Hi-Rel Power Solutions Military hermetic hybrid DC/DC-converters 5W to 120W, single, dual, triple versions Space rad-hard hermetic hybrid DC/DC-converters 5W to 120W, single, dual, triple versions, TID 100krad, SEE 82MeV MIL-PRF-38534 DLA qualified, SMD part number available New space rad tolerant hermetic混合DC/DC转换器25W,40W,单个,双版本,最高30Krad,最多可与他们的Hermetic Hermety Hybrid DC/DC转换器相互补充,可提供一系列输入电压和包装rad-Hard和Rad Tollerant PCB的DC/DC CORESTERS,并与CELUTION TRERTERS一起定制,并将其定制为CYERTER,并将Quad,Octo版本,输出功率5w至400W,TID 100KRAD,请参阅60mev
法国索邦大学 瑞典查尔姆斯理工大学 德国慕尼黑工业大学 美国哥伦比亚大学 美国国家标准与技术研究所 波兰格但斯克大学 德国科隆大学 德国锡根大学 捷克捷克技术大学 德国维尔茨堡大学 捷克帕拉茨基大学 德国卡尔斯鲁厄理工学院 捷克捷克技术大学 波兰华沙大学 苏格兰圣安德鲁斯大学 英国南安普顿大学 德国埃尔朗根-纽伦堡农业大学 意大利帕维亚大学 苏格兰赫瑞瓦特大学 德国柏林工业大学 德国汉诺威莱布尼茨大学 意大利巴里大学 法国里尔大学 以色列巴伊兰大学 德国耶拿弗里德里希席勒大学 丹麦哥本哈根大学 德国乌尔姆大学 德国柏林工业大学 捷克捷克科学院 波兰格但斯克大学 西班牙马德里大学 德国汉堡大学意大利罗马 法国巴黎萨克雷大学 德国耶拿弗里德里希席勒大学 德国弗劳恩霍夫 IOF 德国光科学马克斯-普朗克研究所 瑞士日内瓦大学 意大利 LENS 荷兰莱顿大学 德国锡根大学
c.) 求出 x 的标准差 ( σ )。画出 | ψ | 2 的 x 函数图,并标记点 ( ⟨ x ⟩− σ ) 和 ( ⟨ x ⟩ + σ )。粒子出现在这个范围内的概率是多少?你可以将答案保留为积分形式
87,544 - 88,382 - - - 2365 退款负债-流动 六(23) 1,114,740 - 1,127,279 - 830,076 - 2399 其他流动负债 888,151 - 77,048 - 68,042 - 21XX 流动负债合计 215,583,338 54 177,888,805 67 121,567,231 63 非流动负债 2540 长期贷款 六(15) 83,516,973 21 12,644,242 5 10,754,400 6 2570 递延所得税负债 1,166,644 - 1,031,875 - 1,017,592 - 2580 租赁负债-非流动 1,275,943 - 478,104 - 408,698 - 2600 其他非流动负债 1,364,615 1 1,196,294 1 1,384,006 1 25XX 非流动负债合计 87,324,175 22 15,350,515 6 13,564,696 7 2XXX 负债合计 302,907,513 76 193,239,320 73 135,131,927 70 归属于母公司股东的权益 股本 6(18) 3110 普通股 11,157,992 3 8,873,017 3 8,865,267 5 3120 优先股 1,350,000 - 1,350,000 1 1,350,000 1 3130 可转换公司债券新股认股权证 3,190 - 6,540 - 2,860 - 3140 股本预收款项 - - 5,423,396 2 - - 资本公积 六(19) 3200 资本公积 47,559,999 12 25,680,674 9 25,451,813 13 盈余 六(20) 3310 法定盈余 4,717,884 1 4,311,098 2 4,311,098 2 3320 专项盈余 - - 1,564,387 1 1,564,387 1 3350 未分配利润 21,622,606 5 14,300,632 5 11,920,353 6 其他股权 6(21) 3400 其他股权 10,629,165 3 9,599,039 4 3,042,692 1 31XX 归属于母公司所有者的权益 97,040,836 24 71,108,783 27 56,508,470 29 36XX 非控制性权益 6(22) 939,019 - 836,869 - 925,728 1 3XXX 权益合计 97,979,855 24 71,945,652 27 57,434,198 30 承诺及或有负债
卫星串行链路用于更高的数据吞吐量和更高频率的电信有效载荷,这需要更多地使用机载计算机处理,因此光学互连成为卫星上数字有效载荷的首选解决方案。特别是,数据速率的增加加剧了与电气域互连相关的挑战,其中传输距离随着比特率的增加而显著缩短。这既限制了 ASIC 的 SerDes 通道的覆盖范围,也导致需要更复杂的调制格式和更多的 DSP,这两者都会导致功耗增加。光学互连还受益于重量减轻和对 EMI 的免疫力。到目前为止,卫星有效载荷的光学收发器一直专注于基于中板 VCSEL 的技术,第一代收发器的速度为 12.5 Gb/s 1 已在轨道上演示,第二代设备的目标是 25 Gb/s,预计将在下一步演示。然而,与地面数据中心的趋势类似,数据速率现在正在增加到对直接调制 VCSEL 具有挑战性的水平,而转向 O 波段和 C 波段更常见的通信波长也带来了许多优势。共封装光学器件 (CPO) 是地面数据中心应用的新兴标准,有机会为卫星有效载荷采用类似的架构。CPO 的目标是将光收发器集成到非常靠近功能性 ASIC/FPGA 的位置,从而能够使用功率较低的短距离 SerDes 并促进更高数据速率的传输,同时保持信号完整性并减轻 EMI 效应。通过 ESA 合同“ProtoBIX”,MBRYONICS 和 imec 正在开发一种基于硅光子的收发器,该收发器从头开始设计,用于部署在卫星有效载荷上。共封装方法采用单独的 Rx 和 Tx 光子集成电路 (PIC),以实现电吸收调制器 (EAM) 和光电二极管 (PD) 的高性能。 EAM 的优势在于它们比环形调制器具有更大的光带宽,而且与基于环形谐振器的设计相比,它们不需要波长调谐。Tx 和 Rx PIC 在 imec 的 iSiPP200 平台上制造,而定制的抗辐射调制器驱动器则在 IHP SG13RH SiGe BiCMOS 工艺 2 上设计和制造。收发器使用 NRZ 调制时的数据速率为每通道 56 Gb/s。通过详细分析,NRZ 格式被选为最有前景的格式,因为它允许使用直接驱动概念,其中 ASIC/FPGA SerDes 驱动调制器驱动器并消除了 CDR 和重定时,同时也消除了对 DSP 的需求。此外,与 56 GBd NRZ 相比,28 GBd PAM4 所需的线性度会导致显著的功率损失。
记忆在学习和认知表现中起着至关重要的作用,但许多人难以有效地保留和回忆信息。这篇概念文章探讨了三种强大的记忆增强技术:助记符、分块和思维导图。助记符利用创造性联想来编码和检索信息,而分块涉及将复杂数据组织成可管理的单元。另一方面,思维导图利用视觉表现来增强理解和记忆。本文借鉴研究结果和实践见解,全面概述了每种技术,包括其原理、好处和实施的实用技巧。通过将这些记忆掌握技术纳入他们的学习工具包,个人可以释放他们的全部记忆潜力并提升他们的学习体验。
Lidia Galabova,保加利亚索非亚技术大学 Rossen Radonov,保加利亚索非亚技术大学 Elitsa Gieva,保加利亚索非亚技术大学 Marin Hristov,保加利亚索非亚技术大学 Ivan Yatchev,电子、电气工程和电信联盟 (CEEC) Valentina Markova,IEEE 保加利亚分会主席,保加利亚 Dimitar Arnaudov,保加利亚索非亚技术大学 Ivailo Pandiev,保加利亚索非亚技术大学 George Angelov,保加利亚索非亚技术大学 Ivelina Ruskova,保加利亚索非亚技术大学 Nikolay Hinov,保加利亚索非亚技术大学 Mihaela Georgieva,保加利亚索非亚技术大学 Georgi Nikolov,保加利亚索非亚技术大学 Katya Asparuhova,保加利亚索非亚技术大学
发射极-基极击穿电压 V(BR)EBO IE =10uA, IC =0 5 V 集电极截止电流 I CBO V CB =30V, IE =0 100 nA 发射极截止电流 I EBO V EB =5V, IC =0 100 nA h FE(1) V CE =2V, IC =5mA 40 h FE(2) V CE =2V, IC =150mA 63 250 直流电流增益 h FE(3) V CE =2V, IC =500mA 25 集电极-发射极饱和电压 V CE(sat) IC =500mA, IB =50mA 0.50 V 基极-发射极电压 V BE V CE =2V, IC =500mA 1.00 V 转换频率 f TV CE =5V, IC =10mA,f=100MHz 130 MHz h 的分类FE(2) 等级 BCX54 BCX55 BCX56
(a)至(d):根据牛津AI准备指数,印度排名第40。在2024年的斯坦福AI指数报告中,印度在AI技能渗透中排名第1,在Github AI项目的数量中排名第1。根据NASSCOM AI采用指数报告,印度在4分中得分2.45,表明爱好者的AI采用水平。该分数强调了AI的显着潜在价值,这是2026财年的5000亿美元机会。AI采用领导的部门是工业和汽车,消费包装商品(CPG)和零售,银行金融服务和保险(BFSI)和医疗保健,预计将贡献AI潜在价值添加的60%。此外,政府的使命是利用AI在医疗保健,农业,语言翻译等中现实生活中用例的潜力。使AI对公民和社区有益。政府计划/计划中采用AI的某些用例如下: