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具有量子相位噪声的傅里叶变换量子相位估计
对于估计任意量子过程相位的基本任务，设计了一种基于傅立叶的量子相位估计变体，它使用多个纠缠量子比特的探测信号。对于简单的实际实现，每个探测量子比特都可以单独应用和测量。当量子比特最佳纠缠时，可以获得海森堡增强的估计效率缩放。相位估计协议可以在存在量子相位噪声的情况下同样应用。这使我们能够研究一般量子相位噪声对基于傅立叶的相位估计性能的影响。特别是它揭示了在没有噪声的情况下发现的最佳策略随着噪声的增加逐渐失去其最优性。此外，与无噪声情况相比，在有噪声的情况下，纠缠的存在不再一致有利于估计；存在一个最佳纠缠量来最大化效率，超过该纠缠量就会变得有害。该结果有助于更好地了解量子噪声和纠缠，从而实现量子信号和信息处理。
高压低功耗集成直流变换器拓扑结构...
• 最大磁通密度：变压器尺寸和损耗对于满足规格至关重要。对于此标准，根据施加在初级侧的最大伏秒来评估最大磁通密度 B MAX。变压器内部的磁芯损耗与此参数直接相关，因此会影响变压器的设计（几何形状、磁芯材料等）。 • 电气应力：为了管理高输入电压，功率级需要高压功率开关。某些结构可以帮助降低施加在功率开关上的电压应力。它可以减小它们的尺寸并提高它们的性能，因为在硅集成环境中，没有多少功率开关可以承受 1 kV。 • ZVS：某些拓扑结构支持 ZVS（零电压开关）操作，可以减少开关损耗，这对于高压来说非常重要。然而，这种模式需要特别注意功率级的命令。 • 复杂性：为了减小功率级尺寸，一种选择是减少所需的组件数量及其尺寸。如果变压器尺寸已经由第一个标准描述，那么开关（MOSFET、二极管）、电容器等的数量也是功率级在电路板上所占空间的指示。这些元件的值和额定电压当然会影响它们的尺寸，也可以指示将它们集成到芯片中的可能性。• 其他标准也很重要，如启动、反馈回路、稳定性方法等，但这里不予考虑。
应用傅立叶变换红外光谱（...
抽象的傅立叶变换红外光谱（FTIR）是一种具有傅立叶变换的红外光谱，用于检测和分析光谱结果。此方法用于定性和定量分析波数范围14000 cm -1 –10 cm -1的有机和无机分子。基于这些波数，红外区域分为三个区域，即近红外，中红外和远红外。该方法中使用的工具是FTIR分光光度计，其工作原理基于能量与材料之间的相互作用。这种方法是快速，无损，简单的样品制备，易用性，使用少量溶剂，因此与其他HPLC和光谱方法相比，它在环保方面友好。但是，此方法中的采样空间相对较小，因此可以阻止红外线。使用的研究方法是来自2005 - 2023年期间出版年的20条研究文章的系统文献综述（SLR）。基于对阿莫西林，五氧环肽，环丙沙星，双氯氟乙烯酸钠，头孢曲松钠，ibuprofen，valsartan和cefadroxil化合物在药物中可以使用这种方法进行分析和有机化的构造的结果。根据印尼药典IV版，分析的所有化合物浓度符合内容要求，该版本不少于90％，不超过110％。
ADS变换简历小册子
概述Transform-CV是由ADS和RADX Technologies开发的质量保证应用程序开发的COTS，具有深度学习的计算机视觉应用程序。转换CV分析图像并执行实时推理，为用户提供了对产品质量的重要见解，以改善通常依赖手动视觉检查的制造过程。Transform-CV很容易量身定制，可满足从电缆线束到组件尺寸分析到显微镜组件缺陷的广泛客户应用。Transform-CV基于行业标准AI工具和库与COTS商业硬件（现有或新）相结合。Transform-CV在Windows和Linux下使用基于NVIDIA的GPU支持PCLE和PXLE平台，以解决广泛的制造Q/A以及测试和测量环境。
冷里德堡原子系统中不同光晶格之间的三维物质波孤子变换
我们提出了一种新方法，通过操纵三维（3D）物质波孤子（MWS）的深度和中心来实现不同光学势阱之间的变换。通过平方算子法获得3D MWS，并通过使用分步傅里叶方法进行时间演化将其转换为其他类型（椭圆形/环形/项链形）。通过将变换后的孤子与使用平方算子法迭代获得的孤子进行比较，证明了我们方法的有效性和可靠性。由于电位的调制，可以观察到MWS的重新分布。在某些复杂的光学势阱中，我们展示了通过这种转换方法产生奇异的MWS，例如双回转模式。总体而言，可控孤子变换为全光切换、光信息处理和各种其他应用提供了绝佳的机会。
一个新的数学模型，用于改进基于拆分radix快速傅立叶变换算法
本文引入了一种新的加密方法，旨在通过使用分裂的radix傅立叶变换技术来改善加密过程，称为split-radix fast fast傅立叶变换（SRFFFT）。所提出的方法基于将FFT radix-2和radix-4算法拆分，以实现SRFFT两个阶段的提高信息保证。第一阶段在输入明文上使用SRFFT算法直接计算以产生密文，而第二阶段将反向的SRFFFT算法应用于Decipher。对几种类型的加密分析攻击，例如蛮力，自相关和字典攻击，进行了相对评估，SRFFFT评估的最终结果表明，在许多实用的加密应用中，SRFFFT在许多实用的加密应用中都是可取的，因为SRFFFT复杂性在SRFFFT的复杂性中随着分裂比较计算的范围而增加，从而消除了差异的范围，从而消除了隐性攻击的范围。
FPGA上的快速傅立叶变换的平行管道硬件加速度
快速傅立叶变换（FFT）广泛用于数字信号处理应用中，尤其是用于使用CNN实时对象检测的卷积操作。本文提出了用于在FPGA上实现的Radix-2 FFT计算的有效的硬件档案，采用了蝴蝶单元的多个平行和管道阶段。所提出的架构利用块RAM存储输入和Twiddle因子值来计算转换。在Zync Ultrascale FPGA上合成了所提出的体系结构的硬件，并使用诸如关键路径延迟，吞吐量，设备利用率和功耗等参数评估其性能。发现在FFTOPS中测量的8点FFT所提出的平行管道结构的性能比非二叠体的AR插条高67％。性能比较与最新的并行管道管道方法证实了所提出的FFT体系结构达到的加速度。在论文中还介绍了拟议的硬件与与Vivado Design套件捆绑在一起的FFT IP核心的合成版本的全面比较。
变换：AEDP期刊
Annika Medbo摘要：本文为我的工作提供了我的工作，该患者的自我意识深刻没有成长，需要在国家领域中进行广泛的参与。AEDP的指导精神 - 通过跟踪展开现象学来创建我们的干预措施，使我能够在AEDP框架内进行创新。在与这个客户的工作过程中，我设计了两个新的经验三角：发现和拯救自我的三角形以及新兴自我的三角形。这些三角形提供了主要在适应不良状态内发生的作品的概念可视化2情感经验以及从不良适应性的情感经验转变为适应性情感体验的过程。本文中的理论框架建立在艾琳·罗素（Eileen Russell）（2021）的代理，意志和欲望为国家2情感经验的基础上。她提出了这样一个想法：“忽视，剥削和压迫任何形式的发展在自我发展中都留下了漏洞”（第244页），这是Fosha类似地将其描述为未成熟的经历的赤字（Fosha，2013）。我建议，当与不形成自我的客户一起工作时，我们必须在状态2不良适应性影响的领域与患者建立联系；在那里，我们遇到了被忽视的自我的分裂部分，需要被救出。对我的病人来说是正确的，适应不良的情感经历可能只是（目前）的“道路”。没有被认可，见证和感觉到在安全的“其他”面前，分裂的自我不能统一，而真实的自我不能形成和转变。简单地说，患者需要知道自己有一个自我，并且在自己的自我和自我感觉之前对自己有一种感觉。引言本文在处理最深层的依恋创伤时使用AEDP的十年经验，特别是深深忽视的创伤。这种类型的创伤导致一种情感隔离的状态丧失了一种自我，他人的感觉感，并且在世界上作为自己存在。在情感孤立的患者中，尽管患者与自我感疏远，但这种自我确实存在。这个真正的自我属于神经生物学核心自我（Fosha，2013; 2021），但对于亲戚创伤的客户而言，它是无法触及的。这是因为神经生物学核心自我只能在关系安全的背景下访问和感受。
EEG-Deformer：用于脑机接口的密集卷积变换器
摘要 — 有效学习脑电图 (EEG) 信号中的时间动态具有挑战性，但对于使用脑机接口 (BCI) 解码大脑活动至关重要。尽管 Transformers 因其长期顺序学习能力在 BCI 领域广受欢迎，但大多数将 Transformers 与卷积神经网络 (CNN) 相结合的方法都无法捕捉 EEG 信号从粗到细的时间动态。为了克服这一限制，我们引入了 EEG-Deformer，它将两个主要的新组件合并到 CNN-Transformer 中：(1) 分层粗到细 Transformer (HCT) 块，将细粒度时间学习 (FTL) 分支集成到 Transformers 中，有效辨别从粗到细的时间模式；(2) 密集信息净化 (DIP) 模块，利用多级、净化的时间信息来提高解码准确性。对三项代表性认知任务（认知注意力、驾驶疲劳和心理负荷检测）进行的全面实验一致证实了我们提出的 EEG-Deformer 的通用性，表明它的表现优于或与现有的最先进方法相当。可视化结果表明，EEG-Deformer 从神经生理学上有意义的大脑区域学习相应的认知任务。源代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EEG-Deformer 找到。
吉他调谐器同步的快速傅立叶变换
需要在吉他上产生适当的和弦和声，需要调整或调整字符串。但是，大多数吉他学习者根据听力手动进行调整。这肯定需要很长时间，因为在调整过程中，用户必须反复转动弦旋钮才能获得和谐而精确的音调。尽管当前在Android上有许多吉他调谐应用程序，但在调整过程中，用户必须手动转动String旋钮。本研究旨在创建一种称为“学习吉他和弦”的工具，以自动执行调整过程，并且根据标准吉他弦音调使用快速傅立叶变换（FFT）算法的频率，结果是快速而准确的。fft可以将信号从时域转换为频域，在时间域F（x）中的一系列数字被转换为频域F（u）。使用已执行的黑匣子测试方法考虑测试结果，可以说，基于Android上的快速傅立叶吉他调谐同步设计应用程序可以正确地获得用户输入的频率。此外，还通过将调谐过程与2个应用程序（即绝对吉他和吉他调谐器）进行比较来进行准确测试。从应用程序比较获得的结果证明，学习吉他和弦应用程序中调谐过程的准确性非常好，因为它可以产生与其他应用程序相同的结果。尽管相等的性格尺度是弦乐器最受欢迎的调音技术之一，但也应考虑其他技术，因为它用于各种乐器中。