摘要电池驱动的便携式系统是现代时代的生命线。非常大规模的集成(VLSI)设计师一直在努力提高便携式系统的性能。小尺寸,快速响应和高电池备份是便携式系统的主要因素。将金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)尺寸缩放为设计低尺寸系统。必须在每个新技术节点上缩放电源和阈值电压,以保持设备的性能。缩放设备阈值电压会产生泄漏电流。泄漏电流的量在集成水平上很大,并且会损害系统的特性。因此,需要泄漏电流缓解措施,尤其是在较低技术节点,以增加便携式系统的电池备份。减少泄漏技术的数量在不同的抽象水平下可用。在本评论论文中,使用不同现有电路泄漏技术的目标探索了低功率VLSI场的系统流。nand3门通过使用不同的现有泄漏技术来进行比较目的设计和模拟在16 nm技术节点上。
脉冲神经网络 (SNN) 是一种很有前途的受大脑启发的节能模型。与传统的深度人工神经网络 (ANN) 相比,SNN 表现出卓越的效率和处理时间信息的能力。然而,由于其不可微的脉冲机制,训练 SNN 仍然是一个挑战。替代梯度法通常用于训练 SNN,但与 ANN 相比,其准确性往往较差。我们通过对基于泄漏积分和激发 (LIF) 神经元的 SNN 的训练过程进行分析和实验研究,将准确性的下降与时间维度上梯度的消失联系起来。此外,我们提出了互补泄漏积分和激发 (CLIF) 神经元。CLIF 创建了额外的路径来促进计算时间梯度的反向传播,同时保持二进制输出。CLIF 是无超参数的,具有广泛的适用性。在各种数据集上进行的大量实验表明,CLIF 比其他神经元模型具有明显的性能优势。此外,CLIF 的性能甚至略优于具有相同网络结构和训练条件的优秀 ANN。代码可在 https://github.com/HuuYuLong/Complementary-LIF 获得。
将此泄漏报告表转发给土木工程中队/环境部门(CES/CEIE)-不迟于下一个工作日:土木工程中队(CES),设施管理飞行,环境部门,1407 号楼,POC:Paul James,电话:757-878-5662 或 757-644-7411,电子邮件:paul.james.4@us.af.mil,传真 757-878-4589 弗吉尼亚海滩当地应急计划委员会*(757-427-4228)
2 佛罗伦萨大学物理与天文系,via G. Sansone 1, Sesto F.no (FI),意大利 3 INFN – 佛罗伦萨分部,via G. Sansone 1, Sesto F.no (FI),意大利 4 斯坦福大学物理系和 Kavli 粒子天体物理与宇宙学研究所,452 Lomita Mall, Stanford, CA 94305, USA 5 INFN – 比萨分部,Largo Bruno Pontecorvo 3, 56127 Pisa (PI),意大利 6 比萨大学物理系,Largo Bruno Pontecorvo 3, 56127 Pisa (PI),意大利 7 马里兰大学巴尔的摩分校,620 W. Lexington St., MD 21250, USA 8 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心,8800 Greenbelt Rd., Greenbelt, MD 20771, USA 9 中心美国国家航空航天局/戈达德太空飞行中心空间科学与技术研究与探索中心,8800 Greenbelt Rd.,Greenbelt,MD 20771,美国 10 美国国家航空航天局马歇尔太空飞行中心,4600 Rideout Rd.,Huntsville,AL 35812,美国
摘要。机器学习解决方案已在许多方面成功应用,因此现在重要的是要确保机器学习模型本身的安全性并开发适当的解决方案和方法。在这项研究中,我们专注于对抗攻击。这种攻击的向量旨在扭曲机器模型的结果。在这项研究中,我们选择了用于检测物联网网络中异常活动的IOTID20和CIC-IOT-2023数据集。对于此数据,这项工作研究了基于数据泄漏对云服务中部署的ML模型的影响的影响的有效性。该研究的结果强调了不断更新和开发用于检测和防止机器学习领域网络攻击的方法的重要性,实验中的应用程序示例表明了对抗性攻击对IoT网络中服务的影响。
重量〜8,65千克 - 车间环境强大的住房设计供应电源电压100-240 VAC 50/60 Hz(全球兼容)能量消耗80 W最大。电源插头特定的电源电缆环境条件操作2至40°C运输和存储-10至60°C IP保护类IP 65(外壳关闭); IP 54(操作)湿度为20%至80%的非调节态度和认证EN 61010-1; UL 201车库设备保护类别I测量特性压力范围-900至6.000 mbar rel。填充压力精度的压力范围的±2%或2位测试压力的分辨率1 PA填充时间(低压)100升至100 s至100 mbar rel。填充时间(高压)在2分钟到2 bar rel中的5升。Differential pressure resolution 0,1 Pa Interfaces HMI 7” Color touch display for finger & glove usage (800x480 px, 300 Lumen) USB USB 2.0 & 3.0 compatible Ethernet Maintenance port Programs 100 individual programs, change log & user administration Result storage 1.000.000 (loop storage system) Connection to product Ø 6 mm Quick coupling Options 3 or 6 m measurement hose, Test leak, External venting阀门,真空过滤器,扫描仪(印刷标签),USB打印机(带标准标签),18V电池系统(CAS,Ampshare,All的电源,Einhell等)
• 选择并演示下一代气体传感器、鼓风机和流量测量传感器。还确定了这些子系统的关键问题,并为设计的未来用户提供了建议。(图 1)。没有发现现有 BHFS 附属物(例如软管、袋子和其他排放收集设备)的现成替代品或改进。原型继续使用 BHFS 提供的设备。 • OS-HFS 展示了传感器灵活的高流量平台的概念,该平台可以适应新的用途和挑战。该架构是通过将计算和显示元件与传感和鼓风机元件隔离来实现的。商用现成的单板计算机 (SBC) 用于计算和显示。SBC 通过行业标准串行协议与所有传感器通信。该架构将计算机、数据接口、人机界面、电池管理和类似的监控系统与传感器系统隔离开来。
目前的工作研究了螺纹位错密度(TDD)在低密度状态下在SI 0.06 GE 0.94异质结构中集成在SI上(001)的垂直传输的作用。使用无意间掺杂的Si 0.06 GE 0.94层可以研究成长的螺纹位错(TD)的影响,而不会与加工诱导的缺陷相互作用,例如来自掺杂剂的植入。研究的杂层虽然成分等于应变弛豫程度和厚度,但具有三种不同的TDD值:3×10 6、9×10 6和2×10 7 cm -2。电流 - 电压测量结果表明,泄漏电流不会与TDD线性扩展。泄漏电流的温度依赖性表明,通过TD诱导的缺陷状态进行陷阱辅助的隧道,在室温下通过TD诱导的缺陷态进行了陷阱辅助的隧道。在较低的温度和高电场下,无直接相互作用与缺陷水平直接相互作用的直接带对隧道成为主要的运输类型。在较高的温度(> 100°C)下观察到与中间隙陷阱发射有关的泄漏电流。在这里,我们看到材料中SRH的贡献减少,其中最小的TDD(3×10 6 cm -2),我们将其归因于被困在TD菌株中的点缺陷簇中的减少。
图1。比较泰国和曼谷的废物产生和成分5图2。泰国的MSW流程图6图3。泰国的MSWM系统和塑料废物流的简化示意图7图4。泰国的塑料废物流9图5。中央和地方当局在泰国塑料废物管理的作用10图6。关于塑料废物管理的政策,并在国际,区域和国家级别上相关。10图7。泰国的正式,半正式和非正式塑料演员12图8。非正式废物工人如何在泰国分类塑料废物13图9。回收塑料废物的市场价值13图10。回收塑料废物可销售资格14图11。Sankey图表的物理流量从源到海的废物链从源到海14图12.2018年泰国聚合物的质量平衡15图13。2018年泰国聚合物的废物不良和泄漏15图14。塑料颗粒的生产过程和用于泄漏塑料颗粒 /废料的热点区域17图15。< / div>高风险区域,塑料颗粒或废料可能在垃圾车间工作场所泄漏17图16。非Thaburi市政当局和周围的研究领域20图17。垃圾堵塞了非thaburi市的排水口20图18。非thaburi市的主要机构和立法21图19.非thaburi市政当局的MSW和塑料废物流22.机器29垃圾商店在商店前的公共道路上保持清洁23图21。不同类型的客户的车辆将塑料废物运送到非Thaburi市政当局的垃圾店23图22。不同类型的垃圾车辆的车辆将塑料废物运送到非thaburi市政当局的回收工厂23图23。芭堤雅城和周围的研究区域25图24。芭堤雅市的主要机构和立法26图25。芭堤雅城的MSW和塑料废物流27图26。不同类型的客户的车辆将塑料废物运送到帕塔亚市的垃圾店28图27。垃圾车间的不同类型的车辆将塑料废物运送到芭堤雅城的回收工厂28图28。
摘要 — 近年来,用户通过云访问量子计算机的能力迅速提升。尽管现代量子计算机仍然是嘈杂的中型量子 (NISQ) 机器,但现在正被大量研究和初创公司积极采用。量子算法通常产生概率结果,需要重复执行才能产生所需的结果。为了使执行每次都从指定的基态开始,并且前一次执行的结果不会干扰后续执行的结果,必须在每次迭代之间执行重置机制以有效重置量子位。然而,由于量子计算机中的噪声和错误,特别是这些重置机制,嘈杂的重置操作可能会导致整个计算中的系统性错误,以及信息泄露的潜在安全和隐私漏洞。为了解决这个问题,我们彻底研究了量子计算中的状态泄漏问题,然后提出了一种解决方案,即在重置机制之前使用经典和量子一次性密码本来防止状态泄漏,其工作原理是随机地为电路的每次执行应用简单的门。此外,本研究还探讨了使用资源较少的经典一次性密码本足以防止状态泄漏的条件。最后,我们通过评估不同门、测量和采样误差水平下的泄漏程度,研究了各种错误在状态泄漏中的作用。我们的研究结果为复位机制和安全量子计算系统的设计提供了新的视角。