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World File Search System基本块
CNES 轨道系统研发蓝皮书
• NanoXplore 开发新一代硬化 FPGA，设计出第一个关键基本块 • 消除 STMicroelectronics Rennes ULTRA300 FPGA 资质认定的风险并提供菊花链。 • Teledyne-E2V 的 QLX2160 处理器模块和 DDR4-16GB 内存的设计和验证 • Microchip 的 Rad-Tol 版本基于 ARM 处理器的 PIC32CZ 微控制器的认证 • Teledyne-E2V 的 EV10AS940 Ka 波段转换器的重新设计 • STMicroelectronics 的 SiC 技术中的 Rad-Hard 肖特基二极管的开发和强化 • 创建经辐射认证的 COTS 服务产品，特别满足 NewSpace 玩家的需求。
低压高输出电阻电流镜设计
如今，尤其是对于便携式设备而言，低功耗是延长电池寿命的基本约束。在这种情况下，传统电路无法满足要求。需要重新设计采用较低技术的电路，使其在减少供电的情况下也能正常工作，这是设计师的主要关注点。虽然规模化技术有助于通过要求低供电来降低功耗，但同时，如果设计是模拟的，二阶效应就会变得突出。在数字中，这种影响不会使性能下降太多。在任何 IC 中，性能都由用于构建它的组件决定。如果 IC 中使用的子块消耗的功率较低，则意味着整个系统的性能会更好。对于模拟 IC，电流镜是广泛用于大多数电路的基本块之一。电流镜的理想特性包括大动态范围、宽带宽、低输入电阻和高输出电阻。然而，在纳米技术中，
具有高维光学空间模式的可编程相干线性量子操作
光子学为探索非经典计算资源提供了一个出色的平台[1]，因为纠缠可以通过光学非线性效应方便地产生[2-4]，而线性操控协议可在多个自由度上实现[5-7]。人们做出了巨大的努力来产生和操控高维纠缠态，既用于量子力学的检验[8]，也用于量子技术的应用[9]。人们致力于增加单个光子上编码的信息量[10]，并实现高维通用线性运算，以扩展量子处理的能力，增强量子计算和模拟的多功能性[11]。高维量子编码已在光路域[12]、频域[4]、时间模域[13,14]和横向空间模域[15–17]中得到演示。对于第一个域，Reck等人[5]展示了如何使用由相位调制器和耦合器组成的级联基本块实现任意幺正算子。利用Reck等人的方案，在路径域中报道了维数从6到26的可编程矩阵算子和投影仪[9,12,18,19]。然而，仅实现了6×6的任意变换矩阵，而由于移相器和定向耦合器的排列复杂性不断增加，其他演示都是固定的或部分可调的。在频域，量子
RF微电子
RF简介：RF范围，皮肤效应，行为和等效电路，如R，L，C，高RF。传输线理论，反射系数，史密斯图计算，阻抗匹配，S-参数。（L-7＆T-2）RF设计中的基本概念：RF DC设计。六边形无线通信标准，非线性，谐波，增益压缩，脱敏，交叉调制，间调制失真（IMD），输入截距（IIP3＆iip3＆iip2），符号间干扰。噪声，主动设备的噪声分析。（L-8＆T-2）RF系统中的基本块及其VLSI实施：RF的MOSFET行为，晶体管和香料模型的建模，HEMT和MESFET等高速设备，BICMOS技术，BICMOS技术，在高频及其单声道实现的寄生元素及其单层实现者的集成寄生元素，低噪声效果和低噪声器设计。（L-10和T-4）振荡器：基本VCO拓扑，相位噪声，噪音功率权衡。谐振器较少的VCO设计，GHz频率混合器设计和问题，射频综合：PLL，各种RF合成器体系结构和频率分隔线。（L-9＆T-3）反式接收器体系结构：TRF接收器，杂化接收器，同伴接收器，不同的接收器拓扑，RF接收器体系结构及其设计问题，集成的RF过滤器，IC应用程序，IC应用程序和案例研究，用于DECT，GSM和蓝牙。（L-8＆T-3）
使用Yolo
针对传统的车牌识别方法精确和速度的缺陷所带来的挑战，已经引入了一种新颖的端到端深度学习模型。该模型在实际情况下采用Yolo-NAS的准确检测和识别。采用Yolo-NAS模型，我们的车牌识别方法涉及对各种数据集的全面培训，涵盖小规模，中和大尺度，以实现最佳的准确性。Yolo-Nas引入了一种创新的量化基本块，从而减轻了早期Yolo模型的关键限制。通过结合高级训练方法和训练后量化技术，进一步提高了性能。结合使用，Yolov8将车辆分类为特定类型，例如汽车或自行车。该排序算法为车辆分配了不同的身份号码，从而促进了无缝连接的相应检测到的车牌。此关联数据系统地存储在CSV文件中以供参考。为了可视化，EasyORC将部署以识别车牌上的字母数字字符。此识别输出在视觉上表示为已确定车辆上方的盒子。利用Yolo-NAS进行车牌检测，不仅可以确保卓越的准确性，而且还通过量化支持和战略准确的胶粘度权衡来优化性能，从而有助于更加精致，更有效的识别系统。我们为Yolo-NAS（小）模型获得的准确性为90.2％。使用Yolo-NAS进行车牌检测，我们能够开发一种将高速与精度相结合的模型。
神经网络的有效且可扩展的零知识证明框架
近年来，云供应商已开始通过提供训练有素的神经网络模型来提供付费服务进行数据分析。但是，面对懒惰或恶意供应商，客户缺乏工具来验证云供应商提供的结果是否是正确推断的。称为零知识证明（ZKP）的Cryp-tographic原始人解决了此问题。它使结果可以进行验证，而无需泄漏有关模型的信息。不幸的是，神经网络的现有ZKP方案具有较高的计算开销，尤其是对于神经网络中的非线性层。在本文中，我们提出了为神经网络的有效且可扩展的ZKP框架。我们的工作改善了非线性层的证明的性能。与以前依靠位分解技术的工作相比，我们将非线性关系转换为范围和指数关系，这大大减少了证明非线性层所需的约束数量。此外，我们采用模块化设计，使我们的框架与更多的神经网络兼容。具体来说，我们提出了两个增强的范围和查找证明作为基本块。他们有效地证明了范围和指数关系的满意度。然后，我们使用少量范围和指数关系来限制原始非线性操作的正确计算。最后，我们建立了从原始操作到整个神经网络的ZKP框架，从而为各种神经网络提供了灵活性。6×（最多477。我们将ZKP实施用于卷积和变压器的网络网络。评估结果表明，我们的工作达到了168多个。2×）分离的非线性层和41的加速。与最先进的作品Mystique相比，整个Resnet-101卷积神经网络的4倍加速度。此外，我们的工作还可以证明GPT-2是一种具有1.17亿个参数的变压器神经网络，287。1秒，达到35。超过ZKML的7×加速度，这是支持变压器神经网络的最先进的工作。
生物质中的石墨烯和类石墨烯结构用于电化学储能应用-综述
改性石墨烯因其成本效益和机械和电稳定性而得到广泛认可。此外，就石墨烯复合材料的最终产品的稳定性而言，即使在极端条件下，模板也能通过阻止纳米金属从表面移动来稳定催化剂的活性位点。[2,8] 这种材料的其他特性包括重量轻、对任何气体完全不渗透、对高电流密度的极端可持续性（比铜好一百万倍）以及由于结构的长程π共轭而易于化学功能化。理论上，这种共轭的、原子级厚度的六边形堆积结构呈现出 550 Fg −1 的电双层 (EDL) 电容。它们确实提供了很高的比电容，达到 268 F/g，高于活性炭提供的比电容（210 F/g）。 [ 9 ] 石墨烯的蜂窝结构也是构建其他碳同素异形体的基本块。例如，当蜂窝结构堆叠时，它就是石墨。一维纳米管是蜂窝结构的卷绕结构，而零维富勒烯是它的包裹结构。石墨烯的应用非常广泛，例如用于高频晶体管、发光二极管、储能应用、超灵敏测量设备、太阳能电池、燃料电池、废水处理等。石墨烯是下一代纳米电子设备非常有希望的候选材料。[ 10,11,12 ] 与检测光谱宽度有限的半导体不同，石墨烯提供了宽光谱范围和高工作带宽，因此使其适合高速数据通信。由于石墨烯是一种惰性物质，因此可以用作防止水和氧气扩散的腐蚀屏障。石墨烯可以直接在任何金属上生长，这为石墨烯的应用提供了巨大的帮助。[ 9 ]
'半导体：
比较大的SOC（较小的硅区域）可行，但能够合并以近似较大（更昂贵）的SOC。航空航天应用寻求高性能，但低量使它很困难，因为即使是单个应用程序案例，大型定制ASIC的费用也很难，而在各种航空航天项目中发现的多样性都要少得多。使用chiplet概念，可以承销较小的图1。四核SOC参考体系结构。图2。参考体系结构的扩展。4个基本块，可以在许多安排中结合使用，以适合这些不同的应用程序，以适合许多单独的自定义设计的价格。与当代的耐受性处理器相比，该处理器是内置的，这些处理器是内置的，即尾随边缘半导体技术（例如150 nm），即使是建立在更先进的节点（例如32nm）中的单个芯片组也代表了替代性能的增长。追求chiplet作为模块化策略的希望是要比以前的处理器的逐步实现越来越多地实现，而是提供一种能够将有效扩展到更高水平的性能和更大的功能的方法。很高兴地，奇普特概念可以收获嵌入式构成中的重要发展。主要的是MulɵcoreCompuɵng的出现。现在不是这种情况，很难忘记清洁大型conty的大型耦合的单片locaɵon的方法，而芯片组的想法可能会不利。出于多种原因，在过去的15年中越来越有能力的整体式（单核）组合的进展（借助时钟速度的升级速度标记），将企业推向了整体式的企业，以将整体式的量化计划（核心）（核心）（内核）保存为整体性能，以保持整体性能。嵌入式组合中的第二种criɵcal时尚是朝着异质构成的方式，那里有许多类型的计算机存在于同一复杂的小工具中。在这种情况下，使用“样式”，我们指出，人们相信，几种倾向于通过常规结构驱动（例如，可预测的基于流的处理，可以利用管道上的“可电路”形式，这些形式可以在区域可编程阵列中实现，甚至可以随机地进行了更少的预测分支（又有一个更加可预测的分门形状）（甚至更易于预测的形状）（并且都具有更大的分支形式（以及一个更大的线程形状）（并且都具有一个更大的分类形状（和图形）。没有任何单个处理体系结构可以彻底完成所有操作，主要用于包含处理类型的组合的结构。通常将具有mulɵcore处理器（对于标准 - 摩尔vecompuɵng，尤其是在深度处理中的线程处理），照片处理单元（用于大量的基于移动的处理），以及几个虚拟指示器处理单元（用于额外的型号的频率和无线电频率）。对，再次，chiplet的想法可以通过使用
识别和工程黄素依赖性卤素酶用于选择性生物催化的Jared C. Lewis*印第安纳大学化学系，Blo
识别和工程黄素依赖性卤化酶用于选择性生物催化分析Jared C. Lewis*印第安纳大学化学系，印第安纳州布卢明顿，印第安纳州布卢明顿47405，美国焦点有机组织化合物被广泛用作基本块，中间体，药品，药物和农业属性的构成区块，以及其独特的化学性质。但是，安装卤素取代基经常需要功能化的起始材料和多步函数组互换。几类在自然界中进化的卤代酶可以实现不同类别的底物的卤素化；例如，富含电子芳香族化合物的位点选择性卤化是通过黄素依赖性卤代酶（FDHS）催化的。的机理研究表明，这些酶使用黄素还原酶（FRED）提供的FADH 2将O 2降低至与X-偶有氧化为HOX的水（X = Cl，BR，I）。该物种穿过酶内的隧道，进入FDH活性位点。在这里，据信它可以与活跃的位点赖氨酸近端与结合的底物结合，从而实现了通过分子识别赋予的选择性的亲电卤代化，而不是指导基团或强电子激活。FDH的独特选择性导致了几项早期的生物催化努力，制备卤素化很少见，而Hallmark催化剂控制的FDHS的选择性并未转化为非本地底物。FDH工程仅限于站点定向的诱变，从而导致位点选择性或底物偏好的适度变化。这些结果突出了FDH活动位点耐受不同底物拓扑的能力。为了解决这些局限性，我们优化了FDH REBH及其同源Fred Rebf的表达条件。然后，我们表明REBH可用于具有催化剂控制的选择性的非本地底物的卤化。我们报道了第一个示例，其中通过有向进化提高了FDH的稳定性，底物范围和位点选择性为合成有用的水平。X射线晶体结构的进化FDH和归还突变表明，整个REBH结构中的随机突变对于在不同的芳族底物上实现高水平的活性和选择性至关重要，并且这些数据与分子动力学模拟结合使用，以开发FDH选择性的预测模型。最后，我们使用全家基因组挖掘来鉴定一组具有新颖的底物范围和互补区域选择性的FDH集，对大型三维复杂化合物。我们进化和开采的FDH的多样性使我们能够在简单的芳族卤化之外追求合成应用。例如，我们确定FDHS催化涉及脱离对称性，肿瘤性卤素化和卤代基合理的对映选择性反应。我们最近对单个组件FDH/FRED AETF的研究进一步扩展了该实用程序。最初被AETF吸引到AETF时，因为它不需要单独的FRED，我们发现它会卤代卤代，这些基质不会有效地或其他FDHS有效地或根本没有卤化，并且为仅在繁殖后使用REBH变体而实现的反应提供了高的对映选择性。也许最值得注意的是，AETF催化位点选择性芳香族碘化和对映选择性碘醚化。一起，这些研究强调了FDH的起源