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R&S®NH/NV8600 UHF 电视发射机系列 - Unlimitech
R&S®Sx800 激励器包括针对模拟视频/音频输入信号和数字传输流的完整数字信号处理功能，并确保精确调制到所需的输出通道。所使用的电路和算法 100% 由罗德与施瓦茨公司生产，以确保长期的最高质量和灵活性。激励器宽度为 19 英寸，高度仅为一个单位，非常紧凑。R&S®Sx800-K5 自动自适应预校正选项可补偿放大器和输出滤波器中的线性和非线性失真，从而允许在数字发射机网络中简单快速地安装和调试。
在Ni-Bx cocatalyst中进行微调D-P杂交，以增强光催化H2的产生
H 2-进化动力学在管理光催化氢进化过程中起关键作用。然而，实现对H吸附和H-吸附平衡（H ADS /H DES）的精确调节仍然是一个巨大的挑战。在此，我们提出了一种调整D-P杂交策略，以精确优化Ni-B X修饰CDS Photocatalyst（Ni-B X /CDS）中的H ADS /H des Kinetics。X射线吸收细胞结构光谱和理论计算表明，Ni-B X cocatalyst的B原子量增加逐渐增强Ni 3 D和B 2 P之间的D-P轨道相互作用，从而导致连续的D-band宽带扩展和可控制的D-band d-band d-band d-band在Ni Active位点上中心。上述连续的D频带优化允许对Ni -B X /CD中的H ADS /H DES动力学进行精确调制，最终证明了13.4 mmol G -1 H -1 H -1 H -1（AQE = 56.1％）的显着H 2-散发活性。飞秒瞬态吸收光谱进一步确认了Ni-B X /CDSPSD催化剂中快速的电子转移动力学。这项工作为预期H 2-进化催化剂的最佳设计提供了见解。
脉冲网络中使用忆阻器进行持续学习的概率元可塑性
在动态环境中运行的边缘设备迫切需要能够持续学习而不会发生灾难性遗忘。这些设备中严格的资源限制对实现这一目标构成了重大挑战，因为持续学习需要内存和计算开销。使用忆阻器设备的交叉开关架构通过内存计算提供能源效率，并有望解决此问题。然而，忆阻器在电导调制中通常表现出低精度和高可变性，这使得它们不适合需要精确调制权重大小以进行整合的持续学习解决方案。当前的方法无法直接解决这一挑战，并且依赖于辅助高精度内存，导致频繁的内存访问、高内存开销和能量耗散。在这项研究中，我们提出了概率元可塑性，它通过调节权重的更新概率而不是大小来整合权重。所提出的机制消除了对权重大小的高精度修改，从而消除了对辅助高精度内存的需求。我们通过将概率元可塑性集成到以低精度忆阻器权重在错误阈值上训练的脉冲网络中，证明了所提机制的有效性。持续学习基准的评估表明，与基于辅助内存的解决方案相比，概率元可塑性实现了与具有高精度权重的最先进的持续学习模型相当的性能，同时用于附加参数的内存消耗减少了约 67%，参数更新期间的能量消耗减少了约 60 倍。所提出的模型显示出使用低精度新兴设备进行节能持续学习的潜力。