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采用 PEV 和微电网的可持续校园
电动汽车 (EV) 的市场渗透率正在不断提高，而向分布式、清洁和可再生电力来源的转变也在不断推进。电动汽车充电将很大一部分交通能源使用转移到建筑电表上。因此，建筑和交通部门的能源效率整合策略变得越来越重要。本文重点介绍该整合的一部分：分析电动汽车与建筑变压器的最佳相互作用，并将其耦合到包括光伏、燃料电池和天然气微型涡轮机的微电网。测试案例是新加坡南洋理工大学 (NTU) 校区。正在研究的系统是清洁能源研究实验室 (LaCER)，该实验室设有屡获殊荣的微电网能源管理系统 (MG-EMS) 项目。本文分析了三种不同的案例场景，以估计为 LaCER 提供服务的建筑变压器可以支持的电动汽车数量。对收集到的建筑物实际负载数据进行不同时间间隔的近似计算，以计算变压器寿命损失 (LOL)。分析了有无微电网情况下变压器可以支持的额外电动汽车负载。还确定了三种情况下可随时充电的电动汽车数量。还探讨了在 NTU 校园内使用电动汽车车队通过车辆到电网 (V2G) 技术和建筑能源管理系统实现需求响应能力和间歇性光伏输出平衡的可能性。
PME 和 BME 陶瓷电容器的可靠性问题
本研究回顾了低压贵金属电极 (PME) 和贱金属电极 (BME) 多层陶瓷电容器 (MLCC) 的可靠性问题。特别关注有缺陷（尤其是有裂纹）的电容器的退化和故障。使用一般对数线性威布尔模型，基于漏电流退化率分布的近似计算了温度和电压可靠性加速因子。结果显示，有缺陷的 BME 和 PME 电容器的行为存在很大差异。讨论了在潮湿和干燥环境中退化和故障的机制以及高加速寿命测试 (HALT) 期间电容器过载的风险。关键词：陶瓷、电容器、BME、PME、可靠性、退化、开裂。 1. 简介 低压（额定电压低于 200 V）MLCC 的两个主要可靠性问题是：(i) 与氧空位（VO ++ ）迁移相关的绝缘电阻（IR）下降，以及 (ii) 与焊接或焊后应力引起的开裂相关的故障。 第一个问题主要出现在商用 BME 电容器中，而后者主要出现在 PME 电容器中，直到最近，PME 电容器才成为高可靠性电容器中唯一使用的类型，尤其是用于空间应用的电容器。 将 BME 电容器插入空间系统需要更好地了解下降和故障机制及其与传统使用的 PME 电容器的区别。 2. 可靠性加速因子 使用监控 HALT 研究了不同类型 BME 电容器中 IR 的固有下降。 初始阶段的电流下降用线性函数近似（见图 1）以确定下降速率 R 。
将于 2025 年 3 月 31 日至 4 月 2 日在欧洲设计、自动化和测试会议 (DATE'25) 上发表。最新成果：节能印刷
印刷电子 (PE) 已成为一种变革性技术，旨在解决传统硅基系统的局限性 [1]。印刷设备具有机械灵活性、保形性、无毒性以及超低制造和非重复工程 (NRE) 成本。然而，PE 具有大尺寸特征，导致严格的功率和面积限制，从而使实现复杂的数据路径（如机器学习 (ML) 算法）具有挑战性。利用 PE 的低 NRE 和制造成本，非常规计算范式（如定制（即具有硬连线值的完全定制电路）和近似计算）已被用于实现电池供电的印刷 ML 电路 [2]–[4]。然而，最先进的技术主要致力于减少面积开销，而忽略了能源效率，这对于延长印刷应用中的电池寿命至关重要。在这项工作中，我们解决了这些限制，并提出了一种将最先进的准确度与最高能源效率相结合的 ML 分类器设计。我们专注于支持向量机 (SVM)，因为它们在与 PE 应用相关的分类任务中非常有效，并且设计了顺序打印的 SVM，每个周期计算一个支持向量，压缩所需的计算引擎并最大限度地降低能源需求。此外，选择 One-vs-Rest (OvR) 算法来最大限度地降低与支持向量存储相关的硬件要求。与最先进的方法相比，我们的 SVM 实现了 6.5 倍的平均能量降低，同时实现了更高的准确率。
弯曲以近似脑皮层电图 (ECoG) 阵列施加的皮质力
摘要 目的。脑皮层电图 (ECoG) 阵列对大脑施加的力在弯曲以匹配颅骨和大脑皮层的曲率时表现出来。这种力量会对患者的短期和长期结果产生负面影响。在这里，我们提供了一种新型液晶聚合物 (LCP) ECoG 阵列原型的机械特性，以证明其更薄的几何形状可以减少可能施加到大脑皮层的力。方法。我们构建了一台低力弯曲试验机来测量 ECoG 阵列弯曲力，计算其有效弯曲模量，并近似计算它们可以对人脑施加的最大力。主要结果。经测试，LCP ECoG 原型的最大力比任何市售 ECoG 阵列的最大力小 20%。然而，作为一种材料，LCP 的刚性比传统上用于 ECoG 阵列的硅胶高出 24 倍。这表明较低的最大力是由于原型的轮廓较薄（2.9 × –3.25 ×）。重要性。虽然降低材料刚度可以降低 ECoG 阵列表现出的力，但我们的 LCP ECoG 阵列原型表明，柔性电路制造技术也可以通过减小 ECoG 阵列厚度来降低这些力。必须对 ECoG 阵列进行弯曲测试才能准确评估这些力，因为聚合物和层压板的材料特性通常与尺度有关。由于所用的聚合物是各向异性的，因此弹性模量不能用于预测 ECoG 弯曲行为。考虑到这些因素，我们使用了四点弯曲测试程序来量化 ECoG 阵列弯曲对大脑施加的力。通过这种实验方法，可以设计 ECoG 阵列以最大限度地减少对大脑施加的力，从而可能改善急性和慢性临床效用。
Mostafavi，PhD
Email: saramos@cs.washington.edu Web: http://saramostafavi.github.io/ ____________________________________________________________________________ EMPLOYMENT Sept 2020- Associate Professor, Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering, University of Washington (UW), Seattle, USA Sept 2020- Adjunct Faculty, Genome Sciences, UW,美国西雅图，2020年9月 - 美国西雅图市西雅图市埃库斯研究所高级数据科学研究员，2018 - 2020年12月至2020年，加拿大多伦多矢量研究所，加拿大多伦多，2015 - 2020年不列颠哥伦比亚省哥伦比亚大学（UBC）助理教授（UBC），统计学系，加拿大医学院，2015年1月20日至20日，UBC University of Medical Genertics，2015年至2020年，UBC，UBC大学，2015年至2020年。高级研究所（CIFAR），人工智能研究所（AI）主席，2015年至今，加拿大高级研究，儿童与大脑发展研究所，2015 - 2020年加拿大加拿大研究主席（CRC II）2006-2008 Ontario Anttario研究生奖学金（OGS）2004年发现McGill discult McGill Research Grants Andivalial Actorical Actorical Accorepant PDF 2014 decume McGill Medical Schools Schools 2014 Medical Schools（Dect）免疫学；导师：Christophe Benoist）PDF 2011-2014斯坦福大学（Dept.计算机科学；导师：达芙妮·科勒（Daphne Koller））博士2006-2011多伦多大学（Dept.计算机科学；顾问：Quaid Morris）MS 2004-2006皇后大学（Dept.Sasse A*，Chinkina M $，Mostafavi Sara $（2024）。在硅中的快速有效近似计算科学；顾问：Parvin Mousavi）BSC 2001-2004多伦多大学（计算机科学与生命科学）1999-2001皇后大学（Life Sciences） - 2001年转移到Uoft，于2001年转移到Uoft，选定的出版物 - 我的监督或共同服务的受训者：下划线，上线，共同或共同的作者： https://scholar.google.ca/citations？user = nbl0j6kaaaaj&hl = en -Google Scholar：H -index：54;引用（全部）：34K前10个选定出版物：1。
哈特福德战略收入ETF
HSUN 基准 差异 高收益信贷 23 0 23 新兴市场债务 19 0 19 银行贷款 13 0 13 其他 8 0 8 资产支持证券 6 0 6 商业抵押贷款支持证券 4 2 2 发达国家政府及相关（非美元） 1 0 1 现金、现金等价物和现金抵消 -9 1 -10 抵押贷款支持证券 11 25 -14 投资级信贷 5 28 -23 美国政府 20 45 -25 持股和特征可能会发生变化。百分比可能四舍五入。 重要风险：投资涉及风险，包括可能损失本金。本基金基础持股的证券价格将根据一般市场和经济状况以及个别公司的前景而波动。基金份额的市场价格将随着基金净资产价值、基金持股的日内价值以及份额供求的变化而波动。• 基金采用主动管理方式，并不寻求复制特定指数的表现。• 固定收益证券风险包括信用、流动性、赎回、期限、事件和利率风险。随着利率上升，债券价格通常会下跌。• 与评级较高的债务证券相比，投资高收益（“垃圾”）债券涉及更大的价格波动、流动性不足和违约风险。• 外国投资（包括外国政府债务）可能比美国投资更具波动性和流动性更低，并且容易受到货币波动和不利的政治、经济和监管发展的影响。对于新兴市场的投资，这些风险可能更大，并且包括额外的风险。• 衍生品通常比其他证券更具波动性，并且对市场或经济状况的变化更为敏感；它们的风险包括货币、杠杆、流动性、指数、定价、估值和交易对手风险。 • 与抵押贷款相关证券和资产支持证券以及担保贷款凭证 (CLO) 相关的风险包括信用、利率、提前还款、流动性、违约和延期风险。 • 在待公布 (TBA) 市场购买证券可能导致更高的投资组合周转率，从而可能增加交易成本和投资者的纳税义务。与 TBA 市场相关的风险包括价格和交易对手风险。 • 限制性证券可能比其他证券更难出售和定价。 • 贷款可能难以估值且流动性低于其他类型的债务工具；它们还面临不付款、抵押、破产、违约、延期、提前还款和破产的风险。 • 美国政府机构的债务由不同程度的信用支持，但通常不由美国政府的充分信任和信用支持。 • 投资组合经理可能会将基金资产的一部分分配给专业投资组合经理，这可能无法按预期发挥作用。• 本基金可能部分或全部以现金而非实物进行创建和赎回，这可能会使本基金的税收效率降低，并且比主要或全部以实物进行创建和赎回的 ETF 产生更多费用。IOPV 或指示性优化投资组合价值是由证券交易所发布的计算结果，该计算结果在整个交易日内每十五秒近似计算一次基金的资产净值。有效期限衡量投资价格对名义利率变动的敏感度。ETF 由 ALPS Distributors, Inc. (ALPS) 分销。咨询服务由 Hartford Funds Management Company, LLC(HFMC) 提供。某些基金由 Wellington Management Company LLP 提供分包咨询服务。HFMC 和 Wellington Management 是 SEC 注册的投资顾问。Hartford Funds 指的是 Hartford Funds Distributors, LLC、FINRA 成员和 HFMC，它们与任何分包顾问或 ALPS 没有任何关联。指数提供商通知可在 hartfordfunds.com/index-notices 找到。