XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDesigns
高速门级同步全加器设计
摘要：加法是数字计算机系统的基础。本文介绍了三种基于标准单元库元素的新型门级全加器设计：一种设计涉及 XNOR 和多路复用器门 (XNM)，另一种设计利用 XNOR、AND、反相器、多路复用器和复合门 (XNAIMC)，第三种设计结合了 XOR、AND 和复合门 (XAC)。已与许多其他现有的门级全加器实现进行了比较。基于对 32 位进位纹波加法器实现的广泛模拟；针对高速（低 V t ）65nm STMicroelectronics CMOS 工艺的三个工艺、电压和温度 (PVT) 角，发现基于 XAC 的全加器与所有门级同类产品相比都具有延迟效率，甚至与库中可用的全加器单元相比也是如此。发现基于 XNM 的全加器具有面积效率，而基于 XNAIMC 的全加器在速度和面积方面与其他两种加法器相比略有折衷。I. 简介二进制全加器通常位于微处理器和数字信号处理器数据路径的关键路径中，因为它们是几乎所有算术运算的基础。它是用于许多基本运算（如乘法、除法和缓存或内存访问的地址计算）的核心模块，通常存在于算术逻辑单元和浮点单元中。因此，它们的速度优化对于高性能应用具有巨大的潜力。1 位全加器模块基本上由三个输入位（例如 a、b 和 cin）组成并产生两个输出（例如 sum 和 cout），其中' sum'指两个输入位'a'和'b'的总和，cin 是从前一级到这一级的进位输入。此阶段的溢出进位输出标记为“ cout ”。文献 [1] – [10] 中提出了许多用于全加器功能的高效全定制晶体管级解决方案，优化了速度、功率和面积等部分或所有设计指标。在本文中，我们的主要重点是使用标准单元库 [11] 中现成的现成组件实现高性能全加器功能。因此，我们的方法是半定制的，而不是全定制的。本文主要关注逻辑级全加器的新颖设计，并从性能和面积角度重点介绍了与许多其他现有门级解决方案的比较。从这项工作中得出的推论可用于进一步改进晶体管级的全加器设计。除此之外，本文还旨在提供教学价值的附加值。本文的其余部分组织如下。第 2 节介绍了 1 位二进制全加器的各种现有门级实现。第 3 节提到了三种新提出的全加器设计。第 4 节详细介绍了模拟机制和获得的结果。最后，我们在下一节中总结。
在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
Lumi-LAB：一个基础模型驱动的自主平台，可以发现新的电离脂质设计用于mRNA的脂质设计
分子发现的复杂性需要有效地播放庞大而未知的化学空间的自主系统。虽然将人工智能（AI）与16个机器人自动化相结合已加速发现，但其应用程序仍在稀有历史数据的领域17中受到限制。一个这样的挑战是脂质纳米颗粒（LNP）的设计，用于18个mRNA传递，它依赖于专家驱动的设计，并受到有限数据集的阻碍。19在这里，我们介绍了一种自动驾驶实验室（SDL）系统Lumi-LAB，该系统通过将分子基础模型与自动化的21个主动学习实验工作流相结合，从而可以使用最小的湿LAB数据进行有效的学习20。通过十个迭代循环，Lumi-LAB合成22，并评估了1,700多种LNP，与临床认可的基准相比，人支气管细胞中具有优质mRNA转染的可离子脂质23人支气管细胞的效力。出乎意料的是，24个自主透露的溴化脂质尾巴是一种新型功能，从而增强了mRNA递送。25体内验证进一步证实，含有表现最佳的26个脂质Lumi-6的LNP在鼠模型中的肺上皮细胞中的基因编辑功效达到20.3％，27个在我们的知识中，在鼠类模型中27次超过了吸入的LNP介导的CRISPR-Cas9递送28的LNP LNP介导的CRISPR-CAS9递送的效率最高。这些发现证明了Lumi-LAB是一个强大的，数据效率的29平台，用于推进mRNA传递，强调了AI驱动的自主30系统在材料科学和治疗发现中加速创新的潜力。31
对咨询单案例研究设计中的数据分析决策的系统审查，以告知最佳实践
抽象的单例研究设计（SCRD）可能是用于研究与咨询专业有关的各种主题的重要工具。此外，SCRD是一种灵活的方法论，辅导员可以用来评估其对参与者的治疗的有效性，从而充当科学家实践者。我们在本手稿上的重点是报告用于评估干预效果的咨询SCRD中使用的数据分析程序的类型。我们在2015年至2021年之间搜索了42个咨询附属期刊，并确定了50项使用SCRD的经验研究。结果建议所有使用视觉分析报告的研究，尽管很少有研究报告的定量信息与建议的数据特征一致以评估视觉分析。报告的最普遍的定量指数将被视为非重叠指数，而数据中位数的百分比最常见。没有任何研究报告案例之间的指标，很少有病例报告捕获变化幅度的案例内指标。我们的讨论为先验数据分析选择提供了建议，并讨论了可用选项的优势和局限性。
如何创建较小，更安全和可扩展的机器人设计
机器人运动控制成功的机器人运动控制成功基本上需要相互构图。例如，用于人形机器人的电机控制系统需要为您的机器人设计选择最佳的功率和尺寸配置。在机器人中，电动机控制驱动器连接到机器人电池，并包括电流，电压传感和编码器接口。人形机器人尤其与更高的自由度和更快的响应时间变得更加复杂，以更好地模仿人类运动（图2）。人形机器人的运动必须接收运动位置数据以定义路径计划。需要各种转子位置传感器，具体取决于电动机所需的精度。Texas Instruments提供了模拟和过程来启用编码器接口系统。一些最常见的编码器是：•光学编码器•磁编码器•增量编码器•正弦（SIN/COS）解析器（解析器是模拟的电气变压器，测量角姿势和速度）
假设测试，研究设计和样本量...
目标：它的目的是为参与者提供有关假设检验基础的技能，选择适当的测试。该课程还将集中在不同的研究设计上，并在特定条件下进行所需的样本量。将进行简短的讨论（功率点演示）之后，使用流行的统计软件SPS进行计算的实用会话。将做出的努力，课程完成后，参与者将能够检验假设，确定研究设计和样本量估计。参与者：该课程适合包括医学院/研究机构，居民，研究人员，公共卫生政策和决策者以及其他对统计方法感兴趣的年轻研究人员。基本描述性统计和SPS的事先了解对参与者将很有用。总共将吸引40名参与者。课程结束时将提供参与证书。课程内容：Day1：假设检验的基本概念，测试的力量；假设测试涉及的步骤，数据正态性测试。参数测试和非参数测试，用于比较均值，中值，比例等。使用SPSS软件。day2：通过数值数据使用SPSS软件进行的回归和生存分析，概念和实际应用。day3：使用G*Power和其他在线软件注册费的研究设计（观察和实验）和样本量估计：1,000卢比/ - （仅一千）[仅包括培训套件，课程材料，小吃/茶/茶]。申请的最后日期：2025年3月10日通过电子邮件通过电子邮件发送给选定参与者的信息：2025年3月1日，如何申请：此手册附带的完整申请表将发送到以下电子邮件ID：sgpgibiostat@gmail.com
教师是提高教学质量的关键 - 学习设计
有效教学的核心在于对大脑自然学习过程的深刻理解。“所有思维的母体”是一个概念框架，它统一了认知过程，并强调了大脑如何整合、组织和应用信息来培养批判性思维和解决问题的能力。通过结合内心语言、苏格拉底方法、翻转教学和一系列思维工具，教育者可以培养自我调节、更深入的理解和积极参与，从而创造一个充满活力的、以学生为中心的学习环境。
FSSF：在单位超立方体内生成完全顺序的空间填充设计
描述提供 Shang 和 Ap-ley (2019) < doi:10.1080/00224065.2019.1705207 > 提出的三种方法，用于在单位超立方体内生成完全顺序的空间填充设计。'完全顺序的空间填充设计'是指嵌套设计的序列（因为设计大小从一个点到某个最大点数不等），其中设计点一次添加一个，并且每个尺寸的设计都具有良好的空间填充特性。两种方法以最小成对距离标准为目标并生成最大最小设计，其中一种方法在设计规模较大时更有效。一种方法以最大孔尺寸标准为目标，并使用启发式方法来生成更接近极小最大设计的设计。