3 James Small,《模拟替代品。1930-1975 年英国和美国的电子模拟计算机》,伦敦 2001 年。James Small,《通用电子模拟计算:1945-1965》,IEEE 计算史年鉴,第 15 卷(1993 年),第 2 期,第 8-18 页。Chris Bissell,《一场伟大的消失:电子模拟计算机》,IEEE 电子史会议,2004 年 6 月 28-30 日,英国布莱切利。 4 Datamation,1961 年 5 月 8 日。有关兰利计算的社会历史,请参阅 Margot Shetterly 的《隐藏的人物:帮助赢得太空竞赛的非裔美国女性不为人知的故事》,伦敦 2017 年。5 Hewitt Philips,《航空研究之旅:美国国家航空航天局兰利研究中心的职业生涯》,《航空航天历史专著》,第 12 期,第 6 章,华盛顿特区,1998 年。6 Henry Paynter,《电子模拟艺术重写本》,波士顿 1955 年。
摘要 为 CDC 1604 数字计算机编写了一个模拟大型电子模拟计算机的数字计算机程序。除了提供许多在电子模拟计算机中很少见的非线性计算元素外,该程序还接受输入数据,其形式可以直接从框图或模拟计算机接线图中写下来。使用数字绘图仪可以以绘制的曲线形式获得图形输出。输入语言的简单性使没有数字计算机经验的人也可以轻松使用该程序。这个数字计算机程序称为 DYSAC,是数字模拟计算机的缩写,实际上是一个完整的编程系统,并且与 FORTRAN 一样,它具有一种特殊的语言来方便使用。
传统上根据以下特征进行区分。首先,CSR 被构建为纸质教育和方法辅助工具的电子模拟。其次,企业社会责任体现了技术而非计算机教育工具的功能:物理模拟器和实验室设施。第三,企业社会责任与学习活动的类型以及它们旨在支持的活动有关。最后,第四,企业社会责任与在其帮助下解决的教学任务相关联。最后一个方面对应自动化康复课程、知识监控系统等。
2020 AHA HeartCode® BLS 在线 SKU:20-3553 https://www.worldpoint.com/20-3553-2020-heartcode-bls HeartCode BLS 使用各种电子学习资产(如戏剧表演、电子模拟、动画、自主学习和互动活动)来教授学生 BLS 知识和技能。在线部分包括考试。考试期间,您可以在线访问 BLS 提供者手册。重要提示:您必须在在线部分结束时打印完成证书。参加课堂部分时,您需要将其交给您的老师。有必要证明您已完成在线部分并通过了考试。如果您没有完成证书,您将无法完成课程的技能练习和测试。
国会图书馆是世界上最全面的图书馆。它通过玩一个简单的反复试验的语言游戏(猜猜从文本中随机删除的单词)来处理这些数据,以不断改进其知识库,使用 1,024 台强大的计算机每天 24 小时运行,预计耗时 34 天。结果是一个拥有 1750 亿个参数的神经网络,这是人类大脑中突触的电子模拟。随着 GPT-3 在庞大的文本语料库中经过数十亿次试验掌握猜单词任务,该系统获得了词汇、句子结构、单词内涵、世界事实、写作风格等知识。然后它可以使用这些知识来响应各种各样的请求。当然,它没有每个人通过经验和互动获得的对世界的理解,所以可以说它有知识的深度但缺乏广度。
的目的:使用模式电子图数据来评估一种大型语言模型Claude-3(一种大语言模型)的诊断准确性,并评估了病理特征和色素性视网膜炎和锥体杆状营养不良的诊断。方法:来自健康个体的模式电子模拟测量的子集,色素性视网膜炎和锥体棒性营养不良的患者是从PERG-IOBA数据集中随机选择的。向Claude-3提供了模式的电视图和临床数据,包括年龄,性别,视力,以进行分析和诊断预测。在两种情况下评估了模型的准确性:“第一选择”,评估了主要差异诊断的准确性和“前三名”,评估了是否包含在前三名鉴别诊断中的正确诊断。结果:研究中总共包括46名受试者:20个健康个体,13例色素性视网膜炎患者,13例锥体-ROD营养不良患者。Claude-3在检测病理学的存在或不存在时达到了100%的准确性。在“第一选择”方案中,该模型在诊断色素性视网膜炎(61.5%)和锥体棒性营养不良(53.8%)方面表现出适度的准确性。然而,在“前3个”方案中,该模型的性能显着提高,色素性视网膜炎的精度为92.3%,锥体-ROD营养不良症的精度为76.9%。结论:这是第一个证明大语言模型,特别是Claude-3的潜力的研究,分析模式电子模拟数据以诊断视网膜疾病。未来的研究应集中于整合多模式数据,并与人类专家进行比较分析。尽管有一些局限性,但该模型在检测病理学和区分特定疾病方面的高精度突出了大语言模型在眼生理学中的潜力。关键词:色素性视网膜炎,锥杆营养不良,模式电子图,大语言模型
摘要 - 该论文通过电子模拟评估和比较,通过提交直接电力注射(DPI)的多级电流饥饿电压控制振荡器(CSVCOS)和环振荡器(ROS)的免疫力。所有电路均在180 nm 5 V XFAB-SOI过程中设计和模拟,并具有匹配的尺寸。所选的故障标准是输出频率,峰值峰值电压和直流电压。结果证明,在较低的DPI频率下CSVCOS是可吸引的,而ROS在较高频率下易感。两者都受到不同故障标准的影响。无论振荡器类别如何,较高的逆变器阶段导致对入射功率水平的敏感性较低。由于增加了RF注射的功率水平,最高的直流电源电流和输出功率,为每个振荡器监控,接近其标称输出频率。目前正在测试芯片中制造这些电路,并将对其进行免疫测量。索引术语 - 综合电路,EMC,DPI,易感性,VCO
通过将测量的强度与位置的关系拟合到以线宽和形状为参数的物理模型中,在扫描电子显微镜中测量了 10 nm 至 12 nm 宽的光刻图案化 SiO 2 线的宽度和形状。大约 32 nm 间距的样品在英特尔使用最先进的间距四分之一工艺进行图案化。它们的窄宽度和不对称形状代表了近未来一代晶体管门。这带来了挑战:窄度是因为落在一个边缘附近的电子可能会从另一个边缘散射出来,因此每个边缘的强度分布都与宽度有关,而不对称是因为形状需要更多参数来描述和测量。建模由 JMONSEL(Java 蒙特卡罗二次电子模拟)执行,它为给定的样品形状和成分生成预测的产量与位置。模拟器为不同的样品几何形状生成一个预测轮廓库。调整形状参数值,直到使用这些值对库进行插值,使其与测量图像最匹配。由此确定的轮廓与通过透射电子显微镜和临界尺寸小角度 X 射线散射确定的轮廓相一致,精度优于 1 纳米。
高度集成的可拉伸电子产品的发展需要开发可扩展的(亚)微米导体图案。共晶镓铟 (EGaIn) 是一种适用于可拉伸电子产品的导体,因为其液态金属特性使其在变形时具有高电导率。然而,它的高表面能使其以亚微米分辨率进行图案化具有挑战性。在此,我们通过首次报道 EGaIn 的电沉积克服了这一限制。我们使用一种非水基乙腈电解质,该电解质具有高电化学稳定性和化学正交性。电沉积材料可产生低电阻线,在(重复)拉伸至 100% 应变时仍保持稳定。由于电沉积受益于用于图案化基底金属的成熟纳米制造方法的分辨率,因此提出的“自下而上”方法通过在纳米压印预图案化的金种子层上进行电镀,在弹性体基板上实现了 300 nm 半间距的 EGaIn 规则线的创纪录高密度集成。此外,通过填充高纵横比通孔,实现了垂直集成。该功能通过制造全向可拉伸的 3D 电子电路概念化,并展示了用于制造微芯片互连的稳定镶嵌工艺的软电子模拟。总体而言,这项工作提出了一种简单的方法来解决高度集成 (3D) 可拉伸电子产品中的金属化挑战。