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GCSE 计算机科学 - GwE
冯·诺依曼 早期的计算机通常设计用于执行特定任务或计算。重新编程这些定制的计算机非常困难，甚至可能需要重新布线。1945 年，约翰·冯·诺依曼提议将程序指令与数据存储在同一内存中。这种存储程序的想法通常被称为“冯·诺依曼”架构，它使得计算机可以更轻松地重新编程，并且是现代计算机处理的基础——提取-解码-执行循环的基础。提取-解码-执行循环 处理当前运行的程序给出的指令分为三个步骤：1.提取循环从内存中获取所需的地址，将其存储在指令寄存器中，并将程序计数器移动到一个位置，使其指向下一条指令。2.控制单元检查指令寄存器中的指令。解码指令以确定需要执行的操作。3.执行周期中发生的实际操作取决于指令本身。
vlasov中的koopman savefunctions和clebsch变量 -
最近讨论了量子计算在等离子体模拟中的可能作用的动机，在这里，我们在弗拉索夫 - 马克斯韦尔动力学理论的背景下为库普曼的希尔伯特空间表述提供了不同的方法。著名的Koopman-Von Neumann建筑提供了两种不同的汉密尔顿结构：一个是规范的，并恢复了弗拉索夫密度的通常的Clebsch表示，另一个是非统计的，似乎克服了规范形式中出现的某些问题。此外，为带有不同相动态的Koopman -Von Neumann结构的变体还原了规范结构。回到Van Hove的Quantum理论，相应的Koopman -Van Hove方程提供了替代性的Clebsch表示，然后将其耦合到电磁场。最后，详细讨论了仪表转换在新上下文中的作用。
2017 年租赁价格表 - Eclairage-Diffusion
SOMI-D112 AKG D112 7,5 SOMI-C214 AKG C214 25 SOMI-C451 AKG C451B 15 SOMI-C516 AKG C516 ML 15 SOMI-C535 AKG C535 13 SOMI-D6 Audix D6 12 SOMI-D2 Audix D2 10 SOMI-D4 Audix D4 10 SOMI-OM5 Audix OM5 10 SOMI-AT831 Audio Technica AT 831R 12 SOMI-AT250 Audio Technica ATM250D 20 SOMI-B5 Behringer B-5 5 SOMI-ECM Behringer ECM 800 4 SOMI-4099P Dpa 4099 立体声耦合器（带钢琴夹） 80 SOMI-4099C Dpa 4099 带大提琴夹 40 SOMI-4099V Dpa 4099 带小提琴夹 40 SOMI-4099G Dpa 4099 带吉他夹 40 SOMI-ND308 Electro-Voice N/D 308B 6 SOMI-ND767 Electro-Voice N/D 767A 7,5 SOMI-KM184 Neumann KM 184 25 SOMI-KM185 Neumann KM 185 28 SOMI-K105 Neumann KMS 105 25 SOMI-EVOC Sennheiser Evo Clip 6 SOMI-E485 Sennheiser E 485 6 SOMI-E604 Sennheiser E 604 6 SOMI-E904 Sennheiser E 904 7,5 SOMI-E906 Sennheiser E 906 7,5 SOMI-E914 Sennheiser E 914 10 SOMI-MD421 Sennheiser MD 421 12 SOMI-B52 Shure Beta 52 7,5 SOMI-B56 Shure Beta 56A 7,5 SOMI-B57 Shure Beta 57/57A 7,5 SOMI-B58 Shure Beta 58A 7,5 SOMI-B87 舒尔 Beta 87/87A 9
多重连通区域的圆形狭缝图及其在脑图像处理中的应用
摘要 本文提出了一种快速边界积分方程方法，用于求解有界多重连通区域到具有圆形狭缝区域的圆盘和环面上的数值保角映射及其逆。该方法基于两个具有 Neumann 型核和广义 Neumann 核的唯一可解边界积分方程。利用 Nyström 方法、GMRES 方法和快速多极子方法相结合，对与映射相关的积分方程进行数值求解。新算法的复杂度为 O(( M + 1 ) n ) ，其中 M + 1 代表多重连通区域的重数，n 表示每个边界组件上的节点数。先前的算法需要 O(( M + 1 ) 3 n 3 ) 运算。一些试验计算的数值结果表明我们的方法能够处理具有复杂几何形状和非常高连通性的区域。本文还给出了该方法在医学人脑图像处理中的应用。
讲座笔记：量子密钥分发的安全性证明
条件冯·诺依曼熵适用于描述在多次重复的独立同分布极限下执行某些信息处理任务所需的资源（例如，给定量子边信息的数据压缩 [9]）。然而，当考虑一次性场景时（其中执行有限次数的重复，不一定是独立同分布），冯·诺依曼熵就不够了。此外，正如我们将看到的，在密码学中，我们通常对分析特定任务的性能感兴趣，允许较小的失败概率。因此，我们需要在这些场景中具有有意义解释的熵量。有关一次性信息处理的讨论，我们请读者参阅 [10]。
神经形态应用的电解晶体管
摘要：冯·诺伊曼（Von Neumann）计算机目前未能遵循摩尔定律，受到冯·诺伊曼（Von Neumann）瓶颈的限制。为增强计算性能，正在开发可以模拟人脑功能的神经形态计算系统。人造突触是神经形态结构的必不可少的电子设备，它们具有在相邻的人造神经元之间执行信号处理和存储的能力。近年来，电解质门控晶体管（EGT）被视为模仿突触动态可塑性和神经形态应用的有前途的设备。在各种电子设备中，基于EGT的人工突触提供了良好稳定性，超高线性和重复循环对称性的好处，并且可以从多种材料中构造。他们还在空间上分开“读”和“写”操作。在本文中，我们对神经形态应用的电气门控晶体管领域的最新进展和主要趋势进行了回顾。我们介绍了电动双层的操作机理和基于EGT的艺术突触的结构。然后，我们回顾了基于EGT的人工突触的不同类型的通道和电解质材料。最后，我们回顾了生物学功能中的潜在应用。