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World File Search System解码器
迭代横向CNOT解码器
现代候选候选物的现代平台，例如被困的离子或神经原子，可以通过穿梭量允许遥远的物理速度之间的长距离连通性。这为远处逻辑量子位之间的横向逻辑cnot门开辟了道路，从而在该控制和目标逻辑Qubits上的每个相应的物理量子之间执行物理cnot门。但是，横向cnot可以从一个逻辑量子频率传播到另一个逻辑量子，从而导致logimal Qubits之间的误差相关。我们已经开发了一个多通迭代解码器，该解码器分别解码每个逻辑量子量子，以处理这种符合的误差。我们表明，在电路级别的噪声和O（1）代码周期下，阈值仍然可以持续存在，并且逻辑错误率将不会显着分级，与p⌊d
迭代横向CNOT解码器
现代候选候选物的现代平台，例如被困的离子或神经原子，可以通过穿梭量允许遥远的物理速度之间的长距离连通性。这为远处逻辑量子位之间的横向逻辑cnot门开辟了道路，从而在该控制和目标逻辑Qubits上的每个相应的物理量子之间执行物理cnot门。但是，横向cnot可以从一个逻辑量子频率传播到另一个逻辑量子，从而导致logimal Qubits之间的误差相关。我们已经开发了一个多通迭代解码器，该解码器分别解码每个逻辑量子量子，以处理这种符合的误差。我们表明，在电路级别的噪声和O（1）代码周期下，阈值仍然可以持续存在，并且逻辑错误率将不会显着分级，与p⌊d
遥控器编码器/解码器电路
M145026Encodes在收到传输启用TE，TE，（Active Low）信号后串行传输此信息。九个输入可以用三元数据（0,1，打开）编码为3 9（19.683）不同代码。目前可以使用两个解码器。两者都使用相同的发射器-M145026。解码器将收到9位单词，并将某些位将其解释为地址代码，而将一些位解释为数据。M145027将前五个传输位释放为地址和最后一个四位数ASDATA。M145028将所有九个位视为地址。如果未遇到错误，则them145027Outputsthefourdatabits当传输台的地址代码与接收器的匹配时。当两个解码器都识别出与解码器的贴合式时，两个解码器的有效变速箱输出都会很高。其他重点可以与不同的address/数据比产生。所有设备均可使用16铅塑料包。M145026提供SO16塑料包装（窄），M145028提供SO16塑料包装（大）。
优质量子 LDPC 码解码器
arXiv:2206.06557, SG , C.A.Pattison, E. Tang arXiv:2306.12470, SG , E. Tang, L. Caha, S.H.Choe，Z.他，A.库比卡
薛定谔的海盗：如何追踪量子解码器
量子计算机对密码学构成了迫在眉睫的威胁。巧合的是，量子计算机增强的计算能力可以解决当今使用的大部分公钥密码学所依赖的精确数学问题，比如因式分解和离散对数 [Sho94]。好消息是，“量子安全”的数学工具（如格、多元方程或同源）已经存在，可以在许多环境中用作直接替代品。尽管如此，仍存在许多挑战。例如，使用量子安全的直接替代品并不总能保证整个协议的安全性，因为许多经典证明技术无法延续到量子环境中 [VDG98、ARU14、BDF + 11]。量子攻击者也可能获得对诚实方的“叠加访问权限”，从而开辟新的攻击途径 [KM10、Zha12a、DFNS14、KLLN16]。在这项工作中，我们考虑了来自量子计算机的完全不同的威胁，据我们所知，这种威胁以前从未被发现：量子盗版！
使用基于变压器的解码器和验证的Vocoder
摘要。这项研究描述了在想象的语音期间来自电皮质图（ECOG）的语音合成。，尽管使用基于变压器的解码器和预验证的Vocoder，我们的目标是产生高质量的音频。具体来说，我们使用了预训练的神经声码编码器Parallel Wavegan，将Transformer Decoder转换为对Log-Mel频谱图的输出，后者是在ECOG信号上训练的，将其转换为高质量的音频信号。在我们的实验中，使用来自13名参与者的ECOG信号，想象中的语音的综合语音实现了动态时间巡航（DTW）Pearson相关性，范围从0.85到0.95。这种高质量的语音合成可以归因于变压器解码器准确地重建高保真日志频谱图的能力，这证明了其在处理有限训练数据时的有效性。
W51 手册 V6.6 - Wavecom 解码器
HF 菜单中的 PSK 模式 25 HF 菜单中的 MIL-STANAG 和 HF-ACARS 模式 25 HF 菜单中的图形模式和 CW 25 SELCAL 和其他 25 模式选择器... 25 VHF-UHF 模式 26 VHF/UHF 菜单中的 INDIRECT 模式 26 分析 VHF/UHF 菜单中的 INDIRECT 模式 26 VHF/UHF 菜单中的 SELCAL 模拟模式 26 VHF/UHF 菜单中的 SELCAL 数字模式 27 DIRECT 模式 27 分析 VHF/UHF 菜单中的 DIRECT 模式 27 模式选择器... 27 解调器菜单 27 自动 28 模式... 28 解调器模式 28 PB 中心... 31 PB 带宽... 31 中心... 33 移位... 33 波特率... 33 极性... 33 转换... 34 输入... 34 增益... 35 选项菜单 35 字母表... 35 代码统计... 36 字母/数字... 36 周期... 36 切换 36 MSI 36 IAS 37 周期... 37 时间戳... 37 错误指示 38 清除屏幕 38 重新同步模式 38 OSI 级别... 38 消息类型...、显示...、显示模式... 38 收藏夹菜单 39 打开... 39 另存为... 40 设置菜单 40 W61PC 卡... 40 字体... 41 临时文件... 41 首选项... 42 接收器和卫星设置... 43 许可证... 44 输入... 44 查看菜单 49 窗口菜单 49 帮助菜单 49 目录 49 WAVECOM 网页 49 关于 W61... 49 按钮栏 50 工具栏 50
卷积网络优于线性解码器......
书籍章节 卷积网络在从脊髓信号预测肌电图方面优于线性解码器 Yi Guo 1 *、Sinan Gok 2 和 Mesut Sahin 2 1 美国混合智能实验室有限责任公司 2 美国新泽西理工学院生物医学工程系神经假体实验室 *通讯作者：Yi Guo，混合智能实验室有限责任公司，加利福尼亚州威尼斯，美国 2020 年 10 月 19 日发布 本书章节是 Yi Guo 等人发表的文章的再版。于 2018 年 10 月在 Frontiers in Neuroscience 上发表。 （Guo Y、Gok S 和 Sahin M (2018) 卷积网络在预测脊髓信号中的 EMG 方面优于线性解码器。Front. Neurosci. 12:689。doi: 10.3389/fnins.2018.00689） 如何引用本书章节：Yi Guo、Sinan Gok、Mesut Sahin。卷积网络在预测脊髓信号中的 EMG 方面优于线性解码器。在：Jose Fernando Maya-Vetencourt，编辑。Prime Archives in Neuroscience。海得拉巴，印度：Vide Leaf。 2020。© 作者 2020。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可条款发布（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。道德声明：所有程序均经新泽西州纽瓦克市罗格斯大学机构动物护理和使用委员会 (IACUC) 批准。
基于自然的信用科学解码器系列
高质量的ALM碳项目应使用相同的量化方法来量化项目信贷期间的基线和项目方案下的排放和拆卸。项目使用不同的量化方法进行基线与项目方案的项目或在一种方案下排放或删除的假设“保守”等于0（例如基线SOC去除= 0）应视为质量较低。基线场景应该是动态的，并反映如果未实施该项目，则在项目年期间会发生的排放和删除。使用相同的工具和方法在每种情况下量化排放和去除，可确保一致的碳会计保持动态基线场景的完整性，同时还降低了项目产生的信用中的不确定性（Zhou等人 2023）。2023）。