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无线传感器网络路由的节能效果
WSN 的主要问题是网络寿命有限，因为传感器的电池寿命有限。能量用于传输和接收数据以及计算。最大的消耗是传输。当一个节点用尽能量时，它就无法再传输自己的传感器数据。它也不能转发来自其他节点的传感器数据。因此，整个网络部分可能会变得孤立。延长网络寿命的方法是优化用于从接收器（请求数据）到源（请求数据）和返回传输和接收数据的路由协议的能量消耗。在本文中，我们确定了源数据检索的次数，直到由于特定协议的节点传输能量不足，数据无法再到达接收器。
2022 年建筑能效标准摘要
家庭和企业使用了加州近 70% 的电力，并造成了加州四分之一的温室气体 (GHG) 排放。作为加州的能源政策机构，CEC 受《沃伦-阿尔奎斯特法案》的委托，定期更新和采用建筑标准，以提高建筑的能源效率并减少温室气体排放。第 24 章第 6 部分实施了这一委托，因此每三年 CEC 都会针对新建建筑和现有建筑的翻修提出建筑能源效率标准（能源法规）更新。CEC 采用这些标准后，会将其提交给加州建筑标准委员会批准并与建筑法规的其他更改一起纳入。能源法规旨在实现成本效益，以便在帮助加州管理能源需求和推进该州的气候和清洁空气目标的同时，让实施成本低廉。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
高能效率LSTM加速器体系结构
摘要：修剪和量化是加速LSTM（长短期内存）模型的两种常用方法。但是，传统的线性量化通常会遇到梯度消失的问题，而现有的修剪方法都有产生不希望的不规则稀疏性或大型索引开销的问题。为了减轻消失梯度的问题，这项工作提出了一种归一化的线性量化方法，该方法首先将操作数正常化，然后在局部混合最大范围内进行量化。为了克服不规则的稀疏性和大型索引开销的问题，这项工作采用了排列的块对角掩模矩阵来产生稀疏模型。由于稀疏模型高度规律，因此可以通过简单的计算获得非零权重的位置，从而避免了大型索引开销。基于由排列的块对角面胶质矩阵产生的稀疏LSTM模型，本文还提出了高能耐加速器的Permlstm，该材料全面利用了有关基质 - 载体乘积的重量，激活和产品的稀疏性，从而导致55.1％的动力减少。与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，该加速器已在以150 MHz运行的ARRIA-10 FPGA上实现，并达到2.19×〜24.4×能量效率。
信息网络资源的功能效率的间隔模型，用于生态专业知识的服务
摘要：本文考虑了信息Web资源的效率动力学的数学模型。在差异方程式的形式中，将间隔离散模型应用于证实，并提出了模型参数估计的方法。所提出的方法基于人工蜜蜂菌落算法（ABCA）。根据与环境监测服务相关的Web资源功能的数据进行了许多实验研究。已经研究了信息Web资源用户活动的指标。已考虑以差异方程为间隔模型（IDM）的三种模型构建案例。它们在一般的表达中有所不同。是计算实验的结果，这表明模型的充分性取决于差异方程的表达。在其错误选择的情况下，所提出的参数识别方法可能是有效的。描述了Web资源的效率的差异方程式中获得的间隔离散模型，使得在使用此Web资源的组织中优化业务流程以及最佳分配组织资源和行政服务中心员工的工作量成为可能。基于进行的实验，确定了所提出模型应用的效率。
在方向性深脑刺激中两个转向范式的计算机准确性和能效
研究深脑刺激（DBS）的临床研究提供了其在帕金森氏病（PD）（PD）和肌张力障碍（1）等运动障碍中运动症状治疗中的有效性的证据。深脑刺激涉及通过定义振幅，宽度和频率的电脉冲来刺激特定的大脑结构。脉冲是由通过植入的电线连接到靶向位于特定脑结构邻近的电极阵列的植入脉冲发生器（IPG）生成的。阵列中的电极可以具有环形或分段（即定向），后者的径向跨度较小，可以传递更大的局灶性刺激，从而导致临床良好的效果（2-6）。然而，DBS中的方向潜在线在植入程序中涉及新的挑战，因为方向引线的最终方向通常会随着预期的方向而偏离（7）。因此，取决于IPG的电子架构的引导刺激场的准确性在方向性DBS中起重要作用。市售的DBS系统使用电压控制或电流控制的电子体系结构。电压控制的系统在刺激的电极处设置了固定电压，而电流受控系统设置了固定的电流（8）。这两个架构可以合并单个源或多个来源来生成脉冲。单源体系结构可以通过同时激活一个电极或多个电极来传递刺激。在后一种情况下，称为共激活（9），由单个源控制的脉冲振幅将根据激活电极的阻抗的比率按比例分配。因此，为了共同激活，更多的电流会流过较低阻抗的电极。多个源体系结构可以明确指定由每个同时激活的电极独立传递的脉冲振幅。这种体系结构与电流受控体系结构相结合，可确保将传递给每个电极的总电流保持恒定，而不管总电极阻抗中的变化如何或活性电极之间的阻抗比。此功能可以控制DBS中的刺激场的控制转向（10）。多个独立电流控制技术（MICC）是多源和当前控制体系结构组合的一个示例。具有单一源或多个源体系结构的商业刺激器，还可以通过通过铅或电极传递多个脉冲序列来控制刺激时间。从历史上看，DBS中的这种能力被称为交织（11），最近被称为多刺激集（MSS）刺激（9）。交织/MSS涉及替代方案，因此不同时激活具有定义的脉冲振幅（电压或电流）的单电极，从而导致多个刺激率局部的交替（打击）产生。相互交织/MSS被建议作为刺激场转向选项，因为在这些刺激场的交点中，神经组织的频率将比在交叉点外（12）刺激。
适用于防火景观的弹性建筑：与太阳能和储能微电网集成的能效和灵活负载
免责声明：本文件是作为美国政府资助工作的记录而编写的。尽管我们认为本文件包含正确的信息，但美国政府及其任何机构、加利福尼亚大学董事会及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会的观点和意见。
协调亚太经合组织与东盟地区电机能效法规合格评定工作
项目团队成员谨向前亚太经合组织 EGEE&C 主席李鹏程先生和中国标准化研究院刘韧先生表示最诚挚的谢意，感谢他们在自费研讨会的筹备和举办过程中提供的宝贵支持。项目成员还感谢现任 EGEE&C 主席、机电工程署 VY Ek-Chin 先生及其团队在中国香港首次活动期间提供的强大本地支持。特别感谢联合效率组织 (U4E) 共同赞助两次研讨会，并与项目参与者分享高质量的信息和工具。还要特别感谢美国电气制造商协会 (Dan Delaney 先生和 Kirk Anderson 先生代表，感谢他们分享有关合格评定国际最佳实践的经验和知识。组织者还高度评价东盟能源中心 (ACE) 参加在中国台北举办的研讨会，这显然是对区域合作的鼓励。还必须特别提到中国台北当地 UL 团队的大力支持，特别是 Ray Sung 先生和 Nick Lee 先生，他们为研讨会和中国台北现场访问期间的内容和后勤安排提供了便利。此外，项目组织者还希望向两次研讨会的所有参与者表示最诚挚的谢意，感谢他们的积极贡献。
DEG：两台烘干机合一，最高节能效果...
• 无与伦比的节能效果 – GTS 持续将干燥机容量与负载相匹配，在典型运行条件下可节省高达 80% 的能源。• 简单可靠 – 就像家用冰箱一样，GTS 使用经过时间考验的简单冷却回路，可实现无故障运行。• 恒定露点 – GTS 的热存储可轻松消除突然的负载变化。• 快速启动 – 使用 GTS 时，无需等待“冷却”期即可施加负载。• 持续运行 – 一旦启动 DEG 干燥机，无需关闭 – GTS 将持续监控负载并相应地执行，无需使用耗能泵。• 使用寿命长 – 无需热气旁路来控制其容量，制冷剂压缩机运行温度更低且频率更低，从而延长了 DEG 干燥机的使用寿命。