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4Gb/s CMOS 全差分模拟双延迟器
4Gb/s CMOS 全差分模拟双延迟锁定环时钟/数据恢复电路 Zhiwei Mao 和 Ted H. Szymanski 光网络研究组，ECE 系麦克马斯特大学，安大略省汉密尔顿，加拿大 L8S 4K1 摘要 提出了一种 4Gb/s 功率和面积高效的时钟/数据恢复 (CDR) 电路。采用全差分设计来抑制任何共模噪声并显著降低电源/地弹。模拟双延迟锁定环 (DLL) 架构将时钟采样边沿持续对齐到输入数据眼图张开的中心。自校正功能可避免传统 DLL 的相位捕获范围限制。原型电路采用 0.18um CMOS 技术实现。 CDR 采用 0.18µm CMOS 技术，占用 200 x 320 2 um 的小面积，在 2V 电源下功耗仅为 27mW。1. 简介随着 VLSI 系统的速度性能迅速提高，近年来小型低功耗高速 I/O 接口得到了广泛的研究。延迟锁定环 (DLL) 和锁相环 (PLL) 均可用于 CDR 电路以消除时钟/数据偏差并改善整体系统时序。在有参考时钟的情况下，通常使用 DLL，因为与 PLL 相比，DLL 不会累积相位误差。此外，DLL 通常具有更简单的设计并且本质上很稳定。传统 DLL 的缺点是其有限的相位捕获范围和输入时钟抖动传播。此外，数字 DLL [1] 不可避免地存在量化误差，并且通常需要更大的面积和功耗，而模拟 DLL 设计 [2] 被指责对噪声更敏感。本文提出了一种新型 CMOS CDR 电路，该电路采用全差分结构来降低对共模噪声的敏感性，并应用模拟双 DLL 来实现连续相位对齐和稳健的数据恢复。CDR 核心电路在 4Gb/s 的数据速率下消耗面积小、功耗低。本文安排如下：第 2 节介绍 CDR 架构，第 3 节讨论在 0.18um CMOS 技术中原型实现该架构的电路设计问题，第 4 节展示原型芯片实现和仿真结果，第 5 节总结本文。
量子局部差分隐私与量子统计查询模型
根据经验观察做出预测是许多科学领域的核心任务，也是统计学习理论的核心。分析学习算法的一个基本工具无疑是 [1] 提出的可能近似正确 (PAC) 模型。在经典的 PAC 学习模型中，目标是学习一组布尔函数 C ⊆{ c : { 0 , 1 } d −→{ 0 , 1 }} 。学习者的输入为带标签的样本 { xi , c ( xi ) }，其中 x 取自（可能是任意的）分布 X : { 0 , 1 } d −→ [0 , 1]，c ∈ C 是目标概念。给定两个参数 ε, δ ∈ (0, 1)，学习器的目标是输出一个假设 h，使得对于任意的 c 和 X，Pr x ∼X [ h ( x ) ̸ = c ( x )] ≤ ε，概率至少为 1 − δ。已经提出了几种 PAC 模型的扩展。特别是，[ 2 ] 引入了量子 PAC 模型，其中经典的标记示例被以下量子示例取代
差分扫描量热法 - DSC 300Caliris®系列
DSC测量的快速启动系统DSC 300Caliris®经典提供了一种快速方法，可以将差分扫描量热法引入您的实验室。在设置和校准仪器后，简化而直观的SmartMode用户界面将指导您定义测量参数。完成测量后，自动评估和识别软件功能将负责将您的结果与已知参考或文献值进行比较的时间耗尽的任务。这些例程在评估测量曲线的评估中提供了支持，并作为评估未知样本的第二意见。识别数据库系统能够验证材料并允许进行质量保证测试。
量子和量子启发算法中的差分隐私放大
差异隐私 (DP) [1,2] 是一个严格的数学框架，用于在分析和处理数据集的同时保留每个个体的信息。直观地说，差异隐私算法可以学习由 n 个用户组成的数据集的统计属性，但几乎不会泄露每个用户的任何信息。在处理医院数据、银行、社交媒体等敏感数据时，此类机制具有重要意义。除了隐私保护数据分析外，差异隐私还在计算机科学的其他领域找到了多种应用，如机器学习 [3、4、5、6]、统计学习理论 [7、8、9、10]、机制设计 [11]。自其推出以来，已开发出多种用于隐私数据分析设计的分析工具 [12、13、14、15]。最常见的是，这些机制利用诸如在最终输出中添加噪声或将输入随机化之类的技术。可以使用简单的工具（例如基本组合规则和后处理的鲁棒性）对由这些块构建的复杂机制进行松散的分析。然而，实际应用中隐私和实用性之间的固有权衡引发了更细化规则的发展，从而带来了更严格的隐私界限。这个方向的趋势是表明多种随机性来源放大了标准 DP 机制的保证。特别是，已经证明了子采样、迭代、混合和改组等 DP 放大结果 [16，17，18，19]。鉴于过去几十年量子计算和量子信息对计算机科学不同领域产生了重大影响，一个有趣的问题是量子和量子启发算法是否可以增强差异隐私。随着如今噪声中型量子设备 (NISQ) 的出现，这个问题变得更加重要 [20]。一方面，这些设备的噪声特性（之前也被 [21] 所利用），另一方面，量子算法的潜在能力，使得这种量子或混合量子经典机制成为差异隐私角度的一个有趣研究课题。此外，机器学习和差异隐私之间的联系表明，回答这个问题可以带来对量子机器学习能力的有趣见解。
差分 pH 和 ORP 传感器 - Pryde Measurement Pty Ltd
所有数字传感器均包括内置数字电子元件和集成式 10 米（33 英尺）电缆，电缆末端带有用于 sc100 数字控制器的连接器。主体类型： • 可转换 - 两端均为 1 英寸 NPT 螺纹，设计用于三通安装或其他流通式安装，以及用于浸入的管道安装 • 插入 - 电极端无螺纹，设计用于插入阀组件 • 卫生型 - 2 英寸法兰用于三叶草式接头 • 浸入 - 用于链条安装或管道安装
利用参量放大器辅助零差检测测量连续变量量子纠缠
传统的测量爱因斯坦-波多尔斯基-罗森型连续变量量子纠缠的方法依赖于平衡零差检测，而平衡零差检测对由于探测器量子效率、被检测场与本振模式失配等因素引起的损耗耦合进来的真空量子噪声非常敏感。本文提出并分析了一种利用高增益相敏参量放大器辅助平衡零差检测实现的测量方法。相敏放大器的使用有助于解决因检测损耗引起的真空量子噪声。此外，由于高增益相敏放大器可以耦合两种不同类型的场，因此所提方案仅使用一次平衡零差检测便可揭示两种不同类型场之间的量子纠缠。进一步分析表明，在多模情况下，所提方案也优于传统方法。这种测量方法在涉及连续变量测量的量子信息和量子计量学中有着广泛的应用。
减轻与残差管理相关的PFA风险的临时策略
2019年，佛蒙特州对全州浅层土壤中的PFA进行了研究。•在每个样品中都检测到PFA。•PFO是检测到的主要化合物。•本研究中采用了本策略中建立的筛选标准•（使用UTL，因此95％的PFA土壤水平低于极限）
针对非差分GPS/IMU集成导航的优化滤波器设计
首先，根据泰勒展开式对最近发展起来的非线性滤波方法——Cuature卡尔曼滤波器（CKF）的性能评估进行了分析。理论分析表明，非线性滤波方法CKF只有在非线性系统中实现时才显示出其优势。类似地，非线性方向余弦矩阵（DCM）表达式被纳入紧密耦合的导航系统中，以表示真实导航坐标系和估计导航坐标系之间的对准误差。仿真和实验结果表明，在不可观测的大指向误差下，以及在 GPS 故障且指向误差快速累积导致 psi 角的表达式失效的情况下，CKF 的性能优于扩展卡尔曼滤波器（EKF），从而表达一定程度的非线性。
通过差分相对比茎的时间反转操作驱散纳米级电场和磁场
差异相对比对比（DPC）扫描透射电子显微镜（STEM）最近引起了显着的兴趣，可以在高空间分辨率下绘制静电和磁场的映射。然而，由于其对静电和磁场的同时敏感性，磁性样品上DPC测量的解释并不直接。在这项工作中，我们证明了对洛伦兹力的两个贡献可以通过电子束的时间反转操作分离。在实践中，通过重复将样品升至180后，可以通过重复DPC-STEM测量来轻松实现这种情况。两种贡献的分离允许区分静电电势的影响，例如，具有均匀成分的样品中的厚度变化与实际磁信号。这种方法与DPC-stem或更普遍地通过4D词干对磁纳米结构的研究特别相关。