开源 EDA 工具在封闭的 PDK 上同样有效 ◼ 这些工具实际上与工艺技术(或设计)无关 ◼ 访问技术文件使得流程的调整成为可能
摘要本研究论文深入研究了开源工具的利用,特别是LearningApps.org,目的是改善对学习英语作为第二语言(ESL)的学生的教学。本研究的目的是研究LearningApps.org对学生在学习过去时态(PT)和未来时态(FT)的兴趣和参与水平的影响。我们使用了一种定量技术,我们有94个英语作为17至20岁之间的第二语言(ESL)学生,他们能说流利的三种不同的母语。该论文分为三个主要部分:1)评估学习者对使用Learchapps.org的兴趣,2)检查学习应用程序的好处。这项研究的发现对在线学习工具,英语作为第二语言(ESL)学习者,教育工作者和课程组织者具有重要意义,因为它们提供了与ESL学习中与PT和FT相关的需求和参与变量的见解。另一个旨在从学习者的角度来提高主题参与度的进一步跨学科研究的渠道,是由于这些发现而开放的。关键字:语言学习,ESL学习,工程学生,语法时态,LearningApps.org,定量研究。简介
摘要如今,芯片规模的全球导航卫星系统(GNSS)接收器在智能手机中无处不在。在智能手机GNSS接收器中,实施最小的(LS)或Kalman滤波器(KF)以估算位置。旨在提高智能手机GNSS位置精度,我们建议使用比传统方法(即LS和KF)更多的历史信息进行平滑的方法。更多的过去状态被视为未知数,并且构建了成本函数以优化这些状态。使用Google的开源智能手机数据集用于测试提出的方法。实验结果表明,所提出的方法在位置误差中的其他常规方法优于其他常规方法。此外,我们打开源代码。我们期望在智能手机GNSS位置平滑应用程序中实现的优化方法可以是一个说明性的示例,可以清楚地引入这种优化方法和其实现的参考,这可能会激发GNSS中其他一些有意义且令人兴奋的应用程序。
摘要:利用最近在模仿学习中进行操作的前进的承诺将需要收集大量的人类引导示范。本文提出了一种开源设计,用于廉价,健壮且灵活的移动操纵器,该设计可以支持任意武器,从而实现了各种各样的现实世界家庭移动操纵任务。至关重要的是,我们的设计使用动力施法者使移动基础能够完全自动,能够同时独立地控制所有平面自由度。此功能使基础更具机动性,并简化了许多移动操作任务,从而消除了在非实体基础中产生复杂且耗时的动作的运动限制。我们为机器人配备了直观的手机遥控接口,以实现简单的数据获取以进行模仿学习。在我们的实验中,我们使用此界面来收集数据,并表明所产生的学习政策可以成功执行各种常见的家庭移动操纵任务。
4 数据表记录了收集给定数据集背后的动机,以及任何数据处理和受影响的利益相关者。模型卡包括有关模型架构和开发、其预期和超出范围的用途、评估指标、训练数据和道德考虑的披露。
1糖尿病系,伦敦国王学院心血管,代谢医学与科学学院。 2糖尿病研究所,内分泌学和肥胖症,国王健康伙伴,伦敦3糖尿病和内分泌学系,盖伊和圣托马斯的NHS基金会信托基金会,英国伦敦。 4 Stanford Diabetes Research Center, Stanford University School of Medicine, Stanford, University, Stanford, CA, USA 5 Institute of Medical Informatics, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany 6 Department of Pediatric Endocrinology and Diabetes, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany 7 Berlin Institute of Health (BIH) at Charité,德国柏林。1糖尿病系,伦敦国王学院心血管,代谢医学与科学学院。2糖尿病研究所,内分泌学和肥胖症,国王健康伙伴,伦敦3糖尿病和内分泌学系,盖伊和圣托马斯的NHS基金会信托基金会,英国伦敦。4 Stanford Diabetes Research Center, Stanford University School of Medicine, Stanford, University, Stanford, CA, USA 5 Institute of Medical Informatics, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany 6 Department of Pediatric Endocrinology and Diabetes, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany 7 Berlin Institute of Health (BIH) at Charité,德国柏林。
具有高效RVV 1.0符合符合RVV的多核向量处理。计算机上的IEEE交易73.7(2024年7月),pp。1822–1836。