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采用混合相移方案的 56 至 66 GHz CMOS 低功耗相控阵接收机前端
摘要 — 本文介绍了一种体积小、功耗低的毫米波相控阵接收机前端。本振 (LO) 和射频 (RF) 相移方案相结合，用于降低功耗和 RF 路径损耗。此外，在有源电路的实现中，采用了体隔离技术，以最少的级数实现更高的功率增益。该技术还用于 RF 路径移相器开关以减轻损耗。为了验证所提出的架构，采用 65 nm 体 CMOS 工艺制造了一个单元件 56 至 66 GHz 相控阵接收机前端。根据测量结果，接收机实现了 ∼ 14.85 dB 的功率增益和 5.7 dB 的最小噪声系数 (NF)。测得的平均 RMS 相位和增益误差分别为 ∼ 3.5 ◦ 和 ∼ 0.45 dB。接收器链的输入 1dB 压缩点 (P − 1dB ) 约为 − 19 dBm。完整的接收器（包括有源平衡-不平衡转换器和所需缓冲器（不包括 LO））在 1 V 电源下消耗约 50 mW 功率，不包括焊盘，占用硅片面积为 0.93 mm 2 。
可重构 2.4/5GHz 双频发射机前端，支持 1024-QAM，适用于 40nm CMOS WLAN 802.11ax 应用
摘要 — 本文介绍了一种新型高效可重构双频输出匹配网络设计方法。所实现的输出匹配网络在 2.4 GHz 和 5.5 GHz 下分别实现了 71.6% 和 75% 的无源效率。基于所提出的输出匹配网络，采用 40 纳米 CMOS 技术设计和制造了支持 2.4/5 GHz 双频操作的发射器和独立功率放大器 (PA)，用于新兴的无线局域网 (WLAN) 802.11ax 应用。在 2.4 GHz 和 5 GHz WLAN 频段，PA 实现了 23 和 21.9-22.4 dBm 的 P sat ，功率附加效率 (PAE) 分别为 27% 和 24.2%-28.2%。在 2.442 GHz 时，发射器可为 40 MHz、1024 正交幅度调制 (QAM) 802.11ax 信号提供 8.1 dBm 平均输出功率，同时满足误差矢量幅度 (EVM) 低于 -35 dB 的标准规范。在 5 GHz 工作模式下，发射器可实现 6.72-6.95 dBm 的平均输出功率，80 MHz、1024 QAM 802.11ax 信号的 EVM 为 -35 dB。PA 和发射器前端是文献中首次发布的双频 WLAN 802.11ax 应用设计。
交流耦合宽带神经记录前端，效率低于 1 毫米 2 × fJ/conv-step，NEF 为 0.97
摘要 — 本信介绍了一种用于多通道宽带神经信号记录的能量和面积高效的交流耦合前端。所提出的单元使用基于反相器的电容耦合低噪声放大器调节局部场和动作电位，然后是每通道 10-b 异步 SAR ADC。单位长度电容器的调整可最大限度地减少 ADC 面积并放宽放大器增益，从而可以集成小型耦合电容器。与最先进的产品相比，65 纳米 CMOS 原型的面积缩小了 4 倍，能量面积效率提高了 3 倍，占位面积为 164 µ m × 40 µ m，能量面积性能系数为 0.78 mm 2 × fJ/conv-step。在 1 Hz 至 10 kHz 带宽内测得的 0.65 µ W 功耗和 3.1 µ V rms 输入参考噪声对应的噪声效率因子为 0.97。
改造的前端工程设计研究...
– Determine technical and economic feasibility of deploying Fluor's Econamine FG+ SM post-combustion carbon capture process on CRC's 550 MWe NGCC Elk Hills Power Plant (EHPP) – Captured CO 2 used for enhanced oil recovery (EOR) and/or storage surrounding EHPP (outside FEED scope) Commercial Drivers
用于现代前端开发的 Svelte.js
如今，Web 应用程序被广泛应用于政府、教育、医疗和金融等各种场景 (1)。创建一个简单的 Web 应用程序需要很多技术术语，但过去几年出现了许多框架来帮助开发人员快速提出想法、设计并创建复杂的 Web 界面。尽管有许多前端框架，但仍然很难弄清楚编码标准、整体构建方式以及最重要的性能。因此，Svelte 是前端市场一个有趣的竞争对手。最近出现的前端框架之一是 Svelte.js。Svelte 是一种构建用户界面的新方法。React 等传统框架在浏览器中完成大部分工作，而 Svelte 则将这项工作转移到构建应用程序时的编译时。这有助于开发人员从头开始创建简单的代码和复杂的 Web 界面，将更多精力集中在设计角度而不是编码角度。
任务：人工智能前端学习信息执行（AI FELIX）是一项利用人工智能、mac
此外，当前的开发阶段包括部署一个可操作的图形用户界面，该界面将允许用户将 AI FELIX 机器与北约的信息和知识管理工具（如 EDMS、Tasker Tracker 和北约信息门户）连接起来。图形用户界面支持动态学习，这一过程允许 AI 通过使用用户的反馈和响应来改进其预测。第二个动态学习实验将使 AI 能够向 HQ SACT 用户发送来自 CRB 的按主题定制的每日文件摘要，从而减少北约人员邮箱的混乱并提高不同部门之间的跨职能性。
任务：人工智能前端学习信息执行（AI FELIX）是一项利用人工智能、mac
此外，当前的开发阶段包括部署一个可操作的图形用户界面，该界面将允许用户将 AI FELIX 机器与北约的信息和知识管理工具（如 EDMS、Tasker Tracker 和北约信息门户）连接起来。图形用户界面支持动态学习，这一过程允许 AI 通过使用用户的反馈和响应来改进其预测。第二个动态学习实验将使 AI 能够向 HQ SACT 用户发送来自 CRB 的按主题定制的每日文件摘要，从而减少北约人员邮箱的混乱并提高不同部门之间的跨职能性。
Microsoft Word - CP697879 ERC 记分牌更换_CSP 前端模板_6-16-17
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
Microsoft Word - CAM-CP653430-17CSP013-前端模板最终版
德克萨斯大学奥斯汀分校主校区 (CAM) 的 BHD、RHD 和 PHD 维护和室内装修竞争性密封提案的规格
前端的数据链重建技术...
但是，该技术具有明显的限制，因为单个组件的失败将禁用整个数据链。为了自动断开前端卡的故障并重组数据传输通道以最大程度地减少数据丢失。对原始FEC设计进行了修改，以实现数据链重建功能。新设计的FEC使用基于FPGA（SF）的SDRAM和基于反将的FPGA（AF），它们执行了处理数字数据所需的所有逻辑功能。图2显示了FEC的实现草图。图3显示数据处理逻辑的一般操作图。