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World File Search System第七节
自动群体前prepreg处理
本章的目的是概述 - 高压釜（OOA）预处理的处理方面。本章是针对工具定义，装袋配置和处理条件的设计指南，用于制作OOA预处理。第一部分概述了OOA材料，包括其应用，树脂和纤维。OOA预处理浸渍技术，并总结OOA复合材料的典型特性。第二部分涵盖了OOA预处理特征方法，测量树脂浸渍的技术，热化学，外部时间，渗透性和批量因素。第三部分描述了用于治愈OOA预处理的基础架构，例如烤箱，加热系统，工具和过程诊断工具。第四部分提供了基本的处理指南，涵盖了包装配置，删除方法和治疗周期以制造简单的单片OOA层压板，而第五和第六部分则提供了三明治面板和复杂形状层压板的处理指南。在第七节中对使用OOA预处理进行制造过程的成本分析。最后，第八节讨论了OOA预处理材料和过程的未来发展。
PLL 中的抖动功率权衡
I. 引言 锁相环 (PLL) 抖动问题表现在各种系统中，特别是在通信和数据转换器中。近年来，有几种趋势导致了对低抖动的需求。首先，更高的数据速率使得链路中大多数阶段的时序预算收紧。其次，有线和无线媒体中可用的带宽有限，需要采用频谱高效的调制方案，这进一步限制了时钟和本地振荡器 (LO) 生成中可容忍的抖动。第三，随着模数转换器 (ADC) 以更高的速度和分辨率为目标，其采样时钟抖动必须相应下降。最先进的 PLL 设计已经在 5.5 GHz 至 16 GHz 频率下实现了 50 至 75 fs rms 范围内的抖动值 [1]–[6]。先前的研究 [7]–[10] 已经研究了 PLL 中的抖动现象。本文的目的是制定 PLL 抖动和功耗之间的权衡，并预测前者降低到 10 fs 以下时的设计问题。通过扩展 [11] 中的工作，我们得出了表明未来面临巨大挑战的趋势。第二节概述了当今理想的抖动值，第三节介绍了我们的分析框架。第四节讨论了振荡器相位噪声的影响，第五节还考虑了参考贡献。第六节涉及电荷泵 (CP) 噪声。第七节和第八节分别分析了抖动对 ADC 的影响以及可以减轻抖动功率权衡的因素。
FM 100-11 部队整合 - BITS
第六节。编程阶段................................................................................................12-16 12-29. 陆军编程...............................................................................................12-16 12-30. 陆军计划指导备忘录...............................................................................12-16 12-31. 计划开发...............................................................................................12-16 12-32. 计划开发过程.......................................................................................12-16 12-33. 陆军计划审查.......................................................................................12-17 12-34. POM 准备和提交....................................................................................12-17 12-35. OSD 计划审查....................................................................................12-17 12-36. 计划决策备忘录....................................................................................12-17 第七节。预算阶段....................................................................................................12-17 12-37. 预算制定和论证................................................................................12-17 12-38.制定................................................................................................................12-17 12-39. 从计划过渡..............................................................................................12-18 12-40. 纳入指挥部和机构预算数据........................................................................12-18 12-41. 资助指定支持功能：陆军营运资金基金....................................................12-18 12-42. 准备预算估算提交文件.........................................................................................12-18 12-43. 审查和批准....................................................................................................12-19 12-44. OSD 和 OMB 预算审查....................................................................................12-19 12-45. 总统预算.........................................................................................................12-19 12-46. 理由.............................................................................................................12-19 12-47. 预算听证会.............................................................................................12-19 12-48.立法批准和颁布................................................................................................12-20 12-49. 持续处置权力...............................................................................................12-20 第九节. 执行阶段........................................................................................................12-20 12-50. 执行...............................................................................................................12-20 12-51. 财务管理.......................................................................................................12-20 12-52. 资金控制.......................................................................................................12-20 12-53. 分配、义务和对帐.......................................................................................12-21 12-54. 与总统预算的变更...................................................................................12-21 12-55. OMA 和 AFHO 的资金信函........................................................................12-21 12-56. 修订后的 RDTE 核准计划....................................................................................12-21 12-57. 为未列入预算的需求提供资金....................................................................12-21 12-58. 计划绩效和审查....................................................................................12-22 12-59. 检查计划绩效....................................................................................................12-22 第十部分：摘要.............................................................................................................12-22
收到的日期：2024年3月19日修订日期：2024年5月15日接受日期：2024年7月21日，一项有关实施深度学习的全面研究
计算以提高性能。由于数字电子产品的快速整合，EVS现在有很大的机会进入自动驾驶领域，从而使它们在运输安全和创新方面更加理想。在开发自主电动汽车的过程中采用了许多方法。传统上，这些方法基于一种基于机器人的方法，该方法将自主驾驶任务分为后续模型，即感知，计划和控制。这些方法很困难，需要更多的计算能力。随着芯片制造的进步，近几十年来，传统的基于机器人的方法被机器学习方法取代。这些机器学习方法包括人工神经网络多层感知器（ANN-MLP），卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM）和卷积神经网络长短期记忆（CNN-LSTM）。尽管使用了不同的现代技术来改善需要高计算能力的自动驾驶汽车的性能，但是对PID控制器进行了持续的研究，以确保车辆在车道中的稳定性。在PID控制器中也使用了不同的优化算法，该算法被证明是有效的[2]。在本文中，我们在不同的深度学习算法之间进行了比较研究，并通过使用CTE进行路径跟踪的PID控制器验证了它们的性能。在第二节中，使用各种自动驾驶车辆技术对众多出版物进行了评论。第四节提出了PID实施。第三部分描述了这项实验研究中使用的几种深神经网络技术。第五部分描述了所使用的过程和步骤。在第六节中证明了比较研究，并且在第七节中进行了结论陈述。文献综述在过去的二十年中，在任何情况下都进行了研究，以使自动驾驶车辆更安全，更实用。研究了不同的研究论文
![arXiv:2206.13330v3 [quant-ph] 2023 年 8 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a2bb0d084e2351055bf423c3ff4512f24bedee6f.webp)
arXiv:2206.13330v3 [quant-ph] 2023 年 8 月 31 日
以现有技术构建的量子计算机难以小型化，也不太可能成为笔记本电脑或手机等个人电子产品 [1–4]。因此，基于云的服务被认为是向公众提供量子计算机访问权限的最适用方法。人们自然会问，当无法完全控制量子硬件时，是否可以保持量子算法的隐私。盲量子计算 (BQC) 旨在解决这个问题。量子算法可以在第三方量子代理上使用 BQC 协议执行，同时保持算法、数据和结果的机密性 [5, 6]。这里我们讨论了两种实现通用量子计算的方法。一种是基于门的量子计算 (GBQC) [7]。该方法从纯量子态开始，通常将所有量子位重置为零。然后，它使用一系列量子门转换量子态。最终的输出状态携带处理后的信息。另一种方法称为基于测量的量子计算 (MBQC) 或单向量子计算 [8–11]。该方法准备一个高度纠缠的多个量子比特状态，通常称为簇状态 [12]，然后执行一系列测量和校正来实现计算。最终它可以给出与 GBQC 相同的结果。[6] 基于 MBQC 框架提出了通用盲量子计算 (UBQC) 协议。UBQC 协议利用通用簇状态，可以由具有单个代理的半经典客户端或具有多个代理的完全经典客户端实现。还有其他提案可以使用单个代理和完全经典客户端实现 BQC，但是，这些提案需要一些计算假设 [13–15]。在本文中，我们利用量子图形推理方法 ZX-Calculus 来推导可以用多个代理和完全经典客户端实现的 BQC 协议。UBQC 协议利用通用簇状态，强制将描述算法的所有信息编码在测量轴中。它牺牲了将信息编码到量子比特之间的纠缠结构中的能力。相反，我们的方法确实将信息编码在纠缠结构中，并且不需要通用簇状态。这使得我们的协议更加节省资源。本文安排如下：第二节 B 描述了 ZX 演算，这是一种图形量子推理技术，我们用它来推导结果。第三节解释了我们的 BQC 协议。第四节证明了我们协议的正确性和安全性。第六节讨论了与现有验证协议的兼容性，并量化了我们的协议和 UBQC 协议的资源成本。第七节总结了本文。