术语“数值风洞”,也称为“数字风洞”。在互联网上搜索这些术语通常会找到超级计算机系统,例如日本国家航空实验室 (NAL) 部署的“数值风洞系统”。这是前科学技术厅下属的一个实验室,后来并入日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA)。第一个基于超级计算机的数值风洞于 1993 年推出。作为第一代并行矢量超级计算机,它成为世界上最优秀的计算系统,跻身 TOP500 榜单 (http://www.top500.org) 之列,并获得了戈登贝尔奖。尽管数值风洞与超级计算机密切相关,但本文讨论的并不是数值风洞本身,而是更广泛意义上的实用性、概念、目的和成果。
( 读取回来的数值标识哪种类型的纸币是在接收币后进入找零器 ) 这样我们知道哪种纸币在找零器中,能用于后续的找零 3703 回复 : 00 04 04 ( 这意味着类型 2 纸币是预设置进入找零器 : 00000000 00000100) 回复 : 00 01 01 ( 这意味着类型 0 纸币是预设置进入找零器 : 00000000 00000001) 如果回复的是其它数值,可以对应转换为 2 进制数值,对应货币通道去理解 3.使能找零器
▶ 因式分解 ▶ 非结构化搜索 ▶ 离散傅里叶变换 ▶ 应用数学:线性系统,微分方程,最优化,机器学习,· · · 量子算法动物园:https://quantumalgorithmzoo.org 林林的讲义:[arXiv:2201.08309]
2 SRVE 的开发 9 2.1 简介和最新技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.1.5 统计空间描述符 . ... . ...
摘要:印刷电路板 (PCB) 是重要的模块,被广泛地应用于工业设备和机械,用于控制或信号处理。处于动态环境中的 PCB 可能容易因谐波或随机振动源产生的过多周期性应力而发生故障。因此,对 PCB 及其相关组件的动态行为进行数值建模和预测的能力对于关注 PCB 可靠性的分析师来说是一种有价值的工具。本文使用实验振动分析和有限元法 (FEM) 研究 PCB 谐振行为随电子元件的质量、位置和刚度变化而发生的变化。考虑了稀疏或密集地布满电阻器、晶体管、电容器和集成电路等无处不在的焊接电子元件的电路板。分析表明,对于元件数量较少的电路板,其固有频率与裸 PCB 相比会降低,而焊接元件数量较多的电路板则相应增加。研究表明,焊料的总体效果是降低 PCB 的固有频率,并在较小程度上降低阻尼比。该研究确定了通过适当选择和定位连接元件来调整 PCB 振动响应的潜力。
摘要 - 在本文中,通过有限元方法(FEM)研究了等离子bragg光栅过滤器的微型设计。过滤器基于沉积在石英基板上的等离激元金属 - 金属波导。为近红外波长范围设计的波纹布拉格光栅均在波导的两侧结构。通过改变过滤器设计的几何参数来研究过滤器的光谱特性。结果,在λbragg= 976 nm处获得的最大ER和带宽为36.2 dB和173 nm,滤光片占地面积分别为1.0×8.75 µm 2。可以通过分别增加光栅周期和光栅的强度来进一步改善ER和带宽。此外,Bragg光栅结构非常容易接受介质的折射率。这些特征允许使用材料,例如金属 - 绝缘体 - 金属波导中的聚合物,可以进行外部调整,也可以用于折射率传感应用。所提出的Bragg光栅结构的灵敏度可以提供950 nm/riU的灵敏度。我们认为,本文提出的研究提供了一个指南,以实现可用于过滤器和折光索引传感应用中的小脚印等离子布拉格光栅结构。
卷积神经网络(CNN)目前是可用的最广泛使用的深神经网络(DNN)架构之一,并实现了许多问题的最新性能。最初应用于计算机视觉任务,CNN可与具有空间关系的任何数据(图像之外)很好地运行,并且已应用于不同的领域。然而,最近的作品强调了DNN中的数值稳定性挑战,这也与它们对噪声注入的已知敏感性有关。这些挑战可能会危害其性能和可靠性。本文研究了预测蛋白质功能的CNN DeepGoplus。deepgoplus已经达到了最先进的性能,并可以成功利用并注释蛋白质组学中出现的蛋白质序列。我们通过量化基础流量数据扰动而产生的数值不确定性来确定模型推理阶段的数值稳定性。此外,我们探索了使用降低精确的浮点数格式进行DeepGoplus推断的机会,以减少记忆消耗和延迟。这是通过使用Monte Carlo Arithmetic仪器执行的来实现的,该技术可以在实验上量化点功能操作误差和VPREC,该工具以可自定义的流量流动点上的精度格式模仿结果。焦点放在推理阶段,因为它是DeepGoplus模型的主要交付,广泛适用于不同环境。总的来说,我们的结果表明,尽管DeepGoplus CNN在数值上非常稳定,但只能通过较低精确的流动点格式选择性地实现。我们得出的结论是,从预先训练的DeepGoplus模型中获得的预测在数值上非常可靠,并且有足够的现有旋转点格式有效。
摘要。湍流流的直接数值模拟(DNS)需要一个较大的计算域和较长的模拟时间来捕获和发展大规模结构并达到统计固定状态。相比之下,实验测量可以相对容易捕获大规模结构,但努力解决耗散流量尺度。这项研究调查了湍流通道流量的DNS所需的空间范围,以恢复使用实验入口数据时恢复湍流和能量的空间范围,而实验入口数据通常无法捕获向粘性子层捕获的爆发。REτ= 180处的流循环通道流dns的合成实验场被用作具有入口输出边界条件的通道流量DNS的入口。通过除了零傅里叶模式以外的所有壁壁能量和爆发,可以检查入口处有限的近壁数据的效果。有限的近壁数据对平均值和流动性速度速度的收敛性的影响不太明显,当时在y + = 5。然而,跨度的流动略有弱。跨度能光谱表明,在域长度的1/16处(x/h≈π/4)恢复流量尺度。当将闪光移除至y + = 17或更大时,全范围的流量尺度需要一个大于x/h =4π的域。
功能说明 1、模式设置 本芯片为单线双通道通讯,采用归一码的方式发送信号。芯片接收显示数据前需要配置正确的工作 模式,选择接收显示数据的方式。模式设置命令共48bit,其中前24bit为命令码,后24bit为检验反码, 芯片复位开始接收数据,模式设置命令共有如下3种: (1)0xFFFFFF_000000命令: 芯片配置为正常工作模式。在此模式下,首次默认DIN接收显示数据,芯片检测到该端口有信号输 入则一直保持该端口接收,如果超过300ms未接收到数据,则切换到FDIN接收显示数据,芯片检测到该 端口有信号输入则一直保持该端口接收,如果超过300ms未接收到数据,则再次切换到DIN接收显示数据。 DIN和FDIN依此循环切换,接收显示数据。 (2)0xFFFFFA_000005命令: 芯片配置为DIN工作模式。在此模式下,芯片只接收DIN端输入的显示数据,FDIN端数据无效。 (3)0xFFFFF5_00000A命令: 芯片配置为FDIN工作模式。在此模式下,芯片只接收FDIN端输入的显示数据,DIN端数据无效。 2、显示数据
Command1~Command n: 发送显示地址命令,地址1~n(最多可设置6个地址) Data1~Data n:发送显示数据(最多6 bytes) Time:数据线置高时间(最小时间为3ms) CommandX:发送显示控制命令(0x18) CommandY:发送显示控制调节命令(包括位占空比、段驱动电流以及显示模式设置) 芯片不需要命令来设置芯片是工作在地址自动加1模式还是固定地址模式,严格来说它只有一种地 址自动加1模式,此处划分是为了更好地说明芯片也可以单独给某个显示寄存器地址写显示数据,如 果单独给某个显示地址写显示数据,写完显示地址后,紧跟着只能写一个显示数据,就把信号线置高 至少3ms,如果紧跟着写几个显示数据,那么芯片在接收到第一个数据后,显示地址就会在规定的地 址上自动加1,再接收第二个显示数据,直到接收到最后一个显示地址的显示数据。