˛˛õ)çy §¡õˆÏÜ≈˛ xyˆÏ°yã˛ly ܲÓ˚– 1+2+2 xÌÓy Ú ~ܲ!ê˛ ˛õ)çyÈüÈ˛õyÓ≈ˆÏlÓ˚ lyÙ ˆÜ˛Ó˚ í˛zͧÓÛ xä ÚˆÏܲÓ˚Û Ü˛ÌyÓ˚ xÌ≈ ܲ#⁄ åxyä ˆÜ˛Ó˚ ˛õ)çy §¡∫ˆÏrô §ÇˆÏ«˛ˆÏ˛õ xyˆÏ°yã˛ly ܲÓ˚– 1+4 11ä Úxyç ˆ§•zx˛õ% §Ó≈≤ÃÌÙ @˝ÃyˆÏÙÓ˚ Óy!•ˆÏÓ˚ ˛õy !ò°Û⁄ xä x˛õ% ܲyÓ˚ §ˆÏAàñ Ú@˝ÃyˆÏÙÓ˚ Óy•zˆÏÓ˚ ˛õy !ò°Û⁄ xyä ܲyÓ˚ ˆ°áyñ ˆÜ˛yl‰ Ó˚ã˛lyÓ˚ xÇ¢⁄ •zä Ú@˝ÃyˆÏÙÓ˚ Óy•zˆÏÓ˚Û ÎyGÎ˚yÓ˚ ˛õ)ˆÏÓ≈x˛õ%Ó˚ §#Ùyly ܲï˛ò)Ó˚ ˛õÎ≈hs˝ !Óhfl,Ïï˛ !SȰ⁄ 1+2+2 ó xÌÓy Ú!lˆÏçÓ˚ xylˆÏ®Ó˚ ~ !•§yˆÏÓ ï%˛!ÙG ~ܲçl ˆò¢ xy!Ó‹ÒyÓ˚ܲÛÈüüüÈ ≤çAà !lˆÏò≈¢ ܲˆÏÓ˚ Óî≈ly ܲˆÏÓ˚y ܲ#˲yˆÏÓ í˛z!jT˛ Óƒ!=˛ ~ܲçl ˆò¢ xy!Ó‹ÒyÓ˚ܲ •ˆÏÎ˚ í˛zˆÏë˛ˆÏSÈ⁄ 12ä Ú˛õˆÏò ˛õˆÏò ˆSÈyˆÏê˛y ˆSÈyˆÏê˛y !lˆÏ£ÏˆÏôÓ˚ ˆí˛yˆÏÓ˚ ˆÓшÏô ˆÓшÏô Ó˚y!áˆÏÎ˚y ly ˲yˆÏ°y ˆSȈϰ ܲˆÏÓ˚–ÛÛ xä ˆÜ˛yl‰ ܲ!Óï˛yÓ˚ xÇ¢⁄ åxyä ˆÜ˛yl‰ ≤çˆÏAà ~ ܲÌy Ó°y •ˆÏÎ˚ˆÏSÈ⁄ å•zä í˛zÂô,!ï˛!ê˛Ó˚ Ùôƒ !òˆÏÎ˚ ܲ!ÓÓ˚ ܲ# ÙˆÏly˲yÓ ≤Ãܲy¢ ˆ˛õˆÏÎ˚ˆÏSÈ xyˆÏ°yã˛ly ܲÓ˚– 1+2+2 xÌÓy ÚˆÏfl¨•yï≈˛ ÓAàË)˛!ÙÛ §Ü˛° Óy.y!° ÙˆÏÎ˚Ó˚ ≤Ãï˛#ܲÈüüÈ xyˆÏ°yã˛ly ܲÓ˚– 13ä ڈϧ ˆ˛õˆÏÎ˚ˆÏSÈ ~ܲ结果与方程 x!ôܲyÓ˚ ï˛y•z Óƒ=˛ ܲˆÏÓ˚ x!ôܲyÓ˚Û xä ˆÜ˛yl ܲ!Óï˛yÓ˚ xÇ¢⁄ åxyä ˆÜ˛ 结果与方程 x,!ï˛!ê˛Ó˚ ï˛yͲõÎ≈ !ӈϟ'£Ïî 的结果相同ܲˆÏÓ˚y– 1+1+3 14ä Ú~•z ârê˛y ò%ˆÏÎ˚ˆÏܲÓ˚ x!˲K˛ï˛yÎ˚ §Ç§yˆÏÓ˚ ˆ§ ˆÎl ~ˆÏܲÓyˆÏÓ˚ Ó%í˛¸y ••zÎ˚y !àÎ˚y!SÈ°Û xä ˆÜ˛yl àˆÏ“Ó˚ xÇ¢⁄ åxyä ÚˆÏ§Û Ó°ˆÏï˛ Ü˛yˆÏܲ ˆÓyV˛yˆÏly ˆÏÎ˚ˆÏSÈ⁄ å•zä ܲ#˲yˆÏÓ ˆ§ ÚÓ%í˛¸yÛ •° ˆ§ x!˲K˛ï˛yÓ˚ Óî≈ly ܲˆÏÓ˚y– 1+1+3 xÌÓy ÚxyÎ˚ ˆï˛yˆÏܲ Ó˚)˛õܲÌy Ó!°Û xä ˆÜ˛ñ ܲyˆÏܲ ~ܲÌy ӈϰˆÏSÈ⁄ xyä Ó=˛yÓ˚ Ó˚)˛õܲÌyÓ˚ Óî≈ly!ê˛ ˆÜ˛Ùl !SȰ⁄ 2+3
摘要该项目着重于为自动驾驶汽车开发基于JavaScript的模拟,利用该语言的多功能性和广泛使用。模拟环境复制了各种要素,例如道路,交叉点,交通标志,行人和车辆,允许进行现实的测试和开发。关键方面包括用于生成道路网络的算法,定义交通模式以及模拟天气等环境因素。对车辆动力学的准确建模,包括加速,制动和轮胎摩擦等因素至关重要。悬浮动力学,牵引力控制和稳定性的整合增强了算法测试的现实主义。传感器模拟,模拟激光雷达,雷达和摄像机对于测试感知算法和评估系统鲁棒性至关重要。合成传感器数据生成促进了在不同条件下的测试,并有助于标记的机器学习模型培训的数据集,从而弥合虚拟仿真和现实世界部署之间的差距。关键字: - 神经网络,仿真,计算机视觉,映射
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
Sigma-delta 调制在高分辨率 A/D 和 D/A 转换器中发挥着重要作用。转换过程中可实现更高的 SNR 水平,因此更适合用于音频 CD 格式。其在无线技术中发挥着重要作用,例如长期演进高级版 (LTE-Advanced)、IEEE802.11ac、GSM 和 CDMA 等,这些技术需要带宽大的高速 ADC,同时降低总体成本并减少由毛刺引起的谐波失真 [1- 6]。其他应用包括仪器仪表、地震活动测量、语音、视频、ISDN、数字蜂窝无线电、频率合成器、色谱分析和生物医学应用 [7- 8]。A/D 和 D/A 转换过程中会产生量化噪声,导致信号重建不正确 [9]。Sigma-delta 调制器利用噪声整形技术,并引入过采样,从信号带宽中去除噪声并将其传输到更高的频率区域 [10]。
(如面向本科生开放,请注明区分内容。 If the course is open to undergraduates, please indicate the difference. ) 本课程主要讲授高级模拟集成电路设计的重要概念、基本模块与系统的分析与设计,具体内容包括晶 体管模型、噪声分析、模拟版图、运算放大器、偏置和带隙基准参考电路、连续与离散模拟滤波器、 模数转换器和数模转换器。学生将学习现代模拟集成电路中的重要概念,培养初步的分析和设计能 力,了解基本模块和系统的分析方法和设计流程。 This course provides a comprehensive introduction to various aspects of advanced analog integrated circuits design, including transistor models, noise analysis, analog layout, feedback, stability, operational amplifiers, and bias and bandgap voltage reference circuits. Specific topics will include analog filtering (continuous-time and discrete-time), analog-to-digital converters, and digital-to-analog converters. Students will learn to understand the concepts in modern analog integrated circuits, cultivate preliminary analysis and design capabilities, understand the analysis method and design process of the basic modules.
我们通过实验评估了具有固定频率和固定相互作用的 transmon 量子比特对于实现自旋系统模拟量子模拟的适用性。我们使用全量子过程断层扫描和更高效的哈密顿量断层扫描在商用量子处理器上测试了实现此目标的一组必要标准。低振幅下的显著单量子比特误差被确定为阻碍在当前可用设备上实现模拟模拟的限制因素。此外,在没有驱动脉冲的情况下,我们还发现了伪动态,我们将其与量子比特和低维环境之间的相干耦合联系起来。通过适度的改进,对丰富的时间相关多体自旋哈密顿量家族进行模拟模拟可能是可能的。