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![引用：GQ Han 和 Y Hao，面向 3 纳米以下技术节点的设计技术协同优化[J]。J. Semicond.，2021，42(2)，020301。http://doi.or](/simg/g:\will\search\icon\source\2\28acddce6f44f3281e206ba16d97d6c027ce9094.webp)
引用：GQ Han 和 Y Hao，面向 3 纳米以下技术节点的设计技术协同优化[J]。J. Semicond.，2021，42(2)，020301。http://doi.or
在过去的半个世纪里，摩尔定律在半导体领域的发展中扮演了至关重要的角色，而半导体领域的发展直接依赖于大约每两年一次的维度缩放。在每个技术节点上，微芯片的性能、功率、面积和成本 (PPAC) 都有望实现显著提升。然而，通过提高分辨率技术实现的激进间距缩放变得越来越难以维持。短沟道效应，例如高漏电流、漏极诱导势垒降低效应，会大大降低器件性能。因此，由于优越的静电可控性，器件架构从平面迁移到 3D 鳍状结构已被采用，以继续进一步缩放的步伐。目前，2020 年 5 纳米技术节点的栅极长度已令人难以置信地缩小到 12 纳米以下，接近量子力学极限。为了解决持续缩放问题，已经开发出一种工艺流程和设计定义之间的联合设计技术协同优化 (DTCO) 工作，它有助于通过及早识别缩放瓶颈并找到不会给设计或工艺点带来过重负担的路径来管理先进技术节点的提升。借助这种方法，摩尔定律可以继续推动其向 3 纳米以下节点迈进。
低维神经ODE及其在药代动力学中的应用
抽象机器学习（ML）是一个快速发展的场，整合在当今许多科学学科中。随着神经普通微分方程（节点）的最新开发，ML为在药理学和药物测量领域（例如药代动力学（PK）或药物学的范围内模拟动力学系统）提供了一种新工具。与经典的PK建模相比，小说和构想不同的节点方法会带来挑战，但也为其应用提供了机会。在本手稿中，我们介绍了节点的功能，并根据PK原理开发特定的低维节点结构。我们讨论了节点的两个挑战，过度插入和外推以看不见数据，并为这些问题提供了实用的解决方案。我们用几个PK建模示例说明了我们所提出的低维节点方法的概念和应用，包括多室，靶标介导的药物处置和延迟的吸收行为。在所有研究的情况下，节点能够很好地描述数据并在观察到的给药范围内模拟新受试者的数据。最后，我们培养了如何将节点与机械模型结合在一起。这项研究工作增强了人们对如何在PK分析中应用节点的理解，并说明了药理学和药物计量学领域的节点的潜力。
![arXiv:2209.01198v4 [cs.LG] 2023 年 3 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2cb2d57dc929610873347294d80d708a6a729cb2.webp)
arXiv:2209.01198v4 [cs.LG] 2023 年 3 月 13 日
相关矩阵包含有关动态系统的各种时空信息。根据少数节点的部分时间序列信息预测相关矩阵可以表征整个底层系统的时空动态。这些信息有助于预测底层网络结构，例如，根据脉冲数据推断神经元连接、根据表达数据推断基因之间的因果依赖关系以及发现气候变化的长空间范围影响。预测相关矩阵的传统方法利用底层网络所有节点的时间序列数据。在这里，我们使用监督机器学习技术，根据少数随机选择的节点的有限时间序列信息来预测整个系统的相关矩阵。预测的准确性验证了仅整个系统子集的有限时间序列就足以做出良好的相关矩阵预测。此外，使用无监督学习算法，我们可以深入了解模型预测的成功率。最后，我们将此处开发的机器学习模型应用于真实世界的数据集。
2024 年系统强度报告
新南威尔士州最低故障水平要求在 10 年展望期内保持不变。在短期内，IBR 预测达灵顿角节点的容量增加，红崖节点的容量减少，这主要是由于 Eraring 延长后的调度变化。最新的 IBR 预测表明，到 2027-28 年，新南威尔士州的风电容量（从现有容量）将增加 3,356 兆瓦，太阳能容量将增加 4,782 兆瓦，电池储能系统 (BESS) 容量将增加 5,158 兆瓦。
值得信赖的安全基金会（TSF）400
• Supports one-time pad, symmetric key and asymmetric key ciphers, key derivation, random objects, certification and some cryptographic operations • Support for Bring Your Own Key (BYOK) operations with AWS and MS Azure • Encrypted keystore with protected root of trust • Granular, hierarchical and auditable access control • Event log, audit log, date and time of transaction, management and user reports • Thousands of每个节点的端客户系统，每个节点的8,000个关键请求/分钟•参加或无人看管的安全启动
通过...
基于扩散的图生成模型可有效生成高质量的小图。但是，很难将它们缩放到包含节点的大小的大图。在这项工作中，我们提出了Edge，这是一种新的基于扩散的图生成模型，可为大图提供生成任务。该模型是通过逆转离散扩散过程来开发的，该离散扩散过程随机去除边缘直到获得空图。它利用扩散程序中的图形稀疏性来提高计算效率。特别是，边缘仅关注图节点的一小部分，并且仅在这些节点之间添加边缘。没有损害建模能力，它的边缘预测比以前的基于基于扩散的属性模型要少得多。此外，边缘可以显式地对训练图的节点度进行建模，然后在捕获图形统计时提高训练图。实证研究表明，边缘比竞争方法更有效，并且可以产生数千个节点的大图。它还优于生成质量的基线模型：所提出的模型发电的图形统计信息与训练图更相似。