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具有高效金字塔加法器结构的 Braun 乘法器的算术应用实现
tmohanrao2020@gmail.com 摘要：乘法器在信号处理和基于 VLSI 的环境应用中起着关键作用，因为与其他设备相比，它消耗更多的功耗和面积。在实时应用中，功率和面积是重要参数。乘法器是必不可少的组件，因为与任何其他元件相比，它占用较大的面积并消耗更多的功耗。我们有很多加法器来设计乘法器。在本文中，使用金字塔加法器，它使用半加器和全加器来提高速度并减少乘法器中使用的门数量，但延迟并没有显着减少。如果我们用 XNOR 和 MUX 代替普通的半加器和全加器来修改金字塔加法器，那么与普通的 16 位加法器相比，这种金字塔加法器使用的门更少，延迟也更少。金字塔加法器中 XNOR 和 MUX 的使用减少了延迟，因为 MUX 功能仅在输入中选择输出。使用这种金字塔加法器可以大大减少乘法器延迟。关键词：MUX，FPGA，DSP，加法器，2.1块，2.2块
边缘感知的金字塔可变形网络，用于大脑的无监督注册MR图像
可变形图像注册对于临床诊断，治疗计划和手术导航至关重要。但是，大多数现有的注册解决方案都需要在可变形注册之前单独的刚性对准，并且可能无法满足较大的变形情况。我们提出了一个新型的边缘感知金字塔变形网络（称为EPREG），用于无监督的体积登记。特别是，我们建议从多级特征金字塔中充分利用有用的互补信息，以预测多尺度的位移场。这样的粗到细节估计促进了预测的注册场的进行性重新确定，这使我们的网络能够处理体积数据之间的大变形。此外，我们将边缘信息与原始图像作为双输入集成在一起，从而增强了图像内容的纹理结构，以促使所提出的网络额外注意以进行结构对齐的边缘感知信息。在包括MindBoggle101，LPBA40和IXI30在内的三个公共大脑MRI数据集上对我们的EPREG的效率进行了广泛的评估。实验证明，相对于骰子指数（DSC），Hausdorff距离（HD）和平均对称的表面距离（ASSD）的指标，我们的EPREG始终优于几种尖端方法。提出的EPREG是解决可变形体积登记问题的一般解决方案。
积极主动的环境战略和金字塔底层的企业业绩
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制定金字塔底层市场的战略
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