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dmp：jam/crh/ms/sac f。 ＃2019R01707美国区...
2个省省已被商务部确定为“电子计算和信息系统（Elvis），又称A.股票公司研发中心筹码；和科学生产中心猫王”，并由财政部作为“ ELVEES RENSEDES开发中心JSC，又名弹出R和D Center JSC;又称ELVEES研发中心JSC;又称股票公司科学和生产中心电子计算和信息系统；又称JSC SPC猫王。”
模拟和混合计算的过去、现在和未来
间接类比：间接模拟计算机使用与要解决的问题不同的基本原理。它们比直接模拟计算机更通用，本文将对此进行描述。这些机器通常由大量单独的计算元件组成，这些元件可以以各种方式实现。模拟电子计算元件最为常见。
单变量和多变量方差分析
一位经济学家收集了去年生产电子计算设备的公司样本的生产率改进数据。这些公司根据过去三年的平均研发支出水平进行分类（低、中、高）。研究结果如下（生产率改进的衡量标准为 0 到 100）。假设具有通常假设的方差分析模型是合适的。
将轻质软错误缓解技术应用于嵌入式混合精度深神经网络
摘要 - 深度神经网络（DNNS）在资源约束的IoT设备中不存在，该设备通常依赖于减少的内存足迹和低绩效处理器。虽然DNNS的精度和性能可能会有所不同，而且至关重要，但要以低成本提供高可靠性的训练有素的模型也至关重要。要达到不屈的可靠性和安全水平，必须为电子计算系统提供适当的机制来解决软误差。因此，本文研究了软错误与模型准确性之间的关系。在这方面，考虑到在ARM Cortex-M处理器上运行的精确位刻度变化（2、4和8位），对Mobilenet模型进行了广泛的软误差评估。此外，这项工作促进了使用寄存器分配技术（RAT）的使用，该技术将关键DNN功能/层分配给特定通用通用处理器寄存器库。从超过450万个故障注射中获得的结果表明，大鼠提供了最佳的相对性能，内存利用和软错误可靠性权衡W.R.T.一种更传统的基于复制的方法。结果还表明，Mobilenet软误差可靠性取决于其卷积层的精确度。
外延铱薄膜中的主要能量载流子跃迁和热各向异性
高纵横比金属纳米结构通常用于广泛的应用，例如电子计算结构和传感。然而，这些结构中的自热和高温对现代电子设备的可靠性和时钟频率都造成了重大瓶颈。任何显著的能源效率和速度进步都需要纳米结构金属中基本的和可调的热传输机制。在这项工作中，时域热反射用于揭示外延生长的金属 Ir(001) 中介于 Al 和 MgO(001) 之间的跨平面准弹道传输。对于 25.5–133.0 nm 薄膜，热导率范围分别约为 65（96 平面内）至 119（122 平面内）W m − 1 K − 1。此外，外延生长所提供的低缺陷被怀疑可以观察到具有传统电子介导热传输的 20 nm 以下金属中的电子-声子耦合效应。通过结合电热测量和现象学建模，揭示了不同厚度的三种跨平面热传导模式之间的转变及其相互作用：电子主导、声子主导和电子-声子能量转换主导。结果证实了纳米结构金属中未探索的热传输模式，其见解可用于为大量现代微电子设备和传感结构开发电热解决方案。
使用合成DNA
全球数字数据生成一直在以惊人的速度增长。尽管并非所有生成的数据都需要存储，但非平凡的部分确实需要存储。合成脱氧核糖核苷酸（DNA）是一种有吸引力的数字信息存储媒介。如果保存在适当的条件下，DNA可以可靠地存储数千年的信息[1]。它的实用估计密度为每立方英寸1个外观，比商业数据存储媒体高得多。建筑物，基础设施，电子计算，存储和网络设备以及其他物理资源都会有助于环境影响，尤其是排放，能源和水消耗以及数字数据存储的废物产生。DNA数据存储有可能通过大大减少维持大量数据所需的资源来限制这些影响。在本文中，我们描述了如何将数字信息存储在综合DNA中，呈现档案DNA数据存储的摇篮到grave生命周期评估（LCA），并将所得的环境影响与传统硬盘驱动器（HDDS）和基于磁带存储的环境影响和基于温室气体（GHG）的磁带（GHG）的磁带（GHG）的磁带（GHG）的磁带，和蓝色水水消费（Blue Aftermutions（Blue Water）（Blue Water Evermution（Blue Water））。我们得出的结论是，与HDD和磁带相比，DNA表现出希望，我们得出结论，讨论如何使用生物技术的进一步创新来改善未来数据中心的可持续性。1简介
圣克鲁斯、拉古纳省部分中小企业的定价策略和业务绩效
DR. NORAYDA M. DIMACULAGAN 10 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 会计系，拉古纳大学，圣克鲁斯，拉古纳，菲律宾 摘要 - 定价策略是企业的关键要素之一。虽然许多学者专注于客户保留和营销策略的概念，但只有少数人关注定价策略对客户保留的影响。此外，只有少数学者和研究人员研究定价策略如何影响中小企业的绩效，因为它们是全球经济中最重要的商业部门。随着经济环境的变化，需要彻底研究中小企业的创新和经济定价策略，以提高其绩效并保持竞争力。本研究重点关注定价策略与圣克鲁斯、拉古纳选定中小企业的业务绩效之间的关系。该研究旨在确定成本加成、竞争和基于价值的定价策略对中小企业盈利能力、稳定性和增长的影响。本研究采用定量和描述性相关研究方法，并使用分层随机抽样来确定受访者。通过调查问卷收集必要的数据，使用 Minitab 进行电子计算，并使用皮尔逊相关系数进行统计处理。结果表明，成本加成定价、竞争性定价和基于价值的定价等定价策略对圣克鲁斯、拉古纳选定的中小企业的盈利能力、稳定性和增长方面的业务绩效非常有效。通过本研究得出的结论，得出结论，在圣克鲁斯、拉古纳选定的中小企业中，成本加成定价、竞争性定价、基于价值的定价等定价策略与业务绩效之间存在统计上显着的关系。
湿件中的神经形态工程：最新进展及其前景
联合国大会（2015 年）制定了一项议程，其中包含 17 个目标，需要在全球范围内到 2030 年实现，以促进可持续的未来。实现这些目标需要设计和实施更有效的战略来管理复杂系统，包括人类及其社会、世界经济、城市地区、自然生态系统和气候（Gentili，2021a）。一项有前途的战略，即正在蓬勃发展的战略，依赖于人工智能 (AI) 和机器人技术的发展。人工智能帮助人类收集、存储和处理监测复杂系统不断演变所需的大数据（Corea，2019 年）。人工智能还帮助我们下定决心控制复杂系统的行为。硬机器人和软机器人让人类能够进入原本无法进入的环境。例如，它们帮助我们（1）研究其他行星的地球化学特征、考察海洋深渊以发现新的贵重材料和能源矿藏；（2）进入人体内部器官进行侵入性较小的手术；（3）在肮脏或危险的地方工作。开发人工智能的主要传统方法有两种（Lehman 等人，2014 年；Mitchell，2019 年）。第一种方法是编写在基于冯·诺依曼架构的电子计算机上运行的“智能”软件，该架构的主要缺点是处理单元和存储单元在物理上是分开的。一些软件模仿严谨的逻辑思维，而另一些软件模仿神经网络的结构和功能特征来学习如何从数据中执行任务。开发人工智能的第二种方法是在神经假体的硬件中实现人工神经网络，或设计类似大脑的计算机，将处理器和内存限制在同一空间中（所谓的内存计算；Sebastian 等人，2020 年）。如果人工神经网络由硅基电路或无机忆阻器制成，则它们是刚性的；如果基于有机半导体薄膜，则它们是柔性的（Christensen 等人，2022 年；Lee and Lee，2019 年；Wang 等人，2020 年；Zhu 等人，2020 年）。它们可以采用三种不同的架构进行设计：（A1）前馈（具有可训练的单向连接）、（A2）循环（具有可训练的反馈动作）或（A3）储层（由未训练的非线性动态系统与可训练的输入和输出层耦合而成）网络（Nakajima，2020 年；Tanaka 等人，2019 年；Cucchi 等人，2022 年；见图 1A）。在过去十年左右的时间里，一种开发人工智能的新颖而有前途的策略被提出：它包括通过湿件（即液体）中的分子、超分子和系统化学来模仿人类智能和所有其他生物所表现出的智能形式