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FT245R USB FIFO IC 数据表 - FTDI
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电动电池电池的产生。优化。
材料管理：与ERP，实验室信息管理系统（LIMS）和仓库管理系统（WMS）的成品界面的原材料。提供原材料的全面管理和跟踪，包括材料收据，质量抽样，地块创建，仓库存储 - 以及材料检索，并按照“首先，首先出局”（FIFO）程序一致。
军事和航空航天产品概述
自 1980 年成立以来，IDT 一直是军事和航空航天市场的专业产品供应商。我们拥有广泛的产品组合，包括高速 SRAM、多端口存储器、FIFO、高性能逻辑、VME 桥、嵌入式主机桥 (EHB)、RapidIO ® 交换机和 PCI-e 至 RapidIO ® 桥，可用于军事和航空航天应用。
军事和航空航天产品概述
自 1980 年成立以来，IDT 一直是军事和航空航天市场产品的专门供应商。我们拥有广泛的产品组合，包括高速 SRAM、多端口存储器、FIFO、高性能逻辑、VME 桥、嵌入式主机桥 (EHB)、RapidIO ® 交换机和 PCI-e 至 RapidIO ® 桥，可用于军事和航空航天应用。
军事和航空航天产品概述
自 1980 年成立以来，IDT 一直是军事和航空航天市场产品的专门供应商。我们拥有广泛的产品组合，包括高速 SRAM、多端口存储器、FIFO、高性能逻辑、VME 桥、嵌入式主机桥 (EHB)、RapidIO ® 交换机和 PCI-e 至 RapidIO ® 桥，可用于军事和航空航天应用。
供应链提案，旨在降低超市肉类冷藏室的冷藏成本，利马 - 2024 年
摘要——本研究的目的是提出一种优化的供应链，以降低 2024 年秘鲁利马一家超市肉类冷藏室的存储成本。所采用的方法是描述性的、应用性的和命题性的。采用了基于数值数据收集和分析的定量方法。这项研究包括直接观察冷藏室中的过程、对先前研究的文献分析以及应用各种分析工具，如石川图、帕累托图、ABC 分析和 FIFO 方法。进行了情景模拟以预测成本降低。结果表明，库存周转管理不善和 FIFO 方法实施不充分是仓储成本高的主要原因。2024 年前四个月的实际成本与预算成本之间累计负差额为 19,528.11 美元。预计实施库存管理软件以及员工培训和仓库重组是降低这些成本的有效解决方案，估计平均每年可节省 5,190.9 美元。结论是，实施供应链改进，尤其是库存管理和员工培训，对于大幅降低肉类冷藏成本至关重要。
可重构神经形态系统的低延迟分层路由
使用现场可编程门阵列 (FPGA) 实现可重构硬件加速器以进行脉冲神经网络 (SNN) 模拟是一项有前途且有吸引力的研究，因为大规模并行性可以提高执行速度。对于大规模 SNN 模拟，需要大量 FPGA。然而，FPGA 间通信瓶颈会导致拥塞、数据丢失和延迟效率低下。在这项工作中，我们为多 FPGA 采用了基于树的分层互连架构。这种架构是可扩展的，因为可以将新分支添加到树中，从而保持恒定的本地带宽。基于树的方法与线性片上网络 (NoC) 形成对比，在片上网络 (NoC) 中，拥塞可能由众多连接引起。我们提出了一种路由架构，该架构通过采用随机仲裁引入仲裁器机制，考虑先进先出 (FIFO) 缓冲区的数据级队列。该机制有效地减少了由 FIFO 拥塞引起的瓶颈，从而改善了整体延迟。结果显示了为延迟性能分析而收集的测量数据。我们将使用我们提出的随机路由方案的设计性能与传统的循环架构进行了比较。结果表明，与循环仲裁器相比，随机仲裁器实现了更低的最坏情况延迟和更高的整体性能。
通用计时器模块V1 UND V3（Bosch-GTM）
GTM-Module - Clock Time Base Module CTBU - Clock Management Unit CMU - Time Base Unit TBU - Digital Phase Locked Loop (DPLL) - Timer Input Mapping Module MAP - Advanced Routing Unit ARU - Timer Input Module TIM - Timer Output Module TOM - ARU-connected TOM ATOM - Parameter Storage Modules PSM (FIFO Submodule) - Broadcast Module BRC - Sensor Pattern Evaluation （SPE） - 多通道Sequencer MCS-监视器单元MON-输出比较单元CMP
使用人工智能对胸部 X 光检查工作列表进行优先级排序：临床工作流程模拟
摘要 目的 旨在评估人工智能 (AI) 的智能工作列表优先级排序是否能够优化放射学工作流程并减少胸部 X 光片 (CXR) 中关键发现的报告周转时间 (RTAT)。此外，我们研究了一种方法以抵消 AI 的假阴性预测的影响——由于 CXR 被排在工作列表的末尾，这会导致 RTAT 非常长且危险。 方法 我们开发了一个模拟框架，通过结合医院特定的 CXR 生成率和报告率以及病理分布来模拟大学医院的当前工作流程。利用这个框架，我们模拟了标准工作列表处理“先进先出”(FIFO)，并将其与基于紧急程度的工作列表优先级排序进行了比较。检查优先级排序由 AI 执行，将八种不同的病理发现按紧急程度降序排列：气胸、胸腔积液、浸润、充血、肺不张、心脏扩大、肿块和异物。此外，我们引入了最长等待时间的上限，超过此上限后，将为检查分配最高紧急程度。结果与 FIFO 模拟相比，所有优先级模拟中所有关键发现的平均 RTAT 均显着减少（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 80.1 分钟；p < 0.0001），而大多数发现的最大 RTAT 同时增加（例如，气胸：1293 分钟 vs. 890 分钟；p < 0.0001）。我们的“上限”大大降低了所有类别的最大 RTAT（例如，气胸：979 分钟 vs. 1293 分钟/1178 分钟；p < 0.0001）。结论我们的模拟表明，AI 的智能工作列表优先级排序可以降低 CXR 中关键发现的平均 RTAT，同时保持较小的 FIFO 最大 RTAT。要点 • 基于医院经验数据开发逼真的临床工作流程模拟器，可使用人工智能精确评估智能工作列表优先级。 • 使用没有最大等待时间阈值的智能工作列表优先级可能会产生人工智能的假阴性预测风险，从而大大增加报告周转时间。 • 使用最先进的卷积神经网络可以将平均报告周转时间缩短到几乎完美分类算法的上限（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 30.4 分钟）。