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ICARUS‑Q：集成控制和读出单元，可扩展...
我们提出了一种基于 Xilinx 16 通道射频片上系统 (RFSoC) 设备的超导量子比特控制和测量装置。建议的装置由四部分组成：多个 RFSoC 板、用于跨多个板同步每个数模转换器 (DAC) 和模数转换器 (ADC) 通道的装置、用于调整量子比特频率的低噪声直流电源以及用于远程执行实验的云访问。我们还设计了没有物理混频器的装置。RFSoC 板使用高达第三奈奎斯特区的十六个 DAC 通道直接生成微波脉冲，这些微波脉冲由第五和第九个区域之间的八个 ADC 通道直接采样。由 AIP Publishing 独家出版。https://doi.org/10.1063/5.0081232
数字信号处理：从理论到实用...
电子邮件：rajeshupadhyay1@gmail.com摘要：数字信号处理（DSP）是一项至关重要的技术，它弥合了数字时代的理论原理和实际应用之间的差距。本文探讨了DSP的核心组成部分，并根据数学概念（例如傅立叶分析，离散时间信号和Nyquist定理）强调其理论基础。它进一步研究了DSP的实际应用，展示了其在音频处理，图像操纵，电信，生物医学诊断等中的广泛使用。本文还概述了DSP的挑战和未来方向，包括它与机器学习，量子信号处理以及有效硬件解决方案的开发。dsp在生物信号处理，数据隐私和可持续性等新兴领域的潜力，反映了这项技术的不断发展的性质。总而言之，DSP不仅是一种技术，而且是一种动态力量，它通过提高生活质量，推进科学并应对全球挑战而不断重塑我们的世界。关键字：数字信号处理，傅立叶分析，实际应用，挑战，未来方向
自动化、就业和生产力 - 麦肯锡
最近的报告评估了解决性别不平等、全球竞争新时代、中国创新和数字全球化的经济效益。 MGI 由四位麦肯锡公司高级合伙人领导：Jacques Bughin、James Manyika、Jonathan Woetzel 和 MGI 主席 Frank Mattern。Michael Chui、Susan Lund、Anu Madgavkar、Sree Ramaswamy 和 Jaana Remes 担任 MGI 合伙人。项目团队由 MGI 合伙人和一组高级研究员领导，包括来自麦肯锡全球办事处的顾问。这些团队利用麦肯锡的全球合伙人网络以及行业和管理专家。MGI 理事会提供意见，共同领导项目并提供指导；成员包括 Andres Cadena、Richard Dobbs、Katy George、Rajat Gupta、Eric Hazan、Eric Labaye、Acha Leke、Scott Nyquist、Gary Pinkus、Shirish Sankhe、Oliver Tonby 和 Eckart Windhagen。此外，包括诺贝尔奖获得者在内的顶尖经济学家担任研究顾问。
EE (P) 538 传感器系统模拟电路课程大纲 2024 年冬季 SLN 13710
在本课程中，我们将探讨模拟电路分析和设计的高级主题，重点是与传感器接口相关的概念。我们将重点介绍离散电路和基于运算放大器的电路，即由运算放大器和无源元件（如电阻器和电容器）以及晶体管（BJT 和 MOSFET）组成的电路。我们将深入研究噪声（约翰逊噪声、散粒噪声、闪烁噪声），并学习如何设计电路以在实际设计约束（例如功率、成本、组件可用性）下实现特定的性能目标。我们将探讨线性的概念以及具有非线性特性的器件（例如晶体管、二极管和运算放大器）如何影响电路和系统性能。我们将讨论使用反馈设计精密电路的优势。我们将概述数据转换器（ADC 和 DAC），并探讨各种架构（奈奎斯特、过采样、Delta-Sigma）及其性能限制（噪声、线性、功率、速度）。
从电化学阻抗光谱
电化学系统的电化学阻抗光谱（EIS）数据的分析通常包括使用专家知识来定义等效电路模型（ECM），然后优化模型参数以反应各种抗性，能力，电感，电感性或扩散反应。对于小型数据集，可以手动执行此过程；但是，对于具有广泛的EIS响应的广泛数据集，手动定义适当的ECM是不可行的。对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。 我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。 最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。 使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。 我们发布数据并开源关联的代码。 本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。 关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。 ©2023作者。 由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。 [doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。我们发布数据并开源关联的代码。本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。©2023作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
人工智能是下一个数字前沿吗？
最近的报告评估了解决性别不平等、全球竞争新时代、中国创新和数字全球化带来的经济效益。MGI 由四位麦肯锡公司高级合伙人领导：Jacques Bughin、James Manyika、Jonathan Woetzel 和 MGI 董事长 Frank Mattern。Michael Chui、Susan Lund、Anu Madgavkar、Sree Ramaswamy 和 Jaana Remes 担任 MGI 合伙人。项目团队由 MGI 合伙人和一组高级研究员领导，其中包括来自世界各地麦肯锡办事处的顾问。这些团队利用麦肯锡的全球合伙人网络以及行业和管理专家。MGI 理事会提供意见，该理事会共同领导项目并提供指导；成员包括 Andres Cadena、Sandrine Devillard、Richard Dobbs、Katy George、Rajat Gupta、Eric Hazan、Eric Labaye、Acha Leke、Scott Nyquist、Gary Pinkus、Oliver Tonby 和 Eckart Windhagen。此外，包括诺贝尔奖得主在内的顶尖经济学家担任研究顾问。
稀疏信号传感
摘要 - 本文提出了基于动态预测采样（DPS）类似物对数字转换器（ADC），该转换器（ADC）提供了输入类似物连续时间信号的非均匀采样。处理单元使用两个先前的采样来生成输入信号的动态预测，以计算上阈值的数字值和较低的阈值。数字阈值值转换为模拟阈值以形成跟踪窗口。动态比较器将输入模拟信号与跟踪窗口进行比较，以确定词典是否成功。A计数器记录时间戳在不成功的预测之间，这是用于量化的选定采样点。未对成功预测的采样点执行量化，以便可以保存数据吞吐量和功率。使用0.18微型CMOS工艺采样在1 kHz时设计为10位ADC。结果表明，与用于ECG监测的Nyquist Rate SAR ADC相比，提出的系统可以达到6.17的数据压缩系数，而节省的功率为31％。
字母A 25GB/S RX前端具有多阶段线性均衡器和65nm CMOS技术的3-TAP投机DFE
摘要这项工作提出了RX前端结构，该结构用于25 GB/S高速链路的通道均衡。此设计包括两个部分，即线性均衡器和决策反馈均衡器。线性均衡器由可变增益放大器，连续时间线性均衡器和输出缓冲液组成，后者在Nyquist频率周围提供19 dB峰值增益。在缓冲区后将带有投机性水龙头的半率决策反馈均衡器被级联，以消除残留的符号间干扰。电路布局在65 nm CMOS中设计的0.005 mm 2面积，其功率消耗为96 MW，低于1.2 V电源。设计用于均衡FR-4背板通道，其中插入损失在12.5 GHz时达到35 dB。结果表明，接收器信号的电压率和时间边距分别达到10 -12的BER。关键词：RX前端，线性均衡器，决策反馈均衡器，背板渠道，插入损失，BER分类：集成电路
自动化、就业和生产力 - 麦肯锡
最近的报告评估了解决性别不平等、全球竞争新时代、中国创新和数字全球化带来的经济效益。MGI 由四位麦肯锡公司高级合伙人领导：Jacques Bughin、James Manyika、Jonathan Woetzel 和 MGI 董事长 Frank Mattern。Michael Chui、Susan Lund、Anu Madgavkar、Sree Ramaswamy 和 Jaana Remes 担任 MGI 合伙人。项目团队由 MGI 合伙人和一组高级研究员领导，其中包括来自世界各地麦肯锡办事处的顾问。这些团队利用麦肯锡的全球合伙人网络以及行业和管理专家。MGI 理事会提供意见，该理事会共同领导项目并提供指导；成员包括 Andres Cadena、Richard Dobbs、Katy George、Rajat Gupta、Eric Hazan、Eric Labaye、Acha Leke、Scott Nyquist、Gary Pinkus、Shirish Sankhe、Oliver Tonby 和 Eckart Windhagen。此外，包括诺贝尔奖得主在内的顶尖经济学家担任研究顾问。