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量子无线传感：原理、设计和...
摘要 近年来，无线传感引起了人们的极大兴趣，即利用无线信号代替传统传感器进行传感。非接触式无线传感已经使用各种射频信号（如 WiFi、RFID、LoRa 和 mmWave）成功实现，从而实现了大范围的应用。然而，受限于硬件热噪声，射频传感的粒度仍然相对较粗。在本文中，我们提出了第一个量子无线传感系统，该系统不使用宏观信号功率/相位进行感测，而是使用原子的微观能级进行感测，将感测粒度提高了一个数量级。所提出的量子无线传感系统能够利用宽频谱（例如 2.4 GHz、5 GHz 和 28 GHz）进行感测。我们用两种广泛使用的信号（即 WiFi 和 28 GHz 毫米波）展示了量子无线传感的卓越性能。我们表明量子无线传感可以将WiFi的感知粒度从毫米级推进到亚毫米级，将毫米波的感知粒度推进到微米级。
TDP 数据系统 (TDP) 简介
• 定义解决手头查询所需的数据类型 • 在粒度、实体级别而不是聚合级别识别数据类型的来源 • 根据与查询相关的关键字提取、清理、规范化、连接和重组各种数据类型 • 使用人工智能和机器学习对各种数据类型进行算法评估、评分、排名并生成记分卡和其他可视化效果——以便进行有针对性的人工跟进 • 使用人类智能进一步评估排名最高的记分卡，并以新颖的方式在粒度级别组合各种数据类型
用于粒子测量的激光器和探测器。......
纵观激光粒度测量的发展历史，曾使用过许多光源作为粒子入射光的光源。其中最流行的是激光器。20 世纪 70 年代初，Microtrac 使用氦氖气体激光器作为准直相干光源，该光源提供近乎单一波长，是光散射粒度测量所必需的。电子技术的进步导致了半导体激光器（俗称激光二极管）的发展。因此，在 20 世纪 80 年代中期，Microtrac 开始使用这些类型的激光器，以便为客户提供长寿命稳定性和应用，从而降低服务要求和维护成本。毫无疑问，Microtrac 已证明这些设备具有极高的可靠性和稳定性。1990 年，随着超细粒度分析仪 (UPA) 的出现，它们被广泛使用，并扩展到采用动态光散射测量纳米颗粒的现代 Nanotrac 型号。本文解答了粒度人员考虑激光器类型时经常出现的问题。它还试图解决合理的光学设计原理和技术知识如何解决仪器设计过程中的问题。
从bstor sa/nv回答
•对于每个能量出价，可以指定一个小于5分钟的完整激活时间，并具有微小的粒度。允许0分钟的脂肪或最小脂肪> 0？由于确定“ AFRR MW差异”有2个时步的延迟，例如，对于Bess来说，这应该是足够的时间来提供其全部功能并尊重激活控制规则，因此BSTOR认为没有理由不允许脂肪0分钟。•在需要最小尺寸为0.1MW的低压输送点组的背景下，BSTOR希望提议将能力和能源投标的粒度降低到0.1MW（仍尊重最小竞标尺寸为1MW）。这将使小规模能力更加最佳地参与，而无需集成非常大的DP组。在当前情况下，预先资格的1.9兆瓦的（一组）资产只能出价1 MW，而将粒度降低到0.1兆瓦的资产将允许整个1.9兆瓦。我们认为，促进已经预先资产的资产的最大参与是符合Elia的利益，并且如果不降低最低尺寸的出价，这将不相信这会造成额外的（计算）负担。
在许多...
摘要 - 随着多核加速器不断整合更多的处理单元，对于有效利用所有可用资源的并行应用，它变得越来越困难。改善硬件利用率的一种有效方法是通过多重计算和通信任务（一种称为异质流媒体流量）来利用异质处理单元的空间和时间共享。实现有效的异质流需要在任务之间仔细划分硬件，并将任务并行性的粒度与资源分区相匹配。但是，找到正确的资源分区和任务粒度是极具挑战性的，因为有大量可能的解决方案，并且最佳解决方案在程序和数据集之间各不相同。本文提出了一种自动方法，可以快速得出用于硬件资源分区和任务粒度的良好解决方案，用于基于任务的并行多核体系结构的并行应用程序。我们的方法采用绩效模型来估计给定资源分区和任务粒度配置下的目标应用的绩效。该模型被用作快速在运行时快速搜索良好配置的实用程序。我们不需要手工制作分析模型，该模型需要专家洞悉低级硬件细节，而是采用机器学习技术来自动学习。我们首先学习使用培训计划的通道预测模型来实现这一目标。然后可以使用学习的模型来预测运行时任何看不见程序的性能。我们将方法应用于39个代表性并行应用程序，并在两个代表性的异质多核平台上进行评估：CPU-Xeonphi平台和一个CPU-GPU平台。与单流版本相比，我们的方法平均在Xeonphi和GPU平台上分别达到1.6倍和1.1倍的速度。这些结果转化为理论上完美预测因子所提供的性能的93％以上。
