利用（ISRU），制造，生命支持，机器人技术，卫星，传感器和建筑所必需的。当前正在应用的功率和能源正在开发中，包括太阳能，化学燃料，放射性同位素热电发生器（RTG）核电池和裂变核反应堆。每种问题都有问题，包括降低太阳强度，距离太阳，并且由于灰尘，ISRU资源处理要求，储存，化学燃料的转移以及当前核方法的重量，能量密度和安全性[参考。1]。替代能源可以降低成本和体重，并提高安全性，效率和功能。特别有趣的替代方法包括最近发明的非常高的能量密度，低重量核电池的能量密度比RTG高的数量级和比反应堆要高的数量级要高，该反应器的重量较小，其从毫克到数十兆瓦的反应器。这种方法似乎能够为所有与太空相关的东西提供动力，从小型传感器到Vasimir，它将提供6,000秒ISP的快速，200天的火星往返。此外，该电池可以为地球磁场的工作动力，从而通过空间内制造收集空间碎片并重新利用这种碎片。此外，还有更高效且较小的多相散热器方法。其他边界功率和能量方法包括再生，通过各种能量转换方法利用热量损失，以提高效率，降低体重以及能量产生和拒绝系统的成本。有无数的能量储能方法，除了化学品之外，还有包括正电子的外观，它们的能量密度比裂变的数量级高，没有残留辐射和负担得起的。该报告将首先讨论当前的NASA Energetics技术，然后讨论上面提到的各种前沿空间功率和能量替代方案。
SMTC 会议纪要 Word 模板（2004 年修订版）— 标题 Times New Roman，粗体，18 号，左对齐
本研究的目的是通过物理测试和数值模拟，检验复合材料补片在防止裂纹扩展和延长船舶板使用寿命方面的应用。对钢板进行了疲劳试验，以实验验证使用复合材料补片作为防止裂纹扩展和延长结构部件疲劳寿命的手段的有效性。为了证实有限元分析，对使用和未使用复合材料增强材料的样品进行了测试。我们的数值分析研究结果表明，有限元方法可以非常有效地用于准确预测裂纹扩展，特别是对于未修补的钢板。对带有复合材料补片的裂纹板进行数值模拟表明，在测试条件下，使用寿命大约增加了两个数量级，尽管测试结果显示增加量接近一个数量级。差异归因于两个因素：与补片脱粘相关的失效机制和补片本身的实际开裂。因此，至关重要的是实施质量控制的粘合程序，并根据母板的特性和断裂条件优化补片系统的几何形状和特性。