XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System周期时间
加速地面测试周期时间；六分钟模型……
在过去的二十年中，美国制造业已经认识到，通过大幅缩短产品开发时间可以获得显著的竞争优势。随着产品构思和产品上市之间的时间缩短，制造商响应和适应不断变化的市场需求的能力增强，而经营成本则大幅下降。快速的产品开发周期对于适应利基市场或领先竞争对手应对不断变化的消费者需求的优势是显而易见的。快速产品开发的成本节省远远超过开发基础设施、流程和机械的额外成本。____________________________ * AIAA 成员、航空和气体动力学分部、研究设施部门负责人。
tms320第二代数字信号处理器
80 ns 指令周期时间 544 字片上数据 RAM 4K 字片上安全程序 EPROM (TMS320E25) 4K 字片上程序 ROM (TMS320C25) 128K 字数据/程序空间 32 位 ALU/累加器 16 16 位乘法器，乘积为 32 位 用于数据/程序管理的块移动 重复指令以有效利用程序空间 用于直接编解码器接口的串行端口 用于同步多处理器配置的同步输入 用于与慢速片外存储器/外设通信的等待状态 用于控制操作的片上定时器 单 5V 电源 封装：68 引脚 PGA、PLCC 和 CER-QUAD 用于 EPROM 编程的 68 至 28 引脚转换适配器插座 提供商用和军用版本 NMOS 技术： — TMS32020 200 纳秒周期时间 . . . . . . . . CMOS 技术： — TMS320C25 100 纳秒周期时间 . . . . . . . . — TMS320E25 100 纳秒周期时间 . . . . . . . . — TMS320C25-50 80 纳秒周期时间 . . . . .
TMS320C30 数字信号处理器
� 高性能浮点数字信号处理器 (DSP) – TMS320C30-50 (5 V) 40 纳秒指令周期时间 275 MOPS、50 MFLOPS、25 MIPS – TMS320C30-40 (5 V) 50 纳秒指令周期时间 220 MOPS、40 MFLOPS、20 MIPS – TMS320C30-33 (5 V) 60 纳秒指令周期时间 183.3 MOPS、33.3 MFLOPS、16.7 MIPS – TMS320C30-27 (5 V) 74 纳秒指令周期时间 148.5 MOPS、27 MFLOPS、13.5 MIPS � 32 位高性能 CPU � 16/32 位整数和 32/40 位浮点运算 � 32 位指令字，24 位地址 � 两个 1K × 32 位单周期双访问片上 RAM 块 � 一个 4K × 32 位单周期双访问片上 ROM 块 � 片上存储器映射外设： – 两个串行端口 – 两个 32 位计时器 – 单通道直接存储器访问 (DMA) 协处理器，用于并发 I/O 和 CPU 操作
软件流程改进如何帮助摩托罗拉
然后将其计入每个 KPA 的平均分。任何低于 7 的 KPA 平均分都被视为弱点。项目的 SEI 级别定义为所有相关 KPA 均被视为优势的级别，即所有 KPA 平均分必须等于或大于 7。GED 使用质量、周期时间和生产率来评估开发计划，因为我们的客户看重这些属性。此外，摩托罗拉一直重视其所有产品和流程的质量：其六西格玛质量重点多年来一直是公司计划。六西格玛是一种质量流程，旨在将废品率低至每百万次机会中只有几次。此流程最初始于制造领域，现已扩展到摩托罗拉的软件领域。最近，摩托罗拉公司一直在倡导 10X 周期时间计划，该计划旨在让所有业务要素将产品周期时间缩短 10 倍，以加速新产品的推出。生产率直接关系到我们能否从美国国防部的传统客户那里赢得新项目，并推动我们在新兴商业产品中的盈利能力。表 1 总结了摩托罗拉 GED 质量、周期时间和生产率按 SEI 级别改进的趋势。摩托罗拉从其内部指标中获得了每个项目在这些领域的绩效数据，并根据每个项目的内部自我评估确定的 SEI 级别对其进行分类。T
CPU 410-5H 过程自动化/CPU 410 SMART
16.15 CPU 410-5H 的周期和响应时间 .......................................................................................... 272 16.15.1 周期时间 ................................................................................................................................ 272 16.15.2 计算周期时间 ............................................................................................................................. 274 16.15.3 通信负载 ............................................................................................................................. 277 16.15.4 响应时间 ............................................................................................................................. 279 16.15.5 计算周期和响应时间 ............................................................................................................. 285 16.15.6 计算周期和响应时间的示例 ................................................................................................ 286 16.15.7 中断响应时间 ............................................................................................................................. 288 16.15.8 中断响应时间计算的示例 ............................................................................................................. 290 16.15.9 延迟和看门狗的可重复性中断................................................................................ 291
利用生产线平衡技术提高工作效率
摘要：生产线平衡是一种有效的工具，可以提高装配线的生产能力，同时减少瓶颈、周期时间。生产线平衡是将操作分配给装配线上的工作站的问题，这样分配在某种意义上是最优的。本项目主要关注通过生产线平衡减少瓶颈活动、周期时间和每个工作站的工作量分配来提高单一型号装配线的整体效率，使用生产线平衡技术，主要是工作共享方法。所采用的方法包括计算流程的周期时间、识别瓶颈活动、计算工作站的总工作量和使用代码块（c++）软件在每个工作站上分配工作量，还通过生产线平衡重新设计布局，以提高生产线的效率和提高整体生产率。关键词-瓶颈、效率、布局、生产线平衡、工作共享方法。
硬件规格对容错机制中实现量子优势的影响
我们研究了硬件规格如何影响最终运行时间和在容错机制下实现量子优势所需的物理量子比特数。在特定时间范围内，不同的量子硬件设计的代码周期时间和可实现的物理量子比特数可能会相差几个数量级。我们从对应于特定化学应用的量子优势的逻辑资源需求开始，模拟 FeMo-co 分子，并探索使用额外的量子比特可以在多大程度上缓解较慢的代码周期时间。我们表明，在某些情况下，只要有足够的物理量子比特，代码周期时间明显较慢的架构仍然能够达到理想的运行时间。我们利用了之前在纠错表面码领域考虑过的各种空间和时间优化策略。特别是，我们比较了两种不同的并行化方法：表面代码单元游戏和 AutoCCZ 工厂。最后，我们计算了在实际构成威胁的短时间内破解比特币网络中 256 位椭圆曲线密钥加密所需的物理量子比特数。使用表面代码、1 ls 的代码周期时间、10 ls 的反应时间和 10 3 的物理门错误，在一小时内破解加密需要 317 10 6 个物理量子比特。而要在一天内破解加密，则需要 13 10 6 个物理量子比特。
优化医疗供应链运营模式
毕马威观察到，制定可量化改进目标的组织能够实施改进计划并取得可衡量的成功。这些可量化改进目标应基于领先实践基准，应针对正在实施的改进计划，并应有一个当前状态基线来监控进度。例如，实施机器人流程自动化 (RPA) 以自动监控供应商履行合同服务线协议的组织可能会希望将正式供应商绩效管理流程（基于供应商细分）下高优先级供应商的百分比提高一定百分比。这种自动化程度的提高可以提高效率——自动化程度的提高可能会使品类经理将注意力转移到更具战略性的活动上，从而可能缩短审查采购协议和合同执行之间的周期时间。为了衡量成功，应在实施前立即捕获基线值（在本例中为 RPA 自动化百分比和合同执行周期时间）和期望的目标改进（即将 RPA 从基线 5% 提高到目标 20%，并将合同执行周期时间从 90 天缩短到 30 天），以便定期跟踪目标的进展情况。
