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人类视觉作为多电路数学模型
摘要：本文包含一个建议的原始，扩展的数学模型，该模型是对强制脉冲的人类视力反应的自动系统。以频率（动力学）域中描述的方程式的形式提出了视觉过程的全面数学模型。人类感官的数学建模非常重要。它可以更好地集成自动化系统与与人类合作的人，也可以作为自动化系统。这为基于数学模型的推理提供了基础，而不是关于人类对视觉刺激的反应的直观推理。给出了五个人类反应路径的拟议系统的框图。可以在该方案中区分：主要轨道包括：眼反应的转运延迟，传入神经的转运延迟，大脑的传输延迟，具有先兆作用，离心神经的转运延迟以及神经动物系统的惯性和转运延迟。此外，系统的方案还包括运动和力反应的负反馈的四个轨道：上眼睑，下眼睑，瞳孔和镜头。在拟议的模型中，给出并讨论了每个路径的组成部分及其部分数学模型。对于每个反应路径，还给出了它们的整体数学模型。考虑到所有五个反应路径的综合模型，提出了人类反应自动反应系统对强制脉冲脉冲的完整数学模型。所提出的模型允许例如准确确定计算机游戏中的难度级别。所提出的数学模型为将其与许多机电一体化和自动化系统的数学模型及其研究的数学模型同步开辟了许多可能性。优化该模型的参数及其与自动化系统的特定模型的同步非常困难，并且需要许多数值实验。这种方法可以使自动化系统的设计与人类对现有刺激的反应更好地同步，并且在设计阶段已经选择了其操作的最佳参数。使用该模型的另一个例子是研究人类对几乎产生的各种情况的反应，例如在飞行模拟器和其他类似情况下。
量子电路调试工具
摘要 — 随着量子程序的规模不断增长，以匹配传统软件的规模，量子软件工程这一新兴领域必须成熟，调试器等工具将变得越来越重要。然而，由于量子计算机的性质，开发量子调试器具有挑战性；偷看量子态的值将导致叠加部分或完全崩溃，并可能破坏必要的纠缠。作为开发完整量子电路调试器的第一步，我们设计并实现了一个量子电路调试工具。该工具允许用户将电路垂直或水平划分为较小的块（称为切片），并管理它们的模拟或执行，以进行交互式调试或自动测试。该工具还使开发人员能够跟踪整个电路和每个块内的门，以更好地了解它们的行为。早期用户对实用性和可用性的反馈表明，使用该工具切片和测试他们的电路有助于使他们的调试过程更省时。索引术语 — 量子电路、调试、量子软件
接收、发射和...的电路和系统
本工作致力于微波路径平面元件开发的某些方面，这些元件用于低噪声 LTE 范围放大器的设计，即电感器，以便进一步用作 NB-IoT 收发器的一部分。给出了高频电感器设计的一般理论计算。以标称值为 7 nH 的多层 CMOS 90 nm 电感器为例，我们通过电磁 (EM) 模型展示了通过复制层获得的结构厚度的影响，该结构厚度用于获得所需的表皮层厚度并在 0.5 至 3.5 GHz 的 LTE 频率范围内实现最佳品质因数。为了更好地理解电感器的工作原理，比较了针对不同基板电导率值进行 EM 模拟所获得的模型。获得的数据部分反驳了通过使用多个 TSV 阵列组合一组硅工艺堆栈的上部金属来增加电感器最大厚度的必要性。由于基板对电感器下部金属层的电容影响不断增大，尽管趋肤效应对低频有负面影响，但仍可以通过具有最少金属层的结构来实现最高的Q值和自谐振频率。
JFET 和 GaAs 器件及电路
结型场效应晶体管（JFET）可能是最简单的晶体管。它具有一些重要特性，尤其是非常高的输入电阻。然而不幸的是（对于 JFET 而言），MOSFET 的输入电阻甚至更高。这一点，加上 MOS 晶体管的许多其他优点，使得 JFET 几乎过时了。目前，它的应用仅限于分立电路设计，其中它既用作放大器，又用作开关。它的集成电路应用仅限于某些运算放大器的差分输入级的设计，其中利用了它的高输入电阻（与 BJT 相比）。在本节中，我们简要介绍 JFET 的工作原理和特性。将 JFET 纳入电子学研究的另一个重要原因是，它有助于理解砷化镓器件的工作原理，这是下一节的主题。
量子电路的统计复杂性
在理论机器学习中，统计复杂性是衡量假设空间丰富性的概念。在这项工作中，我们将特定的统计复杂性量度（即Rademacher复杂性）应用于量子计算中的量子电路模型，并研究统计复杂性如何取决于各种量子电路参数。，我们研究了统计复杂性对量子电路的资源，深度，宽度以及输入和输出寄存器的数量的依赖性。为了研究统计复杂性如何通过电路中的资源扩展，我们基于（p，q）组规范引入了魔术的资源度量，该魔法量化了与电路相关的量子通道中的魔术量。这些依赖性在以下两个设置中进行了研究：（i）整个量子电路被视为单个量子通道，以及（ii）量子电路的每一层被视为单独的量子通道。我们获得的界限可用于根据其深度和宽度以及网络中的资源来限制量子神经网络的能力。
基于硅的异质结构设备和电路
课程说明微电动设备和电路设计师长期以来一直在寻求结合带隙工程提供的卓越运输特性和设计灵活性（如在GAAS和INP等复合半导体中常规实践），以及高产量和较低的常规硅（SI）制造成本。随着介绍外延硅果（Sige）合金，这一梦想终于成为现实。SIGE异质结双极晶体管（SIGE HBT）是在SI材料系统中实现的第一个实用带段的实用设备。The first functional SiGe HBT was demonstrated in 1987, and the technology has matured rapidly, at present achieving a unity-gain cutoff frequency above 700 GHz, circuit delays below 2 picoseconds, and integration levels sufficient to realize a host of record-setting digital, analog, RF, mm-wave, and sub-mm-wave circuits.自然兼容，将SIGE HBT与最佳的SI CMO组成以形成SIGE HBT BICMOS技术，这显然适合于解决新兴的性能受限，高度集成的系统，目前正在商业和国防部门在全球范围内追求。
通过...将基因电路与微电子技术连接起来
虽然在将细菌行为与电极联系起来方面取得了令人瞩目的进展，但促进合成生物学进步的一个有吸引力的观察结果是，细菌菌落的生长可以通过随时间变化的阻抗变化来确定。在这里，我们通过调节带电代谢物积累的工程群体动态将合成生物学与微电子技术相结合。我们通过群体控制电路展示了细菌对重金属反应的电检测。然后，我们将这种方法应用于同步遗传振荡器，从工程细菌中获得振荡阻抗曲线。最后，我们将电极阵列小型化以形成“细菌集成电路”，并展示其作为遗传电路接口的适用性。这种方法为合成生物学、分析化学和微电子技术的新进展铺平了道路。
通过数值优化合成量子电路
量子计算于大约 30 年前引入并理论化，但目前仍处于起步阶段：当前的技术设备只能处理几个量子比特。然而，这种新的计算范式显示出巨大的前景，潜在的应用范围从高性能计算 [8] 到机器学习和大数据 [9]。量子算法通常通过量子电路来描述，即一系列符合硬件技术特性的基本运算。量子计算的数学形式是 (有限维) 希尔伯特空间理论：量子电路表示为幺正算子 [16]，与执行算法的机器支持无关。因此，建立以矩阵描述的幺正算子和以电路描述的幺正算子之间的联系是至关重要的，哪怕只是为了更好地理解如何设计新算法。从电路中获取矩阵可以通过在量子硬件上运行电路（加上一些断层扫描）或通过在经典计算机上进行模拟来完成 [ 2 , 24 ]。从矩阵中获取电路更为复杂，属于更普遍的问题，称为量子编译，即如何将以未知形式描述的量子算子转换为目标