•ASOC:对数字转换器的类似物芯片•HDSOC:HDSOC:SIPM专用读数芯片,具有偏见和控制•Aardvarc:快速计时和较低的时间安排和较低死时间的速率读数芯片•AOD•AOD•AOD•AOD:低密度数字化器,具有高动态范围(HDR)选项(HDR)•Strawz:Strawing自动波形数据,
2019年更新:持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大,更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ............................................................................................................................................................ 12 战略2:开发有效的人工智能协作方法 ................................................................................................................ 14
该部今日发表文告说 ' BESS 开发 项目将分为 4 个独立项目,每个项目 的容量为 100MW/400MWh ,并预计自 2026 年起陆续实现商业运营。 “通过公开招标的方式,此次采 购将确保项目审批过程对合资格开发 商透明且公平,并实现最具竞争力的 电费率,从而以最优化成本为电力供 应系统带来最大效益。” 此外,能源部表示, BESS 开发招 标过程将分两个阶段进行,首先是资 格预审( RFQ) 程序,然后是通过招
LIDAR是使用发射光的反射特性的距离和速度测量设备。太空行业正在使用LiDar在着陆任务之前扫描行星表面,以测量航天器和许多其他应用之间的距离。具有最敏感的检测器对于测量长距离,尤其是在空间应用中至关重要。首先使用的LIDAR硅光电塑料正在市场上销售,例如光电倍增管等其他探测器。但是,到目前为止,尚无专用电子产品。LIDAR读出的主要读取要求是一个极好的计时分辨率和2NS双峰分离。市场上的ASIC都没有这样的快速响应。WEEROC设计了一种激光雷达专用的多渠道读取芯片原型,将我们的研发集中在带宽上,并快速返回基线以满足激光雷达的要求。
• Includes NXP ISO/IEC14443-A and Innovatron ISO/IEC14443-B intellectual property licensing rights • High-performance multi-protocol NFC frontend for transfer speed up to 848 kbit/s • Supports ISO/IEC 14443 type A, MIFARE Classic and ISO/IEC 14443 B modes • Supports MIFARE Classic product encryption by hardware in读/写模式允许基于Mifare Ultralight,具有1 KB内存的Mifare Classic,具有4 KB内存的Mifare Classic,Mifare Desfire EV1,Mifare Desfire ev2和Mifare Plus ICS。• Low-power card detection • Compliance to "EMV contactless protocol specification V2.3.1" on RF level can be achieved • Antenna connection with minimum number of external components • Supported host interfaces: – SPI up to 10 Mbit/s – I 2 C-bus interfaces up to 400 kBd in Fast mode, up to 1000 kBd in Fast mode plus – RS232 Serial UART up to 1228.8 kBd, with voltage levels dependent on pin voltage supply • Separate I 2 C-bus interface for connection of a secure access module (SAM) • FIFO buffer with size of 512 byte for highest transaction performance • Flexible and efficient power saving modes including hard power down, standby and low-power card detection • Cost saving by integrated PLL to derive system clock from 27.12 MHz RF quartz crystal • 3 V to 5.5 V power supply (MFRC63102) 2.5 V to 5.5 V power supply (MFRC63103) • Up to 8 free programmable input/output pins • Typical operating distance in read/write mode for communication to a ISO/IEC 14443 type A and MIFARE Classic card up to 12 cm, depending on the antenna size and tuning The version CLRC63103 offers a more flexible configuration for Low-Power Card detection compared to the clrc63102带有新寄存器LPCD_OPTIONS。此外,CLRC63103为负载协议提供了新的附加设置,这些设置非常适合较小的天线。因此,CLRC63103是新设计的推荐版本。
2019年更新:持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大,更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ................................................................................
周燕萍 ( 通信作者 ), 硕士 , 研究员 , 主要研究方向为半导体材料的刻蚀工艺开发 。E-mail:yanping_zhou@ ulvac. com
题名 主要研究内容 神经系统记录与调控的新概念和早期研究 处于早期开发阶段的独特和创新型记录和 ( 或 ) 调控技术,包括处于概念化 初始阶段的新的和未经测试的想法。适用于多种记录方式,包括声学、 化学、电学、磁学和光学,以及遗传工具的使用等 在人脑中使用侵入性神经记录和刺激技术的探索 组建跨学科团队,开发侵入性神经记录与刺激技术,验证新技术原理、可 性研究 行性,并进行早期开发工作 优化用于神经系统记录和调控的仪器和设备技术 通过与最终用户的迭代测试来优化现有或新兴技术的应用程序。这些技术 和方法有望解决与细胞 ( 即神经元和非神经元 ) 和网络的记录与调控相关 的重大挑战,实现对中枢神经系统动态信号的变革性理解 神经系统记录和调控的新技术和新方法 开发极具创造性的方法,以解决在细胞分辨率或接近细胞分辨率水平记录 和调控 CNS 活动相关的重大挑战。可以是各类技术,如光学、磁学、 声学和 ( 或 ) 基因操作等 大脑行为量化与同步 支持能精确量化人类行为并将其与同时记录的大脑活动联系起来的下一代 平台和分析方法的开发和验证。用于分析行为的工具应该是多模态的, 并且应该能够与大脑活动相关联,因而能够准确、特异性、灵活地测量 和调控行为相关的大脑环路活动 在人脑中使用侵入性神经记录和刺激技术 使用先进、创新技术研究行为相关的动态神经环路功能的跨学科研究,旨 在通过系统地控制刺激和 ( 或 ) 行为,同时主动记录和 ( 或 ) 操纵神经活动 的相关动态模式,并通过测量由此产生的行为和 ( 或 ) 感知来了解中枢神 经系统相关环路的动态与功能 推进下一代人类中枢神经系统记录与调控侵入性 支持新型侵入式脑机接口治疗中枢神经系统疾病的临床试验,鼓励研究人 设备的临床研究 员开展转化活动和小型临床研究 人类中枢神经系统中新型记录和调控技术的临床 支持用于人类使用的下一代记录和 ( 或 ) 调控设备的开发,从概念验证到临 前概念验证 床前测试,以进一步了解人类中枢神经系统并治疗神经系统疾病 通过 Blueprint MedTech 将开创性技术从早期开发 鼓励转化新型神经技术,由美国 BRAIN 计划提供资助并由 NIH “蓝图医疗 转化为早期临床研究 科技”计划监督。鼓励学术和小企业合作开展非临床验证研究,鼓励支 持开发和转化开创性神经技术
随着可拉伸器件的发展,在软基底上具有刚性薄膜的工程部件越来越多。我们提出分析在双轴压缩应力状态下软基底上薄膜的屈曲脱层。该问题已通过欧拉柱屈曲分析进行了研究。本文介绍了在软基底上进行的实验,结果表明在某些情况下,“墨西哥帽”形状更能近似地表示屈曲形状。使用通过内聚相互作用粘合到弹性介质的非线性板的模型来描述脱层过程。结果表明,“墨西哥帽”形状改变了软基底的裂纹扩展行为。由 AIP Publishing 出版。[ http://dx.doi.org/10.1063/1.4979614 ]
简介 1.1 德克萨斯大学奥斯汀分校(“大学”)的描述 1.1.1 德克萨斯大学奥斯汀分校的使命是在本科教育、研究生教育、研究和公共服务等相关领域取得卓越成就。 1.2 项目背景、描述和总体范围 1.2.1 本项目提案包括业主部门准备的图纸和规范中所示的以下项目: 竞技场记分牌更换 弗兰克·C·欧文特别活动中心(ERC) 该项目旨在提供交钥匙设计/建造解决方案,以更换弗兰克·C·欧文特别活动中心(ERC)的中心悬挂和带状显示器的显示和控制系统。 这些系统包括: 1.2.1.1 中心悬挂记分牌组件 1.2.1.2 中心悬挂记分牌元件、内部和相关结构及外壳。 1.2.1.3 可从顶部维修的竞技场座位区带状显示器更换。 1.2.1.4 新内容管理、创建、调度和控制系统。 1.2.1.5 每个安装点的每个系统内显示器所需的所有电气分配。 1.2.1.6 电源控制,允许每个 LED 显示元件彼此独立关闭,并从控制室/位置进行关闭。 1.2.1.7 在准备电气和视听承包商安装图时提供协调服务。 1.2.2 该项目的一般建设预算范围约为 1,000,000.00 至 1,800 美元