本文认为密码学是一个关键的起点,因为它可能是有限范围的量子计算机的任务,会产生严重的后果。本文调查了量子计算机对加密的风险以及解决问题的适用政策和法律手段。正如本文所示,立法者必须重新评估量子制度加密产品出口的法规。例如,当前的出口法规侧重于比特长度——而量子密码学直接破坏了这一点。此外,当前的控制措施阻止了实体产品的传播,而现在,越来越多的经典计算,尤其是量子计算,都在“云端”进行。最后,在保护性治理的背景下,需要制定政策,以促进后量子加密在关键行业的部署。在密码学领域之外,许多这些建议将
片上电感是射频集成电路 (RFIC) 中的重要无源器件 [1]。利用硅通孔 (TSV) 的 3-D 封装技术开创了片上电感、电容、滤波器等无源元件的实现 [2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19]。与传统的 2-D 电感相比,基于 TSV 的 3-D 电感具有电感密度高、体积小的优势 [20、21、22、23、24]。一些研究主要针对基于 TSV 的电感的直流电感建模。基于 3-D 全波仿真获得的 Y 参数,提出了经验近似表达式 [25, 26]。但它很耗时并且在物理上不严谨。[27] 提出了一种基于 TSV 的螺旋电感直流电感的解析模型,该模型据称很简单,但用该模型确定电感是一项非常困难的任务,因为它需要至少 4 N + 2 C 2 N + 1 次计算才能获得 N 匝电感的电感,其中 C 2 N 表示组合,它取决于电感匝数。此外,据我们所知,尚无关于基于 TSV 的螺旋电感的交流电感和品质因数的解析模型的报道。在本文中,提出了基于 TSV 的螺旋电感的直流电感公式。基于该公式及等效电路模型,建立了TSV基螺旋电感的交流电感及品质因数的分析模型
摘要 ─ 提出了一种基于平面结构的嵌套互补开口环谐振器 (CSRR)。这项工作的主要目的是获得更高的品质因数 (Q 因子),同时将复介电常数的误差检测降至最低。传感器在 3.37GHz 谐振频率下工作,并通过 ANSYS HFSS 软件进行仿真。随后,在传感器上放置了多个被测材料 (MUT),制造并测试了设计的传感器。结果实现了 464 的高空载 Q 因子。理论、模拟和测量的误差检测参数结果具有很好的一致性,低于 13.2% 的实部介电常数和 2.3% 的损耗角正切。所提出的传感器在食品工业、生物传感和制药工业应用中非常有用。
摘要 — 本文介绍了一种宽调谐范围双模毫米波 (mm-wave) 压控振荡器 (VCO),该振荡器采用了基于高品质因数 (Q) 变压器的可变电感器。通过构建高 Q 固定电容器变压器负载与无损开关结构串联,提出了一种具有两个不同值的高 Q 开关电感器,该无损开关结构不会像通过改变电容器上的信号模式那样给 LC 谐振回路增加任何损耗。通过为每种模式选择合适的中心频率和足够的频率重叠,可以设计宽频率调谐范围 (FTR) 毫米波 VCO。它提供了几乎两倍的调谐范围,同时保持相位噪声 (PN) 与使用两个独立电感器设计的双模 VCO 几乎相同。该 VCO 采用 65 nm CMOS 工艺制造,在 64.88 至 81.6 GHz 范围内测得的 FTR 为 22.8%。测量的 10 MHz 偏移处的峰值 PN 为 -114.63 dBc/Hz,最佳 FOM 和 FOM T 的最大和最小对应值分别为 -173.9 至 -181.84 dB 和 -181.07 至 -189 dB。VCO 核心在 1 V 电源下消耗 10.2 mA 电流,占用面积为 0.146 × 0.205 mm 2 。
近几十年来,随着微电子技术和计算机技术的进步,矩阵变换器 (MC) 越来越受到研究人员的关注,因为与传统的 AC-DC-AC(背对背)变换器相比,它具有诸多优势,例如:体积小、双向功率流、功率调节能力强、单位功率因数运行、不需要直流母线电容器 [1-5]。文献中通常使用文图里尼和空间矢量调制 (SVM) 方法来解决 MC 控制问题。文图里尼方法的谐波率较低。然而,降低开关损耗是 SVM 方法的主要优势 [6-8]。在 MC 的输入端使用无源滤波器对于避免电流谐波注入电网是必要的。在这种情况下,需要提出几种类型的输入滤波器来解决
主题:根据艺术提供的信息。欧盟法规第 13 条2016/679 依据艺术。欧盟法规编号2016/679(以下简称“GDPR 2016/679”),其中包含有关个人数据处理方面对个人和其他主体的保护规定,我们希望通知您,您提供的个人数据将按照上述法律法规进行处理。数据控制者 数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls,注册办事处位于 Via Spegazzini, 2 - 10010 - Bairo (TO) 数据处理者 – (如适用)数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls 处理目的 您提供的个人数据对于履行工作关系、为我们公司供应或购买商品或服务是必要的。处理和储存方法 处理将以自动和/或手动方式进行,符合艺术的规定。 32 GDPR 2016/679 关于安全措施,由专门指定人员执行并遵守艺术规定。 29 GDPR 2016/679。我们通知您,遵守合法性、目的限制和数据最小化原则,根据艺术。 5 GDPR 2016/679,您的个人数据将被存储在实现收集和处理目的所需的时间内。沟通和传播的范围我们还告知您,所收集的数据绝不会被传播,未经您的明确同意不会进行沟通,除非是必要的沟通,这些沟通可能涉及将数据转移给公共机构、顾问或其他方,以履行法律义务或由多方进行供应。个人数据的转移 您的数据不会被转移到欧盟成员国或欧盟以外的第三国。特殊类别的个人数据根据欧盟法规第 9 条和第 10 条。 2016/679,您可以向公司提供可归类为“特殊类别的个人数据”的数据,即揭示“种族或民族血统、政治观点、宗教或哲学信仰或工会会员资格,以及基因数据、旨在唯一识别自然人的生物特征数据,与健康或性生活或性取向有关的数据”。
摘要 — 随着通过仅产生有功功率的逆变器连接的分布式发电大规模集成,无功功率补偿对于功率因数 (PF) 校正的重要性将显著增加。在这项工作中,我们专注于共同优化储能以进行能源套利以及局部功率因数校正。联合优化问题是非凸的,但可以使用 McCormick 松弛和基于惩罚的方案有效地解决。通过对真实数据和实际存储配置文件进行数值模拟,我们表明储能可以在不降低套利利润的情况下局部校正 PF。观察到有功功率和无功功率控制在本质上在很大程度上是解耦的,用于执行套利和 PF 校正 (PFC)。此外,我们考虑实时实现具有不确定负载、可再生和定价配置文件的问题。我们开发了一种基于模型预测控制的存储控制策略,使用自回归预测来应对不确定性。我们观察到 PFC 主要受转换器大小控制,因此在线设置中的时间前瞻不会对 PFC 产生明显影响。然而,与缓慢上升的电池相比,上升速度更快的电池的套利利润对不确定性更为敏感。
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