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面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
22530-减少碳计划
已在今年为Addleshaw Goddard的曼彻斯特办公室报道了天然气，这导致了更高的总体汽油消耗和相关排放。去年使用了阿伯丁的估计。在此报告年度，阿伯丁没有消耗任何汽油，而曼彻斯特的每月实际汽油消耗低于去年使用的阿伯丁的估计气体消耗。这反映在上面的消费数据中，该数据表明，由于曼彻斯特在往年没有考虑到曼彻斯特，因此总体气体增加了20％。
PIR 运动传感器 - Comet Electronics
注 1）总电流消耗等于待机模式下的电流消耗（Iw）加上检测期间的输出电流（Iout）。对于 1μA 类型，请注意睡眠模式下的平均电流消耗为 1μA，待机模式下的平均电流消耗为 1.9μA。另请参阅时序图。注 2）请根据 Vout 选择输出电阻（下拉概念），使输出电流低于或等于 100μA。如果输出电流超过 100μA，可能会导致误报。注 3）传感器温度必须在指定时间内保持恒定。
飞机认证变更 - CAA
对于双引擎飞机，耗电量最大的是起落架的操作。起落架的升起或降下会消耗两台交流发电机（或发电机）总负载容量的 30% 到 40%。其次是防冰系统的累积耗电量。开启皮托管加热器、失速静脉加热器、螺旋桨加热器、挡风玻璃加热器和燃油防冰装置，再加上启动除冰装置，会消耗 25% 到 35% 的可用电量。灯光（包括外部和内部）最多消耗 25%，仅着陆灯就消耗 15%。航空电子设备（导航、通信和显示）
可持续的EnergySense：一个预测的机器学习框架，用于优化住宅用电
摘要在一个经常被视为理所当然的世界中，消费的激增构成了巨大的挑战，包括二氧化碳排放和价格上涨。这些问题不仅影响消费者，而且对全球环境具有更广泛的影响。本文努力提出一种智能应用程序，致力于优化家用电器的电力消耗。它与Yolo一起采用增强现实（AR）技术来检测电气设备并提供详细的电力消耗见解，例如显示设备消耗率并根据使用设备的小时数来计算总电量消耗。该应用程序利用线性回归作为机器学习（ML）算法来基于过去的公用事业账单来开发接下来几个月的电力消耗预测模型。线性回归通常被认为是最轻巧的ML算法之一，使其适用于智能手机。该应用程序还为用户提供了选择其电力消耗习惯的实用提示。
2024-2025 年科学博览会和 STEAM 博览会指南
广告商总是吹嘘更强大、更持久的电池，但哪些电池真的能持续更长时间，电池寿命会受到电流消耗速度的影响吗？这个项目研究了哪种 AA 电池在低、中、高电流消耗设备中保持电压的时间最长。在 CD 播放器（低消耗设备）、手电筒（中等消耗设备）和相机闪光灯（高消耗设备）中对电池进行了测试，方法是在不同时间间隔（独立变量）测量每种电池类型的电池电压（因变量）。
印度技术学院Jodhpur
在旅馆中确定了第二高的电力消耗。将我们的电力消耗数据与其他机构的数据进行比较后，很明显，我们的旅馆消耗更多的电力。这可能归因于我们学院的每个学生都有一个配备空调单元的单人间。相比之下，大多数其他大学要么完全缺乏空调，要么不为学生提供单人间的住宿。
欧洲氢gos_paper
的确，一旦将氢注入了气体网络，所有与网络物理连接的消费者都会消耗混合物。可以通过供应合同将注入网络的氢的能量含量分配给特定的消费者，并且可以将其可再生属性分配给具有基础GO的特定消费者。上面提出的问题并不是源于使用该基础的燃气消费者与天然气网格相关的燃气消费者，而是由于与消耗灰色氢无关的氢消费者可以使用H2绿色的消费。因此，与与天然气混合在一起的H2与H2相关的H2 GO不能与消耗灰氢消耗相关。这就是为什么需要将H2 GOS取消后的物理量混合在一起的原因。