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能源系统运算放大器的设计和建模
在本研究中，主要目标是设计单通道运算放大器 IS-OU1 的宏模型，其主要特点如下： 15 V 电源电压、失调电压 7 mV、低电源电流 ~1.3 mA、斜率 ~0.4 V/ s、开环增益 ~100-110 dB、增益带宽积 ~0.7-1 MHz、输出电压摆幅 14 V。为了使用 SPICE 对运算放大器进行建模，选择了基于 npn 型双极晶体管的非线性运算放大器模型 [3, 5]。运算放大器的等效电路如图 1 所示。然后，计算电路中运算放大器元件的参数，使其与运算放大器特性相适应，并将其写成子电路，如图 2 所示。宏模型可以用作 Micro-Cap 12 模型编辑器中的 .SUBCKT 命令的子电路，作为 SPICE 电路程序 [6, 7]，这使我们能够获得 IS-OU1 运算放大器的 SPICE 宏模型。之后，为了测试运算放大器，将获得的宏模型作为 IS-OU1.lib 库文件添加到 Micro-Cap 12 程序库中。
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体来说，假设两个轴突上的电压差是离子在空间叠加时的环境，我们认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲启动时间重置。在同步下，几个束会同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这一模型下，仅根据胼胝体轴突的数量[2]，我们估计每毫秒内，这一白质束中可能准备和演化出 1500 万个量子态，这一处理能力远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。
异步多方量子计算？
摘要。多方量子计算（MPQC）允许一组各方通过私人量子数据安全地计算量子电路。当前的MPQC协议依赖于网络是同步的事实，即，保证发送的消息可以在已知的固定延迟上限内传递，不幸的是，即使只有一条消息迟到，也完全分解了。是由现实世界网络的动机，Ben-OR，Canetti和Goldreich（Stoc'93）的开创性工作启动了对不同步网络的经典电路的多方计算的研究，其中网络延迟可以是任意的。在这项工作中，我们开始研究异步多方量子计算（AMPQC）协议，其中计算电路为量子。我们的结果完全表征了最佳可实现的损坏阈值：我们提出了一个n-党AMPQC协议，最多可将T 值得注意的是，这种特征与类似的经典环境不同，其中最佳损坏阈值为t值得注意的是，这种特征与类似的经典环境不同，其中最佳损坏阈值为t
基于FPGA的量子计算系统的硬件抽象
摘要根据摩尔定律，每年单位区域的晶体管数量都在增加。估计，芯片设计领域的当前进化速率将在2024年将晶体管的大小减少到原子量表。在原子级别，量子性特征占主导地位，从而影响了晶体管以位的形式存储信息的能力。量子计算机已被提出是一种有效处理这种困境的一种方法。量子计算电路利用电子的旋转特征来存储信息。本文描述了基于FPGA的量子量子抽象的命题。实施了一个不可编程的emded系统，能够在量子位中存储，测量和引入相移。提议的抽象的主要目标是提供基于FPGA的平台，该平台包括用于设计量子电路的基本子块。Pri-Mary量子键分布算法，即BB84在拟议平台上实施，作为概念证明。所提出的特征的区别特征是以计算源成本增强量子电路仿真精度的灵活性。提出的仿真表现出量子计算的两个主要特性，即并行性和概率测量。
用于人工智能和脑机接口的钙钛矿镍酸盐离子电子学
摘要 人脑是自然界中终极的计算机器。创建能够模拟大脑工作方式并与大脑通信的类脑设备对于制造高效计算电路、监测早期疾病的发生以及跨脑机接口传输信息至关重要。在这种情况下，离子-电子信号的同时传导将特别令人感兴趣，因为离子传递器是人脑中信息传递的手段，而传统电子设备则利用电子或空穴。从这个角度来看，我们提出强关联氧化物（主要集中在钙钛矿镍酸盐）作为此目的的潜在候选材料。可逆地接受小离子并将离子信号转换为电信号的能力使钙钛矿镍酸盐成为神经形态计算和生物电应用的有力候选材料。我们将讨论钙钛矿镍酸盐中离子掺杂和电阻率调制之间相互作用的机制。我们还将介绍在神经形态计算和脑机接口应用中使用钙钛矿镍酸盐的案例研究。最后，我们指出了该领域的挑战并提出了我们的观点。我们希望钙钛矿镍酸盐中强电子相关性的利用将为未来的计算设备和脑机接口提供令人兴奋的新机会。
ENIAC 的历史.pdf - SharpSchool
作者：Dilys Winegrad 和 Atsushi Akera (1) 今天，宾夕法尼亚大学旧摩尔学院大楼的东北角设有一组先进的计算工作站，由宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院计算与教育技术服务部的专业人员维护。五十年前，在那里的一间更大的房间里，墙壁颜色单调，椽子敞开，放置着第一台通用电子计算机——电子数字积分计算机，简称 ENIAC。它有 150 英尺宽，有 20 组闪光灯显示其计算结果。ENIAC 可以在一秒钟内完成 5,000 个数字的加法或 14 次 10 位数的乘法——以今天的标准来看，这非常慢，但与手持计算器执行的相同任务相比却很快。哈佛大学、贝尔实验室和其他地方正在实验运行的最快的机械继电器计算机每秒最多只能进行 15 到 50 次加法，慢了整整两个数量级。通过展示电子计算电路实际上可以工作，ENIAC 为现代计算行业铺平了道路，而现代计算行业是其伟大的遗产。ENIAC 绝不是第一台计算机。1839 年，英国人查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 设计并开发了第一台真正的机械数字计算机，他将其描述为“差分机”，用于解决包括简单微分方程在内的数学问题。一位女数学家协助了他的工作
纳米级 CMOS 中的模拟和混合信号电路 - 电子书
《模拟电路与信号处理》丛书，前身为《Kluwer 国际工程与计算机科学丛书》，是一套高水准的学术专业丛书，出版有关模拟集成电路和信号处理电路与系统的设计和应用的研究成果。通常每年我们会出版 5-15 本研究专著、专业书籍、手册和编辑本段，分发给世界各地的工程师、研究人员、教育工作者和图书馆。该丛书促进并加快了模拟领域新研究成果和教程观点的传播。全球范围内，该领域开展着大量令人兴奋的研究活动。研究人员正努力通过改进模拟功能来弥合传统模拟工作与超大规模集成 (VLSI) 技术的最新进展之间的差距。模拟 VLSI 已被公认为未来信息处理的主要技术。模拟工作正在显示出巨大变化的迹象，重点是结合设备/电路/技术问题的跨学科研究工作。因此，新的设计概念、策略和设计工具正在被揭示。感兴趣的主题包括：模拟接口电路和系统；数据转换器；有源 RC、开关电容和连续时间集成滤波器；混合模拟/数字 VLSI；仿真和建模、混合模式仿真；模拟非线性和计算电路和信号处理；模拟神经网络/人工智能；电流模式信号处理；计算机辅助设计 (CAD) 工具；新兴技术中的模拟设计 (可扩展 CMOS、BiCMOS、GaAs、异质结和浮栅技术等)；模拟测试设计；集成传感器和执行器；模拟设计自动化/基于知识的系统；模拟 VLSI 单元库；模拟产品开发；射频前端、无线通信和微波电路；模拟行为建模、模拟 HDL。
你一直想知道的有关量子电路的一切
量子计算电路的开发受到量子算法激增的推动，这些算法有望比经典算法实现超多项式因子的加速。所开发的量子算法有可能影响数论、加密、科学计算等领域 [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16]。量子算法的设计仍然是一个活跃的研究领域，新算法不断出现在文献中（有关量子算法的代表性列表，请参阅 [17]）。为了实现这些提议的量子算法的潜在性能提升，必须在量子硬件上实现它们。IBM 或 Honeywell 等实体开发的量子计算机就是可用于实现量子算法的量子硬件平台的一个例子 [18] [19] [20] [21] [22]。为了在这些硬件平台上实现量子算法，我们需要由量子电路组成的量子数据通路系统。在本文中，我们将介绍量子电路的设计和资源成本评估。这些量子电路由量子门网络组成。IBM 和 Honeywell 等实体开发的量子机支持基于门的量子计算。基于门的量子电路设计可用于容错量子计算和量子电路设计自动化 [23] [24] [25] [26] [27] [28] [16] [29]。每个量子门代表一个量子力学操作。因此，使用量子电路的设计者必须应对新的特性和挑战。例如，量子电路是一对一的，所有信息都被保留。用于实现量子算法的量子电路设计引起了研究人员的关注。已经提出了用于基本功能（例如基本算术功能（例如加法或除法））的电路，例如 [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37]。这些基本电路被用作更复杂的数据通路系统的构建块，例如用于科学计算、图像处理或机器学习的高级数学函数 [38] [39] [40] [12] [41] [42] [43]。
类似CMOL的Memristor-CMOS神经形态芯片核心，展示了随机二进制STDP
摘要 - 纳米级候选人的出现提出了能够构建CMOL（CMOS/纳米线/分子）类型的超密集内存内计算电路架构的希望。在CMOL中，将在纳米线的交点上制造纳米级备忘录。CMOL概念可以通过在CMO上制造较低密度的神经元并与纳米线和纳米级 - 墨西哥纤维织物放置在顶部的纳米线和纳米级 - 梅斯托织物，从而在神经形态硬件中利用CMOL概念。但是，技术问题阻碍了目前可靠的可靠商业单片CMOS-MEMRISTOR技术的这种开发。一方面，每个备忘录都需要串联的MOS选择器晶体管，以确保大型阵列的形式和编程操作。这会导致复合Mos-Memristor突触（称为1T1R），这些突触不再是纳米线穿越时的突触。另一方面，回忆录尚未构成高度可靠，稳定的模拟记忆，用于逐步学习的大规模模拟重量突触。在这里，我们演示了一种伪 - 旋转整体芯片核心，该芯片绕过上面提到的两个技术问题：（a）利用一种类似CMOL的几何芯片布局技术来提高1T1R的限制，以及（b）利用二进制重量跨度的依赖性依赖性（s sTD），该规则（b）更大的二进制重量跨度的依赖性（b）使用的备忘录。实验结果是针对具有64个输入神经元，64个输出神经元和4096 1T1R突触的尖峰神经网络（SNN）CMOL核心提供的，该突触在顶部为200nm大小的TI/HFOX/TIN MEMRISTOR的130nm CMO制造。cmol-core使用查询驱动的事件读取，这允许内存可变性不敏感的计算。实验系统级别的演示是针对普通模板匹配任务的，以及正则化的随机二进制STDP特征提取学习，可在硬件中获得完美的识别，以进行4个字母的识别实验。
推进政策驱动数据主权和出处的隐私增强技术
数字数据是改善Internet服务的核心驱动力，并导致商业成功。采用新的在线服务和设备导致数字数据的增加，并改变了在线经济的潜力。直到数据泄漏，不知道分析，准确的营销以及侵犯人权的行为引起了对数字数据管理的担忧。今天，政府规范数字数据的主权，并对数字服务施加新的义务，以赋予消费者或最终设备的能力。对于许多新要求，问题仍然存在于是否以及如何在大规模上有效地实现新法律。除了新立法的趋势外，新兴的开放基础设施探索并重新评估了使用现代密码学的数字数据自主权。在这种情况下，具有关键原则以平衡数字数据的保护和透明度，加速了向分散和负责任的数据经济的转变，从而提供了关键原则。，但截至今天，开放的基础设施和随之而来的创新仍然孤立，尚未考虑改善现有协议。在本文中，我们在数据主权的背景下研究了宠物的潜力。根据我们的发现，我们寻求提高在线协议的事实上，以政策驱动和隐私意识的版本。我们的目标是为数据主权和出处提供有效的基础，以解决即将到来的合规性，责任和保护的困境。结果，我们的贡献提高了现状，如下所示。我们的第一个贡献确保了公共基础架构中数字数据和帐户的自决保护。此外，我们提出了隐私的身份验证方案，并使用它来创建负责任的在线互动。这些解决方案探讨了数据合规性的新方法，除了在数字数据上披露自我确定的事实。我们的下一个贡献目标数据出处协议，该协议将保管数据的所有权返回到最终设备。我们优化了隐私保护协议的效率，以验证数据出处并促进受约束环境中客户端部署。在这里，我们的第一个优化通过在网络对手较弱的环境中重新评估宠物的使用来提高带宽要求。此外，我们表明，在不对称的隐私设置中，诚实的佛罗里达人加密证明系统可以抵抗恶意对手。因此，我们获得了高效的CryptogPrahic证明计算的执行时间。我们的第三个贡献自动化了用户驱动政策对宠物计算电路的汇编。这样，我们减轻了托管数据控制器对代表用户定义，执行和维护数据政策的责任。本文中提供的贡献是对未来互联网的构建数据主权和符合策略的应用程序的核心构建块。