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World File Search System近似计算
通过上下文进行资源有效的移动视频解码...
移动计算的演变受到电池技术的限制的严重威胁，这与移动应用程序的能源需求的增加并不保持同步。一种减少移动应用程序能量食欲的新方法来自近似计算领域，该技术提出了以控制方式牺牲计算精度以节省更高能源的技术。基于此理念的建立，我们提出了一种上下文感知的移动视频质量适应，以减少视频播放所需的能力，同时确保满足用户对移动视频的质量期望。我们确认，解码分辨率可以在减少移动设备的整体功耗中发挥重要作用，并与22名参与者进行用户研究，以调查播放视频的上下文如何调节用户的质量期望。我们发现，用户的体育锻炼和视频的空间/时间属性相互作用并共同影响最小的可捕获的播放分辨率，为上下文适应的近似移动计算铺平了道路。
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。
激发的Abelian-Higgs涡流：衰减速率和辐射发射
由于在较高的质量范围内缺乏任何检测信号，因此在直接检测实验的下一个前沿中出现了轻暗物质质量状态。在本文中，我们提出了一种新的检测材料，即一块石墨烯的双层堆栈来检测Sub-Mev暗物质。其电压可调的低能亚ev电子带隙使其成为轻质暗物质搜索实验的检测器材料的绝佳选择。我们使用随机相位近似计算其介电函数，并估计对亚M-EV暗物质电子散射和SUB-EV暗物质吸收的预测灵敏度。我们表明，双层石墨烯暗物质检测器可以像其他候选目标材料一样具有竞争力敏感性，例如超导体，但在这种大规模状态下具有可调阈值。双层石墨烯中的暗物质散射速率也以地球旋转的每日调制为特征，这可能有助于我们在将来的实验中减轻背景。我们还概述了检测器设计概念，并提供了可以在将来设置实验的噪声估计值。
Cr 取代 CaO 的电子性能、磁性和交换分裂的最新见解
采用密度泛函理论的第一性原理计算，表征了浓度 x = 0. 25、0.5 和 0.75 时 Ca 1-x Cr x O 化合物的结构性质、电子结构和由 Cr 杂质引起的铁磁性。通过声子谱计算获得动态稳定性。使用 Wu-Cohen 广义梯度近似计算结构参数，而电子和磁性则通过精确的 Tran-Blaha 修正的 Becke-Johnson 交换势确定。研究了晶体场、直接和间接交换分裂以确定铁磁态配置的起源和稳定性。Ca 1-x Cr x O 系统具有右半金属性，这通过 100% 的自旋极化和总磁矩的整数值得到验证。 Ca 0.75 Cr 0.25 O、Ca 0.5 Cr 0.5 O 和 Ca 0.25 Cr 0.75 O 是半金属铁磁体，其翻转间隙分别为 1.495、0.888 和 0.218 eV。因此，Ca 1-x Cr x O 材料是未来半导体自旋电子学中自旋注入可能应用的合适候选材料。
未来长距离航运燃料氢气和氨的比较 CJ McKinlay、SR Turnock、DA Hudson，英国南安普顿大学 SU
氢气和氨作为未来长距离航运燃料的比较 CJ McKinlay、SR Turnock、DA Hudson，南安普顿大学，英国 摘要 航运业脱碳势在必行。氢气 (H 2 ) 和氨 (NH 3 ) 是两种潜在的长距离国际航运低排放燃料。使用来自 LNG 油轮的数据，根据输送功率对能量需求进行近似计算，单次航行的最大消耗为 9270 MWh。计算了几种燃料类型的所需体积、质量和变动成本。结果表明，液态和加压气体储存所需的 H 2 体积分别为 6550 m 3 和 11040 m 3 。由于体积密度低，H 2 经常不用于移动应用，但这些体积并非不切实际。氨具有多种理想特性，但重力能量密度较低，导致飞船总质量增加 0.3% 至 3.7%，对性能产生负面影响。电池体积太大、重量太重，且价格昂贵，不适合长距离应用。氢和氨都有潜力，但需要进一步研究才能实现可行性。
![arxiv：2408.07690v1 [cond-mat.supr-con] 2024年8月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5793fec47ac1c47231435836eca40531fb40aa1a.webp)
arxiv：2408.07690v1 [cond-mat.supr-con] 2024年8月14日
是由高t C镍超导体最近快速进步的动机，我们全面研究了交替的双层三层式镍7 ni 5 o 17的物理特性。该材料的高对称阶段，没有氧气八面体的倾斜，在环境条件下不稳定，而是在高压下变得稳定，在高压下出现了由d 3 z 2-r 2状态组成的小孔袋γ0。在我们以前针对TriLayer LA 4 Ni 3 O 10的工作中确定了这个口袋对于发展超导性很重要。此外，使用随机相近似计算，我们在压力下找到了高对称相的领先S±配对状态，其配对强度与以前在BiLayer La 3 Ni 2 O 7化合物中获得的配对强度相似，这表明具有相似或更高的超导导过渡温度t c。此外，我们发现驱动该配对状态的系统中的主要磁波动在平面内以及顶部和底部三层和双层均匀的平面之间具有抗铁磁结构，而中间三层层则是磁性脱耦的。
第 7 章 神经机器翻译的工作原理
你的确是对的！但目前计算机进行的近似计算遵循了完全不同的路径：在几分之一秒内执行数百万次数学运算，以获得有时可能被标记为足够有时可能不足够的翻译。事实证明，它们恰好足够的次数百分比在过去几年中急剧上升。但是，从历史上看，人工神经网络被设计为自然神经网络（例如我们的大脑）如何工作的简化模型，其中进行的认知过程也是分布式神经计算过程的结果，这些过程与上面提到的数学运算并没有太大不同。本章将教你 NMT 技术的关键要素。我们将首先指出人类大脑如何进行翻译与 NMT 系统如何进行翻译之间的联系。这将有助于我们介绍全面了解机器学习和人工神经网络原理所需的基本概念，这构成了 NMT 的两个基石。之后，我们将讨论非上下文词嵌入的基本原理，这是一种具有许多有趣属性的词的计算机化表示，当通过一种称为注意力的机制组合时，将产生所谓的上下文词嵌入，这是实现 NMT 的关键因素。所有这些要素将使我们能够全面展示两种最常用的 NMT 模型（即 Transformer 和循环模型）的内部工作原理。本章最后介绍了一系列次要主题，这些主题将提高您对这些系统如何在幕后运行的了解。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。