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量子电路表示的基于张量的网络决策图
摘要 - 数十年来，已成功应用于量子物理系统的模拟网络。最近，它们也用于量子计算的经典模拟，特别是随机量子电路。本文提出了一个名为TDD（张量决策图）的决策模式数据结构，以实现张量网络的更多原则和方便的应用。这种新的数据结构为量子电路提供了紧凑而规范的表示。通过利用电路分区，可以有效地计算量子电路的TDD。此外，我们表明，张量网络在其应用中必不可少的操作（例如加法和收缩）也可以在TDD中有效地实现。提出了TDD的概念验证实施，并在一组基准量子电路上评估了其效率。预计TDD将在与量子电路有关的各种设计自动化任务中发挥重要作用，包括但不限于等效检查，错误检测，合成，仿真和验证。
优化 PCI Express 的设计与实现...
1 研究生学者，印度班加罗尔 BIT 电子与计算机工程系 2 助理教授，印度班加罗尔 BIT 电子与计算机工程系 摘要 PCIe（外围组件互连快捷）协议对于在计算机外围设备（如显卡和网卡等）之间建立高速数据通信至关重要。此通信协议以数据包格式传输数据，每个数据包包含数据和目标地址以及其他准确传输数据的基本信息。本文重点研究物理层通过降低延迟参数实现高速数据传输。为了最大限度地减少干扰并提高可靠性，物理层使用加扰技术，并使用 8b – 10b 编码技术进行同步和错误检测。此外，SIPO 和 PISO 转换数据格式以提高效率和准确性。该设计使用针对 45nm 工艺技术的 Cadence 编译器实现。该设计具有延迟效率，路径延迟为 5.0ns，工作频率为 200MHz，功耗为 1.2mw，面积为 1999µm²。关键词：PCIe、加扰器和解扰器、8b-10b 编码器和 10b-8b 解码器、数据包、PISO 和 SIPO。I. 简介 PCIe（外围组件互连快速）是一种用于计算机的高速串行扩展总线，它取代了目前计算机中未使用的并行总线，如 PCI-PCI-X 和 AGP。因此，它具有速度、可扩展性和性能改进等特点 PCIe 基于点对点连接，其中每个设备直接连接到终端节点，最常见的是 CPU 或芯片组。这消除了共享总线设计带来的争用，从而提高了整个系统的性能，并降低了延迟。点对点连接大多基于数据包，服务质量 (QoS) 可实现低延迟。这些功能对于需要加载和传输大量数据的任何应用程序都至关重要，例如游戏、计算密集型应用程序 HPC 或商业智能和分析应用程序。借助 PCIe 接口中使用的热插拔、错误检测和纠正 (EDC) 功能，可以提高系统可靠性。PCIe 是一种串行、点对点和基于数据包的协议，由 PCI-SIG（PCI 特别兴趣小组）维护和定义。PCIe 实际上是 PCI 的替代品，PCI 是一种芯片并行总线协议。PCIe 是一种高速串行；这是选择 PCIe 来支持此机器高速数据传输的主要原因，用于连接的计算机扩展总线标准
检测驾驶舱任务？- PLOS
本研究的目的是检查在复杂的错误检测驾驶舱任务中专业知识、表现和注视行为之间的关系。24 名飞行员和 26 名非飞行员从飞行员的角度观看视频剪辑，并被要求检测驾驶舱仪表板中的故障。与非飞行员相比，飞行员检测到更多故障仪器，在仪器上的停留时间更短，进行了更多转换，更频繁地访问与任务相关的区域，并且在仪器之间的区域停留更长时间。这些结果为解释专家表现的潜在过程的三种理论提供了证据：长期工作记忆理论、信息减少假设和图像感知的整体模型。此外，一般注意力技能的结果表明，与非飞行员相比，飞行员在全局和局部信息处理之间切换的能力更强。综上所述，结果表明，凝视行为以及其他通用技能可能提供有关潜在过程的重要信息，可以解释专业飞行员在飞行过程中的成功表现。
模式选择信标系统 (模式 S ... 的描述
通过增加 S 模式应答器装备，NAS 中的监视效果得到进一步增强。S 模式飞机可以通过从注册号或其他编号方案派生的代码唯一地标识，该代码与飞行员选择的 A 模式代码无关。点名监视中的 S 模式飞机不受同步乱码的影响。内置于 S 模式协议中的错误检测、错误纠正和自适应重审降低了对 ATCRBS 干扰的敏感度并提高了整体链路可靠性。S 模式应答器的容差比旧的 ATCRBS 应答器更严格，并且通常在下行链路频率和周转时间等参数中表现出较小的变化。与 ATCRBS 相比，整体监视精度提高了四倍。同质的 S 模式技术将以与 S 模式技术带来的风险缓解因素成正比的速率提供 NAS 中的安全性。
高斯leonardo多项式和...
这项研究首先介绍了高斯莱昂纳多多项式序列。我们获得此序列的基本属性，例如生成函数，Binet的公式，矩阵形式。此外，我们使用Leonardo编号研究了编码端解码方法。最后，我们检查了向接收器发送不正确的错误检测和校正。参考文献[1] Bacaer，N。，《数学种群动力学的简短历史》，Springer-Verlag，伦敦，2011年。[2] Horadam，A。F.，《美国数学月刊》，70（3），289，1963。[3] Shannon，C。E.，《贝尔系统技术杂志》，27（3），379，1948。[4] Moharir，P。S.，IETE研究杂志，16（2），140，1970。[5] Basu，M.，Prasad，B.，Chaos，Solitons分形，41（5），2517，2009。[6] Catarino，P。M.，Borges，A.[7] Soykan，Y。，《数学进步研究杂志》，18（4），58，2021。[8]çelemoğlu，ç。[9] Gauss，C.F。，理论残留物biquadraticorum：评论Secunda，典型Dieterichtianis，1832年。[10] Halici，S.，Sinan，O。Z.
软件开发中的生成AI：现代编码的概述和评估
昌迪加尔大学APEX技术-CSE助理教授摘要生成AI通过利用高级机器学习模型来自动化编码任务，生成代码并提高生产率，从而显着改变了软件开发。本文提供了现代AI驱动的编码工具的概述和评估，包括GitHub Copilot，OpenAI Codex，DeepCode，Amazon Codeguru，Tabnine，Kite和Intellicode，这些工具使用大型语言模型（LLMS）提供实时代码建议，自动错误检测和智能代码。尽管有好处，这些工具仍面临与准确性，上下文理解，安全性，隐私和道德考虑有关的挑战，因此需要对开发人员进行彻底审查和测试AI生成的代码。AI在编码中的集成也引起了人们对专有信息保护和诸如工作流离失所等道德含义的担忧。本文探讨了当前生成AI工具的功能，应用和局限性，突出了它们对软件开发的影响并讨论未来的方向。重点是对改进模型培训，增强上下文理解，安全AI培训方法和道德AI使用的需求。通过解决这些挑战，该行业可以最大程度地发挥生成AI的潜力，创造更准确，可靠和道德上的声音工具，以支持协作和创新的软件开发环境。关键字：生成AI，软件开发，大语言模型，道德AI，上下文理解，人类协作。1。引言生成AI的出现通过使用AI驱动的工具来补充传统的编码实践，以生成代码，自动化任务并提高生产率，从而显着改变了软件开发。利用高级机器学习模型，尤其是大型语言模型（LLMS），这些工具，例如Github Copilot，OpenAI Codex和Tabnine，可以提供智能的代码建议，完整的片段，并从自然语言描述中生成整个程序。这项创新减少了编码时间和精力，有助于错误检测，并作为新手程序员的教育工具。但是，关于代码质量，安全性，知识产权和持续AI模型适应需求的挑战仍然存在。本文提供了当前生成AI工具的概述和评估，研究了其功能，应用和局限性，以突出其对软件开发和未来潜力的影响。
改进的低深度 SHA3 量子电路用于故障......
摘要：为了在后量子时代构建高效的安全系统，可以通过估算发起量子攻击所需的量子资源来找到防御容错量子计算机的最小安全参数。在容错量子计算机中，错误必须通过错误检测和错误校正达到可接受的水平，这需要额外使用量子资源。随着量子电路深度的增加，每个量子比特的计算时间增加，量子计算机中的错误也会增加。因此，就量子电路中的错误而言，通过增加量子比特的数量来降低深度是合适的。本文提出了一种用于容错量子计算机的SHA3的低深度量子电路实现，以减少错误。所提出的SHA3量子电路是通过在每个函数中的量子比特数、量子门和量子深度之间进行权衡来实现的。与最先进的方法相比，本文提出的方法分别将 T 深度和全深度减少了 30.3% 和 80.05%。我们期望这项工作将有助于建立量子时代的 SHA3 最低安全参数。
教育，认证和行业翻译质量的定量评估：概述
在不断增加的全球化和多语言互动的时代，翻译质量评估变得至关重要。然而，在当代研究中持续存在一个显着的差距，尤其是关于标准化和系统的探索，对翻译质量的定量评估，该领域尚未获得大量的学术重点。这项研究提供了用于评估教育，认证和工业领域的翻译质量的方法和标准的彻底阐述。强调翻译质量评估在确保翻译材料的准确性，流利性，连贯性和适当性中的关键作用，本文阐明了在教育和认证环境中普遍存在的评分方法中现有的差异。此外，它还深入研究了行业中采用的评估框架，揭示了它们的复杂性以及针对人类和机器翻译文本的详细评估标准。为提高教学效率和翻译质量，该研究提议整合学术和行业评估标准。此外，它设想了未来翻译质量评估模型的演变，并设想了旨在优化翻译输出的高级功能（例如自动错误检测和瞬时反馈机制）的结合。
人工智能在应用程序生命周期管理 (ALM) 中的作用
AI 在 ALM 中的优势 AI 在 ALM 中的集成具有诸多优势： • 提高效率和生产力：AI 可自动执行重复性任务，使开发人员能够专注于软件开发中更复杂、更具创造性的方面。麦肯锡的一项研究发现，AI 技术在软件开发中的利用率从 2018 年的 1.9 翻了一番，达到 2022 年的 3.8。 • 提高质量和可靠性：AI 驱动的工具可以在开发过程的早期检测到错误和潜在问题，从而提高软件质量。早期错误检测和自动代码审查有助于提高应用程序的可靠性。 • 加快上市时间：通过自动化 ALM 流程的各个阶段，AI 有助于缩短开发周期并加快上市时间。这在当今快节奏的商业环境中尤为重要。 • 降低成本：虽然对 AI 技术的初始投资可能很大，但通过提高效率和减少错误带来的长期成本节省将是巨大的。组织报告称，通过缩短开发周期和更好地分配资源可以节省成本。
硬化的电子和辐射技术（心）2023教程 - 复杂性，可检验性和单一事件效果（请参阅）：测试和保证考虑
• Atomic Mass Unit (amu) • AWS: Amazon Web Services • Bump Plating Photoresist (BPR) • Chip to Wafer (CtW) • CL: Confidence Level • CMOS: Complementary metal-oxide semiconductor • Commercial Off The Shelf (COTS) • Complementary Field Effect Transistor (CFET) • ConOps: Concept of Operations • continuous wave (CW) • DDD: Displacement Damage Dose •设计技术合作/合成技术合作选择（DTCO/STCO）•动态随机访问记忆（DRAM）•EDAC：错误检测和校正•EEEE•EEEE•EEEE：电气，电子，电子力学和电流和电流和电子光学和电力•嵌入式动态随机访问记忆（EDRAM）晶体管（FEFET）•铁电随机访问存储器（FERAM）•铁电隧道连接（FTJ）•FET：FET：现场效应晶体管•FPGA•FPGA：现场编程的门阵列•完全自我对齐（FSAV）•GrandAccélérateurNational d'ions d'ions d'ions d'Ions d'ions lourds lourds（Ganil）