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使用... 开发飞行控制系统
为了简化调试，还实现了例程 off()。在调试模式下，可以通过 shell 输入“off”停止实时任务。函数 Controllaws() 由几个具有不同速率的定律组成。我们以 100 Hz 的速率计算控制增强系统，以 33.3 Hz 的速率计算自动驾驶定律和其他参数。为了提高运行效率，使用内部计数器而不是任务来调度这些定律。控制律通常由求和块、0 阶块、1 阶块、2 阶块、积分块、淡出块、死区块和饱和块组成。在我们的系统中，控制律块由 C++ 类实现。Tustin 变换具有叠加特性，因此软件可以按框图顺序处理控制律。为了简化系统调试，对于传感器输入和其他参数，使用浮点而不是整数作为数据类型；对于传感器输入，使用电压而不是实际物理值作为值。该软件是用 C++ 语言编写的。C++ 比 C 具有更多优势，例如封装和覆盖。有时，这会导致可靠性问题。在飞行控制应用中，应认真考虑这一点。我们的解决方案是：1）在实时任务运行之前创建所有对象； 2）在 IF-BIT 例程中检查系统健康状况。
TP4056（1A独立线性锂离子电池充电器）
说明TP4056是单细胞锂离子电池的完整恒定电流/恒定线性充电器。其ESOP8/EMSOP8软件包和低外部组件计数使TP4056非常适合便携式应用程序。TP4056旨在在USB电源规格（墙壁适配器或USB供应）中使用。由于其内部PMOSFET架构和集成的反向放电保护，因此不需要外部感觉电阻或阻塞二极管。TP4056在高功率操作或高环境温度期间，基于模具温度限制电荷电流。电荷电压固定为4.2V，并且电荷电流可以用电阻在外部进行编程。TP4056自动终止电荷周期，当电荷电流达到最终浮点电压后，电荷电流降至编程值的1/10。当删除输入电源时，TP4056将进入低电流状态，电池电流小于2UA。TP4056还可以进入带有电源的关闭模式，将电源电流降低到小于55UA。其他功能包括电池温度监视器，电压锁定下，自动充电和两个LED状态指示引脚，用于电荷终止和输入电压的存在。
演示摘要：用Riotee构建免电设备
Riotee模块。图2说明了里约热道模块的框图。带有最大功率跟踪的增强充电器将能量从附件的收割机传输到车载自由度。两个比较器针对两个软件定义的电压阈值监视电容器电压，并将阻碍电源故障的软件通知软件。该模块具有两个完全可编程的微控制器，这些微控制器通过4线SPI总线连接，并共享对系统的所有其他组件的访问：Nordic分号NRF52833具有64 MHz Cortex-M4 CPU，带有浮点单元和低调的2.4 GHZ GHZ GHZ WIDEELLEDELED。Ti MSP430FR5962具有128 kb的非易失性框架，用于跨功率故障保留应用状态。应用程序和网络代码可以在功能强大的NRF52上运行，并使用MSP430作为非挥发处理的协调员保留跨功率故障的应用程序状态。替代，应用程序代码可以在MSP430上运行，并将NRF52用作无线处理器。启用了计时和电容器电压监视时，Riotee模块绘制4 µA。在最深的睡眠模式下，电流绘制范围低于0。1 µA。1 µA。
DSPmagazine - Xilinx
用于 DSP 的 FPGA 市值已超过 5 亿美元；事实上，该细分市场的增长速度快于规模更大、更成熟的 DSP 芯片市场。原因多种多样，但性能是主要驱动因素，因为 FPGA 在最大带宽和可同时处理的通信通道或视频流数量方面轻松超越传统 DSP 芯片。随着 FPGA 通过先进的 CMOS 处理变得更加强大和便宜，独立的 FPGA DSP 解决方案正变得实用。在最近对来自 30 个国家的 300 多名 DSP 专业人士进行的调查中，Forward Concepts 问道：“在您的应用程序中，哪些芯片类型用于执行 DSP 算法（而不是数据处理）？”图 1 中 DSP 和 FPGA 的比较结果清楚地表明，FPGA 在 DSP 中发挥着日益重要的作用，并且作用多种多样。正如预期的那样，通用 (GP) 定点 DSP 获得最多的提及，其次是 GP 浮点 DSP。但值得注意的是，用于 DSP 的独立 FPGA 在获得的响应数量上表现出色，与作为加速器的 FPGA 与 DSP 配对的响应数量相同。令人惊讶的是，与 RISC 配对的 FPGA 也表现出显着的
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
将图像压缩到视觉变压器的补丁
Vision Transformer（VIT）在计算机视觉领域取得了重大步骤。然而，随着模型的深度和输入图像的重新分配增加，与培训和运行的VIT模型相关的计算成本急剧上升。本文提出了一个基于CNN和Vision Trans-trans-trans的混合模型，称为CI2P-VIT。该模型包含一个称为CI2P的模块，该模块利用Compressai编码来压缩图像，然后通过一系列连接生成一系列贴片。CI2P可以替换VIT模型中的贴片嵌入组件，从而无缝集成到现有的VIT模型中。与VIT-B/16相比，CI2P-VIT具有减少到原始四分之一的自我发项层的斑块输入数量。此设计不仅显着降低了VIT模型的计算成本，而且还通过引入CNN的电感偏置特性有效地提高了模型的准确性。VIT模型的精度显着提高。在Animal-10数据集的地面上接受训练时，CI2P-VIT的准确率为92.37％，比VIT-B/16基线提高了3.3％。此外，该模型的计算操作以每秒浮点操作（FLOPS）测量，减少了63.35％，并且在相同的硬件配置上的训练速度增加了2倍。
利用深层神经网络解决量子动力学中的反问题：机器学习的预测时间依赖于时间的最佳控制场
这些光学驱动的系统具有巨大的增长潜力，因为我们了解如何控制控制这些系统的激发态量子动力学过程。尽管已经提出了几种方法和算法，以优化量子控制场（每种都有其自己的目的和优势14-17），但所有这些先前的方法本质上都是迭代性的，需要复杂的数值方法来求解这些最佳控制场。由于这些动态优化问题的非线性性质，这些算法所需的迭代和浮点操作的数量可能非常大，从而导致非常缓慢的收敛性（即使对于相对简单的一维问题16,18）。此外，当需要新的量子机械系统的最佳控制场时，必须重新启动整个迭代过程，因为该算法没有先前收敛的病例的先前的“内存”。由于这些计算瓶颈，我们想知道机器学习，尤其是深层神经网络（DNNS）是否可以提供一种有前途的方法来获得解决量子动力学中这种复杂的，逆问题的解决方案。近年来，机器学习已成为物理科学中的强大工具，用于在高维数据中找到模式（尤其是那些逃避人类直觉的模式）。虽然大多数机器学习
平等电池管理和监视系统
通风 /洪水铅酸电池（VLA）IEEE450-2010每月每季度每季度5年，视觉上检查电池，机架，充电器，房间记录电池系统的浮点电压和电池电池端子电池段记录充电器输出电压和电流；如果需要的话，请更正检查电解质水平。必要时用蒸馏水填充至“最大”线。记录环境/室温确保通风系统运行检查系统是否检查系统是否无意电池地面记录飞行器电池单元格（S）或电压（S）电压和电解质温度记录的PILOT牢房（s）特定的重力（temp。校正为77ºF）所有细胞/块的记录电压记录10％的细胞的比重（温度校正至77ºF）记录10％细胞的记录温度记录所有细胞的比重（温度校正至77ºF）记录所有单元/块的内部电阻值所有单元/块的记录温度记录所有单元格和终端连接的内部电阻值安装两年后两年，然后每五年进行负载载荷测试。系统的容量每年低于90％的负载测试。
基于PC-104嵌入式计算机的飞行控制系统开发
为了简化调试，还实现了例程 off()。在调试模式下，可以通过 shell 输入“off”停止实时任务。函数 Controllaws() 由几个具有不同速率的法则组成。我们以 100 Hz 的速率计算控制增强系统，以 33.3 Hz 的速率计算自动驾驶法则和其他参数。为了提高运行效率，使用内部计数器而不是任务来调度这些法则。控制法则通常由求和块、0 阶块、1 阶块、2 阶块、积分块、淡出块、死区块和饱和块组成。在我们的系统中，控制法则块由 C++ 类实现。Tustin 变换具有叠加特性，因此软件可以按框图顺序处理控制法则。为了简化系统调试，对于传感器输入和其他参数，使用浮点而不是整数作为数据类型；对于传感器输入，使用电压而不是实际物理值作为值。该软件是用 C++ 语言编写的。 C++ 比 C 具有更多优势，例如封装和覆盖。有时，这会导致可靠性问题。在飞行控制应用中，应认真考虑这一点。我们的解决方案是：1）在实时任务运行之前创建所有对象；2）在 IF-BIT 例程中检查系统健康状况。
loihi> thrductive尖峰图神经网络
图形神经网络已成为深度学习的专业分支，旨在解决对象之间成对的对象至关重要的问题。最新进步利用图形卷积神经网络在图结构中提取特征。尽管结果有希望，但由于稀疏特征，在资源利用效率低下的情况下，这些方法在现实世界应用中面临挑战。最近的研究从哺乳动物的大脑中吸收了吸收性，并采用尖峰神经网络来建模和学习图形结构。但是，这些副本仅限于传统的基于von Neumann的计算系统，这些计算系统仍然面临硬件效率低下。在这项研究中，我们提出了专为Loihi 2.我们使用熔岩贝叶斯优化优化网络参数，这是一种与神经形态计算体系结构兼容的新型超参数优化系统。我们展示了将神经形态贝叶斯优化与使用固定精确尖峰神经元进行引用图分类的方法相结合的性能优势。我们的结果证明了整数精确，Loihi 2兼容尖峰神经网络在执行引文图分类中具有与现有浮点实现相当的精度。