XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电路状态
内部运算放大器电路
第二级 第二级或中间级由 Q 16 、 Q 17 、 Q 13 B 和两个电阻器 R 8 和 R 9 组成。晶体管 Q 16 充当射极跟随器，从而使第二级具有高输入电阻。这最大限度地减少了输入级的负载并避免了增益损失。此外，添加具有 50kΩ 发射极电阻的 Q 16（类似于 Q 7 和 R 3 ）可增加第一级的对称性，从而提高其 CMRR。晶体管 Q 17 充当共射极放大器，发射极中带有 100Ω 电阻。其负载由 pnp 电流源 Q 13 B 的高输出电阻与输出级的输入电阻并联组成（从 Q 23 的基极看）。使用晶体管电流源作为负载电阻（有源负载）可以获得高增益，而无需使用大电阻，因为大电阻会占用很大的芯片面积并需要很大的电源电压。
研究项目电路和互连...
植入式医疗设备 (IMD) 是安全关键型系统，具有极低的功率要求，用于不同医疗状况的长期治疗。 IMD 使用越来越多的组件（传感器、执行器、处理器、内存块），这些组件必须在片上系统 (SoC) 中相互通信。在该项目中，对不同类型的互连（点对点、总线、片上网络）进行了评估，考虑了它们的容错性、功耗和通信能力。作为产品的一部分，我们开发了一个可扩展的数据库，其中包含截至 2018 年文献中报道的植入式医疗系统，以便了解此类解决方案中电子系统的现状和趋势。基于这项初步研究，提出了一个互连评估框架，该框架包含一个拓扑生成器和设计流程，用于在模拟级别评估这些拓扑的功率和容错能力，同时提出了一个指标来比较预综合级别（设计整合之前）的不同架构。最后，将集成电路 (IC) 级设计和 IMD 定制互连解决方案的实施纳入定制微处理器设计中。该项目是在与荷兰伊拉斯谟医学中心（Erasmus MC）和乌拉圭天主教大学合作框架内开发的。
通过电路的STEM教育
摘要研究目的是通过电力茎教育来发展5年级学生的创造力。2020年第二学期的Khon Kaen省有15名学生参加了这项研究。采取行动研究是通过树木循环实施的，以提高学生的创造力。电力上5级的物理内容由简单的电路，导体，绝缘子，开关，串联和平行的电池连接，串联和平行电路以及电动机连接。将十二个课程分为三个动作循环。每个课程的循环包括三个预测 - 访问式解释（POE）课程，以及一个工程设计过程的课程，用于设计各种作品，以提高每个循环结束时的电力创造力。学生们精通设计各种作品，以解决特定教室的情况引起的问题，并以特定的理由选择了创作作品的材料，并具有灵活性和阐述。在动作循环的最后一堂课中，收集了数据，以显示学生如何提高其创造力。学生的作品及其演示文稿通过创造力的标准评分在四个维度，流利性，灵活性和阐述的四个维度上进行了评估。结果表明，所有五组学生都提高了学生的创造力。在每组学生中都发现了独创性。他们的创作与同学不同。学生从循环中获得更高的流利性，灵活性和阐述，到循环的三个动作循环。
什么流动？ - 电路简介
经验通过向学生解释他们将建模电路来开始体验。要求他们形成一个圆圈，并向每个学生分发索引卡。所有学生都有一项项目，说：“我们现在是电路的全部。我代表电池，你们都是绝缘电线的一部分。您持有的索引卡所有代表将在我们电路中流动的电子。作为电池，我有一个正（左侧）和负（右侧）杆。我们的电子被负电荷，这意味着它们将被吸引到正面，并从负面击退。为了建模电流，我们都将向右传递索引卡。这表示我们电路中的电流。每个人一次只能持有一个电子，您只能将电子直接传递给直接的人。”开始在圆圈周围传递对象当您通过对象时，请一些学生走出圈子。这代表开路，将停止电路周围的电子流。此活动应大约需要5分钟。完成了对电路进行建模建模后，请学生配对并将电池，两根电线和手电筒分配到每对。指示学生必须使用演示中学到的知识来制作实际电路。学生将尝试不同的设计并构建工作电路。在各组之间旋转以根据需要提供帮助。学生完成了电路后，请他们画出他们构造的电路的图。
量子电路在恒定深度方面超越偏置阈值电路
我们还证明了更严格的 bTC 0 ( k ) 电路大小下限，这些下限是确定性解决关系问题所必需的，我们利用这些下限显著减少这种形式量子优势的潜在展示所需的估计资源需求。bTC 0 ( k ) 电路可以计算某些类的多项式阈值函数 (PTF)，而这些类反过来可以作为神经网络的自然模型，并表现出增强的表达力和计算能力。此外，对于足够大的 k 值，bTC 0 ( k ) 包含 TC 0 作为子类。主要挑战在于建立经典相关性下限，以及设计获胜概率存在量子经典差距的非局部游戏，以便超越量子位到更高维度。我们通过为多输出 bTC 0 ( k ) 电路开发新的、更严格的多切换引理来应对前一个挑战。我们通过分析一类新的非局部博弈来解决后者，这些博弈以 mod p 计算的方式定义，其特点是经典成功概率与量子成功概率之间存在指数差异。这些技术工具可能具有更普遍和独立的兴趣。
随机量子电路的矩及其在随机电路采样中的应用
随机量子电路和随机电路采样 (RCS) 最近引起了量子信息界所有子领域的极大关注，尤其是在谷歌于 2019 年宣布量子霸权之后。虽然 RCS 科学吸收了从纯数学到电子工程等不同学科的思想，但本论文从理论计算机科学的角度探讨了这一主题。我们首先对随机量子电路的 t 设计和反集中特性进行严格处理，以便各种中间引理将在后续讨论中找到进一步的应用。具体而言，我们证明了形式为 EV ⟨ 0 n | V σ p V † | 0 n ⟩ 2 的表达式的新上限，其中 1D 随机量子电路 V 和 n 量子比特泡利算子 σ p 。接下来，我们将从高层次讨论 RCS 至上猜想，该猜想构成了复杂性理论的主要基础，支持了以下观点：深度随机量子电路可能与任意量子电路一样难以进行经典模拟。最后，我们研究了量子和经典欺骗算法在线性交叉熵基准 (XEB) 上的性能，这是 Google 为验证 RCS 实验而提出的统计测试。我们考虑了 Barak、Chou 和 Gao 最近提出的经典算法的扩展，并尝试证明扩展算法可以获得更高的 XEB 分数 [BCG20]。虽然我们无法证明具有 Haar 随机 2 量子比特门的随机量子电路的关键猜想，但我们确实在其他相关设置中建立了结果，包括 Haar 随机幺正、随机 Cliūford 电路和随机费米子高斯幺正。
