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World File Search System化码
空间耦合LDPC码的分层译码算法
图 5 给出了所提 LSWD 算法和 SWD 算法在不同 迭代次数时的比特错误概率 (Bit Error Ratio, BER) 曲线，其中最大迭代次数分别取为 5 和 10 。 图 6 给出 了两种算法的译码性能与最大迭代次数的关系，其 中信噪比分别为 2.5 dB, 4.0 dB 。综合分析 图 5 和 图 6 的仿真结果，可以看出： (1) 所提算法和现有文献 的 SWD 算法的误码性能曲线都有明显的瀑布区。 (2) 当迭代次数相同时，所提算法的性能优于 SWD 算法。如，当译码迭代为 50 次、译码窗长度为 9 时，为达到 10 –6 BER ，所提算法所需的信噪比值 为 3.9 dB ，而目前常用的 SWD 算法则需要 4.2 dB ， 所提算法约有 0.3 dB 的性能优势。 (3) 在译码性能 基本相同时，与 SWD 算法相比，所提算法可以明 显减少译码迭代次数。例如，当信噪比为 2.5 dB 时，为了获得 10 –3 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 7 和 11 ；当信噪比为 4.0 dB 时，为了达到 10 –5 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 12 和 20 ，此时所提算法的迭代
化学化学
This course aims at introducing the basic concepts and techniques in carrying out chemical analysis by using various modern spectroscopic and chromatographic instruments.Students will learn how to use modern instruments to determine the amounts of substances present in a mixture down to part per million levels (ppm), and identify the structure of a compound.Techniques such as UV-visible spectroscopy, infrared spectroscopy, mass spectrometry, nuclear magnetic resonance spectroscopy, gas chromatography and high performance liquid chromatography will be covered.This course will also discuss some common standard practices of collecting and preparing samples for laboratory testing, the accreditation system in testing laboratories.This course is conducted in the format of lecture.本课程旨在介绍化学分析中所用到的现代光谱和色谱仪器的基本概念和技术。学生将学习使用该 等仪器来分析浓度水平低至百万分之一的物质，并确定化合物的结构。课程内容包括紫外 − 可见光 谱法、红外线光谱法、质谱分析法、核磁共振、气相色谱法及高效能液相色谱法的操作技巧，以 及化验工作中的收集及制备样本的常用标准技巧和香港化验室所实行的认可系统。课程以讲课形 式进行。 Medium of Instruction:
IT和AI的发展、地方创生、少子化对策
资料来源：https://towardsdatascience.com/machine-learning-methods-to-aid-in-coronavirus-response-70df8bfc7861、https://bdtechtalks.com/2020/03/09/artificial-intelligence-covid-19-coronavirus/、https://news.yahoo.co.jp/byline/kazuhirotaira/20200326-00169744/
量子 Calderbank-Shor-Steane 码的经典乘积码构造
在量子纠错中，有几种代码积的概念，例如超图积、同源积、提升积、平衡积等等。在本文中，我们引入了一种新的乘积码构造，它是经典乘积码到量子码的自然推广：从一组组件 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码开始，得到一个更大的 CSS 码，其中 X 奇偶校验和 Z 奇偶校验都与经典乘积码相关。我们从组件码的属性中推导出乘积 CSS 码的几个属性，包括代码距离的界限，并表明奇偶校验中的内置冗余会产生所谓的元校验，可以利用这些元校验来纠正综合读出错误。然后，我们专门研究单奇偶校验 (SPC) 乘积码的情况，在经典领域，这是构造乘积码的常见选择。在擦除信道的最大似然解码器和去极化噪声的信念传播解码下，显示了具有参数 [[512 , 174 , 8]] 的 SPC 3 倍乘积 CSS 代码的逻辑错误率模拟。我们将结果与其他具有可比长度和维度的代码进行比较，包括来自渐近良好 Tanner 代码系列的代码。我们观察到我们的参考乘积 CSS 代码优于所有其他经过检查的代码。
QC-LDPC 码、QC-MDPC 码及其在后...中的应用
▶ RG Gallager，“低密度奇偶校验码”，IRE 信息理论汇刊，第 IT-8 卷，第 21-28 页，1962 年 1 月。 ▶ DJC MacKay 和 RM Neal，“基于非常稀疏矩阵的良好代码”，《密码学和编码》。第 5 届 IMA 大会，计算机科学讲义系列，C. Boyd 编辑，柏林：Springer，1995 年，第 1025 期，第 100-111 页。 ▶ C. Sae-Young、G. Forney、T. Richardson 和 R. Urbanke，“关于在香农极限 0.0045 dB 范围内设计低密度奇偶校验码”，IEEE Commun. Lett.，第 5 卷，第 2 期，第 58-60 页，2001 年 2 月。
量子 Calderbank-Shor-Steane 码的经典乘积码构造
在量子纠错中，有几种代码积的概念，例如超图积、同源积、提升积、平衡积等等。在本文中，我们引入了一种新的乘积码构造，它是经典乘积码到量子码的自然推广：从一组组件 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码开始，得到一个更大的 CSS 码，其中 X 奇偶校验和 Z 奇偶校验都与经典乘积码相关。我们从组件码的属性中推导出乘积 CSS 码的几个属性，包括代码距离的界限，并表明奇偶校验中的内置冗余会产生所谓的元校验，可以利用这些元校验来纠正综合读出错误。然后，我们专门研究单奇偶校验 (SPC) 乘积码的情况，在经典领域，这是构造乘积码的常见选择。在擦除信道的最大似然解码器和去极化噪声的信念传播解码下，显示了具有参数 [[512 , 174 , 8]] 的 SPC 3 倍乘积 CSS 代码的逻辑错误率模拟。我们将结果与其他具有可比长度和维度的代码进行比较，包括来自渐近良好 Tanner 代码系列的代码。我们观察到我们的参考乘积 CSS 代码优于所有其他经过检查的代码。
CP4375-3-流码
FlowCode是一个软件程序，允许用户以简单的方式快速，轻松地开发复杂的电子系统，可与一系列微控制器一起使用，包括Microchip的“ PIC'Microcrocontrollers（PIC MCUS），Arduino和Arm”。FlowCode本身是微控制器中性的 - 无论使用哪种微控制器，它几乎与用户界面相同。差异在硬件和程序下载和测试的方式中。
使用 TiOx 作为电阻层的电阻存储器的制造
图 3 ReRAM 特性的电极依赖性：(a) 50×50 μm 2 ，(b) 200×200 μm 2 。 5.结论我们利用 TiO x 作为电阻变化层制作了 ReRAM，并评估了其特性。在本次创建的条件下，没有观察到复位操作。这被认为是因为在复位操作过程中，由于氧气的释放，灯丝没有断裂。比较电极尺寸，50×50 μm2 的较小元件与 200×200 μm2 的元件相比，可获得更优异的特性。这被认为表明了氧化退火过程中的尺寸依赖性。 6.参考文献 [1] A. Hardtdegen 等，IEEE Transactions on Electron Devices，第 65 卷，第 8 期，第 3229-3236 页 (2018) [2] Takeo Ninomiya，基于氧化物材料设计和可靠性建模的电阻式存储器量产，名古屋大学研究生院博士论文 (2016) [3] D.Carta 等，ACS Appl. Mater. Interfaces，第 19605-19611 页 (2016) [4] D. Acharyya 等，微电子可靠性。54，第 541-560 页 (2014)。
