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碳轻质EPC操作的蓝图
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将轻质软错误缓解技术应用于嵌入式混合精度深神经网络
摘要 - 深度神经网络（DNNS）在资源约束的IoT设备中不存在，该设备通常依赖于减少的内存足迹和低绩效处理器。虽然DNNS的精度和性能可能会有所不同，而且至关重要，但要以低成本提供高可靠性的训练有素的模型也至关重要。要达到不屈的可靠性和安全水平，必须为电子计算系统提供适当的机制来解决软误差。因此，本文研究了软错误与模型准确性之间的关系。在这方面，考虑到在ARM Cortex-M处理器上运行的精确位刻度变化（2、4和8位），对Mobilenet模型进行了广泛的软误差评估。此外，这项工作促进了使用寄存器分配技术（RAT）的使用，该技术将关键DNN功能/层分配给特定通用通用处理器寄存器库。从超过450万个故障注射中获得的结果表明，大鼠提供了最佳的相对性能，内存利用和软错误可靠性权衡W.R.T.一种更传统的基于复制的方法。结果还表明，Mobilenet软误差可靠性取决于其卷积层的精确度。
新的热设计策略，以实现80公斤重的轻质X波段活动SAR小卫星S-Step
摘要：S-Step（小型合成孔径雷达（SAR）技术实验项目（S-Step））任务的主要目标是开发80公斤级的活动X波段SAR观察小卫星。对于S-Step系统的更轻，更小，更好，更便宜的开发，新的热设计策略至关重要。因此，我们在这项研究中提出了一种新的热设计策略。提议的热设计的主要特征涉及通过优化卫星上的环境热量量，在右和左外观模式下提供长期SAR成像持续时间，以及使用轻巧的石墨板作为某些高电量仪器的热量界面。这些功能通过加热器功率最小化并实现S-Step的轨道系统性能来最大程度地减少卫星的质量预算。通过对S-步骤系统的轨热分析，通过数值验证了所提出的热设计的有效性。此外，通过空间模拟的热真空测试对钥匙有效负载组件和多功能发送/接收模块结构的热设计进行了验证。
超轻质的超塑性及其在超铁颗粒的Al合金中的新机制
材料的质超塑性是一个重要研究的重要领域，因为它在流动机制领域中呈现出重要的挑战，并且因为它形成了商业超规模形成行业的基础，其中复杂形状和弯曲部分是由超塑性金属形成的[1，2]。众所周知，必须满足两个基本要求才能达到超塑性流。首先，超塑性需要很小的晶粒尺寸，典型的小于约10μm。其次，超塑性是一个具有晶粒边界（GB）滑动的扩散控制过程 - 作为主要流动机制 - 因此，它需要相对较高的测试温度，通常在或高于约0.7-0.8×T m，其中T m是材料的绝对熔化温度。同时，在过去的二十年中，金属材料的开发通过严重的塑料变形（SPD）进行了纳米化范围的超细晶粒，从而铺平了朝着超塑性领域的新发现铺平的道路[3，4]。实际上，
陶瓷粉尘部分替代水泥对轻质泡沫混凝土的影响
钢材、混凝土、木材、大理石等是世界上的建筑材料 [1]。由于混凝土的工程特性和性能，混凝土是建筑界使用最广泛的建筑材料之一。混凝土由水泥、水、沙子、细骨料和粗骨料混合而成，这些是混凝土的主要原材料。骨料和混合比例会影响混凝土的物理和化学性质，如可加工性、强度、稳定性和耐久性。一般来说，混凝土抗压强度高，抗拉强度低。因此，使用钢材、木材、外加剂、纤维等来提高混凝土的性能。随着建筑材料的快速增长和价格上涨，一些建筑公司已在建筑结构中使用轻质混凝土作为建筑材料。轻质混凝土的密度约为 800 kg/m 3 至 1850 kg/m 3。轻质混凝土分为轻质骨料混凝土、轻质泡沫混凝土 (LFC) 和加气混凝土 (AAC)。轻质混凝土是工业中使用最广泛的类型。
具有极低介电常数和损耗的轻质多孔二氧化硅泡沫，适用于未来 6G 无线通信技术
在接近太赫兹频率下工作的下一代无线通信系统中，具有尽可能低的介电常数和损耗因子的电介质基板变得至关重要。在本文中，我们采用模板辅助溶胶-凝胶法合成了高度多孔（98.9% ± 0.1%）和轻质二氧化硅泡沫（0.025 ± 0.005 g/cm 3 ），它们具有极低的相对介电常数（300 GHz 时 ε r = 1.018 ± 0.003）和相应的损耗因子（300 GHz 时 tan δ < 3 × 10 −4）。在泡沫板上浸涂一层纤维素纳米纤维薄膜后，可获得足够光滑的表面，在此表面上可方便地沉积对电子和电信设备应用很重要的导电金属平面薄膜。在这里，银薄膜的微图案通过荫罩溅射到基板上，以展示双开口环谐振器超材料结构作为在亚太赫兹波段工作的射频滤波器。
通过轻质横向抑制网络准确的MR图像超分辨率
近年来，卷积神经网络（CNN）表明了它们在MR图像超级分辨率（SR）任务上的优势。但是，许多当前的SR模型对计算和内存都有很大的要求，这些模型通常对磁共振成像（MRI）不友好，在这些磁共振成像（MRI）通常会受到限制。另一方面，大多数MRI实验中的一个基本考虑是如何减少扫描时间以改善患者舒适性并减少运动伪像。在这项工作中，我们通过提出一个有效且轻巧的模型来缓解问题，该模型支持快速培训和准确的SR推理。提出的网络的灵感来自横向抑制机制，该机制假设相邻神经元之间存在抑制作用。我们网络的骨干由几个横向抑制块组成，其中抑制作用由一堆级联的局部抑制单元明确实现。当模型量表很小时，明确抑制特征激活将进一步探索模型代表能力。为了更有效的特征提取，还使用了几种平行的扩张卷积直接从输入图像中提取浅特征。对典型MR图像进行的广泛实验表明，我们的横向抑制网络（LIN）比具有类似模型量表的其他轻量级模型的SR性能更好。
用于先进电子封装的轻质铍复合散热器的系统性能
商用和军用电子产品的最新进展使得电子封装材料需要在 -45°C 至 +85°C 的温度范围内具有热循环可靠性，以延长使用寿命和振动可靠性，同时减轻航空电子设备封装的重量和尺寸。本文将介绍一系列铍基金属基复合材料的开发，这些材料为电子封装设计师提供了极具吸引力的性能组合，以满足电子封装工程师日益苛刻的需求。本文将重点介绍使用这些新材料在 IRIDIUM ® MCM-L 封装和用于飞机航空电子设备（如 F16 和 F22）的各种 SEM-E 电子模块等应用中的系统性能改进。