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16 bit 模数转换器TM7706 - NET
注释： 1.B 级温度范围为 -40 ℃ ~+85 ℃。 2.这些数据是按最初设计的产品发布的。 3.一次校准实际上是一次转换，因此这些误差就是表 1 和表 3 所示转换噪声的阶数。这 适用于在期望的温度下校准后。 4.任何温度条件下的重新校准将会除去这些漂移误差。 5.正满标度误差包括零标度误差 （ Zero-Scale Error ）（单极性偏移误差或双极性零误 差），且既适用于单极性输入范围又适用于双极性输入范围。 6.满标度漂移包括零标度漂移 （单极性偏移漂移或双极性零漂移）且适用于单极性及 双极性输入范围。 7.增益误差不包括零标度误差，它被计算为满标度误差——对单极性范围为单极性偏移 误差，而对双极性范围为满标度误差——双极性零误差。 8.增益误差漂移不包括单极性偏移漂移和单极性零漂移。当只完成了零标度校准时，增 益误差实际上是器件的漂移量。 9.共模电压范围：模拟输入电压不超过 V DD +30mV ，不低于 GND-30mV 。电压低于 GND-200mV 时，器件功能有效，但在高温时漏电流将增加。 10.这里给出的 AIN （ + ）端的模拟输入电压范围，对 TM7706 而言是指 COMMON 输入 端。输入模拟电压不应超过 V DD +30mV, 不应低于 GND-30mV 。 GND-200mV 的输入 电压也可采用，但高温时漏电流将增加。 11.VREF=REF IN （ + ）－ REF IN （ - ）。 12.只有当加载一个 CMOS 负载时，这些逻辑输出电平才适用于 MCLK OUT 。 13.+25 ℃时测试样品，以保证一致性。 14.校准后，如果模拟输入超过正满标度 , 转换器将输出全 1, 如果模拟输入低于负满标度， 将输出全 0 。 15.在模拟输入端所加校准电压的极限不应超过 V DD +30mV 或负于 GND － 30mV 。 16.当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时 （通过 MCLK 引脚 ）， V DD 电流和功耗 随晶体和谐振器的类型而变化 （见“时钟和振荡器电路”部分）。 17.在等待模式下，外部的主时钟继续运行， 5V 电压时等待电流增加到 150 μ A ， 3V 电 压时增加到 75 μ A 。当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时，内部振荡器在等待 模式下继续运行，电源电流功耗随晶体和谐振器的类型而变化 （参看“等待模式” 一节）。 18.在直流状态测量，适用于选定的通频带。 50Hz 时， PSRR 超过 120dB （滤波器陷波 为 25Hz 或 50Hz ）。 60Hz 时， PSRR 超过 120dB （滤波器陷波为 20Hz 或 60Hz ）。 19.PSRR 由增益和 V DD 决定，如下：
金融服务领域的人工智能用例
UiPath AI Fabric 支持由我们的客户和合作伙伴开发的机器学习模型。它还支持开箱即用的模型，包括文档理解专有模型和开源模型，因此我们的客户无需深厚的数据科学专业知识即可从 AI 中受益。一些模型从财务报表和抵押文件中提取文本和表格（并对其进行分类）。一些模型读取输入文本并将其分为从非常负面到非常正面的不同类别，以快速处理客户评论或电子邮件。其他模型总结电子邮件正文并使用自然语言形成连贯的句子。
人工智能与零售投资：用例和实验研究
考虑到这一点，我们实验的结果提出了几个关键含义。我们的数据弥补了研究中的一个重要空白，因为现有的大部分工作都比较了对人工智能工具或人类提供者提供的金融建议的信任差异。我们的实验超越了所述的信任，关注对来自各种来源的投资建议的反应行为（尽管是在模拟环境中）。此外，增加“混合”条件使我们能够初步了解投资者如何响应来自未来潜在投资建议状态的建议——“混合”来源。最后，我们的数据表明，加拿大人信任人工智能系统生成的投资建议，因为我们没有观察到人类和人工智能条件在遵守方面有任何实质性差异。这强调了持续确保提供投资建议和推荐的人工智能系统基于公正、高质量的数据，并最终增强散户投资者体验的必要性。
机构 AI 用例清单_DOE
基础设施表达 美国能源部 爱达荷国家实验室 Kerman, Mitchell C. mitchell.kerman@inl.gov 该项目开发了一个框架和流程，将工业控制系统功能转换为机器可读的格式，以便与自动化网络工具一起使用。这项研究还研究了其他当前和不断发展的可用性标准，这些标准具有代表一组可变条件的不同网格架构，为确定未来研究的重点奠定了基础，并支持改进机器学习网络防御解决方案的行业标准和架构设计。该项目的成功可以作为优先考虑下一步研究步骤的基础，以实现自动威胁响应，提高网络事件后果模型的及时性和保真度，并丰富国家以机器速度共享可操作威胁情报的能力。
生成AI的潜在用例
ltimindtree是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，它使各个行业的企业能够通过利用数字技术来重新构想业务模型，加速创新并最大化增长。作为700多个客户的数字化转型合作伙伴，Ltimindtree带来了广泛的领域和技术专业知识，以帮助促进融合世界中的卓越竞争差异化，客户体验和业务成果。由30多个国家 /地区的82,000多名才华横溢和企业家专业人士提供支持，Ltimindtree（一家Larsen＆Toubro集团公司）结合了以前的Larsen和Toubro Infotech和Mindree的行业概况优势，以解决最复杂的业务挑战和交付规模最高的商业挑战和交付。有关更多信息，请访问https://www.ltimindtree.com/。
空间符合水力：用例和市场...
同时，小型和混合水力发电溶液正在出现，预计将来将在欧洲增长。结合太阳能和风能产生的混合植物可提供可控且灵活的发电，降低传输互连成本，并可以降低与许可证，现场获取和工程学相关的前期成本7。小型工厂有助于减少大型项目的负面社会和环境影响。大型植物的储层导致甲烷排放，人的位移，沉积和干扰流动动力学8。小植物没有这样的水库，因此影响很小。最后，正在考虑其他技术（例如闭环计划或对鱼类友好型涡轮机）与欧盟预期的环境限制相兼容。
以阿拉伯海马克兰海岸为例...
摘要：海岸线变化检测分析是一项重要任务，可应用于海岸规划、灾害管理、侵蚀率、环境管理以及海岸形态变化的概念或预测建模等不同领域。遥感和 GIS 技术的发展如今已被证明是绘制海岸线变化图最强大、最可靠的工具。本研究的目的是：（1）利用地理信息技术分析区域和地方海岸线的时空变化；（2）评估海岸线侵蚀程度变化的局部趋势。本研究利用 1995 年至 2014 年的多时态 Landsat 影像进行海岸线检测，并使用水指数技术提取海岸线。根据侵蚀率，将总共 37 个横截面分为 7 个空间区域。结果显示，总体而言，莫克兰海岸线的时空变化并不均匀。 1995-2000 年期间发生了最大变化。在 7 个不同区域中，包括 Hingole 国家公园、Sonmiani Tehsil 和 Pasni 在内的三个区域观察到了最严重的海岸线退化。这种变化可能与大量砍伐红树林和海岸线地区的人类活动有关。不同的利益相关者可以使用本研究的结果进行适当的管理以制定政策。简介海岸是一个高度动态的环境
供应链的区块链实施和用例
摘要 自 2008 年比特币首次亮相以来，加密货币背后的技术区块链就引起了越来越多的科学和工业界的关注。由于该技术固有的分布式和不可变特性，在供应链上采用区块链是最近最有前途的应用之一。在这篇调查中，我们回顾了供应链上分布式账本的学术研究和实施。我们介绍了该主题的当前研究状态，并总结了供应链分布式组织和管理的优势和挑战。我们重点关注工业实践和用例，讨论了各种工业项目的技术特点和成熟度。我们的目标是评估区块链在供应链领域的适用性，并为从业者和研究人员提供基础，以指导他们未来的项目改进该技术及其应用。
分布式 3D 地图用例 - arXiv
摘要 — 无人机在经济的各个领域都越来越受欢迎。空中能力和相对较低的成本使无人机成为提高通常由人类执行的操作效率的完美解决方案。除了实现现场操作自动化之外，实际上充当群体的无人机还可以充当临时云基础设施，该基础设施建立在群体成员和其他元素可用的计算和存储资源之上。即使在没有互联网连接的情况下，这个云也可以为群体成员和现场代理生成的工作负载提供服务。通过考虑在这种云基础设施之上由群体驱动的 3D 重建应用程序的实际示例，我们提出了一个新的优化问题，用于高效生成和执行受数据地理位置和聚类约束的多节点计算工作负载。目标是最小化总体计算时间，包括由无人机间数据传输和计算延迟引起的网络延迟。我们证明该问题是 NP 难问题，并提出两个组合公式来对其进行建模。对公式解的计算结果表明，其中一个公式可用于在配置的时间限制内解决超过 50% 的现实世界实例，这些实例涉及多达 200 张图像和 6 架无人机。
