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World File Search System紧凑
开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头
量子计算机需要误差校正以实现量子优势。他们还需要校准大量参数，以正确操作Qubits，这可能只有53 QUBITS的Google Sycamore需要几个小时。扩展量子计算需要快速，可扩展和屈曲反馈以实现量子误差校正（QEC）和加速校准。QEC和校准都需要电子设备，以测量，计算和应用最低潜伏期的反馈。使用当今的电子设备必须扩展到数千个Qubits。FPGA是理想的选择，因为它们可以重新编程以满足不同的实验需求，同时达到了非常低的反馈延迟。典型的量子操作实验（图1）涉及在室温下通过数字转换器（DAC）（DACS）和对数字转换器（ADCS）的模拟转换器（ADC）的FPGA网络。用于自旋Qubits，控制信号由两种类型组成。首先，基于纳秒坡道的准静态控制，以调整Qubits的潜在井和耦合以改变其状态。其次，通过I/Q调制控制的Ra-dio频率脉冲，用于测量或基于共振的控制。数字混合用于实现更复杂的控制方案和脉搏工程。完整的数字发电提高了灵活性并减少了噪声源。我们使用直接生成的坡道和频率梳子提出了可扩展的，复杂的信号发生器（CSG），以减少
咨询紧凑委员会章程
文章I：委托目的，功能和章程第1节。根据咨询契约的条款，（“紧凑”），咨询委员会（“委员会”）作为成员国的共同公共州际机构建立，以通过成员国之间的共同合作行动实现紧凑的目标。这是通过开发一个全面的过程来完成的，该过程促进了许可和调查机构在许可专业顾问的许可和调查机构中的信息交换，并通过发行特权的发行所有会员国的专业咨询许可，从而提供练习，从而增强所有许可证的专业咨询许可，从而增强许可证和驾驶范围和促进和促进公共保护和促进和促进公共保护。第2节。的职能是为了追求契约中规定的基本目标，委员会应根据必要或要求，行使所有权力并履行成员国授权的所有职责。委员会的活动应包括但不限于契约第9.C节中概述的所有权力和义务，以及契约另有规定，或者由委员会确定的，应由紧凑型的目标和规定保证并一致。契约的规定应合理，自由地解释为实现契约的目的。第3节。章程按照契约的要求，这些章程应管辖委员会的管理和运营。第二条：会员资格该委员会会员资格应按照契约提供。第二条：会员资格该委员会会员资格应按照契约提供。按后采用并随后修订，这些章程应遵守契约条款。每个成员国应拥有并仅限于该会员国许可委员会选择的代表。代表应为许可委员会的现任成员或许可委员会的管理者。代表应为许可委员会的现任成员，他是许可的专业顾问或许可委员会的公共成员或许可委员会的管理员。每个成员国应通过执行提名表，将其代表的名称转发给委员会或指定人员，该表格确认他们是适当的任命当局。代表可以指定一个人代替代表在委员会业务方面代表代表的临时代表，包括参加委员会会议和投票。代表必须将
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
采用 0.25 m pHEMT 技术的 5G 毫米波紧凑型压控振荡器
所提出的 VCO 架构基于参考文献 [16-18] 中研究的 Colpitts 结构以及作者在 [12] 中提出的结构，如图 2 所示。该振荡器的有源部分由两个晶体管 pHEMT 1 和 pHEMT 2 组成：每个晶体管有 4 个指状物，栅极长度和宽度分别为 0.25 µm 和 20 µm。指状物数量越多，输出功率就越大 [19]。每个晶体管都偏置在工作点 (VDS=2.2 V, VGS -0.6 V)，三个电感 Ld1、Ld2 和 Lg 分别等于 0.15 nH、0.15 nH 和 0.1 nH。电路的性能在很大程度上取决于偏置条件 [20]，因此偏置电压和电感的值需要仔细选择。 VCO 的谐振电路基于两个源漏短路晶体管 pHEMT 3 和 pHEMT 4。因此，这两个晶体管充当变容二极管，其电容值由施加到其栅极的电压源 Vtune 调整。
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
提取紧凑型瞬态热模型，用于基于SIC MOSFET开关的全局优化功率系统
anaïsCassou *1，Quang Chuc Nguyen 2，Patrick Tounsi 1，Jean-Pierre Fradin 3，Marc Budinger 4，Ion Hazyuk 4 1 CNR，Laas，Laas，7 Avenue du du Colonel Roche Roche，Univ。De Toulouse, INSA, LAAS, F-31400 Toulouse, France 2 IRT Saint-Exupéry, 3 Rue Tarfaya - CS34436, 31400 Toulouse cedex 4, France 3 ICAM, site de Toulouse, 75 avenue de Grande Bretagne, 31076 Toulouse Cedex 3, France 4 Université de Toulouse, ICA (INSA, UPS，地雷Albi，Isae），135 Av。de rangueil，31077法国图卢兹 *电子邮件：anais.cassou@laas.fr本文在优化电源转换系统时涉及紧凑型瞬态热模型的兴趣。这些模型必须考虑基于SIC MOSFET的功率模块的不同芯片之间的热耦合效应。在模拟工具（例如ModelICA）中很容易实现开发的模型。我们将表明，对于在低占空比工作周期或快速变化的功率需求的应用程序，瞬态模型可以通过减轻系统来改善全球最佳设计。这种方法还确保连接温度不超过其极限值。
面向空间应用的紧凑、坚固且高度稳定的光学频率参考
共同作者：GOHLKE，Martin（德国航空航天中心 (DLR)）；KUSCHWESKI 博士，Frederik（德国航空航天中心 (DLR)）；OSWALD，Markus（德国航空航天中心 (DLR)）；ABICH，Klaus（德国航空航天中心 (DLR)）；ALAM 博士，Tasmim（德国航空航天中心 (DLR)）；BLOMBERG，Tim（德国航空航天中心 (DLR)）；BISCHOF，Jonas（德国航空航天中心 (DLR)）；BOAC，Alex（德国航空航天中心 (DLR)）；BUSSMEIER，Andre（德国航空航天中心 (DLR)）；RÖDER，Niklas（德国航空航天中心 (DLR)）；WÜST，Jan Martin；SANJUAN 博士，Jose（德国航空航天中心 (DLR)）；SCHULDT 博士，Thilo（德国航空航天中心 (DLR)）； BRAXMAIER, Claus 教授（德国航空航天中心 (DLR)）
澳大利亚最畅销的紧凑型SUV± - 数字经销商
在ZS汽油型变体的核心中，在Essence Turbo模型中以5500rpm的速度达到了高效且响应式的动力总成，最高可达125kW的峰值功率。设计用于控制和舒适的，其增强的驾驶动态和升级的悬架可确保骑行 - 无论是在城市街道上还是在周末度假。拥有宽敞的55L燃油箱和有效的消耗率为6.9升/100km*，较少的停止意味着在没有折衷的情况下享受旅程的时间更多。新开发的CVT变速箱具有87％的最大功率效率和8个模拟齿轮，可用于超平滑，直观的变化。是导航城市狭窄的角落还是进入高速公路巡航，ZS可以通过强大的变速箱提供精致的，不间断的体验，可确保无缝的过渡，使您充满信心地将您连接到道路上。
CMOS 180 nm 紧凑建模，包括恶劣环境下的老化规律
本论文是 IMS 实验室、波尔多大学和斯伦贝谢研究与生产部门的合作研究。我要感谢所有人的帮助和耐心，使这份手稿得以实现。首先，我要对我的导师 Cristell Ma-neux 和 Yann Deval 表示深深的谢意，感谢他们的持续支持和宝贵指导。特别是，我要向 Cristell 表示最深切和最诚挚的感谢，她为完成这项工作做出了重大贡献。多亏了她从一开始就提供的宝贵和有益的建议，我才能将这项研究推向正确的轨道。我很感激她在我刚开始问最愚蠢的问题时对我如此耐心。在她用红色写的详细修改后，我感觉自己一天天在进步，对此我深表感激。我还要感谢我在斯伦贝谢的导师 Claire Tassin。从我到达的第一天起，她就帮助我融入了公司。在她的协助和热情支持下，我在斯伦贝谢的实验得以尽快完成。她给了我明确的方向，让我可以坚持下去。我真的很感激她总是在我需要帮助的时候出现。在 ASIC 团队中，我要感谢 Mohamed Salim Cherchali 让我熟悉了编写自动测试台的代码行。他非常耐心地直截了当地解释了 Python 的基础知识，为我以后自学奠定了基础。他还教我如何使用斯伦贝谢实验室的仪器进行实验。此外，我还要感谢 Toshihiro Nomura，他总是以详细和及时的方式回答我的小问题。当我的实验装置出现问题时，他是我第一个去找的人。在装置的最初几天，遇到了很多困难和技术问题。Toshi 和 Salim 必须经常在实验室呆到晚上 9 点以后，帮助我找到问题并一起找到解决方案。我们失败了很多次才完成整个装置。多亏了他们知识渊博、热情洋溢的指导，我的测量得以进行，我从他们的实践经验中学到了很多新东西。感谢 IMS 实验室前秘书 Simone Dang Van 和她的丈夫偶尔在周末到他们家，他们家很宽敞，热情欢迎我。他们向我讲解了很多关于法国文化的知识，帮助我从一开始就融入了波尔多的生活。我还要感谢 IMS 实验室的所有朋友，感谢我们一起共进午餐，一起交谈，分享困难，互相鼓励，克服困难。感谢我的越南朋友，他们也是法国不同城市的博士生，他们总是陪在我身边，鼓励和“提醒”我经常锻炼。假期我们一起旅行，想家的时候互相安慰。
紧凑神经网络拓扑硬件设计的算法推动因素：审查和趋势
摘要 - 本文报告了紧凑的神经网络拓扑设计的主要最新算法促进器，同时依靠基本的数值实验。嵌入传感器智能执行推理任务通常需要适当定义硬件限制下专门针对特定目的的神经网络体系结构。硬件设计约束称为功耗，硅表面，延迟和最大时钟频率上限可用资源，即记忆容量和算法复杂性。我们建议将算法启用器分类为4种类型，这些算法促进器会迫使硬件约束，同时保持精确度尽可能高。首先，降低尺寸（DR）用于减少预定的硬件编码模式，以减少内存需求。其次，使用归一化（QN）的低精度量化既可以简化硬件组件，又可以限制整体数据存储。第三，连通性修剪（CP）涉及对过度拟合的改进，同时限制了不必要的计算。最后，在提前通过的推论期间，可以执行拓扑零件的动态选择性执行（DSE）以限制整个拓扑的激活，从而减少整体功耗。索引术语 - 神经网络，压缩感应，随机修剪，量化神经网络，动态神经网络，硬件 - 算法共同设计。