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CALIB_IO、波形和时钟生成的 FPGA 实现
摘要 颜色分选机通过传感器检查谷物，并利用颜色差异通过短时间的压缩空气脉冲去除污染物。谷物分选机在碾米行业中已成功使用多年。颜色分选机用于谷物清洁，以去除灰尘颗粒、黑尖、烧焦、其他变色谷物和其他内部污染物等不需要的材料。当今先进的颜色传感器坚固、紧凑、维护成本低且能耗极低。因此，这些颜色传感器可以考虑纳入任何现代谷物清洁厂。本文旨在为谷物分选机开发 Calib_IO、波形生成和时钟生成模块，以去除灰尘颗粒、黑尖、烧焦、其他变色谷物和其他内部污染物等不需要的材料，并提高其处理速度。时钟生成模块是使用 Quartus II 软件设计的，并在 Cyclone IV E（FPGA KIT）中实现，其中包含用于谷物分选的紧凑型颜色传感器。关键词：谷物分选、颜色分选机、Calib_IO、波形生成、时钟生成
MB10.0 2024年11月18日，星期一
schrödinger的猫分析：乙酰尿热的6-磷酸果果因酶反应。11:45 - 12:10 Poster pitches 12:10 - 13:30 Lunch, poster session and networking 13:30 - 14:00 Invited lecture: Maria Barbosa – Wageningen University Photosynthetic Cell Factories 14:00 - 14:20 Sagarika Bangalore Govindaraju – Delft University of Technology Deciphering interactions in microbial consortia using microbead sorting 14:20 - 14:40 Alberto Agnolin - 阿姆斯特丹大学
GW4共享流式细胞仪资源
流式细胞仪设施安装在生物医学建筑中生命科学学院中，包括用于分析和分类细胞和颗粒的仪器。该设施在分类广泛的细胞类型，克隆和索引分类的稀有细胞群体方面具有丰富的经验。该设施在包括免疫学，癌症生物学，再生医学，微生物学，心血管医学，化学和合成生物学等领域的研究中起着关键作用。实验设计，数据分析和高维度
使用MPI和CUDA
摘要 - 排序算法是数据处理中的基本工具。排序一直是算法研究人员的深层领域，许多资源已投资于分类算法的更多工作。为此，已经审查了许多现有的分类算法的算法复杂性性能。在本文中，实现了使用消息传递接口（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）方法实现链排序算法。使用标准基准数据集对建议的工作进行了测试。提出的算法的主要思想是将输入数据集的元素分为几个其他临时子清单，以并行处理。使用MPI和CUDA实现的算法增强了算法的性能。使用MPI和19.9270分别使用CUDA获得的平均速度为3.9187。索引术语 - 链排序，消息传递接口，计算统一设备体系结构，加速
太空中的银行
我们研究了1980年代和90年代银行放松管制的银行的空间扩张。在此期间，大型银行迅速扩展，主要是通过在新地点添加新分支机构，而许多小型银行被退出。我们记录了大型银行分类为最浓的市场，但是随着大型银行扩展到更多边际市场，以相对丰富的零售存款，这会随着时间的流逝而削弱。这使大型银行能够减少对昂贵批发资金的依赖并进一步增长。为了合理化这些模式，我们提出了一个多分支银行的理论，该理论将其分为异质位置。我们的理论产生两种形式的分类。首先，跨控制分类激励顶级公司选择最大的市场，而较小的银行则更加边际。第二，不匹配分类激励银行定位在更边缘的位置，那里的存款相对于贷款需求丰富，以更好地对付其存款和贷款并最大程度地减少批发资金。一起，这两种形式的排序帐户很好地用于我们在数据中记录的分类模式。
基于量子弦比较器的某些弦问题的量子算法
用于搜索的算法在 [29] 中进行了描述。利用这种思想，我们获得了几个问题的量子算法。第一个问题是字符串排序问题。假设我们有 n 个长度为 k 的字符串。众所周知 [30]，没有量子算法可以比 O(nlogn) 更快地对任意可比较对象进行排序。同时，一些研究人员试图改进隐藏常数 [31,32]。其他研究人员研究了空间有界的情况 [33]。我们专注于对字符串进行排序。在经典情况下，我们可以使用一种比任意可比较对象排序算法更好的算法。对于有限大小的字母表，基数排序具有 O(nk) 查询复杂度 [34]。它也是经典（随机或确定性）算法的下限，即 Ω(nk)。我们的字符串排序问题的量子算法的查询复杂度为 O(n(logn)·√
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OS-0990-0281]代理商信息收集
基于Web的调查 - 屏幕10,000 1 5/60 833基于Web的调查 - 调查3,333 1 15/60 833 Omnibus Surveys 700 1 10/60 117 Gatekeeper评论109 1 30/60 54卡片排序Web） - 筛选器
使用两个优化相变的全场模式分选器用于高维量子密码学
摘要 高维编码方案已成为执行量子信息任务的一种新方法。对于高维，光子的时间和横向空间模式是此类实验中常用的两个典型自由度。尽管如此，仍然需要用于多结果测量的通用设备来充分利用编码方案的高维性质。我们提出了一种基于进化算法的通用全场模式排序方案，该方案仅由最多两个优化的相位元素组成，可以对方位和径向模式进行联合排序。我们通过高维量子密码学背景下的模拟进一步研究了我们方案的性能，其中在不同的相互无偏基和高保真度测量方案中进行排序至关重要。