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World File Search System负载的
用于防御应用的低成本超材料负载的微带天线
在底部的铜接地处，厚度为0.035 mm。同轴电缆用于在一个在50Ω上提供更好匹配的阻抗的点来喂食天线。这种结构是用商业软件HFSS v19。模拟的简单微带天线的模拟结果，散射系数（S 11）而没有加载超材料的散射系数在9 GHz时为-36.33 dB。超材料基本上是人为设计的周期性结构，与常规材料相比，具有不同的电磁特性。me-Tamaterials具有负折射率，这在自然杂物中未发现，这是Veselago在1968年首次假设的[6] [6]。这些设计的周期结构在某些频率上引起共鸣，并能够以光的形式吸收电磁辐射。基于ε（介电常数）和μ（渗透率）值的负折射率的理论背景。以：
适用于企业工作负载的实时 AI：IBM Telum 处理器
带有 SMT2 的 5+ GHz 无序流水线 重新设计的分支预测 – 集成的 1 级和 2 级 BTB – 动态 BTB 条目重新配置 – 最多 >270k 个分支目标表条目
用于预测和管理智能电网电动汽车负载的机器学习模型
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对深度学习工作负载的新型 AI 加速器的全面评估
摘要 — 科学应用越来越多地采用人工智能 (AI) 技术来推动科学发展。高性能计算中心正在评估新兴的新型硬件加速器，以有效运行 AI 驱动的科学应用。由于这些系统的硬件架构和软件堆栈种类繁多，因此很难理解这些加速器的性能。深度学习工作负载评估的最新进展主要集中在 CPU 和 GPU 上。在本文中，我们概述了 SambaNova、Cerebras、Graphcore 和 Groq 的基于数据流的新型 AI 加速器。我们首次对这些加速器进行了评估，评估内容包括深度学习 (DL) 原语、基准模型和科学机器学习应用程序等多种工作负载。我们还评估了集体通信的性能，这对于分布式 DL 实现至关重要，同时还研究了扩展效率。然后，我们讨论将这些新型 AI 加速器集成到超级计算系统中的关键见解、挑战和机遇。
河流水电光伏电池混合系统作为本地负载的能源供应商
摘要：混合水能系统通常与抽水蓄能系统一起进行分析，抽水蓄能系统可以促进从其他来源积累能量。尽管缺乏水库，但径流式水电站也因其投资成本低、建设时间短和对环境影响小而对混合系统具有吸引力。在本研究中，研究了一个混合系统，该系统包含径流式小水电站 (SHP)、光伏系统和电池，用于为当地负载提供服务。考虑使用变速运行的低功率和低水头方案。本研究的新颖之处在于提出了一种专用的径流式水电站稳态模型，该模型适用于不同水文条件下的能量生产分析。基于 150 kW 容量的实际 SHP 的计算表明，简化方法可能导致对生产能量的估计高估 43%。此外，使用实际河流流量数据对混合系统运行进行为期一年的分析表明，流量平均周期对能量平衡结果有显著影响。通过将平均时间从一天增加到一个月，系统能量短缺和过剩可能会被低估约 25%。
开发和评估氯氮平负载的粘膜微球
在本工作中，制定并评估含有氯氮平的粘膜粘附微球，以增加其在脑脊液中的生物利用度。氯氮平是BCS II类的抗精神病药，因此需要改善其在中枢神经系统中心的生物利用度）。为了使药物输送系统更安全，使用天然成分。筛选了各种天然聚合物和交联。淀粉是一种天然聚合物，用柠檬酸作为天然交联的交联。氯氮平加载的交联淀粉微球（CSM）成功开发了用于使用单个乳液交联方法靶向中枢神经系统的鼻内递送。使用准备的CSM进行了的体内粘膜粘附研究和体内大脑靶向研究。 使用淀粉作为天然聚合物实现了90％以上的粘膜粘附强度。 进行非各个分节分析以计算药代动力学参数。 使用HPLC分析，在血浆和CSF中分析了氯氮平浓度。 髓内给药时氯氮平的生物利用度增加了1.5倍。 药物靶向效率（DTE％）和药物靶向电位（DTP％）。 与氯氮平相比，CSM％DTE％DTE的增长率增加了2.4倍，而CSM％DTP的增长率为2.04倍。 体内研究显示，与口腔途径相比，与鼻途径相对的生物利用度增加。的体内粘膜粘附研究和体内大脑靶向研究。使用淀粉作为天然聚合物实现了90％以上的粘膜粘附强度。进行非各个分节分析以计算药代动力学参数。使用HPLC分析，在血浆和CSF中分析了氯氮平浓度。髓内给药时氯氮平的生物利用度增加了1.5倍。药物靶向效率（DTE％）和药物靶向电位（DTP％）。与氯氮平相比，CSM％DTE％DTE的增长率增加了2.4倍，而CSM％DTP的增长率为2.04倍。体内研究显示，与口腔途径相比，与鼻途径相对的生物利用度增加。鼻内途径通过超越了血脑屏障和肝第一通过效应，帮助脑脊液中达到了抗精神病药的显着治疗水平。
原创 阿霉素负载的Pluronic P123-PEG2000-DSPE胶束逆转乳腺癌细胞的耐药性
摘要：研制了一种新型混合纳米胶束，即载阿霉素 (Dox) 的 Pluronic P123/聚乙二醇 2000-二硬脂酰磷脂酰乙醇胺纳米胶束混合胶束 (P123-PEG2000-DSPE (Dox))，以研究纳米制剂对乳腺癌 (BC) 多药耐药 (MDR) 的逆转作用。本研究旨在探索纳米制剂对 BC 多药耐药性的逆转作用。制备了 P123-PEG2000-DSPE (Dox) 混合胶束，然后通过动态光散射法、药物释放曲线和抗肿瘤活性（包括动态光散射法、MTT、免疫荧光、Western blot 和 Annexin V-PI）对 BC MCR-7 细胞和 BC 耐药细胞系 MCF-7R 进行表征。 P123-PEG2000-DSPE（Dox）通过抑制MDR1和p-gp的表达、减少药物外排、增加细胞内吞作用，逆转细胞耐药性，且效果优于PEG2000DSPE（Dox）。此外，对于载药组，P123-PEG2000-DSPE（Dox）的细胞毒性优于PEG2000-DSPE（Dox）和Dox。空药物载体PEG2000-DSPE和P123-PEG2000-DSPE没有细胞毒性。这些结果表明P123-PEG2000-DSPE（Dox）胶束可以有效逆转BC细胞的耐药性，是一种很有前途的抗肿瘤药物递送系统。
奇点：人工智能工作负载的行星级、抢占式和弹性调度
通过提高深度学习工作负载的利用率来降低成本是云提供商的关键杠杆。我们推出了 Singularity，这是微软的全球分布式调度服务，可高效可靠地执行深度学习训练和推理工作负载。Singularity 的核心是一种新颖的工作负载感知调度程序，它可以透明地抢占和弹性扩展深度学习工作负载，以提高利用率，而不会影响它们在全球 AI 加速器（如 GPU、FPGA）中的正确性或性能。默认情况下，Singularity 中的所有作业都是可抢占、可迁移和动态调整大小（弹性）的：实时作业可以动态且透明地 (a) 被抢占并迁移到不同的节点、集群、数据中心或区域集，并从抢占点准确恢复执行，以及 (b) 在给定类型的不同加速器集上调整大小（即弹性地扩大/缩小）。我们的机制是透明的，因为它们不需要用户对其代码进行任何更改，也不需要使用任何可能限制灵活性的自定义库。此外，我们的方法显著提高了深度学习工作负载的可靠性。我们表明，使用 Singularity 可以获得效率和可靠性的提升，而对稳态性能的影响可以忽略不计。最后，我们的设计方法与 DNN 架构无关，并且可以处理各种并行策略（例如数据/管道/模型并行）。
适用于农村住宅负载的无缝光伏发电系统（无电池存储）
1 奇特卡拉大学电气工程系，奇特卡拉大学工程技术学院，旁遮普 140417，印度；mukul.chankaya@chitkara.edu.in 2 克什米尔大学电气工程系，斯利那加 190006，印度；ikhlaqh@uok.edu.in 3 BEARS，大学城，新加坡国立大学校园，新加坡 138602，新加坡 4 马来西亚理工大学（UTM）工程学院电气工程学院电力工程系，柔佛州新山 81310，马来西亚 5 斯利那加国家理工学院电气工程系，斯利那加 190006，印度； aijaz54@nitsri.net 6 沙特阿拉伯国王沙特大学工程学院电气工程系，利雅得 11421，沙特阿拉伯 7 西班牙卡斯蒂利亚-拉曼恰大学 Ingenium 研究组，雷阿尔城 13071；faustopedro.garcia@uclm.es * 通信地址：hasmat.malik@gmail.com (HM)；majedalotaibi@ksu.edu.sa (MAA)
传统和现代工作负载的VMware Cloud Foundation解决方案的业务价值
虽然企业逐渐移至容器和现代应用体系结构（例如微服务），但企业的传统和现代部分仍然紧密相互联系。根据IDC的容器基础架构软件调查，大约一半的企业容器是从VM和裸机迁移的应用程序。其中一些在某种程度上进行了重构，因此有些部分可能具有现代设计，而有些则是传统的。在前端在容器中，在VM（例如数据库）中拥有某个应用程序的某个部分也很常见，从而创建了“ Frankenstein”类型的应用程序。此外，现代应用程序经常与较旧的记录系统相互作用，以通过API交换数据。随着企业继续现代化应用程序并转移到云本地基础架构时，这些基金会将不存在。跨多代技术的集成将继续是保持一致操作的关键。