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神经科学中的自适应内部模型
我们从经典调节器理论开始，该理论的特点是已知被控对象以及已知的扰动和参考信号频率内容。然后，我们从小脑建模的角度来研究经典调节器理论，发现它有几个方面并不太适合这项工作。最重要的是不切实际的假设，即被控对象和外系统参数是先验已知的。更微妙的问题来自于这样一个事实，即经典调节器理论是在输出和误差测量被视为持久性的环境中发展起来的，而这一假设在大脑中是无效的。接下来，我们回顾自适应控制理论，按误差模型来组织。主要的控制理论工具出现在第 5 部分，作为经典调节器理论和自适应控制的综合，我们在其中介绍了几种自适应内部模型设计。
不良贷款报告 CBTLM 23
在相对极端的动态条件下，对基于玻璃悬臂的原型表面形貌接触探针进行了评估，该探针采用电容式测微技术来检测位移。该探针主要用于测量亚微米表面结构的低接触力，扫描速度远低于 1 rom SI。通过将其建模为二阶系统，可以预测其在更高速度下的行为，但尖端和表面之间相互作用的复杂性使人们对如何使用此类模型产生了疑问。因此，使用高精度空气轴承台扫描尖端下方的镍复制正弦表面轮廓。这允许在超过 1 m S-1 的速度和高于探针固有频率（约 280 Hz）的轮廓信号频率下对行为进行实验验证。在所有测试条件下，报告的输出非常一致，频率响应平坦至 1 dB 以内，最高可达 250 Hz 左右。结论是，探针技术可以令人满意地用于比传统表面计量仪器更高的速度下的测量。
双能级系统作为绝对功率的量子传感器
已经提出了几种解决这个问题的方案。例如使用普朗克光谱 [ 1 ， 2 ]、已知微波元件的散粒噪声 [ 3 ] 或与参考传输线相比的被测设备的散射参数 [ 4 – 6 ]。这些方法可能需要单独冷却或多次切换的低温标准，这会增加测量时间和不确定性，因为在重新组装微波线时参数不可避免地会发生变化。在使用超导量子比特或谐振器的实验中，通常使用电路特有的一些物理效应进行校准。例如，光子数已经通过交叉克尔效应 [ 7 ] 或通过量子比特腔系统的斯塔克位移进行了精确校准 [ 8 ， 9 ]。后者已扩展到多级量子系统（qudits），以从更高级别的 AC 斯塔克位移中推断出未知信号频率和幅度 [10]。另一种方法是使用相位量子位作为采样示波器，通过测量通量偏差随时间的变化情况 [11]。其他方法适用于校正脉冲缺陷 [12,13]。最近一个有趣的提议是使用
用于 VLSI 的稳健且可扩展的混合 1 位全加器电路
摘要 本研究论文介绍了一种用于“超大规模集成”（VLSI）应用的新型 22 晶体管 (22T)、1 位“全加器”（FA）。所提出的 FA 源自混合逻辑，该逻辑是“栅极扩散输入”（GDI）技术、“传输门”（TG）和“静态 CMOS”（SCMOS）逻辑的组合。为了评估所提出的 FA 的性能，在“设计指标”（DM）方面将其与最先进的 FA 进行了比较，例如功率、延迟、“功率延迟乘积”（PDP）和“晶体管数量”（TC）。为了进行公平比较，所有考虑的 FA 都是在常见的“工艺电压温度”（PVT）条件下设计和模拟的。模拟是使用 Cadences 的 Spectre 模拟器使用 45 nm“预测技术模型”（PTM）进行的。仿真表明，在输入信号频率 fin=200 MHz 和电源电压 V dd =1 V 时，所提出的 FA 的“平均功率耗散”(APD) 为 1.21 µW。它的“最坏情况延迟”(WCD) 为 135 ps，并且“功率延迟积”(PDP) =0.163 fJ。进一步为了评估所提出的 FA 在 V dd 和输入信号操作数大小方面的可扩展性，它嵌入在 64 位 (64b)“行波进位加法器”(RCA) 链中，并通过将 V dd 从 1.2 V 以 0.2 V 的步长降低到 0.4 V 来进行仿真。仿真结果表明，只有所提出的 FA 和其他 2 个报道的 FA 能够在不同的 V dd 值下在 64b RCA 中运行，而无需使用任何中间缓冲器。此外，我们观察到，与其他 2 个 FA 相比，所提出的 FA 具有更好的功率、延迟和 TC。关键词：全加器、PDP、低功耗、静态 CMOS、门扩散输入、传输门逻辑