Arm的氦气技术，嵌入式设备提供增强的机器学习和信号处理。
氦气将为Cortex-M处理器提供15倍以上的ML性能和5倍的信号处理能力。的数字信号处理(DSP)可通过Arm技术在更丰富的基于Cortex-A的设备中实现。对于更受限的应用程序，Arm还在其性能更高的Cortex-M处理器(Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33和Cortex-M35
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Arm的氦气技术，嵌入式设备提供增强的机器学习和信号处理。
氦气将为Cortex-M处理器提供15倍以上的ML性能和5倍的信号处理能力。的数字信号处理(DSP)可通过Arm技术在更丰富的基于Cortex-A的设备中实现。对于更受限的应用程序，Arm还在其性能更高的Cortex-M处理器(Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33和Cortex-M35P)中添加了DSP扩展。6、其他方面：氦气可用作高真空装置、原子核反应堆在火箭、宇宙飞船上用作输送液氢、液氧等液体推进剂的加压气体。这两种技术都可以用在某些应用程序中加速ML计算。
对于以能效为优先考虑的受约束的嵌入式系统，历来的解决方案是将Cortex处理器与SoCs中的DSP耦合，这增加了硬件和软件设计的复杂性。
通过交付实时控制代码、ML和DSP执行而不影响效率，他们设计了使用氦气的Armv8.1-M来消除这些挑战。其理念是，它将为软件开发人员提供安全扩展智能应用程序的能力，这些应用程序可以在更广泛的设备上利用DSP功能。过去特种气体主要在大宗集中用气市场，主要应用于钢铁、有色金属、石油化工及煤化工等行业，以现场制气集中供应的方式为主，市场客户对单一气体使用量巨大但用气的品种较少。这应该能够增强对跨三个关键类别的新兴应用程序的支持;振动，运动，声音，以及视觉与图像处理。
希望这将改善未来设备的用户体验，如传感器集线器、可穿戴设备、音频设备和工业应用，这些设备由基于Cortex-M和氦气技术的下一代SoCs驱动。
超导体材料是磁共振设备的关键，而这些材料在4.2开尔文的温度下才能保持稳定。电子从材料中流过、产生电流时，大多数材料都会产生电阻，这对磁装置而言是一大问题。我们使用的每一样电子设备、以及运输电力的所有基础设施都会因为电阻损失能量。由于电阻的存在，很难用高强度电高强磁场。然而超导体却不会阻碍电子的流动，因此能产生极强的磁场，可以进行高分辨率医学成像。GIS不仅在高压、超高压领域被广泛应用，而且在特高压领域也被使用。但超导体材料要想发挥正常功能，就必须被放置在超低温环境中。这也正是液氦不可或缺的原因。
犹他州立大学的文章共同作者Alex Boldyrev说：“极高的压力，比如在地球的或者其他巨型星体中，能够完全改变氦的化学特性。”研究人员通过“晶体结构预测”模型进行演算发现，在极度的压力之下，一种稳定的氦钠化合物能够形成。然后他们在金刚石压腔实验中真的创造出了前所未见的化合物：Na2He。在当前众多方式不同的显现技能中，激光显现技能已成为显现范畴的主流。实验可以为氦和钠原子提供相当于110万倍地球大气压的条件。
为保证检测结果的准确性，需要用到氮中lv气混合气体对仪器进行标定。目前，广泛应用的现场气体检测技术大多使用催化燃烧式、电化学、半导体和光离子化等小巧实用的气体传感器。为了保证lv气传感器测量结果的可靠性，标准物质特性值范围采用国际公认的基本方法-称量法制备氮中lv气标准物质。对于更受限的应用程序，Arm还在其性能更高的Cortex-M处理器(Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33和Cortex-M35P)中添加了DSP扩展。根据称量法制备氮中lv气混合气体，并基于称量结果对其进行定值。
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