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32*8 & 24*16 LED 驱动芯片TM1681
TM1681 的系统时钟用来产生系统工作的时钟频率。LED 驱动时钟、系统时钟可以取自片内的 RC 振 荡器（256KHz）或者使用 S/W 设置由外部时钟输入。系统振荡器构造如图7 所示。当SYS DIS 命令被 执行时，系统时钟停止，LED 工作循环将被关闭（这条指令只能适用与片内 RC 振荡器）。一旦系统时 钟停止时，LED 显示为空白，时基也会丧失其功能。LED_OFF 命令用来关闭 LED 工作循环，LED 工作 循环被关闭之后，用 SYS DIS 命令节省电源开支，充当省电命令；如果是片外时钟源被选择的话，使 用 SYS DIS 命令不能够关闭振荡器以及执行省电模式。晶体振荡器可以通过OSC 管脚提供时钟频率， 在这种情况下，系统将不能进入省电模式。在系统上电时，TM1681 默认处在 SYS DIS 状态下。
LED 驱动控制/键盘扫描专用集成电路TM1650
接口和TM1650 通信，在输入数据时当SCL 是高电平时，SDA 上的信号必须保持不变；只有SCL 上的 时钟信号为低电平时，SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时，SDA 由高变
单通道LED 恒流驱动芯片TM1830
如图1 所示，要使TM1830 工作在恒流状态下，芯片OUT 引脚上电压应大于2.2V，即芯片的2、3 脚之间的电压应达到2.2V 以上。在应用时，电源串接LED 灯后加在OUT 引脚上的电压建议在3.0V 左右。 如果芯片持续工作在额定恒流状态下，TM1830-2 和TM1830-3 的OUT 引脚电压应分别在12.0V 和8.0V 以内为宜。
微生物硫代谢及其驱动下建立的生物生态关系
微生物，动物和植物中的代谢途径表现出各种关系。基于微生物硫代谢，本文总结了微生物，动物和植物中硫的四个主要代谢途径，并强调了相似性，差异和关系。微生物是生物硫循环的主要驱动力，参与硫的所有主要代谢途径。微生物通过微生物减少了硫磺硫，可减少甲烷在环境中的挥发。微生物或植物的同化硫还原性的动物有机硫来源，而动植物则缺乏异化或同化硫还原的功能。硫氧化发生在所有三种生物体中，具有相似的途径，其中硫转移酶多样化氧化产物。植物中的硫矿化尚不清楚，但是动物或微生物的矿化使植物中的硫硫底物可促进其他无机硫底物。 在本质上，基于硫代谢的生态关系，例如肠道微生物与宿主动物之间的关系，根际微生物与植物根，衰减的动物和植物的微生物矿化，以及微生物氧化的微生物矿化，硫磺的硫化和减少，显着增强了硫磺的硫磺含量。硫矿化尚不清楚，但是动物或微生物的矿化使植物中的硫硫底物可促进其他无机硫底物。在本质上，基于硫代谢的生态关系，例如肠道微生物与宿主动物之间的关系，根际微生物与植物根，衰减的动物和植物的微生物矿化，以及微生物氧化的微生物矿化，硫磺的硫化和减少，显着增强了硫磺的硫磺含量。
3通道LED恒流驱动专用电路TM1914A
功能说明 1、模式设置 本芯片为单线双通道通讯，采用归一码的方式发送信号。芯片接收显示数据前需要配置正确的工作 模式，选择接收显示数据的方式。模式设置命令共48bit，其中前24bit为命令码，后24bit为检验反码， 芯片复位开始接收数据，模式设置命令共有如下3种： （1）0xFFFFFF_000000命令： 芯片配置为正常工作模式。在此模式下，首次默认DIN接收显示数据，芯片检测到该端口有信号输 入则一直保持该端口接收，如果超过300ms未接收到数据，则切换到FDIN接收显示数据，芯片检测到该 端口有信号输入则一直保持该端口接收，如果超过300ms未接收到数据，则再次切换到DIN接收显示数据。 DIN和FDIN依此循环切换，接收显示数据。 （2）0xFFFFFA_000005命令： 芯片配置为DIN工作模式。在此模式下，芯片只接收DIN端输入的显示数据，FDIN端数据无效。 （3）0xFFFFF5_00000A命令： 芯片配置为FDIN工作模式。在此模式下，芯片只接收FDIN端输入的显示数据，DIN端数据无效。 2、显示数据
神经发动机：基于硬件的事件驱动模拟...
大脑启发的计算旨在了解大脑的机制，并重现其计算能力，以推动计算机科学领域的各个领域。深度学习是一个成功的例子，可以通过利用简化的人工神经网络（ANN）来大大改善模式识别和分类的领域。为了进一步利用大脑的计算能力，因此取得了更大的进步，各种研究都取决于尖峰神经网络（SNN），这些神经网络（SNN）紧密地模仿了大脑的计算[2，10，12，14]。snns通过采用神经元模型来实现大脑样的计算，这些神经元模型在传入的尖峰和时间方面改变了内部状态。特别是，各种研究表明了神经元模型的丰富时间动力学，其内部状态逐渐变化为显着的计算性状[8，11]。因此，新兴研究积极投资基于此类复杂模型的SNN的潜在收益。例如，史密斯（Smith）的研究提出了一种基于复杂神经元模型的新组合范式[12，13]。同时，Ponulak等。重现大脑的导航功能[9]，其他作品采用SNN进行特征推断[16]或满意度问题[4]。为了部署新兴的SNN工作负载，研究人员依赖SNN模拟系统模拟复杂的神经动力学。不幸的是，现有的SNN模拟系统遭受了高计算开销的困扰，因此，设计一个能够快速且能富有能力的SNN模拟的系统，高度要求。
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