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World File Search System千兆赫
GAO-21-105283，卫星通信
图 1：MUOS 卫星、地面系统、波形和兼容用户终端 5 图 2：陆军士兵使用与移动用户目标系统兼容的便携式终端 6 图 3：移动用户目标系统 (MUOS) 初始 (IOC) 和全面作战能力 (FOC)、终端部署和卫星发射日期的原始和实际能力交付日期 9 图 4。联合能力整合与发展系统流程的要素 23 缩写 AN/ARC 陆军海军机载无线电通信 AN/PRC 陆军海军便携式无线电通信 AOA 替代方案分析 CJCS 参谋长联席会议主席 DMR 数字模块化无线电 DOD 国防部 DOT&E 作战测试与评估主任 FOC 全面作战能力 GHz 千兆赫 HMS 手持、背负和小型化 IOC 初始作战能力 JCIDS 联合能力整合与发展系统 JROC 联合需求监督委员会 JTRS 联合战术无线电系统 MDAP 重大国防采购计划MHz 兆赫 MUOS 移动用户目标系统 SATCOM 卫星通信 UHF 超高频 USASMDC 美国陆军太空与导弹防御司令部
定向能武器是真实存在的……而且具有破坏性
定向能武器的破坏力（杀伤力）来自随着时间的推移传递给目标的能量。这种集中的能量可以对从非致命到致命的整个范围产生影响。例如，激光可以在几秒钟内切割钢、铝和许多其他材料。它们可以非常有效地导致加压容器爆炸，例如导弹推进剂和氧化剂罐。它们可以摧毁、降级或致盲许多其他包含传感器和电子设备的系统。对于高能激光，杀伤力取决于激光的功率输出、光的纯度和浓度（光束质量）、目标范围、将激光保持在目标瞄准点上的能力（抖动控制和跟踪）以及激光穿越目标的大气环境。在最后一个因素中，激光的频率和交战高度将对大气对激光杀伤力的影响程度产生重大影响。激光能量可以以连续波或脉冲形式产生，这也会影响其杀伤力。高能激光器 (HEL) 的平均功率范围从几千瓦到兆瓦。高功率微波 (HPM) 和高功率毫米波武器发射的电磁能量束通常从大约 10 兆赫到 100 千兆赫的频率范围。像激光一样，
通过高次谐波产生实现单原子计算
开发替代计算平台一直是物理学的一个长期目标，随着传统晶体管接近微型化极限，这成为一个特别紧迫的问题。一个潜在的替代范式是储存器计算，它利用未知但高度非线性的输入数据转换来执行计算。这样做的好处是，许多物理系统恰好表现出作为储存器所必需的非线性输入输出关系类型。因此，阻碍硅电子学进一步发展的量子效应成为储存器计算机的优势。在这里，我们证明，即使是物质的最基本成分——原子——也可以充当计算的储存器，其中所有输入输出处理都是光学的，这要归功于高次谐波产生 (HHG) 现象。提出了一种用于分类问题的单原子计算机原型，其中分类模型被映射到全光学设置，并选择线性滤波器以对应于训练模型的参数。我们通过数字证明，这种“全光学”计算机可以成功执行分类任务，并且其准确度在很大程度上取决于动态非线性。这可能为开发千兆赫信息处理平台铺平道路。
OCR GCSE 计算机科学 (J277) 修订指南
计算机架构 这是计算机硬件的内部逻辑结构和组织。它说明了计算机的各个不同部分如何组合在一起并有效地协同工作 冯·诺依曼架构 冯·诺依曼架构解释了所有设备在处理信息时如何遵循一般规则。所有数据和程序都存储在计算机内存中，并以二进制数字（0 和 1）的形式存储。 输入 — 数据通过输入设备（如键盘、鼠标、麦克风等）输入到设备中 CPU — 数据由 CPU 通过控制单元和 ALU 处理 内存单元 — 数据在 CPU 和计算机内存之间传输 输出 — 最后，经过处理后，数据通过输出设备（如显示器、扬声器、打印机等）输出给用户 输入设备 我们用来将信息发送到计算机的设备，例如鼠标、键盘、麦克风等 输出设备 我们用来将信息从计算机中发送出去的设备，例如显示器、扬声器、打印机等 CPU（中央处理单元） 这是计算机的大脑。它使用提取、解码、执行周期 Hz (赫兹) 来处理用户提供的所有指令。这是我们测量 CPU 速度的标准。1Hz = 每秒可执行 1 条指令。CPU 的常见速度现在以兆赫 (MHz) 或千兆赫 (Ghz) 为单位
支持 NASA 空间通信和导航计划的地面站 1 概述
恒定面积抛物面天线和反射镜的远场角波束宽度与发射信号的波长成正比。因此，天线或透镜的发射信号功率分布在与波长平方成正比的立体角上，即到达接收器的信号功率与频率平方成正比。对于给定的发射孔径尺寸，频率越高，到达接收器的信号功率越大。接收器噪声也会随着频率的增加而增加。在光频率下，与频率成正比的量子噪声占主导地位。在射频下，量子噪声微不足道：其他不随频率强烈变化的噪声源占主导地位。因此，首先，接收器噪声与频率成正比。由于接收信号功率与频率平方成正比，接收器信噪比 (SNR) 与频率成正比。无差错通信的最大可能速率会随着接收的 SNR 而增加。这是光通信的主要优势。迄今为止，NASA 使用的最高下行射频通信频率是深空 Ka 波段下行频率 32 千兆赫 (GHz)。典型的下行光波长为 1550 纳米 (nm)，相当于 193.5 太赫兹 (THz) 的频率。因此，光与射频频率之比为 193.5 THz/32 GHz，约为 6000。在其他所有条件相同的情况下，1550 nm 光通信系统的接收器 SNR 有可能比 Ka 波段系统高 6000 倍。
意识、认知和神经元细胞骨架
将大脑视为由简单神经元组成的复杂计算机无法解释意识或认知的基本特征。没有突触的单细胞生物利用其细胞骨架微管执行有目的的智能功能。需要一个新的范式来将大脑视为一个尺度不变的层次结构，既从神经元水平向上延伸到越来越大的神经元网络，也向下、向内延伸到神经元内细胞骨架微管中更深、更快的量子和经典过程。证据表明，微管中存在在太赫兹、千兆赫兹、兆赫兹、千赫兹和赫兹频率范围内重复的自相似传导共振模式。这些传导共振显然起源于太赫兹量子偶极振荡和每个微管蛋白（微管的组成亚基和大脑中最丰富的蛋白质）中色氨酸、苯丙氨酸和酪氨酸的芳香族氨基酸环的π电子共振云之间的光学相互作用。现在，来自培养的神经元网络的证据还表明，树突状体细胞微管中的千兆赫和兆赫振荡调节远端轴突分支的特定放电，从而因果地调节膜和突触活动。大脑应该被视为一个尺度不变的层次结构，其中量子和经典过程对意识和认知至关重要，这些过程源自神经元内的微管。
3GS/s 高线性节能恒定斜率...
基于时间的信号处理已经成为超深亚微米混合信号电路设计的一种很有前途的解决方案[1]。基于时间的电路受益于CMOS技术的扩展，因为它不受伴随而来的负面影响（例如晶体管的更差的信噪比和更低的固有增益）的影响。它广泛应用于频率生成（数字锁相环）、电源转换器（脉冲宽度调制DC-DC）、数据转换（基于时间的ADC（TBADC））和节能神经网络加速[1]。在基于时间的信号处理的各种应用中，TBADC引起了极大的关注[2]。TBADC具有友好的数字导向，并且在功耗和芯片面积方面比基于电压的ADC具有潜在优势。最近已经报道了几千兆赫的TBADC[1-3]。[2]提出了一种基于余数系统（RNS）的2GS/s 8位TBADC。RNS量化方法减少了比较器的数量，但功耗仍然很高。 [1] 报道了一种两步 1GS/s 8 位 TBADC，功耗为 2.3mW。与其他千兆赫 TBADC [1] 相比，它实现了更好的能效。然而，由于复杂的两步结构，采样率被限制在 1GHz 以下。值得注意的是，电压时间转换器 (VTC) 性能不佳是这些已发布的高速 TBADC 的瓶颈。VTC 的线性度/动态范围、功耗和带宽之间的现有权衡阻碍了高速低功耗 TBADC 设计的进展。
电池储能系统范围手册 修订版 1 7/16/24
频率响应 BESS 在项目的斜率限制内，对高于和低于 BESS 频率设定点（或死区）的频率偏差提供响应的能力 FRT 频率跨越 FNTP 全面通知以继续进行 GHS 全球协调系统 GHz 千兆赫 HMI 人机界面 HV 高压 HV AC 高压交流电 HVAC 供暖、通风和空调 Hz 赫兹，电频率单位 IEC 国际电工委员会 IED 智能电子设备 IEEE 电气和电子工程师协会 逆变器 本规范中的所有逆变器均指四象限、双向、智能逆变器。 ISO 独立系统运营商 kHz 千赫 kW 千瓦时 千瓦时 千瓦时 kV 千伏 LGIA 大型发电互联协议 LHFRT 低频和高频穿越 LHVRT 低压和高压穿越 负荷跟踪 BESS 根据指定位置的实际功率需求变化，为特定计量电气位置（即互联点 (POI)）提供实际功率响应的能力 LPS 防雷系统 LV 低压 MHz 兆赫 mil 长度测量单位（千分之一英寸） MPT 主电力变压器 MTBF 平均故障间隔时间 ms 毫秒 MV 中压 MVT 中压变压器 MVA 兆伏安 MW 兆瓦 MW AC 兆瓦交流电 MWh 兆瓦小时NEC 国家电气规范 NEMA 国家电气制造商协会 NFPA 国家消防协会
人工智能增强型综合交通管理系统 (AI-ITMS) 2023 年最终报告
首字母缩略词 定义 AI 人工智能 AI-ITMS 人工智能增强型综合交通管理系统 AI-TOMS 基于人工智能的交通运营和管理系统 API 应用程序编程接口 ATCMTD 先进交通和拥堵管理技术部署 ATSPM 自动交通信号性能测量 BCA 成本效益分析 BSM 基本安全信息 CAD 计算机辅助调度 CAN 控制器局域网 CAV 网联和自动驾驶汽车 CCTV 闭路电视 COM 组件对象模型 ConOps 作战概念 COVID-19 2019 年冠状病毒病 DE # 特拉华州路线 # DelDOT 特拉华州交通部 DMP 数据管理计划 DMS 动态信息标志 DMZ 非军事区 DSS 决策支持系统 DTC 特拉华州交通公司 FAST Act 《修复美国地面运输法案》 FCC 联邦通信委员会 FFS 自由流速度 FHWA 联邦公路管理局 GHz 千兆赫 GPU 图形处理单元 GTFS 通用交通馈送规范 GTS 时间序列图 GUI 图形用户界面HR 高分辨率 I- 州际 ITMS 综合交通管理系统 ITS 智能交通系统 Jacobs Jacobs 工程集团公司 JSON JavaScript 对象表示法 LSTM 长短期记忆 ML 机器学习 MUTCD 统一交通控制设备手册 MV 机器视觉 NCHRP 国家合作公路研究计划 NTCIP 国家交通通信 ITS 协议 OBU 车载单元
OECD 2024 年数字经济展望（第 1 卷）
2D 二维 3D 三维 3GPP 第三代合作伙伴计划 5G 第五代无线蜂窝技术 6G 第六代无线蜂窝技术 ADHD 注意力缺陷多动障碍 APA 美国心理学会 ACI 人工智能 A2G 空对地 AGI 通用人工智能 AI 人工智能 AIGO 人工智能治理工作组 (OECD) AIM 人工智能事件监测 (OECD) AR 增强现实 API 应用程序编程接口 ATM 空中交通管理 BERT 双向编码器 Transformers 表示 BRL 巴西雷亚尔 CEN-CENELEC 欧洲电子和电子技术标准化委员会 COVID-19 2019 冠状病毒病 CPU 中央处理器 DICE 危险、不可能、适得其反或昂贵 DISR 澳大利亚工业、科学和资源部 DSIT 英国科学、创新和技术部 DSUT 数字供应-使用表 EASA欧盟航空安全局 ETSI 欧洲电信标准协会 EU AI 欧盟人工智能条例 EUR 欧元 EuroHPC 欧洲高性能计算联合承诺 eVTOLs 电动垂直起降 FCC 美国联邦通信委员会 FOV 视场 GDP 国内生产总值 GenAI 生成人工智能 GEO 地球静止轨道 GHz 千兆赫 GPAI 全球人工智能伙伴关系 GPU 图形处理单元 GPT 生成预训练变压器 GPT 通用技术 GSMA 全球移动通信系统 HAPS 高空平台站