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组：自动机械（AM）绿色技术（GT）...
1。要了解有关智能城市相关的计划和设备的更多信息，包括电网，电动汽车，公共汽车，电池回收，电池能源存储系统，零售，信息安全，建筑等，可再生能源，电源转换系统，发电系统，电源存储。2。与与智慧城市有关的公司互动
ECE 3349a：VLSI的引入-Swortn Engineering 原位构建了3D锂阳极，用于长期播放... ECE 2231b：电子产品简介 - 西方工程 MME4480A - 高级CAE：反向工程课程... 机电系统系统工程 ECE 9516B/9156B - 自动机器人技术中的主题
描述：本课程是与最先进的CMOS技术中集成电路（IC）相关的概念的介绍。微电子和非常大规模的集成（VLSI）的连续进步使整个电子系统在单个芯片（SOC）上成为可能。现代VLSI IC每芯片包含超过20亿个组件。半导体设备的设计和制造带来了独特的挑战，尤其是在概念和设计水平上，因此寻求计算机辅助设计（CAD）方法来帮助管理这些复杂的设计。特别是，本课程介绍了CMOS半导体设备，IC设计背后的物理原理，数字逻辑门的设计和分析以及使用专业CAD工具进行IC设计。
基于自动机的量子电路验证器-AutoQ
最近，量子计算受到了许多技术突破[7]和不断增加的投资的驱动。原型Quantum计算机已经可用。公众，尤其是学生，研究人员和技术爱好者的机会，可以通过云服务（例如Amazon Braket [1]或IBM Quantum [2]来访问Quantum Computing设备迅速增加。由于量子计算的复杂性和概率性质，量子程序中错误的机会远高于传统程序，而常规的正确保证手段（例如测试）在量子世界中的适用性要少得多。量子程序员需要更好的工具来帮助他们编写正确的程序。因此，研究人员预计，正式的验证将在量子软件质量保证中发挥至关重要的作用，并且近年来已经朝着这个方向投入了重要意义[5，11，11，21，41，41 - 43，45，46]。然而，自动化量子程序/电路验证的实用工具仍然缺失。本文介绍了AutoQ 1，这是一种基于[14]中提出的方法的量子电路验证的全自动工具。特别是，AUTOQ检查了Hoare式规范的有效性{pre} c {post}，其中c是openQasm格式[17]和
在量子蜂窝自动机中争夺
cli虫QCAS。QCA是经历离散时间演变的晶格系统。每个都由两件事确定：每个晶格站点上的局部希尔伯特空间和统一的时间进化操作员（或自动化）。在海森伯格图片中，我们可能会将后者写为一组可逆的“规则” [28]，用于每个站点上的本地操作员的发展。我们考虑了一种称为Cli效率量子蜂窝自动机的特定模型系统[38 - 40]。这些QCA生活在空间中有限的1D晶格上，并遵守翻译不变性。每个晶格位点的希尔伯特空间源于量化环形相空间，因此每个lo-cal Hilbert空间都是有效的[41]。我们将此维度表示为n。此外，普朗克常数尺度为1 /n [40]，因此n→∞是半经典的极限。作用于每个当地希尔伯特空间的操作员建立了Q，p：
设计和仿真可逆的时间同步量子点蜂窝蜂窝自动机组合逻辑回路与超低能量耗散
摘要量子点蜂窝自动机（QCA）代表新兴的纳米技术，该纳米技术有望取代当前的互补金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化电导剂数字整合电路技术。QCA构成了一种极为有希望的无晶体管范式，可以将其降低到分子水平，从而促进TERA级设备的整合和极低的能量耗散。可逆QCA电路的可逆性从逻辑级别降低到物理水平，可以执行比Landauer能量限制（KBTLN2）耗散能量更少的计算操作。逻辑门的时间同步是必不可少的附加要求，尤其是在涉及复杂电路的情况下，以确保准确的计算结果。本文报告了逻辑和物理上可逆的时间同步QCA组合逻辑电路的八个新的设计和仿真。此处介绍的新电路设计减轻了时钟延迟问题，这些问题是由逻辑门信息的非同步，通过使用固有的更对称的电路配置引起的。模拟结果证实了提出的可逆时间同步QCA组合逻辑电路的行为，该逻辑电路表现出超大的能量耗散，并同时提供了准确的计算结果。
量子点细胞自动机技术中低成本 SRAM 单元的设计
1 马辛德拉大学电气与电子工程系，海得拉巴 500043，印度 2 巴巴古拉姆沙巴德沙大学电子与通信工程系，拉朱里 185234，印度 3 信息与通信技术 (ICT) 大学系，科技与技术 1902，孟加拉国 4 Univ. leå 理工大学电气与计算机工程系，SE 971 87 吕勒奥，瑞典 7 日本理化学研究所先进光子学中心中子束技术团队，RIKEN，Wako 351-0198，日本 * 通讯地址：soha.bhat@outlook.com (SMB); ali.bahar@usask.ca （ANB）; akira.otsuki@uai.cl （AO）
诱导和剥削亚属自动机进行加固学习
Andreas，J。，Klein，D。和Levine，S。（2017）。 模块化多任务增强措施学习政策草图。 Law，M.，Russo，A。和Broda，K。（2015）。 用于学习答案集程序的ILASP系统。 Sutton，R。S.，Precup，D。和Singh，S。P.（1999）。 MDP和半MDP之间：增强学习中时间抽象的框架。 Toro Icarte，R.，Klassen，T。Q.，Valenzano，R。A.和McIlraith，S。A. （2018）。 使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。Andreas，J。，Klein，D。和Levine，S。（2017）。模块化多任务增强措施学习政策草图。Law，M.，Russo，A。和Broda，K。（2015）。 用于学习答案集程序的ILASP系统。 Sutton，R。S.，Precup，D。和Singh，S。P.（1999）。 MDP和半MDP之间：增强学习中时间抽象的框架。 Toro Icarte，R.，Klassen，T。Q.，Valenzano，R。A.和McIlraith，S。A. （2018）。 使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。Law，M.，Russo，A。和Broda，K。（2015）。用于学习答案集程序的ILASP系统。Sutton，R。S.，Precup，D。和Singh，S。P.（1999）。MDP和半MDP之间：增强学习中时间抽象的框架。Toro Icarte，R.，Klassen，T。Q.，Valenzano，R。A.和McIlraith，S。A.（2018）。使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。
参数时间自动机的重写逻辑语义和符号分析
本文介绍了参数时间自动机 (PTA) 的重写逻辑语义，并表明使用 Maude-with-SMT 的符号可达性分析对于 PTA 可达性问题是合理且完整的。然后，我们改进了标准的 Maude-with-SMT 可达性分析，以便当 PTA 的符号状态空间有限时，分析终止。我们展示了如何使用我们的方法合成参数，并将其性能与最先进的 PTA 工具 Imitator 进行比较。实际贡献有两个方面：为 PTA 提供新的分析方法（例如，允许查询中具有更一般的状态属性并支持与用户定义的执行策略相结合的可达性分析，而 Imitator 不支持这些方法），并为实时重写理论开发符号分析方法。
量子点细胞自动机（QCA）中的一种新型单层全加器
而列数是垂直方向上的最大单元数。QCA Designer-E 会估算所有可能的坐标组合的总能量耗散。有各种能量耗散分量，如 E_bath、E_clk、E_io、E_in 和 E_out，用于计算所有坐标的总能量耗散。QCA 单元在时钟周期内会损失能量。该能量耗散显示为 E_bath [13]。需要注意的是，E_in 和 E_out 是 QCA 单元的输入和输出能量耗散，而 E_io 是 E_out 和 E_in 之间的能量耗散差。能量耗散为正值表示能量转移到 E_clk、E_io 和 E_env，其中 E_env 是转移到环境中的能量。能量耗散误差 (E_Error) 计算为 EError = Eenv-
使用组合通道编码和细胞自动机的超维计算实现高效的情绪识别
摘要 本文提出了一种基于高效受脑启发的超维计算 (HDC) 范式的硬件优化情绪识别方法。情绪识别为人机交互提供了宝贵的信息；然而，情绪识别涉及的大量输入通道 (> 200) 和模态 (> 3) 从内存角度来看非常昂贵。为了解决这个问题，提出了减少和优化内存的方法，包括一种利用编码过程的组合性质的新方法和一个基本的细胞自动机。与所提出的技术一起实施了具有早期传感器融合的 HDC，在多模态 AMIGOS 和 DEAP 数据集上实现了两类多模态分类准确率，效价 > 76%，唤醒 > 73%，几乎总是比最先进的技术更好。所需的矢量存储无缝减少了 98%，矢量请求的频率减少了至少 1/5。结果证明了高效超维计算在低功耗、多通道情绪识别任务中的潜力。关键词：脑启发、超维计算、情绪识别、可穿戴、内存优化、硬件高效、多模态传感器融合