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![光子设计自动化的线性被动集成光子设备的紧凑模型[正在进行中的工作]](/simg/2/2ceddb1c488675756ec473314f52e66204641c1a.webp)
光子设计自动化的线性被动集成光子设备的紧凑模型[正在进行中的工作]
随着集成光子系统的规模和复杂性的增长，光子设计自动化（PDA）工具和过程设计套件（PDK）对布局和仿真变得越来越重要。但是，固定的PDK通常无法满足自定义的不断增长的需求，迫使设计师使用FDTD，EME和BPM模拟来花费大量时间来进行几何学优化。为了应对这一挑战，我们提出了基于光学波导的单一演变以及来自固有波导的汉密尔顿人的紧凑模型，提出了一个数据驱动的本本元传播方法（DEPM）。相关参数是通过复杂的耦合模式理论提取的。一旦构造，紧凑型模型就可以在模型的有效范围内实现毫秒尺度的模拟，以与3D-FDTD达到准确性。此外，该方法可以迅速评估制造对设备和系统性能的影响，包括随机相误差和对极化敏感的组件。数据驱动的EPM因此为未来的光子设计自动化提供了有效和功能的溶液，并有望在集成光子技术方面进一步进步。
直线加速器 (LINAC) 的创新应用......
学生，CMS\ 摘要 印度经常面临严重的洪灾，破坏农业，迫使社区流离失所，造成重大经济损失。现有的洪灾管理系统往往缺乏与农业需求的结合，导致效率低下。本文探讨了线性加速器 (LINAC) 的创新用途，以设计一种将洪灾管理与农业效益相结合的设备。通过利用 LINAC 产生的能量来控制水的流动，所提出的解决方案可以减轻洪灾损害并实现可控灌溉，从而有可能改变水管理系统。这种新方法有望提高效率和社会影响，同时解决两个关键挑战。 简介 印度经常发生洪灾，尤其是在比哈尔邦、阿萨姆邦和西孟加拉邦等邦，每年洪灾摧毁农作物并导致数百万人流离失所。当前的洪灾管理策略，例如堤坝、水库和排水系统，往往无法解决防洪和农业用水需求的双重挑战。此外，这些系统缺乏对不断变化的气候模式和本地需求的适应性。直线加速器 (LINAC) 传统上用于医疗和工业应用，可产生精度极高的高能粒子或波。这种多功能性使 LINAC 成为创新水管理解决方案的有前途的工具。本文的目标是开发一种由 LINAC 驱动的设备，该设备能够减轻洪水灾害，同时实现受控灌溉和水管理，从而使洪水易发地区的农业受益。文献综述印度现有的洪水管理技术印度的洪水管理依赖于水坝、堤坝等结构性措施以及洪水预报和预警系统等非结构性方法。尽管做出了这些努力，但引水效率低下和与农业需求结合有限的问题仍然存在。LINAC 技术的应用LINAC 广泛应用于物理学中的粒子加速、医学中的癌症治疗以及工业中的消毒和成像。它们产生定向能量或波的能力表明它们具有水管理应用的潜力，例如控制水流或促进水重新分配。
线性时间不变的动态系统 - 杜克人
现在考虑和谐强制强制稳态输入和输出，作为u（t）= r（s）e st形式的谐波输入，以及y（t）= y（s）e ST的谐波输出。允许拉普拉斯变量复杂，s∈C，这些假定的解决方案可以代表谐波和指数函数。将假定的溶液替换为微分方程，并从两侧分解e st，从而在拉普拉斯域中表示微分方程。
线性代数:本质与形式
数学是现代工程的语言，线性代数是其美国方言——不雅、实用、无处不在。本书旨在帮助工程专业的学生为人工智能、数据科学、动力系统、机器学习和其他领域的数学方面做好准备，这些领域的进步主要依赖于线性代数方法。读者在读本书时至少在微积分课程中接触过矩阵和向量。这些工具虽然已经作为计算设备为人们所熟悉，但它们包含值得仔细研究的更深层次的结构。我们的任务是在此计算能力的基础上，理解使现代工程方法成为可能的抽象框架。本书在重点和节奏上与标准线性代数课程不同。抽象向量空间出现较早，但始终服务于具体应用。奇异值分解和特征理论——对现代实践至关重要——到达了中间点，允许扩展动力学和数据科学中的应用。书中贯穿着实际例子，表明理论理解和实用实施是对称的。主题顺序平衡了教学必要性和当代相关性。线性方程组提供了一个切入点，通向向量空间和线性变换。内积和正交性构建了几何直觉，线性微分方程和迭代系统为特征分解提供了动力。奇异值分解既是理论的巅峰，也是通往强大应用的桥梁，例如主成分分析、低秩近似和神经网络。本书的存在是因为工程教育必须发展。虽然线性代数的基础保持稳定，但它们的应用却急剧扩展。今天的工程学生需要掌握抽象理论和实际实施——不仅仅是应用现有的工具，还要创造新的工具。线性代数不是终点，而是迈向更深层次数学结构的第一步。我们正是通过这个视角来探讨这个问题：作为当前实践和未来进步的门户。
heplots：在多元线性模型中可视化假设检验
Heplots包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 AddShealth。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 5采用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 AddShealth。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 76 MathScore。 。 。 。 。 。 。 。 。73 Malalanobis。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。75 Mark.h0。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 76 MathScore。 。 。 。 。 。 。 。 。75 Mark.h0。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76 MathScore。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78
BQ25190 I2C 控制 1 节电池、1A、线性电池充电器...
• 集成 1A 电源路径线性电池充电器 – 输入电压工作范围为 3.0V 至 18.0V – 输入电压最高可耐受 25V – 可配置电池调节电压，精度为 ±0.5%，范围为 3.5V 至 4.65V，步长为 10mV – 5mA 至 1A 可配置快速充电电流 – 55mΩ BATFET 导通电阻 – 高达 2.5A 的放电电流，可支持高系统负载 – 完全可编程的 JEITA 配置文件，可在整个温度下安全充电 • 用于为系统供电和为电池充电的电源路径管理 – 除电池电压跟踪和输入直通选项外，调节系统电压范围为 4.4V 至 4.9V – 可配置的输入电流限制 – 动态电源路径管理可优化弱适配器的充电 – 可选择适配器或电池为系统供电 – 先进的系统复位机制 • 超低静态电流模式 – 电池模式下电池静态电流为 2μA – 运输模式下电池静态电流为 15nA •集成降压转换器，具有 I 2 C 和 GPIO 可编程 DVS 输出 – 系统静态电流为 0.36μA – 输出电压为 0.4V 至 1.575V，步长为 12.5mV 或输出电压为 0.4V 至 3.6V，步长为 25mV/50mV – 输出电流高达 600mA • 集成降压-升压转换器，具有 I 2 C 可编程 DVS 输出 – 系统静态电流为 0.1μA – 输出电压为 1.7V 至 5.2V，步长为 50mV – V SYS ≥ 3.0V、V BBOUT = 3.3V 时输出电流高达 600mA • 集成 I 2 C 可编程 LDO（LDO1 和 LDO2） – 静态电流为 25nA – 输出电压为 0.8V 至 3.6V，步长为 50mV – 输出电流高达 200mA – LDO1 可在运输模式下保持开启– 可配置 LDO 或旁路模式 – 专用输入引脚 • 集成故障保护以确保安全 – 输入电流限制和过压保护
线性回归模型预测实验科学专业学生人工智能的使用情况
本研究建立在技术整合在高等教育中日益重要的地位，特别是在教育环境中人工智能 (AI) 的使用。背景研究强调，教育项目中对人工智能培训的探索有限，尤其是在拉丁美洲。人工智能在教育实践中变得越来越重要，影响着包括实验科学在内的各个学科能力的发展。本研究旨在描述钦博拉索国立大学实验科学教育项目学生在人工智能、人工智能使用和数字资源方面的专业能力之间的相关性。在方法上，采用了定量方法，涉及对 459 名学生进行结构化调查。使用多元回归模型进行数据分析，以建立对人工智能使用的预测见解。开发了一个多元线性回归模型来预测这些学生的人工智能使用情况。分析显示，人工智能能力、人工智能使用和数字资源之间存在显著相关性。回归模型强调，人工智能能力和数字资源都是人工智能使用的重要预测因素。这些发现强调了发展人工智能能力和提供数字资源访问权限以加强人工智能在教育实践中有效使用的重要性。讨论了局限性和未来的研究方向。