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克莱门汀卫星
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超导电流的门控制
1 Department of Physics, University of Kontanz, Universit € AtsTraße 10, 78464 Konstanz, Germany 2 Nest, Nanoscienze-Cnr Institute Normal School, Piazza San Silvestro 12, 56127 Pisa, Italy 3 MTA-BME SuperConducting Nanoelectronics Momentum Research Group, M € M € M € M € Ugyetem RKP。 3.，1111布达佩斯，匈牙利4物理系，布达佩斯大学技术与经济学，M€uegyetem RKP。 3.，1111 Budapest，匈牙利5物理学系，科学系，许多大学，Al-Geish St.，31527 Tanta，Gharbia，Gharbia，Gharbia，埃及6 Microtechnology and Nanoscience系，Chalmers Technology，41296 g 41296 g欧特伯格，Sweden 7 Cnr cnr cnr cnr cnr cn. Paolo II 132，84084 Fisciano，意大利萨勒诺市8物理学系“ E. R. Caianiello”，萨勒诺研究的大学，通过Giovanni Paolo II 132，84084 Fisciano，salerno，意大利，意大利> > >1 Department of Physics, University of Kontanz, Universit € AtsTraße 10, 78464 Konstanz, Germany 2 Nest, Nanoscienze-Cnr Institute Normal School, Piazza San Silvestro 12, 56127 Pisa, Italy 3 MTA-BME SuperConducting Nanoelectronics Momentum Research Group, M € M € M € M € Ugyetem RKP。3.，1111布达佩斯，匈牙利4物理系，布达佩斯大学技术与经济学，M€uegyetem RKP。3.，1111 Budapest，匈牙利5物理学系，科学系，许多大学，Al-Geish St.，31527 Tanta，Gharbia，Gharbia，Gharbia，埃及6 Microtechnology and Nanoscience系，Chalmers Technology，41296 g 41296 g欧特伯格，Sweden 7 Cnr cnr cnr cnr cnr cn. Paolo II 132，84084 Fisciano，意大利萨勒诺市8物理学系“ E. R. Caianiello”，萨勒诺研究的大学，通过Giovanni Paolo II 132，84084 Fisciano，salerno，意大利，意大利> > >
量子计算的基本门
我们表明，由所有一位量子门（u（u（2））组成的一组门和两位独家或门（将布尔值（x，y）映射到（x，x，x，x，x，y））在所有对所有统一操作上都可以在任意的n（u（2 n）上都可以表达为这些gates的构图。我们调查了实现其他门所需的上述门的数量，例如通用的deutsch-to oli门，这些门将特定的U（2）适用于一个输入位，并且仅当逻辑和所有其余所有输入位时，就满足了一个输入位。这些门在许多量子构造网络的构造中起着核心作用。我们在建立各种两位和三位数的大门所需的基本门数量上得出了上限和下限，这是n-bit deutsch-to to oli大门所需的渐近数，并就任意n-bit n-bit单位操作所需的数量进行了一些观察。PACS编号：03.65.ca，07.05.bx，02.70.rw，89.80。+H
使用双门MOSFET
摘要 - 使用Double-Gate（DG）MOSFET设计了差分交叉耦合电压控制的振荡器（VCO）。DG MOSFET具有高噪声图的出色噪声免疫力，适用于低功率，高频应用。该提出的VCO是使用差分拓扑设计的，具有提高功耗，设计灵活性和降低噪音的提高。这也提高了现有差分放大器的高频性能。此后，将提出的VCO与制造和设计方法进行了比较，尤其是基于硅的CMOS和单栅（SG）MOSFET VCOS（可能）的替代方法。遵循各种印刷电路板（PCB）设计实践，以最大程度地减少噪声并提高电路的整体效率。进行该VCO分析的关键参数是功率的输出功率，相位噪声和数字，在峰值处已实现为-2.91 dbm和1 MHz的-69.79 dbc/hz。设计VCO的功耗为36兆瓦。关键字 - MOSFET，双门MOSFET，差分放大器，微电子，纳米技术，VLSI，VCO。1。简介
增材制造的数字孪生：最新综述
摘要：随着工业4.0的发展，增材制造将被广泛应用于生产定制化部件。然而，通过反复试验的方法利用增材制造技术生产出结构合理、机械性能良好的部件相当耗时且成本高昂。为了获得最佳工艺条件，需要进行大量实验来优化给定机器和工艺中的工艺变量。数字孪生（DT）被定义为生产系统或服务的数字化表示，或者仅仅是具有某些属性或条件的活跃独特产品。它们是帮助克服增材制造中许多问题的潜在解决方案，以提高零件质量并缩短产品合格时间。DT系统对于理解、分析和改进产品、服务系统或生产非常有帮助。然而，由于对DT概念、框架和开发方法缺乏透彻理解等诸多因素，真正的DT发展仍然受到阻碍。此外，现有棕地系统与其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结增材制造DT的现状和问题，以便为后续DT系统研究提供更多参考。
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
用供应链分析解锁数十亿美元
提供端到端的高级分析来支持产品架构设计和供应链规划，需要一个框架（1）易于使用，（2）灵活以支持不断变化的需求，以及（3）表现且可扩展的，以满足公司不断增长的高级分析需求。英特尔的分析框架支持广泛的产品架构设计和供应链规划功能。该框架通过结合许多高级技术来解决整体问题的各个方面，例如产品组成，晶圆启动优化，网络容量对准和优化的路由来支持迭代方法（见图1）。该框架是作为可组合企业系统构建的，具有移动优先的云可视化，机器人过程自动化和大数据管理。它还始终具有高可用性和故障转移聚类。使用HOT（内存），温暖（在磁盘上）和Cold（Hadoop分布式文件系统）存储使用Hot（内存），使用HOT（内存）和自动存储层，将Lambda架构与内存速度层，基于磁盘的批处理层以及自动存储层一起使用。微服务包裹数据层并将数据暴露于消费客户端以获取可行的见解和可视化，并在负载平衡的服务器上托管。框架的设计有助于确保高吞吐量和低潜伏期响应时间。
C5ISR CENTER STEM@Home - 脑筋急转弯：数谜
功能连接是对大脑时时刻刻如何连接的动态描述。我们不要将其想象为网络中使用的物理线路，而是想象一下这些线路在一天中是如何使用的。当你在电脑上做作业时，你的笔记本电脑会将文档发送到你的打印机。当天晚些时候，你可能会使用笔记本电脑将电影传输到电视上。这些“线路”的使用方式取决于你是在工作还是在休息，对人类来说也是如此。功能连接会根据当前任务而变化。你的大脑一直在动态地重新连接。想象一下，你站在离墙上挂着的菜单板仅几步之遥的地方，阅读一份餐厅特色菜清单。无论何时你看着什么东西，视觉皮层都在工作，但由于你在阅读，所以视觉皮层与用于阅读的听觉皮层相连。你指着板上的某样东西，不小心把它从墙上碰掉了。当你伸手去接它时，你的大脑连接就会发生变化。你不再阅读，而是试图接住下落的物体，你的视觉皮层现在与运动前皮层协同工作来引导你的手。