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混合量子上的深度优先 Grover 搜索算法......
N )，并在 [Ben+97] 中被证明是渐近最优的。近年来，一种新的混合量子-经典 (HQC) 计算概念被提出[Llo00]并受到越来越多的关注，HQC 的概念被应用于计算机科学的多个领域[End+21; Ott+17; Liu+21; Ber+18]。通过将量子组件附加到经典计算机，两个部分相互补充，使得 HQC 兼具两者的优点，例如量子并行性[NC10]、数据存储和高效的算术运算。尽管一些文章讨论了 HQC 的详细结构，但在本文中，我们用第 2 部分来研究 HQC 的配置。此外，我们面临着将 Grover 算法应用于多解搜索问题时的低效率问题（这将遇到重复并恶化到 O ( N √
用于对话情感识别的量子启发神经网络
我们通过将对话情绪识别任务与完整的量子测量范围进行类比，为对话情绪识别提供了一个新颖的视角。我们描述了对话中说话者情绪识别过程中的不同量子测量步骤，并将它们与类量子神经网络结合起来。类量子层由复值运算实现，以确保量子概念的真实采用，这自然实现了对话上下文建模和多模态融合。我们借用现有算法来学习复值网络权重，以便以数据驱动的方式进行类量子过程。我们的模型与两个基准数据集上的最新方法相当，并提供了理解对话情绪识别的量子视角。
关键词策略的局限性
什么是关键词策略及其局限性“更多意味着添加。更多意味着减去多少。”学习使用关键词策略解决应用题的学生会执着于故事题中的孤立单词，解释单词而不是问题的上下文。关键词策略是一种教学生剖析应用题的方法，找出表示运算的单个单词。例如，学生可能会被教导“总计、更多、总共”用于加法，意思是应该加数字。或者他们可能会被教导“少多少、更少、差多少”总是表示减法。这个系统的缺陷在于，学生被训练成自动跳转到运算或程序，而不先理解对他们的要求。以此问题为例（Clement & Bernhard，2005）：苏珊收集了 6 块石头，比简多 4 块。简收集了多少石头？如果学生使用关键词策略，他们可能会错误地认为“更多”意味着添加，然后断章取义数字而错误地执行运算。6 + 4 的答案是 10，但 Jan 实际上收集了 2 块石头。利用关键词策略或其他程序步骤并不能让学生了解如何开始解决问题、在面对问题时坚持不懈或评估解决问题的过程和结果的合理性。除了关键词具有误导性之外，有些问题并没有关键词，导致学生学会依赖关键词而没有策略。此外，当学生使用关键词解决较简单的问题时，他们在被要求解决更复杂、多步骤的问题时会感到困惑（Van de Walle & Lovin，2006）。相反，学生需要明白数学是关于推理和理解情况的。乔治·波利亚 (George Polya) 在其 1945 年出版的《如何解决问题》中首次介绍了解决问题的过程（见图 2）。在这个过程中，学生们被教导首先花时间去理解问题，然后再制定计划，然后执行计划，然后回顾检查和解释。虽然它提供了一个很好的结构来思考
bq25713，BQ25713B I2C窄VDC降压电池充电控制器，带有系统电源监视器和处理器热监视器数据表（Rev. C）
•与BQ25703A兼容的针脚和软件•充电1至4S电池从广泛的输入源 - 3.5-V至24-V输入操作电压 - 支持USB2.0，USB 3.0，USB 3.0，USB 3.1（C型C）和USB电源（USB供应（USB-PD）输入（USB-PD）输入（USB-PD） - 无需（USB-PD）的运算 - 毫无目前的运算 - （IDPM和VDPM）针对来源超负荷•电源/当前的CPU节流电源监视器 - 全面的ProChot轮廓，IMVP8/IMVP9符合符合的和电池电流监视器 - 系统电源监视器 - IMVP8/IMVP9兼容•符合范围的电压DC（NVDC）电源型电池管理 - 无电量型电池组件 - 电池组件 - 电池启动 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池 - 电池电量 - 电池 - 电池 - 电池电量 - diode operation in supplement mode • Power up USB port from battery (USB OTG) – 3-V to 20.8-V VOTG With 8-mV resolution – Output current limit up to 6.4 A with 50-mA resolution • TI patented Pass Through Mode (PTM) for system power efficiency improvement and battery fast charging • When system is powered by battery only, Vmin Active Protection (VAP) mode supplements battery from input capacitors during system peak power spike •输入当前优化器（ICO）以提取最大输入功率•800-kHz或1.2-MHz可编程的可编程开关频率，以2.2-µh或1.0-µh电感器或1.0-µh电感器•用于灵活的系统配置的主机控制接口 - I 2 C端口最佳系统性能和状态的最佳系统性能和状态报告 - 无需进行EC的限制•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•电动量•
认识AI
● AI 需要耗费大量的运算资源，例如： Google 可以使用AI 成功辨识照片上的猫，在成功之前让AI 观看了20000000 张有猫的照片，没有高效能硬体的帮助，这样的训练过程必须耗费10 年以上。 ● 由于CPU 制程的进步，再加上用来产生3D 图形的GPU ，使得AI 获得了空前的成功。例如： AlphaGo 从国小的棋力进步到打败世界冠军，只花了短短2 年的时间，当时使用了176 颗GPU ，是一台超级电脑。 ● 2017 年Google 发明了专门为AI 优化的TPU 来取代GPU ，目前只要一台搭载4 TPU 的个人电脑，搭载AlphaZero AI ，训练3 天就可以打败AlphaGo 。
适合低功耗应用的全加器
摘要：在电子处理系统中，二进制数的加法是一项基本运算。通过分析并与其他传统加法器进行比较，展示了一位低功耗混合全加器的性能改进。与其他传统全加器电路相比，1 位低功耗混合全加器被认为是提高电路速度的好方法。在该分析论文中，使用 EDA 工具实现了一位低功耗混合全加器，并使用通用 90nm CMOS 技术在 5 伏电压下进行了仿真分析，并在各种电压下与其他传统全加器进行了比较。为了将 1 位低功耗混合全加器与其他传统加法器在各种参数（例如静态和动态功耗、延迟和 pdp（功率延迟积））下的比较，考虑了 1 位低功耗混合全加器最适合各种低功耗应用。
AN9525：HIP4080AEVAL2 的 D 类音频应用
除非要使用输入滤波，否则差分反馈放大器还应具有至少 5V/ s 的转换率。如果不这样做，反馈放大器将无法响应 MOSFET 桥式逆变器输出端的高信号转换率。全功率带宽能力应至少为 0.5MHz，以最大限度地减少输入滤波。Intersil 的 CA5470 型运算放大器满足最低要求，并具有一些输入滤波，以便不超过放大器的转换率和带宽能力。引入反馈电路的滤波器延迟必须通过误差放大器传递函数中的类似超前项（零）进行补偿。由于反馈放大器是差分放大器，因此每个求和点的阻抗必须匹配，以确保良好的共模抑制，因为共模电压将包含开关频率的大部分分量。
苹果的外部增长与AI PC时代
- M4 芯片是采用第二代 3 纳米工艺制造的系统级芯片 (SoC)，其特点是最大限度地提高能效 - Apple 解释说，M4 芯片的性能与 M2 芯片相同- M4芯片配备高达10核CPU和10核GPU - M4芯片的NPU配备了迄今为止最快的神经引擎，处理性能达到每秒38万亿次 - M4芯片的NPU计算性能现有的AI PC是英特尔酷睿Ultra的11TOPS（每秒10万亿次运算），相比于AMD Ryzen 8000系列的16TOPS和Apple M3的18TOPS，性能要高得多。
美国商务部工业和安全局
2002财年，美国商务部工业和安全局对高性能计算机（HPC）出口的管制门槛进行了两次调整。第一项于 2002 年 1 月宣布，并于 2002 年 3 月生效，该法案规定，理论运算速度高达 190,000 MTOPS 的 HPC 有资格根据 CTP 许可例外出口到第三级国家（包括中国、俄罗斯和印度）。因此，综合理论性能高达 190,000 MTOPS 的 HPC 可以根据 CTP 许可例外出口到大多数目的地，而无需事先通知 BIS。但是，此类出口有装运后报告要求。在此更改之前，根据 CTP 许可例外，向第三级国家出口 HPC 的控制阈值为 28,000 MTOPS。