乘数是用于拓扑数据分析的Python库,重点是多参数Pers Istence计算和用于机器学习的可视化。它具有多种有效的计算和可视化工具,具有集成,易于使用的,自动差异的机器学习管道,它们可以与Scikit-Learn无缝连接(Pedregosa等,2011)和Pytorch(Paszke等,2019)。该库可用于拓扑或几何机器学习中的非专家。至关重要的功能在C ++或Cython中实现(Behnel等,2011-03/2011-04),与TBB平行(Robison,2011),并具有Python结合和界面。它可以处理非常多样化的数据集,这些数据集可以构建为(有限的)多过滤简单或单元格,包括,例如,点云,图形,图形,时间序列,图像等。
投资是指对物质资本和人力资本的支出,是按支出法计算的国内生产总值的组成部分之一。乘数效应解释了由于投资变化而导致的国民收入变化程度。本研究旨在找出总投资与经济增长之间的关系,并进一步使用线性回归模型估算尼泊尔经济的投资乘数系数,该模型取 2002/03 财年至 2022/23 财年的时间序列数据。国内生产总值是因变量,资本形成总额是自变量。二手数据是从尼泊尔中央银行的出版物中收集的,并使用 SPSS 统计软件进行处理和分析。尼泊尔在此期间的资本形成总额代表总投资。通过对收集到的数据的分析,可以发现资本形成总额与国内生产总值之间存在正相关且显著的关系。估计的投资乘数系数为 2.645(t 值 = 23.772;p 值 <0.001)。
带隙参考(BGR)是模拟,混合信号,射频和生物医学应用中的关键电路。它提供了与温度无关的电压/电流,以引用低液位调节器(LDO)或临界电路的偏置电压。其输出电压也应对过程电压和温度(PVT)角敏感得多(Wong等,2004)。同时,对于在电池电源上运行的生物医学设备的功率必须是超低功率;因此,电池寿命很大。低温漂移电路是可穿戴生物医学设备中的关键模拟块。例如,具有1 mV分辨率的ADC需要具有0.5 mV最差温度漂移的BGR电路(Nagulapalli等,2017)。 因此,这显示了高度准确的参考电路的必要性。例如,具有1 mV分辨率的ADC需要具有0.5 mV最差温度漂移的BGR电路(Nagulapalli等,2017)。因此,这显示了高度准确的参考电路的必要性。
摘要: - 在数字图像处理中,中位过滤器用于减少图像中的噪声。中间过滤器考虑了图像中的每个像素,并用邻域像素的中位数代替嘈杂的像素。中值是通过对像素进行排序计算的。排序依次由比较器组成,该比较器包括加法器和乘数。乘法是算术计算系统中的基本操作,用于许多DSP应用程序(例如FIR滤波器)。加法电路用作乘数电路中的主要组件。随身携带阵列(CSA)乘数是通过基于多重逻辑的建议的加法单元格设计的。提出的加法电路是通过使用香农定理设计的。将乘数电路进行了示意图,并使用VLSI CAD工具生成它们的布局。模拟了所提出的基于加法器的乘数电路,并将结果与CPL和其他基于Shannon的加法器细胞设计的电路进行了比较。通过使用90nm特征大小和各种电源电压来模拟所提出的基于加法器的乘数电路。Shannon Full Adder Cource的乘数电路比其他已发表的结果在功率耗散和面积方面提供了更好的性能,这是由于Shannon Adder电路中使用的晶体管数量较少。
▶加法/扣除:(a i) +(b i)=(a i + b i)▶各种乘法:((a i),(b i))7→(a i b i b i mod 2 16),(⌊2a i b i b i
Wayne P. Miller是1914年5月8日和6月30日的合作推广工作的社区和经济教授,与美国农业部合作,阿肯色大学合作扩展服务局主任。阿肯色大学的农业部门提供其所有扩展和研究计划和服务,而无需考虑种族,颜色,性别,性别认同,性取向,国家起源,宗教,宗教,年龄,残疾,婚姻或退伍军人或遗传信息,遗传信息或任何其他法律保护状况,并且是肯定的行动行动/均等的机会/均等雇主。
经济学家对更好地了解经济活动与我们地球健康之间的许多相互作用越来越感兴趣。重点的两个主要领域是气候变化,自然和生物多样性丧失的经济学(Nordhaus and Boyer,2003; Dasgupta,2021; Heal,2000; Giglio et al。,2023,2024)。由于气候变化和自然损失的概念上不同的经济效果,这项先前的工作在很大程度上却不局限于探索它们。然而,气候变化和纳税损失之间存在重要的馈回循环,促使决策者将其视为“双胞胎危机”。的确,2023年12月的COP28协议的最后文本强调了“迫切需要以一种全面而相关的方式解决气候变化和生物多样性损失的全球危机相互联系”。在本文中,我们研究了融合了这两个过程的重要原模型的自然损失和气候变化的相互作用。它捕获了它们影响经济活动的差异方式 - 构成了产量的关键因素和气候变化的关键因素,但它们也构成了它们相互作用的多种方式:气候变化会导致自然损失,自然既可以提供碳汇和适应工具来减少气候损害。我们对这些反馈回路的分析揭示了系统地影响最佳气候和自然保护策略的新型Am-plification通道(双旋转模拟)。
摘要这项研究为基于有效的低功率VLSI方法设计了一种在信号和图像处理中设计的4位阵列乘数的创新技术。建议的架构使用近阈值区域的绝热方法来优化传播延迟和耗能之间的权衡。乘数是许多数字电子环境中必不可少的组成部分,导致了许多针对某些应用程序定制的乘数类型的诞生。与传统的CMOS技术相比,该技术大大降低了动态和静态功率耗散。接近阈值绝热逻辑(NTAL)是使用单个时间变化的电源实现的,这简化了时钟树的管理并提高了能源效率。使用Tanner EDA工具和幽灵模拟器在TSMC 65 nm技术节点上模拟了建议的设计,并确保验证了优化的结果。与典型的CMOS方法相比,在保持相似的设计参数的同时,可变频率,电源电压和负载电容的功率耗散大约有66.6%,14.4%和64.6%的显着提高。值得注意的是,随着频率变化,负载电容在C负载= 10 pf和vdd(max)= 1.2 V时保持恒定。随着电源电压的变化,负载电容在C负载= 10 pf时保持恒定,而频率为f = 4 GHz; and with load capacitance variation, the frequency is maintained at F = 4 GHz and the supply voltage at VDD (max) = 1.2 V. Keywords: - 4-bit array multiplier, adiabatic logic, low-power VLSI, Near Threshold Region, NTAL approach, TSMC 65 nm CMOS technology, mixer circuit, signal and image processing, energy efficiency, Tanner EDA, Spectre simulator, and功率耗散优化。
在本文中,我们计算最小输出熵的确切值以及作用于基质代数m n的非常大的量子通道的完全有限的最小熵。我们的新简单方法取决于局部紧凑的量子组的理论,我们的结果使用了一个新的,精确的描述,对1 的确,我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。 这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。 我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限,这在交换案件中已经很敏锐。 令人惊讶的是,我们通过直接计算观察到,一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例(作为dephasing通道或去极化通道)的总和。 的确,我们表明,对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。 出乎意料的是,我们还将(量子)组的Ergodic动作连接到该计算主题,从而使某些转移到其他渠道。 我们还连接Werner的量子谐波分析。 最后,我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数,我们表征了有条件的期望,这些期望正在纠缠中断。的确,我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限,这在交换案件中已经很敏锐。令人惊讶的是,我们通过直接计算观察到,一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例(作为dephasing通道或去极化通道)的总和。的确,我们表明,对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。出乎意料的是,我们还将(量子)组的Ergodic动作连接到该计算主题,从而使某些转移到其他渠道。我们还连接Werner的量子谐波分析。最后,我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数,我们表征了有条件的期望,这些期望正在纠缠中断。
摘要 - 为了有效地参与住宅需求侧资源并确保分配网络的有效运行,我们必须克服按大规模控制和协调住宅组件和设备的挑战。为了克服这一挑战,我们提出了一种分布式可扩展的算法,该算法具有三级层次信息交换体系结构,用于管理住宅需求响应计划。首先,制定了集中优化模型,以最大程度地提高社区社会福利。然后,通过将原始问题分解为公用事业级别和房屋级别的问题,以分布式的方式以分布式的方式解决了这种集中式模型。不同层之间的信息交换仅限于主要剩余(即供需不匹配),拉格朗日乘数以及每个房屋的总负载,以保护每个客户的隐私。模拟研究是在IEEE 33总线测试系统上与605个住宅客户进行的。结果表明,所提出的方法可以节省客户的电费并减少公用事业级别的峰值负载,而不会影响客户的舒适性和隐私。最后,对分布式和集中算法的定量比较显示了拟议的基于ADMM的方法的可伸缩性优势,并为未来的研究工作提供了基准测试结果。