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电子电路 II – SECA1401
理想放大器将提供稳定的输出，该输出是输入信号的放大版本。但是，由于设备参数变化或环境温度变化以及设备的非线性，实际放大器的增益和稳定性并不是很好。可以通过反馈技术避免此问题，其中将输出信号的一部分反馈到输入并与输入信号相结合以产生所需的输出。反馈可以是负的（负反馈）或正的（正反馈）。在负反馈中，输出信号的一部分从输入信号中减去，在正反馈中，输出信号的一部分添加到输入信号以产生所需的输出。负反馈在几乎所有放大器偏置电路的稳定中都起着非常重要的作用，它使静态点的位置变得稳定。因此，它可以保持放大器增益值不受温度变化、电源电压等的影响。反馈可分为两种类型。
塑造循环的未来，一起
•与可再生材料来源（Nongfu浪费的PC水瓶，TES，Encina等电子废物等）合作提高了可靠性和可靠性•经ECV，ISCC Plus等认证，与Epeat＆Amazone气候质疑友好友好•CQ解决方案含有25％-90％的回收材料，并且可以灵活地应用于广泛的行业，以支持可持续性的目标，例如减少塑料，碳排放和scope 3 >
特别会议公告：人工智能和边缘计算的回忆神经形态设备和电路的进展
会话描述：随着半导体技术接近缩小范围的局限性，对传统冯·诺伊曼建筑的替代方案的需求也会增长。神经形态计算，受人脑的结构和功能的启发，是一种有希望的解决方案，尤其是用于开发智能系统，例如视觉处理器，听觉系统和机器人运动。设备技术，电路设计和计算建模的最新突破使联合研究人员来自不同的领域，包括电子，计算机科学，神经科学，材料科学和设备制造。这些相互交流的旨在为人工智能（AI）应用（AI）应用和神经形态硬件创建更有效的电子系统，而与传统CMOS相比，它更准确地复制了生物神经网络。将备忘录集成到设计工具包中有望将进步推向摩尔定律，从而开发可以感知的智能，多功能系统，
ECPI循环经济领导者股票指数
ESG等级：基准的加权平均ESG等级|设想评级：基准的加权平均环境评级| SOC评分：基准的加权平均社会评分|政府评级：基准的加权平均治理评级|前10个位置：通过在基准中加权的前十名基准成分的总体ESG额定值|高气候影响部门的暴露（％）：A至H和第I节中包括的活动的基准敞口至法规（EC）第1893/2006年第1893/2006号|温室气体强度（吨CO2E/USD MN）：基准的温室气体（GHG）强度|温室气体报道的与估计的（％）：报道的温室气体排放百分比与估计的|棕色部门的暴露（％）：基准暴露于附件I的05至09、19和20中的活动（EC）第1893/2006年第1893/2006号|绿色部门的暴露（％）：基于环境商品和服务部门中包括的活动的基准暴露，如第2条第（5）点（EU）第691/2011号|与气候相关的物理风险评分：基准投资组合暴露于与气候相关的物理风险，表示为加权的平均物理风险评分，在2030年暴露于中等气候变化方案。|腐败。/brib。（罚款和settl。in Eur m）：违反反腐败和反贿赂法的罚款数量。分数表示为从1（最低风险）到100（最高风险）的值|有争议的武器暴露（％）：有争议的武器部门中基准成分的加权平均百分比|有争议的武器定义涵盖了簇弹药，地雷，核和枯竭的铀武器，生物/化学武器|烟草暴露（％）：烟草部门基准成分的加权平均百分比|社会违规的数量：遭受与人权和劳工权利有关的非常严重争议的基准成分的数量|遵守ILO原则：没有重大劳资争议的基准成分的加权平均百分比|性别工资差距（％）：加权平均性别薪酬差距|女性董事会成员：女性与男性董事会成员的加权平均比例|与工作有关的事故（％）：具有重大健康与安全有关争议的基准成分的加权平均百分比|腐败/贿赂（％）：具有重大腐败/贿赂相关争议的基准成分的加权平均百分比|腐败/贿赂（定罪＃）：违反反腐败和反贿赂法的定罪数量。|独立董事会成员（％）：独立董事会成员的加权平均百分比|女董事会成员（％）：女性董事会成员的加权平均百分比巨型股：市值为2000亿欧元，更高|大帽子：100亿至2000亿欧元|中股：20亿欧元至100亿欧元|小帽子：3亿至20亿欧元| Micro-CAP：5000万欧元至3亿欧元的数据来源：ECPI，Trucost，LSEG，以获取有关EU ESG披露监管的更多信息，ECPI发布了ESG尺寸，请参阅ECPI基准测试声明和/或ECPI指数规则（www.ecpigroup.com）。
2025年3月19日，星期三 / 3月，星期三... < / div>
13：00-15：00研讨会：主持人的诊断和治疗干预措施的神经科学从传统到神经科学：CiprianBăcilă，Gabriela Marcu 1。精神病学临床医院”gheorghe preda'sibiu-传统和历史2。精神疾病中的神经反馈：通过个性化干预措施对脑自我调节的优化ANA RADU3。QEEG和ERP精神病学：用于诊断和个性化Gabriela Marcu治疗的神经生理生物标志物4。TDC在神经退行性病理学中的治疗意义Monica Cornea 5。为什么在精神病学中保持电动术治疗是可行的选择？Claudia Anghel 6。电击疗法中的麻醉意义使用HPLC监测精神病中规定的药物的不良反应Gabriela Cioca 8。重复的经颅磁刺激 - 抗性抑郁症的功效和安全性Silvia rusu 9。从研究到临床实践：Fnirirs作为精神病学的评估工具Andreea Grama
快速地板和循环经济
2.2无粘合剂安装的好处，快速地板的另一个环境益处是无粘合剂绝缘。Adhesive-free installation of Fast Flooring eliminates the issues of traditional installation by: • Keeping flooring materials uncontaminated by adhesive so they can be repurposed or recycled • Removing all adhesive-related emissions from the installation process • Reducing packaging waste since no adhesive products are needed • Eliminating the need for primers and surface preparation chemicals • Preventing damage to the subfloor, which itself can result in more waste排放量如果需要修理或更换地板
纳米电子电路中基于学习的基于学习的故障检测
在纳米电子的快速前进的领域中的摘要，确保电路的鲁棒性对于可靠的性能至关重要。这项研究解决了使用深度学习技术在纳米电子电路中有效检测有效故障检测的关键需求。引言概述了纳米电子电路的增加的复杂性以及对断层易感性的相应上升，这强调了高级故障检测机制的必要性。手头的问题涉及在高度紧凑和复杂的纳米电子电路中识别断层的固有挑战，在这些断层中，传统的故障检测方法通常不足。突出了研究差距，强调缺乏根据纳米电子的特定挑战量身定制的可靠故障检测解决方案。为了弥合这一差距，我们的方法利用了深度学习的力量，采用神经网络来学习复杂的模式，指示纳米电子电路中的故障。该方法涉及开发一个综合数据集，该数据集可捕获各种故障场景，从而确保模型对现实情况的适应性。使用此数据集对神经网络进行了训练，从而可以辨别出信号潜在故障的微妙变化。结果介绍了提出的基于深度学习的故障检测系统的功效，与传统方法相比，准确性有显着提高。该系统不仅以高精度识别已知的故障，而且还具有出色的检测新故障的能力，展示了其对纳米电子电路体系结构不断发展的适应性。关键字：纳米电子，故障检测，深度学习，神经网络，鲁棒性