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B13DET-超微
Supermicro B13DET 支持双第四代 Intel® Xeon® 可扩展处理器（插槽 E1 LGA 4677-1），具有三个 UPI（最高 16GT/s）和高达 350W 的 TDP（热设计功率）。B13DET 采用 Intel C741 芯片组构建，支持 4TB（最高）3DS RDIMM/RDIMM DDR5 ECC 内存，在 16 个 DIMM 插槽中速度高达 4800MT/s（见下文注释 1）。该主板具有出色的 I/O 可扩展性和灵活性，包括两个支持 SATA 6G/NVMe 的 HDD 连接器、一个支持 PCIe 5.0 的 M.2 连接器、两个支持子转接卡的夹层插槽、一个支持 25GbE 以太网 LAN 的中板，以及一个来自 PCH 的用于支持 SATA 6.0 的附加 SATA 连接器。它还提供最先进的数据保护，支持硬件 RoT（信任根）和 TPM（可信平台模块）（下面的注释 2）。B13DET 针对具有高密度和高速输入/输出能力的 4U/8U SuperBlade 系统进行了优化。它是高性能计算 (HPC)、云计算、财务建模、企业应用程序、具有数据密度应用程序的科学和工程计算的理想选择。请注意，此主板仅供专业技术人员安装和维修。有关处理器/内存更新，请参阅我们的网站 http://www.supermicro.com/products/。
数字化的挑战、机遇和趋势……
APEC 项目：HRD 11 2022A 由王燕等编写 由韩敏、王燕制作 亚太经合组织中国教育发展战略研究会 秘书处 35 Heng Mui Keng Terrace Singapore 119616 电话：(65) 68919 600 传真：(65) 68919 690 电邮：info@apec.org 网站：www.apec.org © 2024 APEC 秘书处 APEC#224-HR-01.6
尺寸减小的质粒中的 Cas9 切割序列可增强原代人类 T 细胞中 CAR 的非病毒基因组靶向性
荆瑞平，焦佩玲，陈建军，孟晓燕博士，吴晓，段永刚博士，尚凯，钱琳，孙杰教授 浙江大学医学院附属第一医院细胞生物学系和骨髓移植中心 杭州 310058，中国 电子邮件：sunj4@zju.edu.cn 荆瑞平，焦佩玲，陈建军，孟晓燕博士，吴晓，段永刚博士，尚凯，钱琳，孙杰教授 浙江大学血液学研究所 & 浙江省干细胞与免疫治疗工程实验室 杭州 310058，中国 荆瑞平，焦佩玲，陈建军，孟晓燕博士，吴晓，段永刚博士，尚凯，孙杰教授 浙江省系统与精准医学实验室 浙江大学医学中心 杭州 310058，中国 黄勇，高晓燕教授浙江省西湖大学生命科学学院杭州 310058 刘菁，尹文教授浙江大学生物医学工程与仪器科学学院生物医学工程教育部重点实验室杭州 310058
MURF2040 超快速整流器
免责声明：1- 为改进产品特性，本文档提供的信息（包括规格和尺寸）如有变更，恕不另行通知。订购前，建议购买者联系 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司销售部，获取最新版本的数据表。2- 在需要极高可靠性的情况下（例如用于核电控制、航空航天、交通设备、医疗设备和安全设备），应使用具有安全保证的半导体器件或通过用户的故障安全预防措施或其他安排来确保安全。3- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对用户根据数据表操作设备期间因事故或其他原因造成的任何损害负责。 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司对任何知识产权索赔或因应用数据表中描述的信息、产品或电路而导致的任何其他问题不承担任何责任。4- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对因使用超过绝对最大额定值的数值而导致的任何半导体设备故障或任何二次损坏负责。 5- 本数据表不授予任何第三方或 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司的任何专利或其他权利。6- 未经 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司书面许可，不得以任何形式复制或复印本数据表的全部或部分。7- 本数据表中描述的产品（技术）不得提供给任何其应用目的会妨碍维护国际和平与安全的一方，其直接购买者或任何第三方也不得将其用于此目的。出口这些产品（技术）时，应根据相关法律法规办理必要的手续。
超维计算与神经网络
摘要 — 超维计算 (HDC) 作为一种新兴的非冯·诺依曼计算范式得到了广泛关注。受人脑功能方式的启发，HDC 利用高维模式执行学习任务。与神经网络相比，HDC 表现出节能和模型尺寸较小等优势，但在复杂应用中的学习能力却低于平均水平。最近，研究人员观察到，当与神经网络组件结合时，HDC 可以获得比传统 HDC 模型更好的性能。这促使我们探索 HDC 理论基础背后的更深层次见解，特别是与神经网络的联系和差异。在本文中，我们对 HDC 和神经网络进行了比较研究，以提供一个不同的角度，其中 HDC 可以从预先训练的极其紧凑的神经网络中衍生出来。实验结果表明，这种神经网络衍生的 HDC 模型可以分别比传统和基于学习的 HDC 模型实现高达 21% 和 5% 的准确率提高。本文旨在为这种流行的新兴学习方案的研究提供更多见解并指明未来方向。
MUR1560CT 超快速整流器
免责声明：1- 为改进产品特性，本文档提供的信息（包括规格和尺寸）如有变更，恕不另行通知。订购前，建议购买者联系 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司销售部，获取最新版本的数据表。2- 在需要极高可靠性的情况下（例如用于核电控制、航空航天、交通设备、医疗设备和安全设备），应使用具有安全保证的半导体器件或通过用户的故障安全预防措施或其他安排来确保安全。3- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对用户根据数据表操作设备期间因事故或其他原因造成的任何损害负责。 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司对任何知识产权索赔或因应用数据表中描述的信息、产品或电路而导致的任何其他问题不承担任何责任。4- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对因使用超过绝对最大额定值的数值而导致的任何半导体设备故障或任何二次损坏负责。 5- 本数据表不授予任何第三方或 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司的任何专利或其他权利。6- 未经 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司书面许可，不得以任何形式复制或复印本数据表的全部或部分。7- 本数据表中描述的产品（技术）不得提供给任何其应用目的会妨碍维护国际和平与安全的一方，其直接购买者或任何第三方也不得将其用于此目的。出口这些产品（技术）时，应根据相关法律法规办理必要的手续。