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Distribution Reliability and Automation

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Distribution reliability in electrical power systems is critical for ensuring an uninterrupted power supply to consumers at minimal cost. According to IEEE Standard Terms, reliability is the probability that a device will function without failure over a specified time period or amount of usage. For electric power distribution, this translates to maintaining continuous power supply and addressing customer concerns over power outages. Several indices, as defined by IEEE Standard 1366-2012, are...
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Multimachine stability analysis is crucial for understanding the dynamics and stability of power systems with multiple synchronous machines. The objective is to solve the swing equations for a network of M machines connected to an N-bus power system.
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The brain processes sensory information rapidly due to parallel processing, which involves sending data across multiple neural pathways at the same time. This method allows the brain to manage various sensory qualities, such as shapes, colors, movements, and locations, all concurrently. For instance, when observing a forest landscape, the brain simultaneously processes the movement of leaves, the shapes of trees, the depth between them, and the various shades of green. This enables a quick and...
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When analyzing a single line-to-ground fault from phase A to ground at a three-phase bus, it is important to consider the fault impedance. This impedance is zero for a bolted fault, equal to the arc impedance for an arcing fault, and represents the total fault impedance for a transmission-line insulator flashover. To derive sequence and phase currents, fault conditions are translated from the phase domain to the sequence domain.
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Base complementarity between the three base pairs of mRNA codon and the tRNA anticodon is not a failsafe mechanism. Inaccuracies can range from a single mismatch to no correct base pairing at all. The free energy difference between the correct and nearly correct base pairs can be as small as 3 kcal/ mol. With complementarity being the only proofreading step, the estimated error frequency would be one wrong amino acid in every 100 amino acids incorporated. However, error frequencies observed in...
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Módulo optimizado de procesamiento de datos tolerante a fallos para acelerador CNN de alta fiabilidad

Sung-Kwang Yoon1,2, Seung-Han Lee1,2, Juhyeong Jo3

  • 1Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University, Incheon, South Korea.

PloS one
|February 27, 2026
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Hemos desarrollado un nuevo módulo para los elementos de procesamiento (PE) en matrices sistólicas que reduce el tamaño del hardware y el consumo de energía. Esta innovación mejora la fiabilidad y minimiza la sobrecarga de pruebas para un mejor rendimiento de la red neuronal convolucional.

Palabras clave:
matriz sistólicaredes neuronales convolucionaleselementos de procesamientotolerancia a fallosaceleración de hardwareconsumo de energíaárea de hardwarefiabilidadcobertura de pruebas

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Área de la Ciencia:

  • Ingeniería Informática
  • Arquitectura de Hardware
  • Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

  • Las redes neuronales convolucionales (CNN) son cruciales para la inferencia de imágenes.
  • Las arquitecturas de matrices sistólicas ofrecen un alto rendimiento pero presentan desafíos de sobrecarga de hardware y fiabilidad.
  • Los elementos de procesamiento (PE) existentes en estos sistemas presentan una compensación entre eficiencia y fiabilidad.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un nuevo módulo para los PE que mejore tanto la eficiencia como la fiabilidad.
  • Reducir el consumo de energía y la huella de hardware en sistemas de matrices sistólicas.
  • Minimizar la sobrecarga de pruebas y mejorar las capacidades de detección de fallos.

Principales métodos:

  • Integración de patrones binarios locales y operaciones min-max dentro de los módulos PE.
  • Reutilización de la arquitectura optimizada para una detección de fallos eficiente.
  • Implementación de un mecanismo de derivación de PE con fallos para un funcionamiento robusto del sistema.

Principales resultados:

  • Reducción del 29,03% en el área de hardware utilizando la biblioteca Nan Gate 45nm.
  • Disminución del 13,72% en el consumo de energía dinámica en un dispositivo de lógica programable.
  • Hasta un 33,57% de reducción de errores y más del 94% de cobertura de pruebas en experimentos de inyección de fallos.

Conclusiones:

  • El módulo propuesto mejora significativamente la eficiencia y fiabilidad de los PE.
  • Este enfoque ofrece una solución práctica a las compensaciones de sobrecarga de hardware y fiabilidad en las matrices sistólicas.
  • El módulo mejora la aceleración de hardware de CNN con menor consumo de energía y área.