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HXRHPPC处理器RAD硬处理器
微处理器描述HXRHPPC处理器集成了五个执行单元 - 一个整数单元（IU），浮点单元（FPU），分支处理单元（BPU），负载/存储单元（LSU）和系统寄存器单元（SRU）。并行执行五个指令的能力以及使用快速执行时间的简单指令产生高系统效率和吞吐量。大多数整数指令具有一个时钟周期的吞吐量。FPU是管道的，因此可以在每个时钟周期中发出单精确的多重ADD指令。处理器提供独立的片上，16个kbyte，四向设置缔合性，物理上的caches，用于指令和数据以及芯片指令和数据存储器管理单位（MMU）。它还通过使用两个独立指令和数据块地址
bq25713，BQ25713B I2C窄VDC降压电池充电控制器，带有系统电源监视器和处理器热监视器数据表（Rev. C）
•与BQ25703A兼容的针脚和软件•充电1至4S电池从广泛的输入源 - 3.5-V至24-V输入操作电压 - 支持USB2.0，USB 3.0，USB 3.0，USB 3.1（C型C）和USB电源（USB供应（USB-PD）输入（USB-PD）输入（USB-PD） - 无需（USB-PD）的运算 - 毫无目前的运算 - （IDPM和VDPM）针对来源超负荷•电源/当前的CPU节流电源监视器 - 全面的ProChot轮廓，IMVP8/IMVP9符合符合的和电池电流监视器 - 系统电源监视器 - IMVP8/IMVP9兼容•符合范围的电压DC（NVDC）电源型电池管理 - 无电量型电池组件 - 电池组件 - 电池启动 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池电量 - 电池 - 电池 - 电池电量 - diode operation in supplement mode • Power up USB port from battery (USB OTG) – 3-V to 20.8-V VOTG With 8-mV resolution – Output current limit up to 6.4 A with 50-mA resolution • TI patented Pass Through Mode (PTM) for system power efficiency improvement and battery fast charging • When system is powered by battery only, Vmin Active Protection (VAP) mode supplements battery from input capacitors during system peak power spike •输入当前优化器（ICO）以提取最大输入功率•800-kHz或1.2-MHz可编程的可编程开关频率，以2.2-µh或1.0-µh电感器或1.0-µh电感器•用于灵活的系统配置的主机控制接口 - I 2 C端口最佳系统性能和状态的最佳系统性能和状态报告 - 无需进行EC的限制•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•
Qualcomm®应用程序处理器选择器指南
•Spectra 480图像信号处理器旨在提供高级相机体验，可以通过高性能捕获200兆像素的照片，8k视频录制和4K HDR视频捕获•Adreno 650视觉处理子系统的高质量捕获，可用于使用较大的Imbersive Experiess（GPU）（GPU）（GPU）（GPU）（GPU）（GPU） 698 DSP with HVX, Hexagon Tensor Accelerator and Hexagon Scalar Accelerator to support sophisticated, on- device AI processing, and delivers mobile- optimized computer vision (CV) experiences for a wide array of use cases • Kryo 585 CPU: Manufactured in 7 nm process node, optimized across four high- performance Kryo Gold cores and four low- power Kryo Silver cores • Qualcomm® Secure处理单元提供了卓越的安全性，旨在帮助保护您的面部数据，虹膜扫描和其他生物识别数据。它支持信任的硬件根，Qualcomm Tee，Secure Boot和Camera Security•随着产品寿命计划的预期，预计到2035年9月的长期支持
乳制品处理器模板用水计划
已开发此模板是为了协助乳制品处理器满足C章的要求：动物产品的第4款子部分注意：生产，供应和加工。它旨在帮助进行水评估，包括建立水利用标准，满足水的标准要求以及制定水利用计划。此模板具有每种水源类型（不包括城镇供应）最多3种不同的水源的空间。如果您有更多的内容，则需要完成一个额外的模板，以确保覆盖所有水源。第3-8部分涵盖了对水问题的识别，如果在本节中发现任何问题（“是”），则需要在第9部分中解决，要么通过创建永久解决方案或通过制定水使用标准来解决。如果您有一个以上的站点，则需要每个站点完成一个模板。您必须保留此模板的副本，所有记录和用于制定您的水使用计划的任何其他信息（C1.15（4））。
拉丁美洲和美国的大脑健康和痴呆症的教育差异
全息原理及其在ADS/CFT对应关系中的实现导致一般相对性和量子信息之间的意外联系。这为研究量子重力模型的各个方面奠定了阶段，否则在桌上量子计算实验中，这些量子重力模型很难访问。最近的作品设计了一种特殊的传送协议，该协议实现了令人惊讶的通信方式，最自然地通过可穿越的虫洞的物理学来解释。在这项工作中，我们基于此协议进行了有关最先进的量子计算机的量子实验。目标量子处理单元（QPU）包括Quantinuum的捕获 - 离子系统模型H1-1和五个IBM各种体系结构的IBM超导QPU，并具有公共和优质用户访问。我们报告了这些QPU的观察到的传送信号，其中最佳的传送信号达到了80％的理论预测。在尝试优化协议时，我们登上了一组参数，这些参数转移了经典位而不是量子位，但是转移方法仍然采用量子争夺，是一种意外的现象。我们概述了实施过程中所面临的实验挑战，以及对工作导致的量子动态的新理论见解。我们还开发了QGLAB - 一种开源的端到端软件解决方案，可促进对Qiskit和TKET SDKS支持的最先进和新兴QPU的QPU进行虫洞启发的传送实验。我们将研究和可交付成果视为实现更复杂的实验的早期实际步骤，以间接探测实验室中量子重力的探测。
在量子处理器实验室中探索量子引力
全息原理及其在 AdS/CFT 对应中的实现导致了广义相对论和量子信息之间意想不到的联系。这为在桌面量子计算实验中研究量子引力模型的各个方面奠定了基础，否则这些模型很难获得。最近的研究设计了一种特殊的隐形传态协议，实现了一种令人惊讶的通信现象，最自然的解释是可穿越虫洞的物理原理。在这项工作中，我们在最先进的量子计算机上基于该协议进行了量子实验。目标量子处理单元 (QPU) 包括 Quantinuum 的离子捕获系统模型 H1-1 和五个具有各种架构的 IBM 超导 QPU，具有公共和高级用户访问权限。我们报告了从这些 QPU 观察到的隐形传态信号，其中最好的一个达到了理论预测的 80%。在尝试优化协议的过程中，我们确定了一组传输经典比特而不是量子比特的参数，但传输方法仍然采用量子加扰，这是一种意料之外的现象。我们概述了在实施过程中面临的实验挑战，以及这项工作带来的量子动力学新理论见解。我们还开发了 QGLab——一种开源端到端软件解决方案，有助于在由 Qiskit 和 tket SDK 支持的最先进的和新兴的 QPU 上进行虫洞启发的隐形传态实验。我们认为我们的研究和成果是朝着在实验室中实现更复杂的间接探测量子引力实验迈出的早期实际步骤。
利用 Sitara 处理器在边缘使用 AI 进行关键字识别 1
TI 的 Linux 处理器 SDK 和 MCU+ SDK 提供了许多软件工具和驱动程序，以加速评估和开发。Linux 是这些 SoC 最方便和可扩展的操作系统。Debian（从 SDK v9.0 开始）通过使用“apt”框架简化安装不属于基本 SDK 的附加软件包的过程，从而简化了特定 SoC 的开发。时间序列信号处理软件包可以通过 Debian 上的 apt 安装、添加到 Yocto 版本、从主机（如 Ubuntu）交叉编译或直接在目标上构建；特定于编程语言（如 Python 和 Node.JS）的库也可以通过相应的打包框架安装在目标上。
tiscc：陷阱离子处理器的表面代码编译器和资源估计器
我们介绍了Trapped-ION Surface Code Compiler（TISCC），这是一种软件工具，该软件工具可根据本机捕获 - 离子门集生成一组通用表面代码补丁操作的电路。为此，TISCC管理着被困的离子系统的内部表示，其中捕获区域和连接处的重复模式被安排在任意大的矩形网格中。表面代码操作是通过在网格上实例化表面代码贴片来编译的，并使用方法对数据量量的横向操作，对稳定器plaquettes进行误差校正和/或相邻贴片之间的晶格手术操作进行了横断面。除了实现基本的表面代码仪器集之外，TISCC还包含角移动功能和单独使用离子运动实现的补丁翻译。在后一种情况下，所有TISCC功能都可以扩展到类似网格的硬件体系结构。TISCC输出已使用Oak Ridge Quasi-Clifford Simulator（ORQC）验证。
在 Myriad 和 Snapdragon 处理器上对用于太空应用的深度学习模型进行基准测试
未来的太空任务可以从机载图像处理中受益，以检测科学事件、产生见解并自主响应。这一任务概念面临的挑战之一是传统的太空飞行计算能力有限，因为它是从更古老的计算中衍生出来的，以确保在太空的极端环境下（特别是辐射）的可靠性能。现代商用现货处理器，如 Movidius Myriad X 和 Qualcomm Snapdragon，在小尺寸、重量和功率封装方面有显著改进；它们为深度神经网络提供直接硬件加速，尽管这些处理器没有经过辐射加固。我们在国际空间站 (ISS) 上的惠普企业星载计算机-2 托管的这些处理器上部署了神经网络模型。我们发现，Myriad 和 Snapdragon 数字信号处理器 (DSP)/人工智能处理器 (AIP) 在所有情况下都比 Snapdragon CPU 速度更快，单像素网络除外（DSP/AIP 通常快 10 倍以上）。此外，通过量化和移植我们的喷气推进实验室模型而引入的差异通常非常低（不到 5%）。模型运行多次，并部署了内存检查器来测试辐射效应。到目前为止，我们发现地面和 ISS 运行之间的输出没有差异，也没有内存检查器错误。
![arxiv：2004.06136v2 [Quant-ph] 2023年10月2日](/simg/6/61541c0daba110fc6764d3eae9ec472d2be6a140.webp)
arxiv：2004.06136v2 [Quant-ph] 2023年10月2日
[14]和捕获的离子[5]，不超过几百个适度的稳健量子[4]。尽管现有的路线图指向在不久的将来托管数千吨的加工者[9]并改善了物理量子位的鲁棒性[1，32]，但仍有相当大的差距，对于解决实际现实世界中的实际现实问题所需的数百万量子器[41]。密集包装的整体量子处理器托有大量Qubits构成了严重的技术问题，这是由于交叉对话，量子状态干扰的影响以及用于控制量子的系统的复杂性的增加[45] [45]，从而恶化了计算结果。此外，主机计算机和量子处理器之间的互连（通常具有极为不同的形式，并以极大不同的温度水平）迅速成为此类架构中的瓶颈[29，40]。因此，扩大当前的量子计算机以托管此类整体体系结构中的Qubits更高数量仍然是一个巨大的挑战，找到减轻这些约束的方法对于开发大规模，可行的量子计算机至关重要。整体量子计算机架构的建议替代方案是模块化（或多核）量子处理器[16，47，51]。 这种方法基于规模的方法，即通过经典和量子互联链路[11]互连几个中等尺寸的量子处理单元（QPU）或量子核心[11]，目的是减轻与单个芯片上的质量数量相关的挑战。整体量子计算机架构的建议替代方案是模块化（或多核）量子处理器[16，47，51]。这种方法基于规模的方法，即通过经典和量子互联链路[11]互连几个中等尺寸的量子处理单元（QPU）或量子核心[11]，目的是减轻与单个芯片上的质量数量相关的挑战。在这种情况下，随着量子核的数量增加，这种量子体系结构中的互连织物作为关键子系统出现。由于互连似乎是实现量子计算机缩放的关键要素之一，因此本文旨在提供对量子计算领域的上下文分析，以激发芯片上的网络（NOC）社区，以应对其独特的通信挑战。朝着这个目标，我们的贡献包括：（i）关于多核量子计算机的简短教程，描述了第2节中的简化堆栈，从软件到硬件的简化堆栈； （ii）量子计算机中主要通信流以及可以实现它们的不同互连技术的概述，如第3节所述； （iii）对模块化量子计算机中通信上下文的分析，包括