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带有arduino nano的旋转器控制单元</div>
•D2 - 从增量编码器发出的脉冲；通过FOD817 OptoCOPLER分离。在输出侧我使用了大约1k电阻器将开放式收集器连接到5V。•D3，D4 - A，B输入来自增量编码器；不需要上拉电阻•D5 - 旋转编码器按钮的输入；不需要上拉电阻•D6 - 用户输出B - 使用晶体管我要切换5V继电器，以打开13.8V TRX电源的功率。不要忘记继电器周围的反平行二极管。请注意，继电器必须为5V，因为最初在电源降低时，Arduino董事会仅由USB（5V）供电。•d7，d8，d9，d10，d11，d12 - 连接到4线设置中使用的2x16字符lcd显示器（RS，E，D4，D5，D5，D6，D7）。r/w输入的LCD显示器已连接到地面，因为只执行了要显示的写入。通过电压分隔器•D13 - 控制显示器的背光；如果不活动较长的背光熄灭•A0 - h-bridge控件，侧面1（左）•A1-H桥控件，侧面2（右）•A2 - A2 - 适用于H-Bridge•A3 - A3 - 用户输出A;类似于用户输出B，但是在我的情况下，我要控制天线开关的24V继电器
修订的本地发展计划头条新闻
公司考虑公司财务公司财务已审查了这份报告，并同意上述财务影响，并指出将需要额外的1,000英镑的支出来支持咨询，这将在批准的预算范围内实现。《 2004年规划和强制购买法》第15条（PCPA 2004）（修订）规定了每个LPA必须准备并维护本地开发计划（LDS）。LDS在向当地社区和利益相关者告知LPA计划政策文件的状态方面起着至关重要的作用；因此，LPA必须向公众提供LDS的新兴版本，以及在LPA网站上发布LDS的规划实践指南。PCPA 2004第18（1）节列出了LPA还必须准备社区参与声明（SCI）（SCI），以详细介绍LPA关于咨询和与公众互动的政策，以涉及当地开发文件（LDDS）的准备和修订（包括LDS）。 在准备和采用LDS和SCI时，不再有必要将这些文件提交给伦敦国务卿或伦敦市长，并且为了实现LDS，LPA必须“解决” LDS从特定日期起生效。 同样，LPA现在可以在公众咨询之后采用SCI。 与LDS一样，SCI也应在LPA的网站上发布。PCPA 2004第18（1）节列出了LPA还必须准备社区参与声明（SCI）（SCI），以详细介绍LPA关于咨询和与公众互动的政策，以涉及当地开发文件（LDDS）的准备和修订（包括LDS）。在准备和采用LDS和SCI时，不再有必要将这些文件提交给伦敦国务卿或伦敦市长，并且为了实现LDS，LPA必须“解决” LDS从特定日期起生效。同样，LPA现在可以在公众咨询之后采用SCI。与LDS一样，SCI也应在LPA的网站上发布。
追逐更高的拖鞋以获取更快的神经网络
为设计快速神经网络，许多作品一直集中在减少浮点操作数量（FLOPS）的数量上。我们观察到，这种减少的失败并不一定会导致潜伏期的相似水平。这主要源于每秒效率低下的低浮点操作（拖鞋）。为了实现更快的网络，我们重新审视了流行的运营商，并认为如此低的拖鞋主要是由于操作员的频繁访问，尤其是深度方向的访问。因此，我们提出了一种新型的部分卷积（PCONV），该卷积通过同时减少冗余计算和内存访问来提取空间特征。在我们的PCONV上，我们进一步构建了一个新的神经网络家族Fasternet，它的运行速度比在各种设备上的其他设备都高得多，而没有损害各种视觉任务的准确性。，例如，在Imagenet-1K上，我们的Tiny Forpernet-T0为2。8×，3。 3×和2。 4×比GPU，CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快，同时准确2.9％。 与新兴的SWIN-B相当，我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5％Top-1精确度，而GPU上的Incrence吞吐量提高了36％，并节省了CPU上的37％的计算时间。 代码可在https：// github上找到。 com/jierunchen/fasternet。8×，3。3×和2。4×比GPU，CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快，同时准确2.9％。与新兴的SWIN-B相当，我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5％Top-1精确度，而GPU上的Incrence吞吐量提高了36％，并节省了CPU上的37％的计算时间。代码可在https：// github上找到。com/jierunchen/fasternet。
ATmega328P - 微芯科技
Atmel ® ATmega328P 具有以下功能：32K 字节系统内可编程闪存（具有读写功能）、1K 字节 EEPROM、2K 字节 SRAM、23 条通用 I/O 线、32 个通用工作寄存器、三个灵活的定时器/计数器（具有比较模式）、内部和外部中断、串行可编程 USART、面向字节的 2 线串行接口、SPI 串行端口、6 通道 10 位 ADC（TQFP 和 QFN/MLF 封装中有 8 个通道）、带内部振荡器的可编程看门狗定时器以及五种软件可选的省电模式。空闲模式会停止 CPU，同时允许 SRAM、定时器/计数器、USART、2 线串行接口、SPI 端口和中断系统继续运行。断电模式会保存寄存器内容但冻结振荡器，禁用所有其他芯片功能，直到下一次中断或硬件复位。在省电模式下，异步定时器继续运行，允许用户在器件其余部分休眠时维持定时器基准。ADC 降噪模式会停止 CPU 和除异步定时器和 ADC 之外的所有 I/O 模块，以最大限度地减少 ADC 转换期间的开关噪声。在待机模式下，晶体/谐振器振荡器在器件其余部分休眠时运行。这可以实现非常快速的启动和低功耗。
s2-MLP：视觉的空间移位MLP体系结构
最近，Visual Transformer（VIT）及其以下作品放弃了卷积，并利用了自我发项操作，比CNN获得了可比甚至更高的精度。最近，MLP-Mixer放弃了卷积和自我发项操作，提出了仅包含MLP层的体系结构。为了实现交叉补丁通信，除了通道混合MLP外，它还设计了其他令牌MLP。在诸如JFT-300M之类的极限数据集上进行训练时，它会取得令人鼓舞的结果。，但是当在ImagEnet-1k等中等规模的数据集上训练时，它的表现不如其CNN和VIT对应。MLP混合使用的性能下降激励我们重新考虑令牌混合MLP。我们发现，MLP混合中的令牌混合操作是深度卷积的变体，具有全局接收场和空间特异性配置。在本文中，我们提出了一种新颖的纯MLP体系结构，即空间移位MLP（S 2 -MLP）。不同于MLP混合器，我们的S 2 -MLP仅包含通道混合MLP。我们设计了一个空间换档操作，以实现通过补丁之间的通信。它具有局部接收场，是空间的 - 不可知论。同时，它无参数且有效地计算。在Imagenet-1K数据集训练时，提出的S 2 -MLP比MLP混合剂具有更高的识别精度。同时，S 2 -MLP在ImageNet-1k数据集上具有出色的性能，具有更简单的架构，较少的失败和参数。
接近NBO2 ...
抽象NBO 2是由于室温高于室温的绝缘体金属过渡而导致电阻开关设备的有前途的候选者，这与从变形金红石结构到未染色的相关相关。然而，到目前为止生产的NBO 2薄膜的电阻率太低，无法达到高开关开关比率。在这里，我们报告了通过脉冲激光沉积在MGF 2（001）底物上生长的单晶NBO 2（001）薄膜的结构，电和光学表征。退火步骤在NBO 2（004）X射线Bragg反射的一半最大宽度下减少了一个数量级，而膜的电阻率则增加了两个数量级，在室温下约为1kΩcm。退火样品的温度依赖性电阻率测量表明，低于650 K的两个深层缺陷，激活能为0.25 eV，0.37 eV占主导地位，而高于650 K的内在传导高于650 K。通过光谱椭圆法和与垂直于垂直于扭曲的金红石结构的C轴的电场矢量吸收的吸收测量值的光学表征，表明在室温下约0.76 eV的基本吸收开始，而在4 K时，发作转移到0.85 eV。这些光学转变被解释为在理论上预测的间接带隙的变形金红石NBO 2的间接带隙。
ATmega328P - Microchip Technology
Atmel ® ATmega328P 提供以下功能：32K 字节系统内可编程闪存（具有读写功能）、1K 字节 EEPROM、2K 字节 SRAM、23 条通用 I/O 线、32 个通用工作寄存器、三个带比较模式的灵活定时器/计数器、内部和外部中断、串行可编程 USART、面向字节的双线串行接口、SPI 串行端口、6 通道 10 位 ADC（TQFP 和 QFN/MLF 封装中有 8 个通道）、带内部振荡器的可编程看门狗定时器以及五种可通过软件选择的省电模式。空闲模式会停止 CPU，同时允许 SRAM、定时器/计数器、USART、双线串行接口、SPI 端口和中断系统继续运行。断电模式会保存寄存器内容但冻结振荡器，禁用所有其他芯片功能，直到下一次中断或硬件复位。在省电模式下，异步定时器继续运行，允许用户在设备其余部分处于休眠状态时维持定时器基准。ADC 降噪模式会停止 CPU 和除异步定时器和 ADC 之外的所有 I/O 模块，以最大限度地减少 ADC 转换期间的开关噪声。在待机模式下，晶体/谐振器振荡器正在运行，而设备其余部分处于休眠状态。这允许非常快速的启动和低功耗。
微电子电路第 8 版 - 牛津学习链接
********问题：P10_22 **************** ****** 主电路从这里开始************** IBIAS VG23 0 DC 100uAdc RSIG VSIG VG1 20k TC=0,0 VS VSIG 0 AC 10m +SIN 0.58 2m 1k 0 0 0 V1 VDD 0 1.8Vdc M1 VO VG1 0 0 NMOS0P18 + L=0.4u + W=5u + M=1 M2 VO VG23 VDD VDD PMOS0P18 + L=0.4u + W=5u + M=1 M3 VG23 VG23 VDD VDD PMOS0P18 + L=0.4u + W=5u + M=1 CGS 0 VG1 17.5f CGD VO VG1 3.2f ******* 主电路从这里结束*************** ***************** PMOS 模型从这里开始 ******************************* .model PMOS0P18 PMOS(Level=1 VTO=-0.4 GAMMA=0.3 PHI=0.8 + LD=0 WD=0 UO=118 LAMBDA=0.2 TOX=4.08E-9 PB=0.9 CJ=1E-3 + CJSW=2.04E-10 MJ=0.45 MJSW=0.29 CGDO=3.43E-10 JS=4.0E-7 CGBO=3.5E-10 + CGSO=3.43E-10) ***************** PMOS 模型从这里结束 ***************************************** ***************** NMOS 模型从这里开始 ****************************** .model NMOS0P18 NMOS(Level=1 VTO=0.4 GAMMA=0.3 PHI=0.84 + LD=0 WD=0 UO=473 LAMBDA=0.2 TOX=4.08E-9 PB=0.9 CJ=1.6E-3 + CJSW=2.04E-10 MJ=0.5 MJSW=0.11 CGDO=3.67E-10 JS=8.38E-6 CGBO=3.8E-10 + CGSO=3.67E-10) ***************** NMOS 模型到此结束 *****************************************
![arXiv:2401.03854v2 [cs.CV] 2024 年 1 月 11 日](/simg/9\99ee2fcc21e346fcc3cd849481befaeab564a53e.webp)
arXiv:2401.03854v2 [cs.CV] 2024 年 1 月 11 日
摘要：最近，人工智能生成图像质量评估（AIGCIQA）已成为计算机视觉领域的一个新课题，旨在从人类感知的角度评估人工智能生成的图像（AIGI）的质量。与常见的图像质量评估任务（其中图像来自受噪声、模糊和压缩等扭曲的原始图像）不同，在 AIGCIQA 任务中，图像通常由使用文本提示的生成模型生成。过去几年，人们做出了相当大的努力来推进 AIGCIQA。然而，大多数现有的 AIGCIQA 方法直接从单个生成的图像中回归预测分数，忽略了这些图像的文本提示中包含的信息。这种疏忽部分限制了这些 AIG-CIQA 方法的性能。为了解决这个问题，我们提出了一个基于文本图像编码器的回归（TIER）框架。具体而言，我们将生成的图像及其相应的文本提示作为输入，利用文本编码器和图像编码器分别从这些文本提示和生成的图像中提取特征。为了证明我们提出的 TIER 方法的有效性，我们在几个主流 AIGCIQA 数据库上进行了广泛的实验，包括 AGIQA-1K、AGIQA-3K 和 AIGCIQA2023。实验结果表明，我们提出的 TIER 方法在大多数情况下通常比基线表现出更好的性能。代码将在 https://github.com/jiquan123/TIER 上提供。
代谢工程通讯
假单胞菌 KT2440 是一种研究较为深入的细菌，可将木质素衍生的芳香族化合物转化为生物产品。假单胞菌中先进遗传工具的开发缩短了假设检验的周转时间，并使得能够构建能够生产各种目标产品的菌株成为可能。在这里，我们评估了可诱导 CRISPR 干扰 (CRISPRi) 工具集对荧光、必需和代谢靶标的作用。结果表明，用阿拉伯糖 (8K) 诱导启动子表达的核酸酶缺陷型 Cas9 (dCas9) 在各种培养基条件下以及靶向必需基因时均受到严格调控。除了批量生长数据外，还进行了单细胞延时显微镜检查，结果显示同克隆群体中敲低率的内在异质性。在指数增长的细胞中，研究了跨基因组靶标的敲低动力学，发现诱导后普遍存在 1.75 ± 0.38 小时的静止期，其中发生 1.5 ± 0.35 次倍增后才会观察到表型反应。为了展示这套 CRISPRi 工具集的应用，β-酮己二酸（一种性能优越的尼龙单体）以 4.39 ± 0.5 g/L 的浓度和 0.76 ± 0.10 mol/mol 的产量从对香豆酸（一种可从禾本科植物中提取的羟基肉桂酸）中生产出来。这些培养指标是通过使用更高强度的 IPTG (1K) 诱导启动子在指数期早期敲低 β KA 途径中的 pcaIJ 操纵子来实现的。这使得大部分碳被分流到所需产品中，同时无需补充碳和能量来源来支持生长和维持。