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World File Search System耗电
减轻fMRI至...
尽管现有的fMRI到图像重建方法可以预测高质量的图像，但它们并未明确考虑训练和测试数据之间的语义差距，从而导致具有不稳定和不确定语义的重建。本文通过明确减轻语义差距来解决广义fMRI到图像重建的问题。具体来说，我们利用预先训练的剪辑模型将训练数据映射到紧凑的特征表示形式，该图表将训练数据的稀疏语义扩展到密集数据，从而避免了附近已知概念的实例（即训练超级杆）的语义差距。受FMRI数据中强大的低级表示的启发，这可以帮助减轻远离已知概念（即在培训超级阶级之外）的情况的语义差距，我们利用结构信息作为一般提示来指导图像重建。此外，我们基于概率密度估计来提出语义不确定性，并通过在扩散过程中自适应地整合e xpanded s emantics和s弹性信息（GESS），从而实现了g耗电fMRI到图像的重建。实验结果表明，所提出的GESS模型优于最先进的方法，我们提出了一种广义的场景拆分策略，以评估GESS在缩小语义差距方面的优势。我们的代码可在https://github.com/duolala1/gess上找到。
重新设计反无人机系统架构
2014 年，当伊斯兰国使用无人机 (UAV) 袭击联军时，无人机的使用范围迅速扩大，使弱国和非国家行为者相对于技术更先进的敌人拥有不对称优势。这种不对称性导致国防部 (DOD) 和国土安全部 (DHS) 投入巨额资金用于反无人机系统 (C-UAS)。尽管市场密度很高，但许多 C-UAS 技术都使用昂贵、笨重且耗电高的电子攻击方法进行地对空拦截。本论文概述了当前用于 C-UAS 的技术，并提出了使用配备网络攻击能力的机载 C-UAS 巡逻的纵深防御框架。本论文利用空中拦截技术开发了一种新型 C-UAS 设备，称为可拆卸无人机劫持器，这是一种体积小、重量轻、功率大的 C-UAS 设备，旨在使用 IEEE 802.11 无线通信规范对商用无人机发动网络攻击。实验结果表明，可拆卸无人机劫持器重 400 克，功耗为 1 瓦，售价 250 美元，可以拦截敌方无人机，且不会造成意外附带损害。本论文建议国防部和国土安全部采用与可拆卸无人机劫持器类似的技术，结合空中拦截技术来支持其 C-UAS 纵深防御。
军用飞机的电力提取 - Chalmers Research
军用飞机需要越来越多的动力。气动和液压系统正在被电气设备取代，飞机上引入了新的耗电设备。增加的功率提取给飞机喷气发动机带来了新的挑战，无论是在可操作性方面还是在发动机性能方面。本论文描述了传统低涵道比混流涡扇发动机的发动机性能如何受到高压轴、低压轴或两者组合的功率提取的影响。查尔姆斯公司内部工具开发了一种双转子低涵道比混流涡扇发动机，用于评估飞行包线不同部分的发动机性能。为了评估飞机/发动机相互作用对飞行性能的影响，还开发了一种飞机性能工具。当从 HP 或 LP 轴提取功率时，需要增加涡轮进气温度。如果从高压轴提取功率，则温度升高幅度更大，从而增加了比推力和比油耗。当发动机接近或处于最大涡轮入口温度极限时，无论是从高压轴还是低压轴提取功率，功率提取都会对发动机性能产生不利影响，但如果从高压轴提取功率，推力降低将更为显著。当发动机接近或处于最大总压比极限时，如果从发动机可操作性角度来看所需的温度升高是可以接受的，则高压轴功率提取导致的推力降低比低压轴功率提取的情况更为温和。关键词：战斗机性能、发动机性能、低涵道比、混流、涡扇发动机、功率提取
基于学习的深度检测和识别定量MR形象中脑肿瘤生物标志物
与人口不断增长的人口相关的需求不断增长，对全球电力系统的运行构成了挑战。运输部门的电气化，行业的加速电气化以及日常生活中耗电设备的使用已大大提高了电力需求。有了这些挑战，气候变化使问题更加严重。可以处理化石用于能源而引起的其他环境问题，预计可再生能源（RES）将发挥重要作用。清洁和环保的来源本质上很丰富。这些来源高度取决于天气，这导致了从中发电的间歇性和可变性。RES在电力系统中的高渗透会增加电力供应的不确定性。 这加剧了平衡负载和供应的需求。 具有高分辨率渗透率的电力系统可能会以高可再生能源生产的数小时见证，这可能会超过负载。 这是系统见证的高峰负载小时。 对该问题的潜在解决方案是使用电池储能系统（BES）刮去负载峰值峰值峰值并在需要时存储剩余的电力。RES在电力系统中的高渗透会增加电力供应的不确定性。这加剧了平衡负载和供应的需求。具有高分辨率渗透率的电力系统可能会以高可再生能源生产的数小时见证，这可能会超过负载。这是系统见证的高峰负载小时。对该问题的潜在解决方案是使用电池储能系统（BES）刮去负载峰值峰值峰值并在需要时存储剩余的电力。
2020 年技术、媒体和电信预测
这里需要对“电信边缘”一词做些解释。电信边缘计算 (也称为电信公司边缘计算)——图 26 所示的“远边缘网络”——是指由基本上尽可能靠近客户的微型数据中心执行的计算，但这些数据中心由电信公司拥有和运营，并在电信公司拥有的财产上。他们目前使用数据中心式的 AI 芯片 (体积大、价格昂贵、耗电)，但随着时间的推移，他们可能会开始采用我们在本章中讨论的一些相同类型的边缘 AI 芯片 (消费者或企业级)。然而，与边缘设备计算不同，电信边缘计算中使用的芯片位于电信公司网络的边缘，而不是实际的终端设备上。此外，并非所有的电信边缘计算都是 AI 计算。据行业分析师称，电信边缘计算市场（包括所有类型的计算，而不仅仅是人工智能）的收入将在 2020 年达到 210 亿美元。这一数字比 2019 年增长了 100% 以上，而且该市场在 2021 年也有望增长 50% 以上。7 该市场按类别的精确细分尚未公开，但分析师认为，人工智能部分在 2020 年可能仍处于相对新兴阶段，收入不超过 10 亿美元，或占电信边缘计算总支出的 5%。8
用于电神经刺激的高度微型化、长期植入式 ASIC
我们提出了一种用于电刺激周围神经的无线、完全可植入设备，该设备由供电线圈、调谐网络、齐纳二极管、可选刺激参数和刺激器 IC 组成，全部封装在生物相容性硅胶中。13.56 MHz 的无线射频信号通过片上整流器为植入物供电。ASIC 采用台积电的 180 nm MS RF G 工艺设计，占地面积不到 1.2 平方毫米。该 IC 通过片上只读存储器实现外部可选的电流控制刺激，具有 32 个刺激参数（90 – 750 μA 幅度、100 μs 或 1 ms 脉冲宽度、15 或 50 Hz 频率）。IC 使用 8 位二进制加权 DAC 和 H 桥生成恒定电流波形。在最耗电的刺激参数下，刺激脉冲期间的平均功耗为 2.6 mW，电能传输效率约为 5.2%。除了台式和急性测试外，我们还在两只大鼠的坐骨神经上长期植入了两种版本的设备（一种是带导线的设计和一种是无导线的设计），以验证 IC 和整个系统的长期疗效。无导线设备的尺寸如下：高 0.45 厘米，长轴 1.85 厘米，短轴 1.34 厘米，带导线的设备尺寸类似
策略简介问题n˚04/25 | 2025年2月升级欧洲电网不仅仅是金钱
欧盟向清洁能源的过渡将需要大量的电力网络扩展，以促进建筑物，运输和工业的需求增加。将需要从可再生能源中的电力，跨境和国内的新电网连接，尤其是因为欧洲大部分可再生能源潜力都远离工业和人口中心。电力网络还需要质量升级。电力系统需要更多的灵活性来适应可再生能源的间歇性。可以通过更多的互连能力1增强灵活性，从而使欧洲电力的跨境交易增加。更多的跨境电力贸易将导致欧盟国家的电价收敛，从而降低平均价格和价格波动。在地方一级，需要升级的网络来处理分散的清洁能源技术，例如太阳能光伏，电池和电动汽车，其中许多都消耗电并将其注入电网。此外，由于欧洲拥有一些世界上最古老的电网，目前正在使用的许多资产都需要通过数字技术的集成直接更换或维护和增强。欧盟将每年花费数百亿欧元进入清洁和安全的能源系统（欧洲委员会，2023a）。因此，为未来的清洁经济提供网格不仅仅是金钱的问题。必须做出许多政策选择，以确保在电力网络上花费的每个欧元为消费者提供最大的好处。虽然对这种投资进行融资绝不是直接的，但网络公司的当前投资已经达到了相同的数量级，并且考虑到稳定的监管环境，应该可以维持这一水平的投资（图1）。
柔性电永磁体
软体机器人领域发展迅速，其目标是创造出机械柔顺性更强、功能更全、与人类交互更安全的机器人 [1]。为了实现这一目标，研究人员开发出了与传统机器人部件类似的柔性部件，用于传感 [2]、[3]、驱动 [4] 和计算 [5]。一部分软体机器人利用电磁力实现驱动 [6]–[8]。许多研究人员将磁性粒子嵌入有机硅弹性体中，制成可通过外部磁场 [9]–[12] 或局部磁场 [13]、[14] 驱动的软磁复合材料。Kohls 等人设计了一种带有液态金属线圈和软磁复合材料的软电磁铁 [15]，然后将这项工作扩展为生产全软电动机 [16]。Li 等人引入了磁性油灰作为软体机器人的可重新编程、自修复建筑材料 [17]。为了替代耗电的电磁铁，机器人专家使用了电永磁体 [18]。电永磁体由两个磁化强度相同但矫顽力不同的永磁体组成 [19]。导电线圈缠绕在磁体周围，使得短暂的电流脉冲可以产生足够强的磁场来反转低矫顽力磁体的磁化，但不足以影响高矫顽力磁体。因此，通过选择性地反转低矫顽力磁体的极性，可以打开（非零净磁化）或关闭（中性净磁化）。与持续吸取电流的电磁铁相比，电永磁体仅在切换状态时短暂消耗能量；永磁体即使在开启状态下也不会消耗电能 [20]。
2022年4月5日，科学家开发了可回收的基于花粉的论文，用于重复印刷和“毫无印刷”
世界上第一个可持续的便携式充电器之一很可能会出现在新加坡。Nanyang技术大学（NTU）机械工程师Carlo Charles，现年21岁，是奔跑中的创新者之一，以开发由纸电池提供的电子产品，这些电池可以用作安全且可持续的Ablealternativetivetivetivetolithium-ionbat-ionbat-teries。他的作品获得了好评，赢得了2月份国家青年理事会组织的青年行动挑战赛的大奖。自从儿童前提开始的狂热发明家是新加坡人，是NTU的一项新倡议，以支持企业家，这是周四在周四发起的40家创新者和初创企业之一。关注点一直在岩石宇宙电池上升高，在电力繁荣的情况下，供应量很短，并且会导致有毒废物。与锂离子细胞相比，纸电池通常被视为可持续性的纸电池的能量效率较低。的工作正在进行减少差距，他正在商业化纸电池中的查尔斯先生说。他们还花费的一半是标准电池的一半。与传统电池不同，可以将电池包裹在物体周围，而不是在情况下固定，从而使制造商的形状具有创造力。它们也是生物脱落的，防漏和非爆炸性，使其比标准电池更安全。全世界的研究人员都在建造纸电池。其中之一是瑞士联邦实验室材料科学技术，该实验室正在建造可生物降解的纸电池。Charles先生使用的电池是从2021年建造可生物降解电池的NTU团队获得许可的，最初是为了耗电装备。该电池是通过在一张增强纸的一侧打印墨水层的墨水层来制作的，一层
NeuronFlow：用于实时 AI 应用的神经形态处理器架构
视觉和音频传感器处理目前主要由神经网络主导。与手工制作的特征提取/分类技术相比，这些技术更强大、更准确且更易于开发。它们的出现使大量应用程序成为可能，并开辟了新的市场和机会。我们专注于云边缘应用程序，尤其是实时人工智能，即从一个或多个传感器接收实时数据并快速响应环境变化、实时做出决策的应用程序。实时人工智能通常对时间（尤其是延迟）和功耗有严格的要求，因此无法卸载到云端。我们认为，处理实时人工智能神经网络的流行策略存在功率瓶颈，现有计算架构无法解决这一问题。NeuronFlow 通过采用神经形态工程的最新进展和数据流处理器的旧理念来弥补这一差距。最先进的视觉和音频传感器会生成大量时间采样数据。大多数市售视觉传感器都依赖于以等距（即周期性）时间间隔捕获完整图像（帧），而不管场景是否发生变化。此类传感器称为基于帧的。处理视觉传感器的算法通常遵循基于帧的结构，因为这既适合占主导地位的基于帧的传感器技术，也因为它能够重用单帧算法来处理帧序列，即，单个图片对象识别 DNN 可以逐帧应用于视频序列。因此，相同的无关背景对象会在帧之间被重复识别和分析。处理所有这些多余的数据会大大增加计算负荷，导致处理效率极低、耗电。如果图像传感的绝对计算要求满足，那么这不会是一个严重的问题