Микросхема википедия. Микросхемы и интегральные схемы: виды, устройство, применение

Что такое микросхема и интегральная схема. Какие бывают виды микросхем. Как устроены и где применяются интегральные схемы. Преимущества и недостатки использования микросхем.

Что такое микросхема и интегральная схема

Микросхема (интегральная схема) — это электронное устройство, содержащее множество компонентов (транзисторов, резисторов, конденсаторов и др.) на одной полупроводниковой подложке. Микросхемы выполняют определенные электронные функции и являются основой современной электроники.

Основные характеристики микросхем:

• Миниатюрные размеры (от долей до нескольких миллиметров)
• Высокая степень интеграции (до миллиардов компонентов)
• Низкое энергопотребление
• Высокая надежность
• Низкая стоимость при массовом производстве

Виды микросхем по функциональному назначению

Микросхемы классифицируются по различным признакам. По функциональному назначению выделяют следующие основные виды микросхем:

Аналоговые микросхемы

Обрабатывают аналоговые (непрерывные) сигналы. К ним относятся:

• Операционные усилители
• Компараторы
• Стабилизаторы напряжения
• Аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи

Цифровые микросхемы

Обрабатывают цифровые (дискретные) сигналы. Основные виды:

• Логические элементы (И, ИЛИ, НЕ и др.)
• Триггеры, регистры, счетчики
• Мультиплексоры, демультиплексоры
• Процессоры, микроконтроллеры
• Микросхемы памяти (ОЗУ, ПЗУ)

Аналого-цифровые микросхемы

Сочетают аналоговые и цифровые узлы на одном кристалле. Примеры:

• Микросхемы для систем связи
• Аудио кодеки
• Микросхемы для автоэлектроники

Устройство и технология производства интегральных микросхем

Как устроены современные интегральные микросхемы?

Структура микросхемы

Типичная микросхема состоит из следующих основных элементов:

• Кристалл (чип) — полупроводниковая подложка с интегрированными компонентами
• Корпус — защищает кристалл от внешних воздействий
• Выводы — для подключения микросхемы к внешней схеме

Технологический процесс производства

Производство интегральных микросхем включает следующие основные этапы:

1. Выращивание монокристалла кремния
2. Резка на пластины
3. Формирование структур микросхемы на пластине
4. Разделение пластины на отдельные кристаллы
5. Монтаж кристаллов в корпус
6. Присоединение выводов
7. Герметизация корпуса
8. Тестирование и маркировка

Применение микросхем в современной электронике

Где используются интегральные микросхемы? Основные области применения:

• Компьютерная техника (процессоры, память, чипсеты и др.)
• Мобильные устройства (смартфоны, планшеты)
• Бытовая электроника (телевизоры, аудиотехника)
• Автомобильная электроника
• Промышленная автоматика
• Телекоммуникационное оборудование
• Медицинская техника
• Военная и космическая электроника

Преимущества и недостатки использования микросхем

Каковы плюсы и минусы применения интегральных микросхем?

Преимущества микросхем:

• Миниатюрность устройств
• Высокая надежность
• Низкое энергопотребление
• Высокое быстродействие
• Низкая стоимость при массовом производстве

Недостатки микросхем:

• Сложность разработки и производства
• Высокая стоимость оборудования для производства
• Сложность ремонта
• Чувствительность к статическому электричеству

Тенденции развития микроэлектроники

Какие основные направления развития технологий производства микросхем?

• Уменьшение технологических норм (currently down to 2-3 nm)
• Увеличение степени интеграции (до триллионов транзисторов на чип)
• Снижение энергопотребления
• Развитие 3D-компоновки кристаллов
• Разработка новых материалов (графен, нанотрубки)
• Создание нейроморфных и квантовых вычислителей

Ведущие производители микросхем

Крупнейшие мировые компании-производители интегральных микросхем:

• Intel
• Samsung
• TSMC
• Qualcomm
• Broadcom
• Nvidia
• Texas Instruments
• AMD
• Micron
• SK Hynix

Интегральные микросхемы произвели революцию в электронике и продолжают стремительно развиваться. Они являются основой всех современных электронных устройств и систем. Дальнейшее совершенствование технологий микроэлектроники открывает новые возможности для развития информационных технологий, искусственного интеллекта и других перспективных направлений.

Интегральная микросхема — Викизнание… Это Вам НЕ Википедия!

Микросхема, Интегральная схема, жарг. чип — электронное изделие, представляющее собой совокупность электронных компонентов на одном кристале или неразборном корпусе.

Функциональная классификация микросхем[править]

Микросхемы различаются по типам обрабатываемых сигналов на аналоговые, цифровые и аналого-цифровые. Существует также отдельный класс микросхем, представляющий собой несколько элементов, не связанных функционально в одном корпусе.

Система условных обозначений микросхем[править]

В целом, существует множество систем обозначений. Из них есть несколько стандартных, используемых многими производителями, в остальном у каждого производителя оказывается своя система обозначений.

СССР — Россия[править]

Система обозначений микросхем включает несколько групп символов:

1. 1—2 буквы (необязательное) применение;
2. 1 буква (необязательно) исполнение корпуса;
3. 1 цифра — группа (по конструктивно-технологическому исполнению)
4. 2-3 цифры — порядковый номер серии;
5. 1 буква — функциональная подгруппа;
6. 1 буква — вид;
7. 1—2 цифры — подвид;
8. 1 цифра (необязательно, после дефиса) — модификация конструктивного исполнения;

Так, обозначение К1533ЛА3 обозначает: применение — К (общее), группа — 1 (полупроводниковая или гибридная), серия — 533 (ТТЛ), вид — ЛА (логические элементы И-НЕ), подвид — 3 (4 × 2И-НЕ).

1. Богданович М. И. и др., Цифровые интегральные микросхемы: Справочник, Мн. ISBN 985-01-0037

LoRa, вопросы и ответы

Нам часто задают множество вопросов о LoRa, поэтому мы собрали в этой статье самые часто задаваемые вопросы. Надеемся, что это поможет вам понять, что такое технология LoRa и как она может помочь вам.

Что такое LORA? Что делает эту технологию такой важной?

LoRa — это уникальный формат модуляции, который может генерироваться компонентами LoRa компании «Semtech», включая микросхемы приёмопередатчиков SX1272 и SX1276. Это недорогой, эффективный метод получения коэффициента усиления в компактной приемопередающей микросхеме. Этот формат совместим с семейством микросхем базовой станции с высокой степенью интеграции (SX1301 и SX1257) с большой пропускной способностью, поэтому вы можете использовать его для построения довольно сложных точек доступа для многоточечных сетей.

В чём различие между SIGFOX, NWAVE (и других технологий беспроводных сетей большого радиуса действия (LPWAN) со сверхузкой полосой (UNB)) и LORA?

LoRa — это формат модуляции и соответствующее семейство микросхем компании «Semtech». Компания «SIGFOX» — это компания, которая использует узкополосную BPSK- модуляцию для создания глобальных беспроводных сетей на основе технологии Интернета вещей (IoT). Компания «NWave» занимается практически тем же, что и SIGFOX, но используя стандарт Weightless. Другие компании, специализирующиеся на сверхузких полосах частот, работают с более широким семейством микросхем приёмопередатчиков, но единая технология «LoRa» предоставляется только компанией «Semtech».

Является ли LORA технологией расширения спектра?

LoRa действительно представляет собой технологию расширения спектра, но она не является технологией расширения спектра методом прямой последовательности. Расширение спектра методом прямой последовательности — это модуляция несущей частоты с помощью псевдослучайных последовательностей/символов для расширения объёма передаваемой информации в более широком спектре, что увеличивает усиление кодирования и глубину символа. Технология LoRa использует в линейной частотной модуляции (ЧМ) немодулированную несущую частоту, подобно тому, как это делается при многопозиционной (M-ary) ЧМ. Таким образом, она расширяет распределение энергии на более широкую полосу, но не так, как это делается при расширении спектра в методе прямой последовательности (DSSS).

Чем различаются SX1272 и SX1276?

SX1272 имеет три программируемые настройки ширины полосы LoRa: 500 кГц, 250 кГц и 125 кГц. Она охватывает только частоты от 850 МГц до 1 ГГц. SX1276 поддерживает ширину полосы от 500 кГц до 7,8 кГц и обеспечивает несколько улучшенную чувствительность. Она охватывает полосы 150 МГц, 433 МГц и 850 МГц – 1 ГГц.

Можно ли использовать LoRa на частотах, отличных от 868 МГц и 915 МГц в лицензируемом спектре?

Модулированный по технологии LoRa сигнал можно передавать и получать на многих частотах между 150 МГц и 1 ГГц — например, на 169 МГц, 433 МГц и т.п. — в том числе и в лицензируемом спектре. Однако большинство микросхем с технологией LoRa компании «Semtech» имеют достаточно большие лакуны в субгигагерцовой полосе, в которых они не могут передавать или получать сигнал. Архитектура базовой станции компании «Semtech» предназначена для работы только в диапазоне от 850 МГц до 1 ГГц.

Что собой представляет микросхема SEMTECH SX1301 LoRa?

Микросхема SX1301 — это сигнальный процессор основной полосы для технологии LoRa. В качестве входа он получает 1-битные синфазные/квадратурные составляющие цифровой полосы. Обычно вместе с ним работают два входных преобразователя в цифровой сигнал SX1257, но он может использоваться с другими формами цифровых радиочастот (РЧ). Это часто осуществляется с помощью шлюзовой архитектуры 8xSX1301, которую компания «Senet» использует при развертывании своих сетей.

Почему надо использовать модуль? Если на сайте GITHUB открытый исходный код, то можно ли им воспользоваться?

Существует две основные причины того, почему вам нужно использовать модуль:

— Он ускоряет разработку и избавляет вас от необходимости написания значительного объёма низкоуровневого кода для реализации радиосистемы.

— Он уже прошел полную FCC-сертификацию, поэтому вам не придется проходить дорогостоящие испытания.

Открытого исходного кода LoRaWAN, который доступен в Интернете, достаточно для передачи и получения пакетов, однако имеется множество особенностей хост-интерфейса, а также других остающихся недоступными для широкой общественности деталей.

Нужен ли мне шлюз, если я просто создаю несколько точек доступа?

Нет, шлюз вам не нужен. Вы можете легко реализовать протоколы, использующие LoRa, с помощью модулей или на базе одних лишь микросхем.

Почему я не могу использовать LoRa в сетях ячеистой топологии?

На самом деле можете, но вам нужно для этого преобразовать имеющийся 802.15.4 или другие протоколы ячеистых сетей для использования формата модуляции. Из-за некоторых особенностей LoRa, таких как длинная преамбула и переменный битрейт, это может стать серьёзной инженерной задачей.

LoRa годится только для глобальных сетей?

Нет, вовсе нет. Протокол LoRaWAN предназначен только для глобальных сетей (WAN), но собственно LoRa, как низкоуровневая технология физического уровня (PHY), может применяться во всех областях, выходящих за рамки одних лишь глобальных сетей.

У меня имеется RS-232/GSM/ZIGBEE-система. Могу ли я просто подключить модуль LoRa и получить дополнительную дальность?

Фактически это так. Есть некоторые изменения, которые необходимо сделать на хост-интерфейсе, а также характеристики для передачи данных в системе LoRa, требующие внесения изменений в программное обеспечение хост-системы. Собственно, мы в компании «Link Labs» по большей мере как раз и занимаемся тем, что помогаем заказчикам перейти с других типов подключения на LoRa.

Что такое LoRaWAN?

LoRaWAN — это протокол уровня управления доступом к носителю (MAC), предназначенный для крупных общественных сетей с одним оператором. Он построен с использованием схемы модуляции LoRa компании «Semtech». 

Что такое «LORA ALLIANCE»?

«LoRa Alliance» — это группа компаний, сосредоточившихся на обеспечении успеха LoRaWAN для глобальных сетей.

Можно ли использовать LoRa для геолокации?

В определённой степени — да. Но существует ошибка при разрешении многолучевой временной задержки на частоте 125 кГц (которая является стандартной полосой канала для LoRaWAN) превышает два километра. Поэтому эффективность локализации в городе будет ограниченной из-за полосы пропускания канала.

Если вы собираетесь реализовать систему LoRa и у вас возникли какие-либо вопросы, обращайтесь к нам прямо сегодня. Мы будем рады помочь вам воспользоваться преимуществами большой дальности и подобрать именно то оборудование, которое вам потребуется. 

схема индикации

схема индикации

display circuit

Русско-английский словарь по вычислительной технике и программированию . 2013.

• схема идентификатора объекта
• схема индукции

Look at other dictionaries:

• Интегральная схема — Запрос «БИС» перенаправляется сюда; см. также другие значения. Современные интегральные микросхемы, предназначенные для поверхностного монтажа Интегральная (микро)схема ( …   Википедия

• Аналоговая интегральная схема — Аналоговая интегральная (микро)схема (АИС, АИМС) ИМС, входные и выходные сигналы которой изменяются по закону непрерывной функции (т.е. являются аналоговыми сигналами)[1]. Содержание 1 История 2 Назначение …   Википедия

• Цифровая интегральная схема — Цифровая интегральная микросхема (цифровая микросхема)  это интегральная микросхема, предназначенная для преобразования и обработки сигналов, изменяющихся по закону дискретной функции. В основе цифровых интегральных микросхем лежат… …   Википедия

• Мажоритарный элемент — …   Википедия

• система — 4.48 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей. Примечание 1 Система может рассматриваться как продукт или предоставляемые им услуги. Примечание 2 На практике… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

• Электронный индикатор — Светодиодный индикатор (компьютерная модель) Электрóнный индикáтор (лат. indicator  указатель) это электронное показ …   Википедия

• Боинг-737 — Boeing 737 Тип Узкофюзеляжный среднемагистральный пассажирский самолёт Разработчик Производитель Первый полёт 9 апреля 1967 Начало эксплуатации 1968 …   Википедия

• Боинг 737 — Boeing 737 Тип Узкофюзеляжный среднемагистральный пассажирский самолёт Разработчик Производитель Первый полёт 9 апреля 1967 Начало эксплуатации 1968 …   Википедия

• Боинг 737-300 — Boeing 737 Тип Узкофюзеляжный среднемагистральный пассажирский самолёт Разработчик Производитель Первый полёт 9 апреля 1967 Начало эксплуатации 1968 …   Википедия

• Боинг 737-200 — Boeing 737 Тип Узкофюзеляжный среднемагистральный пассажирский самолёт Разработчик Производитель Первый полёт 9 апреля 1967 Начало эксплуатации 1968 …   Википедия

• Боинг 737-400 — Boeing 737 Тип Узкофюзеляжный среднемагистральный пассажирский самолёт Разработчик Производитель Первый полёт 9 апреля 1967 Начало эксплуатации 1968 …   Википедия

Российские власти предлагают запретить подмену телефонного номера RosInvest.Com

Этой функцией, по мнению чиновников, пользуются лишь злоумышленники в преступных целях

Как сообщает ТАСС, Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ подготовило проект постановления правительства «О внесении изменений в правила централизованного управления сетью связи общего пользования», которым предлагается закрепить в правовом поле угрозу подмены абонентского номера.

«Проектом предлагается дополнить перечень угроз безопасности функционирования на территории РФ информационно-телекоммуникационной сети интернет и сети связи общего пользования угрозой подмены абонентского номера или уникального кода идентификации абонента при осуществлении голосового соединения в сети связи или сети передачи данных», — говорится в документе.

Подмена телефонного номера осуществляется, по мнению чиновников, «с целью распространения заведомо ложных сообщений об актах терроризма и иной информации, создающей угрозу причинения вреда жизни и (или) здоровью граждан, имуществу, угрозу массового нарушения общественного порядка и (или) общественной безопасности либо угрозу создания помех функционированию или прекращения функционирования объектов жизнеобеспечения, транспортной или социальной инфраструктуры, кредитных организаций, объектов энергетики, промышленности или связи».

По словам замглавы Минцифры РФ Олега Иванова, в настоящее время подмена абонентского номера или уникального кода идентификации абонента ни в каком виде не закреплена на законодательном уровне. В результате, когда из-за рубежа приходит звонок с московского номера, оператор передаёт этот номер в неизменном виде — как московский.

«Введение в правовое поле понятия подмены номера позволит Роскомнадзору на законных основаниях в рамках централизованного управления сетью связи общего пользования обязать операторов не пропускать вызовы с подменой абонентского номера или уникального кода идентификации абонента», — цитирует слова Иванова пресс-служба министерства.

Читайте главные новости дня на ленте «Популярной механики» в Telegram

Как на самом деле расшифровывается SOS RosInvest.Com

Нет, SOS не значит «Спасите наши души»

Вопреки распространенному заблуждению, SOS не означает »Спасите наши души» (Save Our Souls/Save Our Spirits), «Спасите наш корабль» (Save Our Ship) или «Сигнал Особой Срочности». На самом деле, S0S не означает ничего, и именно поэтому он так универсален.

В отличие от WD-40, CVS и TASER, SOS — это даже не аббревиатура: это последовательность кода Морзе, намеренно введенная правительством Германии в свод правил радиосвязи 1905 года, чтобы выделиться среди менее важных телеграфных передач. В переводе на азбуку Морзе SOS выглядит так:

». . . — — -. . .»

Три точки, три черточки, три точки.

В то время, когда международные корабли все больше заполняли моря, а азбука Морзе была единственным мгновенным способом связи между ними, судам требовался быстрый и безошибочный способ сигнализировать о возникших проблемах.

Изначально в разных странах использовались разные коды бедствия. К примеру, в Великобритании использовался сигнал CQD. Он состоял из сигнала общего вызова всех станций CQ с добавлением буквы D. Это первая буква английского слова «danger» (опасность).

Однако этот сигнал не прижился, так как сигнал бедствия часто путали с общим вызовом.

Последовательность из трех точек и тире, предложенная правительством Германии, вскоре стала официальным сигналом бедствия. SOS не вводил в заблуждение, так как не образовывал ни одного известного слова или аббревиатуры.

Помимо этого, сигнал обладал узнаваемой симметрией. SOS — это не только палиндром (слово, которое одинаково читается как справа налево, так и слева направо), но и амбиграмма, то есть одинаково читается даже будучи перевернуым.  Начерченный на песке или выложенный камнями, SOS выглядит как SOS, независимо от того, с какой стороны летит спасательный самолет.

Кстати, у нас есть канал в Telegram, где можно почитать о самых свежих и интересных новостях из мира науки и техники

Стохастических вычислений в моделях кортикальных микросхем

Состояния сети и распределения состояний сети

Марковских государства.

Марковское состояние (или, точнее,) сети во времени определяется здесь как недавняя история времен всплесков всех нейронов в сети за период. Термин «марковский» относится к тому факту, что в мягких условиях и для достаточно длинного окна сетевая динамика нейронной цепи со временем становится независимой от сетевой активности временами, учитывая марковское состояние и внешний вход.Следовательно, динамика сети обладает марковским свойством по отношению к этому определению состояния.

Для каждого нейрона в нейронной цепи история длины импульсов определяется как список времен всплесков, испускаемых нейроном в пределах окна. Время всплесков отсчитывается относительно начала окна в. Если — количество импульсов внутри нейрона, то список принимает вид, (3) где.

Мы обозначаем пространство всех возможных сетевых состояний длины через или, если однозначно, просто через.Обратите внимание, что это определение эквивалентно определению состояния в [18], к которому заинтересованный читатель может обратиться за дальнейшими формальными деталями (например, ассоциированная -алгебра пространства состояний).

Объем теоретических результатов: Требуемые свойства сетевых и нейронных моделей шума.

Мы изучаем общие теоретические свойства моделей стохастических пиковых схем, управляемых некоторым внешним, возможно векторным, входным сигналом, который может представлять, например, входные скорости в наборе входных нейронов или вводимые входные токи.Формально входная последовательность может принимать значения из любого пространства состояний; конкретным примером является векторнозначный ввод с, где — количество входных измерений.

В этой статье мы рассматриваем две различные модели шума для нейрона: В модели шума I генерация спайков непосредственно моделируется как стохастический процесс. Вся динамика сети, включая задержки аксонов, синаптическую передачу, краткосрочную синаптическую динамику, дендритные взаимодействия, интеграцию входных данных в соме и т. Д., Может быть смоделирована функцией, которая отображает состояние Маркова (которое включает недавнюю историю спайков нейрона сам) на мгновенную вероятность всплеска.Эта модель очень гибкая и может учитывать различные типы нейронного шума. В более конкретной модели шума II механизм возбуждения нейрона считается детерминированным, и шум входит в его динамику через стохастическое высвобождение пузырьков на афферентных синаптических входах. Также для наших теоретических результатов можно предположить комбинации моделей шума I и II в одном и том же нейроне и цепи, например нейроны с общим механизмом стохастических всплесков, которые дополнительно обладают стохастическими синапсами, или смеси нейронов из моделей I и II в одной и той же схема.

В модели шума I мгновенная вероятность выброса нейрона в определенный момент времени определяется выражением (4) Предполагается, что эта мгновенная частота импульсов во времени ограничена и полностью определяется текущим марковским состоянием сети для некоторых достаточно больших. Точнее, для модели шума I сделаны следующие четыре допущения:

A 1 Пики — это отдельные события: Мы предполагаем, что, (5), например, выполняется, если каждый нейрон имеет некоторый независимый источник стохастичности.

A 2 Ограниченная скорость: Мгновенная скорость стрельбы ограничена сверху:

для некоторых. Последующая верхняя граница общей скорости активации сети обозначается как, т.е. Предполагается, что мгновенные ставки ограничены в любое время и при любом вводе.

A 3 Ограниченная память: Частота активации во времени зависит от прошлой активности сети только на основе истории недавних всплесков в конечном окне длины.Следовательно, прямой эффект от всплеска во времени на будущую частоту срабатывания всех нейронов ограничен ограниченным «периодом памяти»,. Этот ограниченный период памяти можно понимать как нижнюю границу для последующих доказательств сходимости (поскольку меньший период нарушил бы марковское свойство). В дополнение к этой зависимости ограниченной памяти от сетевых всплесков может зависеть от текущего входа любым способом, совместимым с.

A 4 Однородность по времени: Функциональное отображение недавних всплесков и / или входных сигналов на мгновенные скорости воспламенения не меняется со временем.В частности, в этой работе мы не рассматриваем долговременную пластичность синаптических весов и / или возбудимости.

Допущения можно резюмировать следующим образом: Пусть и будут траекториями входных и сетевых состояний, как определено выше. Тогда существует постоянная памяти и границы скорости, такие, что для каждого нейрона существует функция, где для всех. Функция не зависит от времени, но в остальном не ограничена и может улавливать сложные динамические эффекты, такие как нелинейные дендритные взаимодействия между синаптическими входами или кратковременная пластичность синапсов.

Входной сигнал может формально представлять любую переменную, которая оказывает произвольное влияние на мгновенную динамику сети (функции возбуждения нейронов). В простейшем случае это может быть вектор скоростей активации, контролирующий пиковое поведение набора входных нейронов, например, в этих нейронах. В этом случае (на котором мы сосредоточились в основном тексте) входные нейроны формально считаются частью схемы. Обратите внимание, что в принципе, он также может представлять силу токов, которые вводятся в подмножество нейронов в сети, или недавнюю историю всплесков набора внешних входных нейронов («входные марковские состояния»).Если входные данные содержат скорости или токи, они могут быть либо фиксированными (например, фиксированными входными скоростями зажигания), либо динамически изменяющимися (в частности, скоростями, которые подвержены либо стохастической эргодической динамике, либо периодически изменяющимся скоростям). Ниже будут представлены доказательства сходимости как для фиксированных, так и для динамических входных условий. Если вход определяется в терминах входных марковских состояний, динамический входной анализ применим в условиях, описанных ниже.

В модели шума II основным случайным событием является высвобождение синаптических пузырьков (в модели шума I это спайк).Соответственно, марковское состояние сети в модели шума II определяется как список времен высвобождения везикул для каждого синаптического сайта высвобождения в сети (вместо времени спайков для каждого нейрона). Мы предполагаем, что каждый синаптический сайт высвобождения в конкретный момент высвобождает не более одного пузырька, заполненного нейротрансмиттерами. Но синаптическая связь между двумя нейронами может состоять из множества сайтов синаптического высвобождения (см. Обзоры [102], [103] и [3]). Вместо выражения сетевой динамики через функцию вероятности мгновенного срабатывания для каждого нейрона (модель шума I), для модели шума II динамика сети выражается в терминах вероятностей мгновенного срабатывания для каждого синапса:.Подобно модели шума I, предполагается, что существует длина окна, такая, что динамика высвобождения везикул во времени полностью определяется временем предыдущих высвобождений везикул внутри, и, следовательно, может быть выражена в терминах соответствующего изменения определение марковского состояния. Применяется та же структура предположений, что и в модели шума I: выбросы пузырьков являются отдельными событиями, и предполагается, что функции ограничены сверху константами скорости.

Также возможны комбинации моделей шума I и II.В этом случае состояние Маркова может содержать как время всплеска, так и время высвобождения везикул. Предположения модели шума I / II, описанные выше, применимы к соответствующим стохастическим нейронам и высвобождениям везикул соответственно. В целом отметим, что все три типа сетей (основанные на модели I, II и их смесях) основаны на общей структуре определений и предположений: во всех случаях динамика описывается в терминах стохастических компонентов (нейронов, синапсов). которые генерируют точечные события (всплески / выбросы пузырьков) в соответствии с мгновенными вероятностями, которые зависят от истории недавних событий в сети.

Сходимость распределений состояний.

Ниже приведены доказательства существования и единственности стационарных распределений состояний сети для рассматриваемых сетевых моделей. Кроме того, приведены границы скорости сходимости к этому стационарному распределению. Чтобы получить полную картину, сходимость изучается при трех различных входных условиях: постоянный, стохастический и периодический вход. Все доказательства подробно описаны для модели шума I. Результаты напрямую переносятся на модель шума II и смеси этих двух моделей, поскольку одни и те же рамки допущений применимы ко всем случаям.

Сетевая динамика как марковский процесс.

Мы рассматриваем моделирование модели кортикальной микросхемы при заданных входных условиях и начиная с заданного начального состояния сети как случайный эксперимент. Формально мы обозначаем набор всех возможных исходов в этом случайном эксперименте с помощью, набор всех рассмотренных событий с помощью (то есть -алгебру), а показатель вероятности, который присваивает вероятность каждому событию в значении. Результат — это результат одного запуска сети.Результат связан с присвоением определенных значений всем определенным случайным величинам. Событие — это набор результатов, например набор всех результатов, в которых нейрон вспыхивает в течение первых миллисекунд эксперимента. Предположим, что это случайная величина с некоторым пространством состояний, т.е. принимает значения в, и представляет собой набор событий в пространстве. Формально такая случайная величина определяется как карта, которая присваивает значение каждому возможному результату. Чтобы обозначить вероятность того, что случайная величина принимает какое-то значение в наборе, мы определяем сокращение.Кроме того, если это еще одна случайная величина, мы используем обозначение условных вероятностей и пишем еще короче, если это однозначно,. Предполагается, что базовое вероятностное пространство достаточно богато, чтобы существовали все случайные величины, которые необходимы в дальнейшем.

Мы определяем набор индексов времени и случайный процесс как описание стохастической эволюции марковских состояний сети для. Каждый раз мы определяем случайную величину (также записанную), представляющую марковское состояние сети в данный момент.принимает значения в пространстве состояний всех возможных марковских состояний некоторой фиксированной длительности. Обозначим через -алгебру, ассоциированную с. Предположения о сети, описанные в предыдущем разделе, подразумевают, что процесс обладает марковским свойством для марковских состояний любой длины, поскольку будущее развитие процесса в этом случае полностью не зависит от прошлого, учитывая текущее марковское состояние. Поэтому для последующих доказательств мы предполагаем некоторые из них. Мы также определяем случайную величину из полных путей выборки в измеряемом пространстве, т.е.е. карта . Реализации являются выборочными путями (или траекториями), то есть функциями, принимающими значения в. Поскольку реализации являются функциями, их можно рассматривать как случайную функцию.

Для последующих доказательств важно следующее определение ядра вероятности перехода : Ядро вероятности перехода на измеримом пространстве состояний — это функция, которая присваивает вероятность переходу от любой точки к любому множеству. Точнее, если фиксируется конкретное «начальное состояние», то в его целевом аргументе является вероятностная мера, соответствующая результату применения ядра перехода к (кроме того, для каждого события в целевом пространстве можно измерить исходный аргумент).Матрицы стохастических переходов цепей Маркова являются, например, ядрами вероятностей перехода.

Здесь мы записываем ядро ​​вероятности перехода, соответствующее прогрессированию состояния сети от времени к, т. Е. (6) Далее мы определяем сокращение для прогрессии продолжительности, начиная с начального времени. Ядра переходов также могут применяться к вероятностным мерам начальных состояний (в отличие от единичных начальных состояний). Мы будем писать для обозначения результата применения ядра к исходной вероятностной мере.Результатом снова является вероятностная мера, присваивающая вероятность любому событию в пространстве состояний в соответствии с: (7) Поскольку это снова вероятностная мера в пространстве состояний, ядра переходов могут применяться последовательно. Отметим, что в силу марковского свойства для.

Стохастическая сетевая динамика сокращается.

Перед изучением конкретных входных условий разрабатываются несколько основных ключевых свойств сетевой динамики. Позвольте быть ядром вероятности перехода, соответствующим прогрессированию сети от времени до.Для приведенных ниже доказательств переходы в состояние покоя , будут иметь особое значение. Состояние покоя определяется как «пустое» марковское состояние, в котором всплески не происходили в течение последних единиц времени. Первым ключевым наблюдением является следующее предложение:

Предложение 1 Рассмотрим вероятность , что процесс будет в состоянии покоя в момент времени , начиная с некоторого начального состояния в момент времени .Эта «вероятность возврата» в состояние покоя ограничена снизу величиной (8) , где . Это сохраняется независимо от входной траектории , , управляющей сетью.

Утверждение следует непосредственно из того факта, что ограничивает сумму всех мгновенных скоростей стрельбы в сети. Следовательно, по крайней мере с вероятностью ни один нейрон не сработает в единицу времени (см. [18]). С технической точки зрения это означает, что стохастическое ядро, соответствующее длительности длины, удовлетворяет условию Дёблина [104] — свойство, которое очень полезно для доказательства сходимости и эргодичности результатов.

Утверждение 1 влечет за собой центральное свойство сжатия стохастических сетей нейронов с импульсами, которое сохраняется при любой входной траектории и формирует основу для нескольких последующих доказательств. Следующие определения важны: Ниже мы будем измерять разницу между любыми двумя распределениями вероятностей и с точки зрения общей вариации подписанной меры. Любая такая мера со знаком может быть выражена в терминах ее неотрицательных и неположительных компонентов, где и являются неотрицательными мерами (но, как правило, не являются вероятностными мерами).Полная вариация меры со знаком на измеряемом пространстве определяется как общая масса ее положительного и отрицательного компонентов. Согласно этому определению,.

Лемма 1 (лемма о сжатии) Следующее свойство строгого сжатия выполняется для марковского процесса , для любого и для любых начальных вероятностных мер и в любое время : (9) На словах: применение динамики сети для единиц времени гарантирует сокращение расстояния между любыми двумя начальными распределениями и состояний сети в раз.

Проба: Определите вспомогательную меру как ноль везде снаружи, и. Перепишем в терминах неотрицательных мер и, таких, что (10), и отметим, что это означает, что. Тогда (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) Равенство в (11) следует из линейности ядер переходной вероятности. Переход к (13) является применением неравенства треугольника. При переходе к (14) используется тот факт, что оба и неотрицательны: это следует из предложения 1, которое гарантирует, что мера имеет по крайней мере массу в состоянии покоя и, следовательно, для любой (неотрицательной) меры ( 18) Наконец, отметим, что (15) использует общее свойство ядер переходной вероятности, которое обеспечивает это для любой неотрицательной меры.

Обратите внимание, что приведенная выше лемма о сжатии, которая выполняется для нейронных сетей с пиками, имеет некоторое сходство с леммой 1 из [105], в которой анализировались искусственные аналоговые нейронные сети в дискретном времени.

Доказательство теоремы 1 для фиксированной скорости ввода.

Мы разделили точную формулировку теоремы 1 на две леммы: Лемма 2 является точной формулировкой для случая, когда входы фиксированы (например, фиксированные входные ставки). Лемма 3 в следующем разделе соответствует случаю, когда скорость ввода контролируется марковским процессом.Точные предположения о сетевой модели, необходимые для обеих лемм, описаны выше (см. «Объем теоретических результатов»).

Здесь мы предполагаем, что вектор входных данных, поступающих в сеть, остается фиксированным во время испытания. Конкретно, это, например, случай, когда есть набор входных нейронов с фиксированной скоростью. В данном случае — это вектор входных скоростей, который остается постоянным во времени. В этом случае входные нейроны формально считаются частью сети. В качестве альтернативы, константа может соответствовать постоянным токам, которые вводятся в подмножество нейронов.

При постоянных входных условиях, динамика процесса однородна по времени: ядра вероятности перехода инвариантны к временным сдвигам, т.е. (19)

Лемма 2 Пусть . Тогда марковский процесс имеет уникальное стационарное распределение , к которому он сходится экспоненциально быстро, (20) от любого начального марковского состояния .

Доказательство: явно невзрывоопасно, апериодично и стохастически непрерывно (см.[18]). Таким образом, для доказательства экспоненциальной эргодичности достаточно показать, что некоторая скелетная цепь геометрически эргодична (см., Например, теорему 18.1 в [106]). Каркасная цепочка с ядром вероятности перехода апериодична и неприводима и, следовательно, имеет уникальное стационарное распределение. Затем, рекурсивно применяя лемму 1 с, (21) (22) доказывая геометрическую эргодичность скелетной цепи и, следовательно, экспоненциальную эргодичность. Количественная граница сходимости следует из (22) путем выбора синглтона в качестве начального распределения и использования общего факта, что для любого ядра вероятности перехода и распределений и, (23) таким образом гарантируется, что полное расстояние вариации не (временно) не увеличивается между .

Лемма 2 дает общий результат об эргодичности для рассматриваемого класса стохастических сетей с пиками при наличии фиксированных входных скоростей. Доказательство опирается на два ключевых свойства стохастических сетей с пиками: апериодичность и неприводимость. Эти свойства можно интуитивно понять в контексте рисунка 1H. Если, например, внутренняя динамика сети не была апериодической, то можно было бы наблюдать колебания частот паттернов с течением времени (как на рисунке 4C). Лемма 2 доказывает, что этого не может произойти в сетях со стохастическими пиками, если скорость ввода фиксирована.Частоты колебательного паттерна действительно могут возникать только тогда, когда входные скорости сами периодически меняются (см. Теорему 2 и рисунок 4). С другой стороны, если динамика сети не была неснижаемой, то есть если были состояния сети, которые недостижимы из некоторых других состояний сети, то можно было бы потенциально наблюдать, как частоты паттернов сходятся к разным фиксированным точкам для разных начальных состояний (например, две линии в Рисунок 1H, устанавливающийся при различных значениях). Этого не может произойти в сетях стохастических пиков из-за предложения 1, которое гарантирует, что пространство состояний связано через состояние покоя.

Отметим, что, хотя апериодичность и неприводимость являются хорошо известными необходимыми и достаточными условиями эргодичности марковских цепей с дискретным временем на пространствах конечных состояний, их недостаточно для экспоненциальной эргодичности марковских процессов с непрерывным временем на общих пространствах состояний (см. определения -неприводимости и апериодичности таких процессов). Дополнительные условия в этом более сложном случае, обеспечивающие экспоненциальную эргодичность, такие как невзрывоопасность, стохастическая непрерывность и геометрическая эргодичность скелетной цепи, также были учтены при доказательстве леммы 2 (т.е. сети стохастических пиков также соответствуют этим дополнительным критериям).

Лемма 2 представляет собой доказательство теоремы 1 для фиксированной скорости ввода. В основном тексте мы называем стационарное распределение схемы при фиксированном входе как. Приведенное выше доказательство гарантирует стационарное распределение как для марковских, так и для простых состояний. В основном тексте относится к простому состоянию сети, если не указано иное.

Доказательство теоремы 1 для скорости ввода, управляемой марковским процессом.

Фиксированные входные допущения часто могут выполняться для внешнего входа, управляя стохастическими вычислениями в нейронной системе, только приблизительно.Во входных данных могут присутствовать стохастические флуктуации в различных пространственных и временных масштабах. Кроме того, входные данные могут иметь собственную краткосрочную стохастическую динамику: представьте, например, визуальную сцену из беспорядочно движущихся точек. Несмотря на наличие таких краткосрочных динамических характеристик на входе, во многих случаях все еще можно подозревать, что распределения состояний сети сходятся. В самом деле, ниже мы обобщаем результаты сходимости для случая констант на довольно большой класс стохастических (и стохастически изменяющихся) входных данных, которые порождаются равномерно эргодическим марковским процессом.Равномерная эргодичность определяется как экспоненциальная эргодичность (экспоненциально быстрая сходимость к единственному стационарному распределению) с константами сходимости, которые применяются равномерно ко всем начальным состояниям [107] (это верно, например, для констант сходимости в лемме 2).

Пусть будет однородным по времени входным марковским процессом в том смысле, что входная траектория, предоставленная сети, сама генерируется случайным образом из марковского процесса. Позвольте быть (измеримым) пространством состояний.Затем определите совместный вход / сетевой марковский процесс в пространстве состояний, где обозначает -алгебру, порожденную. Дальнейшие определения для аналогичны введенным для.

Лемма 3 Если входной процесс является равномерно эргодическим, то совместный марковский процесс , имеет уникальное стационарное распределение , в совместном пространстве состояний входа / сети, сходимость к которому происходит экспоненциально быстро, т. Е. Существуют константы , так что (24) для любого начального состояния совместного марковского процесса .

Доказательство: Если бы и были полностью независимыми процессами (если не влияли), то совместный процесс автоматически был бы экспоненциально эргодичным, если бы оба и были. Хотя в данном случае не является независимым, применяется более слабая версия независимости: вероятность возврата в состояние покоя во время составляет не менее , независимо от входной траектории в течение этого времени. Это свойство можно использовать, чтобы показать, что распределение времени попадания в совместное состояние покоя имеет экспоненциальную границу.Отсюда следует, что совместный процесс экспоненциально эргодичен. Подробное доказательство приведено в следующем разделе.

Вторая часть теоремы 1 (экспоненциально быстрая сходимость для случая внешнего входа, порожденного эргодическим марковским процессом) следует из леммы 3. Отметим, что в основном тексте мы слегка злоупотребляем обозначениями для динамического случая, чтобы указать стационарное распределение по состояния сети, где обозначает конкретный марковский процесс, управляющий входами.

Подробное доказательство леммы 3.

Мы разбили доказательство леммы 3 на доказательства четырех вспомогательных утверждений (предложения 2–5). Рассмотрим следующие варианты предложения 1, которые справедливы для марковского процесса, описывающего совместную динамику входных состояний и состояний сети. Обозначим через конкретную входную последовательность, определенную для (реализации входного процесса), и начальное состояние Маркова сети (с) в момент времени. Тогда (25) (26)

Легко показать, что эти свойства вместе с тем фактом, что он равномерно эргодичен, обеспечивают его неприводимость и апериодичность.Следовательно, для доказательства ее экспоненциальной эргодичности достаточно показать, что некоторая скелетная цепь геометрически эргодична [107]. С этой целью мы рассмотрим скелетную цепочку и докажем геометрическую эргодичность, показав, что распределение времени попадания в небольшой набор в совместном пространстве состояний входных и сетевых состояний допускает экспоненциальную границу.

Время срабатывания для некоторого набора во входном пространстве состояний определяется как (27) Для удобства обозначений мы сокращаем ниже.Из-за равномерной эргодичности (что подразумевает рекуррентность Харриса [107]) существует некоторое множество, для которого время попадания конечно () из любого начального состояния с вероятностью единица [108]. Кроме того, согласно [107] существует небольшой набор и константы и, такие, что (28) Это означает, что существует небольшой набор во входном пространстве состояний, который может быть достигнут не только за конечное время из любого начального входного состояния. , но для которого распределение времени попадания в также имеет конечное среднее значение и дисперсию (и конечные моменты высшего порядка).По крайней мере одна пара констант и, которая удовлетворяет (28), гарантированно существует, но на самом деле следующее предложение показывает, что можно указать конкретную желаемую границу в правой части (по причинам, которые станут ясны позже) и найти соответствие слева.

Предложение 2 Существует , такое что (29)

Проба: Определить. Позвольте и быть любой допустимой парой констант, которая удовлетворяет (28). Тривиальный случай.В оставшейся части доказательства предполагается, что он «слишком велик», так что. По определению экспоненты для любого, (30) (31) По теореме Тонелли, поскольку все слагаемые неотрицательны, порядок двойной суммы можно поменять местами: (32) (33) Обратите внимание, что это моменты распространение . По равномерной эргодичности, все моменты должны существовать, а кроме того существует такой, что. Несложно увидеть, что тогда ряд сходится для всех, что является непрерывным на. Наконец, поскольку и, по теореме о промежуточном значении существует такое, что.

Обозначьте временем, когда скелетная цепь посещает малый набор в -й раз: (34) Кроме того, обозначьте временем между -м и -м посещением: (35) (36)

Согласно этому определению, можно выразить время достижения степени как. Следующее предложение расширяет экспоненциальную границу времени первого попадания до времени попадания более высоких степеней.

Предложение 3 Существует , такое, что (37)

Проба: (38) (39) (40)

Позвольте быть время попадания в малый набор на совместном пространстве состояний входных и сетевых состояний, (41)

Кроме того, пусть будет количество посещений небольшой группы до времени включительно, (42)

Предложение 4 Для любой входной траектории и любого начального состояния сети , (43)

Это следует из (25) и (26), которые гарантируют, что всякий раз, когда входной процесс посещает небольшой набор, также существует небольшая вероятность того, что сеть находится в состоянии покоя.

Предложение 5 Существуют и константа , такие что, (44)

Проба: Лет. Выберите те, которые удовлетворяют предложению 3. (45) (46) (47) (48) (49) (50) (51)

По предложению 5 экспоненциально эргодично [107]. Это завершает доказательство леммы 3.

Доказательство теоремы 2

Если входная последовательность периодична с периодом, то есть для всех, то марковский процесс будет периодическим по времени в том смысле, что ядра перехода инвариантны к сдвигам, кратным периоду: (52)

Отсюда следует следующий результат, который является более точной версией теоремы 2:

Лемма 4 При периодическом вводе, т.е.е. для всех с некоторым , периодический по времени марковский процесс с периодом имеет периодически стационарное распределение , сходимость к которому происходит экспоненциально быстро из любого начального состояния. В частности, для каждого существует уникальное стационарное распределение , такое что (53) из любого начального марковского состояния .

Доказательство: Для каждого существует скелетная цепочка с ядром вероятности перехода, которое является однородным по времени, неприводимым и апериодическим и, таким образом, имеет уникальное стационарное распределение.Применение, которое соответствует полному периоду, уменьшает общее расстояние вариации как минимум на: (54) (55) (56) Первое неравенство следует из того факта, что применение оставшегося может только дополнительно уменьшить общее расстояние вариации между два распределения согласно (23). Второе неравенство связано с леммой 1.

Затем лемма 4 следует из рекурсивного применения (54) — (56) для нескольких периодов и выбора одноэлементного распределения в качестве начального распределения.

В основном тексте мы используем обозначение для фазового стационарного распределения, где обозначает конкретную периодическую входную последовательность.

Оценка необходимого времени вычислений

Одномерный и многомерный анализ Гельмана-Рубина.

Были разработаны различные методы измерения скорости сходимости к стационарному распределению в контексте выборки методом Монте-Карло цепи Маркова [56], [119], [120]. Диагностика Гельмана-Рубина, которую мы использовали в этой статье, является одним из наиболее широко используемых методов [55], [57], [58], [119], помимо других популярных методов, таких как диагностика Рафтери и Льюиса [121 ] и Гевеке [122].Заметим, что в литературе существует единое мнение о том, что ни один метод в целом не идеален. Некоторыми привлекательными свойствами метода Гельмана Рубина являются общая применимость к любой системе MCMC (некоторые другие методы работают только, например, в контексте выборки Гиббса), простота использования, простота реализации, вычислительная эффективность и тот факт, что результаты количественная (в отличие от графической диагностики) [56], [119].

Диагностика сходимости Гельмана-Рубина [55] берет в качестве входных выборок из разных прогонов (испытаний / цепочек / последовательностей), произведенных одной и той же системой, запущенных из разных начальных состояний.Первоначально метод был разработан для систем с дискретным временем в контексте дискретизации цепи Маркова Монте-Карло. В наших симуляциях используется временной шаг, поэтому мы просто рассматриваем каждый шаг симуляции как один дискретный временной шаг в цепи Маркова. Метод Гельмана-Рубина дает на выходе потенциальный коэффициент уменьшения масштаба как функцию времени. Коэффициент уменьшения масштаба является индикатором того, сходимся ли система во времени или нет. Высокие значения указывают на то, что до сходимости требуется больше времени, в то время как близкие значения предполагают, что схождение (почти) произошло.

Для вычисления коэффициента масштабного уменьшения во времени учитываются выборки из периода из каждого прогона сети. В одномерном случае фокусируется на конкретной единственной переменной (такой как крайнее простое состояние одиночного нейрона или простое состояние нейрона со «случайным считыванием», как показано сплошными линиями на Рисунке 2G). Позвольте быть количеством выборок, полученных за период от каждого из симуляций. Затем определяется (62), где и находятся между и внутри последовательности дисперсий, соответственно, которые могут быть вычислены, как описано в [55], на основе выборок, взятых за период времени.В редком случае, например, если нейрон никогда не срабатывает и, следовательно, его состояние постоянно во всех прогонах, мы устанавливаем 1.

К сожалению, источником путаницы является тот факт, что Гельман и Рубин [55] первоначально ввели в его «дисперсионной» форме эквивалент уравнения (62), но позже в [57], [60] изменили это определение и определили как квадратный корень из (62). Этот вопрос особенно важен при рассмотрении пороговых значений для: пороговое значение было предложено в контексте исходного определения [59].Позже был предложен типичный порог, но этот нижний порог применялся к модифицированному определению [57], [60]. Возведение этого явно более низкого порога в квадрат снова дает типичный порог приблизительно.

В многомерном случае (например, при анализе сходимости векторнозначного простого состояния небольшого подмножества нейронов, как показано пунктирными линиями на рисунке 2G) берется векторнозначная (-мерная) выборка и вычисляется многомерное уменьшение потенциального масштаба. коэффициент согласно: (63) где — наибольшее собственное значение, и и обозначают внутри и между оценками матрицы ковариации последовательностей (подробности см. в [123]).

Анализ сходимости моделей кортикальных микросхем.

Значения Гельмана-Рубина были рассчитаны на основе прогонов, где продолжительность каждого прогона была биологическим временем. Мы также пробовали более длительные симуляции, но не заметили никаких признаков неконвергентного поведения. Случайное начальное состояние устанавливалось в каждом прогоне, показывая случайный ввод перед началом фактического моделирования. Этот начальный случайный ввод подавался в сеть через два обычных входных потока (по 40 нейронов в каждом), путем присвоения каждому входному нейрону случайной скорости, равномерно взятой из диапазона.Анализ сходимости маргиналов был выполнен путем применения одномерного анализа к отдельным компонентам простого состояния с. Из значений индивидуальной предельной конвергенции среднее и наихудшее предельное конвергенция (как на рис. 2E, F) были получены путем взятия во времени среднего / максимального значения по всем индивидуальным значениям за определенный период времени. Для парных совпадений спайков (см. Рис. 2D) мы проанализировали образцы продукта простых состояний двух нейронов (произведение равно только в том случае, если оба нейрона имели спайк в пределах последнего).

Случайное считывание для рисунка 2G было реализовано путем добавления в сеть дополнительного возбуждающего нейрона-наблюдателя, который получает синаптические входы от случайного подмножества из 500 сетевых нейронов (мы сохранили это число 500 фиксированным для моделирования с разными размерами сети, чтобы обеспечить справедливое сравнение).Количество случайно выбранных нейронов из каждого пула приведено в таблице 1.

Синапсы на считывающий нейрон создавались аналогично соединениям в модели кортикального столба: параметры краткосрочной пластичности устанавливались в зависимости от типа соединения (EE или IE) согласно [30]. Веса для соединений EE и IE были случайно выбраны из гамма-распределения со средним и масштабным параметром, а также средним и масштабным параметром, соответственно. Затем вычислялась сходимость отсчетов по Гельману-Рубину, как для предельного случая.

Анализ сходимости векторных простых состояний подмножеств нейронов (см. Рис. 2G) был выполнен путем применения многомерного анализа к случайно выбранным подсетям коркового столбца. В частности, мы случайным образом отобрали 5 нейронов из каждого из 6 пулов, получив подсеть из 30 нейронов, и рассчитали.

Решение проблем удовлетворения ограничений в сетях импульсных нейронов

Формулировка судоку как проблемы удовлетворения ограничений.

Задача удовлетворения ограничений состоит из набора переменных, определенных в некоторой области, и набора ограничений, которые ограничивают пространство допустимых присвоений переменных.Решение проблемы состоит из присвоения каждой переменной таким образом, чтобы были соблюдены все ограничения. Чтобы сформулировать судоку как задачу удовлетворения ограничений, мы определяем для каждого из 81 поля (из стандартной сетки 9 × 9), которое должно быть заполнено цифрой от 1 до 9, набор из 9 двоичных переменных (принимающих значения в ) [124]. Каждая из этих двоичных переменных голосует ровно за одну цифру в поле. Правила игры Судоку накладывают ограничения на группы этих переменных, которые можно разделить на следующие три типа.

Заданные ограничения числа: Заданные числа головоломки фиксированы. Следовательно, двоичные переменные для данных полей ограничены фиксированными значениями, например, данное значение соответствует фиксированным двоичным значениям.

Уникальные ограничения поля: В правильном решении должна быть активна только одна цифра в каждом поле. Следовательно, в каждом поле должна быть ровно одна из 9 связанных двоичных переменных, а все остальные должны быть (эквивалентно заявлению, что сумма по этим двоичным переменным должна быть равна 1).

Уникальные ограничения группы: Есть три типа групп: строки, столбцы и подсетки 3 × 3. Есть 9 групп строк, 9 групп столбцов и 9 групп подсеток. В любой из этих групп каждая цифра должна появляться только один раз. Следовательно, в каждой группе все двоичные переменные, голосующие за одну и ту же цифру, должны суммироваться до.

Сетевая архитектура для решения судоку.

Судоку можно реализовать в нейронной сети с пиковыми сигналами, создав для каждой из 9 двоичных переменных в каждом поле судоку локальную группу пирамидных ячеек.Каждый раз, когда срабатывает одна из этих пирамидальных ячеек, соответствующая двоичная переменная устанавливается на короткий период времени. Бинарная переменная определяется только в том случае, если ни один нейрон в связанной с ней группе не сработал в последней. Это отображение позволяет считывать текущее (предварительное) решение, представленное сетью, в любое время. Предварительное решение является правильным только при соблюдении всех ограничений. Для всех моделей, которые мы использовали, в результате получилась общая пирамидальная ячейка. Ограничения среди переменных судоку могут быть реализованы посредством дисинаптического ингибирования между группами пирамидных клеток, как подробно описано ниже.

Заданные числовые ограничения реализуются путем предоставления сильных положительных входных токов выборочно тем нейронам, которые кодируют данные числа, и отрицательных токов к нейронам, кодирующим неправильные цифры в данном поле. Ограничения уникального поля реализуются путем формирования схемы «победитель получает все» (WTA) среди всех нейронов, связанных с одним и тем же полем судоку. Цепь WTA моделируется одним тормозящим нейроном, который взаимно связан со всеми пирамидными клетками.Чтобы уменьшить вероятность того, что никакая пирамидальная ячейка не сработает (что нарушит уникальное ограничение поля), пороговые значения пирамидальных ячеек устанавливаются на низкие значения (подробности см. В следующем разделе). Ограничения уникальной группы реализуются схемой WTA, в которой участвуют все нейроны в группе, имеющей код для одной и той же цифры. Таким образом, существует 81 уникальное ограничение поля и уникальное групповое ограничение (в каждой группе есть ограничение для каждой цифры), что дает общее количество цепей WTA.Эти схемы WTA частично перекрываются в том смысле, что каждая пирамидальная ячейка участвует в 4 из этих схем WTA (одна для ограничения уникального значения в своем поле и три для ограничений уникальной группы в своей строке / столбце / подсетке).

Генерация стохастических всплесков как в возбуждающих, так и в тормозных нейронах реализована в соответствии с теоретической моделью шума I (подробности см. В следующем разделе). Таким образом, сеть удовлетворяет всем теоретическим условиям теоремы 1 и гарантирует уникальное стационарное распределение состояний сети, к которому она сходится экспоненциально быстро.Этот ландшафт будет автоматически иметь пики в тех состояниях сети, которые удовлетворяют большинству ограничений игры, поскольку каждая из цепей WTA гарантирует, что недопустимые конфигурации в отношении этого ограничения маловероятны. Любая конкретная проблема судоку может быть решена путем предоставления входных данных в сеть в виде сильных токов к тем нейронам, которые соответствуют заданным значениям. Это автоматически изменяет ландшафт стационарного распределения таким образом, что генерируются только (или преимущественно) решения, согласующиеся с данными.Наконец, из-за нейронного шума сеть может быстро исследовать различные пики ландшафта (разные многообещающие кандидаты на решение) и одинаково быстро избегать их. Важно отметить, что этот процесс может происходить одновременно в разных местах головоломки судоку. Следовательно, можно интерпретировать динамику сети также как высокопараллельный алгоритм стохастического поиска.

Детали реализации и моделирование для рисунка 5.

Моделирование для рисунка 5 было выполнено в NEVESIM, симуляторе на основе событий для сетей пиковых нейронов, разработанном на C ++ с интерфейсом Python [125].Головоломка на рисунке 5A была создана и оценена как «сложная» в компании «Sudoku Solutions» [126]. Генерация спайков моделируется согласно уравнению (60) с параметрами,. Стохастический порог был установлен для возбуждающих и тормозных нейронов, соответственно. Для пирамидных клеток выбран абсолютный рефрактерный период. Чтобы максимально ускорить моделирование на основе событий, PSP моделировались упрощенным способом как прямоугольные импульсы длины на основе тока (в отличие от более сложной интеграции синаптических входов на основе проводимости, используемой для моделей кортикальных микросхем).

цепей WTA были сформированы путем реципрокного соединения одного ингибирующего нейрона со всеми участвующими пирамидными клетками. Одиночный тормозящий нейрон был смоделирован таким образом, чтобы имитировать реакцию популяции тормозящих нейронов (т. Е. Сильное торможение в течение длительного периода времени), с использованием абсолютного рефрактерного периода и сильных двунаправленных связей от и к возбуждающим нейронам (синаптические веса и, соответственно, ).

Чтобы задать конкретную головоломку, данные числа были зафиксированы путем подачи сильных входных токов в соответствующие пирамидальные ячейки.В частности, нейроны, кодирующие данные числа в поле судоку, получали постоянный положительный входной ток (постоянный вход на мембранный потенциал). Нейроны, кодирующие конфликтующие цифры в данных полях судоку, получали постоянный отрицательный входной ток силы.

Последнее практическое замечание касается количества нейронов, кодирующих каждую двоичную переменную,. Мы обнаружили, что сети с имеют ряд привлекательных свойств по сравнению с сетями с кодированием одного нейрона. В частности, частота возбуждения отдельных нейронов может быть ниже (пирамидная клетка должна постоянно взрываться, чтобы указывать на устойчивое активное состояние).Кроме того, синаптическая эффективность нейронов может быть ослаблена, и общие паттерны спайк-ответа кажутся более биологически правдоподобными. Принимая во внимание потенциальную реализацию в аналоговом нейроморфном оборудовании, присвоения переменных с популяционным кодированием также менее подвержены сбоям отдельных единиц или несоответствию устройств.

Ежегодная конференция GOMACTech

ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В GOMACTech 2021

Сотрудничество в условиях изоляции: микроэлектроника для нашей объединенной нации

Прокрутите вниз, чтобы увидеть полное расписание мероприятий GOMACTech 2021

Компания GOMACTech была создана в первую очередь для обзора разработок в области применения микросхем для государственных систем.Основанная в 1968 году, конференция была посвящена достижениям в системах, разрабатываемых Министерством обороны и другими правительственными учреждениями, и использовалась для объявления основных правительственных инициатив в области микроэлектроники, таких как VHSIC и MIMIC, и предоставляет форум для правительственных обзоров.

ПРОЦЕДУРЫ БЕЗОПАСНОСТИ
Конференция GOMACTech — это несекретное мероприятие, контролируемое экспортным контролем, для участия в котором требуется членство в U.S. Граждане или законные постоянные жители США. Все зарегистрировавшиеся, включая докладчиков и экспонентов, должны предоставить подтверждение гражданства США или статуса постоянного жителя до получения разрешения на участие в конференции. Кроме того, потребуется подписанное Заявление о неразглашении. Обратите внимание, что все NDA должны быть заполнены и подписаны на месте.
Вы можете подтвердить гражданство США любым из следующих документов:
• НАС.Паспорт
• Свидетельство о рождении И действительное удостоверение личности государственного образца с фотографией
. • Свидетельство о натурализации И действительное удостоверение личности с фотографией, выданное государством

. Следующее НЕ является доказательством гражданства:
• Регистрационная карточка избирателя
• Водительское удостоверение

GOMACTech 2021 Расписание мероприятий
Технические презентации:

Все устные и стендовые презентации GOMACTech-21 будут доступны для просмотра по запросу, начиная с понедельника, 29 марта, в 10:00 утра по восточному поясному времени.

Вопросы и ответы по презентации (только текст):

Участники смогут просматривать как устные, так и стендовые презентации по своему усмотрению и задавать вопросы, нажимая синюю кнопку вопросов и ответов в нижней части каждой панели открытия презентации. Примечание. Этот уровень взаимодействия осуществляется не в реальном времени, но докладчики будут отвечать на вопросы в течение нескольких часов до конца дня в четверг, 1 апреля.

Устная сессия LIVE Q&A:

Каждая устная сессия будет включать 30-минутные интерактивные вопросы и ответы, которые дадут участникам возможность взаимодействовать с докладчиками в режиме реального времени и задавать вопросы об их презентации по запросу.Рекомендуется, чтобы участник посмотрел предварительно записанную устную презентацию перед посещением прямой трансляции вопросов и ответов.

Вы можете найти полное расписание живых сессий вопросов и ответов здесь

Постерная сессия Вопросы и ответы Видеочаты:

Будет одночасовое специальное занятие для участников, чтобы присоединиться к видеочату с ведущим плаката в 12:00 по восточноевропейскому времени со вторника, 30 марта, по четверг, 1 апреля.Вы также сможете отправлять текстовые вопросы докладчикам в любое время в течение виртуальной конференции.

События прямой трансляции:

Доступ ко всем событиям прямой трансляции можно получить прямо на домашней странице веб-сайта виртуальной конференции. Участнику, чтобы присоединиться, не требуется никакого дополнительного оборудования.

Расписание прямых трансляций:

Понедельник, 29 марта
Панель авторизации Presilicon Security на базе EDA (13:00 — 14:30 EDT)

Вторник, 30 марта
Приветственное слово и награды (10:00 EDT)
Основной доклад г-жиНиколь Петта (10:45 EDT)
Устная сессия LIVE Q&A (13:00 — 15:00 EDT)
Устная сессия LIVE Q&A (15:00 — 17:00 EDT)

Среда, 31 марта
Килби Лекция доктора Дарио Гила (10:15 по восточному времени)
Килби Лекция доктора Габриэля Ребейса (10:45 по восточноевропейскому времени)
Устная сессия LIVE Q&A (13:00 — 15:00 EDT)
Устная сессия LIVE Q&A (15:00 — 17:00 EDT)

Четверг, 1 апреля
Килби Лекция достопочтенного Закари Дж.Лемниос (10:15 EDT)
Лекция Килби, Хосе Роберто Альварес (10:45 EDT)
Устная сессия LIVE Q&A (13:00 — 15:00 EDT)
Устная сессия LIVE Q&A (15:00 — 17:00 EDT)

Охота за мусором:

Зарабатывайте баллы, посещая экспонентов и презентации, пока вы пробираетесь на вершину таблицы лидеров, чтобы получить шанс выиграть приз!

Как это работает:

1.Установите мобильное приложение «esLive» из iTunes или Google Play.

2. Запустите приложение и отсканируйте QR-код во всплывающем окне экспонента или презентации.

3. Правильно ответьте на вопрос, чтобы набрать очки и подняться в таблице лидеров.

4. Выигрывайте призы!

Экспонаты:

Обязательно посетите секцию экспонентов выставки и ознакомьтесь с последними разработками компаний-участниц.Участники могут напрямую общаться в видеочате с представителем кабины или вести текстовые обсуждения. Часы работы экспонента начинаются с 10:00 до 17:00 по восточноевропейскому времени каждый день виртуальной конференции.

Сетевые залы ожидания:

Сетевые комнаты для видеочатов будут открыты для всех участников GOMACTech с 9:00 AM EDT до 18:00 pm EDT каждый день виртуальной конференции GOMACTech 2021. Это ваш шанс пообщаться со старыми друзьями и коллегами, завязать новые знакомства и присоединиться к живым обсуждениям с другими участниками! Для каждой технической темы будет выделена отдельная комната для общения, где участники смогут присоединиться к тематическому обсуждению, и открытая комната для общения только для общения с другими участниками.Кроме того, виртуальная конференция позволит участникам проводить видеочаты один на один с экспонентами и докладчиками.

Мелочи Ночь:

GOMACTech рада представить вам увлекательное мероприятие по нетворкингу. Участники, присоединяющиеся к видеочату, будут разделены на группы для совместной работы, чтобы стать командой вечера номер один! Вопросы будут разными по разным темам, в том числе о конференциях GOMACTech! Это мероприятие бесплатно для всех участников конференции GOMACTech 2021, поэтому обязательно присоединяйтесь к веселью.
Когда? Среда, 31 марта 2021 г., 17:00 EDT — 18:00 EDT

Сайты реликвий и данных — EVE University Wiki

Сайты реликвий и данных — это типы космических сигнатур, которые можно найти с помощью зондирования. Информационные и реликтовые сайты можно разделить на 5 категорий:

• Пиратские данные и реликвии
• Сайты данных о дронах
• Сайты-призраки
• Тайники спящих
• Спящие сайты

Следует отметить, что реликвии и сайты данных также делятся на 5 различных уровней сложности, от I до V.В то время как корабль, не имеющий бонусов к сканированию, может сканировать космическую сигнатуру I уровня, даже корабли и оборудование, ориентированные на исследования, могут испытывать трудности с сайтами уровня V.

Пиратские сайты

Пиратские реликвии и хранилища данных можно найти во всех обычных областях космоса, в системах червоточин классов C1, C2 и C3, а также в системах разрушенных червоточин. Есть карманы космоса, заполненные множеством космических структур (например, разбитые станции, заброшенные машины) и несколькими контейнерами, которые необходимо взломать, прежде чем можно будет получить доступ к содержимому.На сайтах нет ни триггеров, ни защитников NPC. Пиратские реликвии содержат материалы для утилизирования T1 и T2, книги навыков и копии чертежей. Сайты с пиратскими данными содержат дешифраторы, ядра данных, книги навыков, копии чертежей и производственные материалы. Содержание может отличаться в зависимости от фракции.

Сайты данных используют следующее соглашение об именах в соответствии с их расположением: «Локальный (Фракция) (сайт)» в системах с высоким уровнем безопасности; «Региональный (Фракция) (сайт)» в системах с низким уровнем безопасности; и «Central (Faction) (site)» в системах с нулевой безопасностью и червоточинами.Реликтовые сайты следуют аналогичному соглашению: «Крошение (фракция) (сайт)» в системах с высоким уровнем безопасности; «Загнившая (Фракция) (сайт)» в системах с низким уровнем безопасности; и «Ruined (Faction) (site)» в системах с нулевой безопасностью и червоточинами. В каждом регионе есть места для местной пиратской группы.

Контейнеры сайтов данных имеют физический вид, напоминающий гироскоп, и обычно называются «Информационный осколок (фракции)», «Коммунальная башня (фракция)», «Мэйнфрейм (фракции)», «Центр обработки данных (фракция)» «(Фракция) Разрушенное подразделение жизнеобеспечения», «(Фракция) Тестовый сайт на вирусы», «Малая верфь (фракция)», «Установщик (фракция) производства» или «Резервный сервер (фракции)».Контейнеры Зоны реликвий напоминают обломки древних кораблей и называются «Обломки (фракции)», «(Фракция) Обломки», «(Фракция) Карьер кристаллов», «Устаревшие заставы (фракции)» или «Каменные образования (фракции)». Сначала вам нужно взломать контейнеры, сыграв в мини-игру о взломе. Чтобы попытаться взломать, вам нужно заблокировать контейнер и активировать соответствующий модуль взлома. Модуль (Relic Analyzer в Relic Site, Data Analyzer в Data Site или Integrated Aanalyzer для обоих) работает только в том случае, если расстояние между контейнером и вашим кораблем меньше или равно максимальной дальности активации модуля.Активация модуля откроет новое окно, содержащее мини-игру взлома. Если контейнер дважды не взломать, он и его содержимое будут уничтожены.

Сайты данных о дронах

сайтов с данными о дронах появляются только в регионах для дронов: Cobalt Edge, Perrigen Falls, Malpais, Oasa, Kalevala Expanse, Outer Passage, Etherium Reach и The Spire. Сайты с данными о дронах имеют два основных отличия от сайтов с пиратскими данными:

• Если дважды взломать сайт данных дронов, контейнер не будет разрушен.Вместо этого есть шанс, что неудача породит вражеские фрегаты. С этими дронами-изгоями легко справятся дроны T1 explorer, и они не представляют серьезной угрозы. Эти фрегаты необходимо уничтожить, прежде чем вы сможете снова взломать их.

• Сайты данных дронов могут перерасти в другой сайт данных дронов.

Сайты с данными о дронах содержат три контейнера, которые можно взломать: два «СИЗО с высоким уровнем безопасности» и один «Лаборатории исследований и разработок». Большую часть времени одинокий исследовательский контейнер пуст, но если его не взломать, упускается возможность эскалации сайта данных.

Сайты данных дронов содержат компоненты дронов и копии чертежей для «интегрированных» и «дополненных» дронов. Копии чертежей для каждого региона дронов: Пространство Калевала и Шпиль для Минматара, Малпаис и Оаса для Калдари, Предел Эфириума и водопад Перриген для Галленте и, наконец, Внешний проход и Кобальтовый край для Амарра.

Тайники спящих

Основная статья: Sleeper Cache

Sleeper cache — это сайты данных с различными триггерами и опасностями.Они значительно сложнее, чем сайты с пиратскими данными. Тайники спящих появляются в нормальном пространстве, а , а не , появляются в червоточинах, даже если соединение спящих подразумевает обратное; их не следует путать с сайтами Forgotten Sleeper, которые больше похожи на места сражений.

Кеши Sleeper Cache от самого простого к сложному:

Кэш-память Sleeper — это закрытые карманы мертвого пространства с ограничениями по размеру для входа. У каждого спящего кеша есть свой набор опасностей. Они содержат смесь контейнеров с разрушительными взрывами при неудачном взломе, синхронизированными триггерами, опасными облаками, взрывами с близкого расстояния и сторожевыми орудиями.Подробности см. На странице индивидуального кэша спящего режима.

Тайники спящих содержат компоненты спальных мест, производственные материалы, книги навыков и копии чертежей поляризованного оружия.

Сайты-призраки

Основная статья: Сайт-призрак

Сайты-призраки — это сайты данных с ограниченным временем и более рискованными сбоями. Их можно идентифицировать по названию «Учреждения тайных исследований».

У участков есть невидимое ограничение по времени, после которого прибудут сильные силы NPC, взорвут оставшиеся контейнеры и атакуют пилота на месте.Взлом также более опасен, поскольку при единичном отказе контейнер взорвется, нанося 4000–6000 грубых взрывных повреждений в радиусе 10 км.

Призрачные сайты содержат инструменты для скрытых исследований, колеса Вилларда, копии чертежей мобильных тягачей Packrat и Magpie, мобильные депо Wetu и ​​Yurt, а также имплантаты Ascendancy.

Спальные места

Основная статья: Участки червоточин

Данные спящих и места реликвий можно найти в червоточинах. Они не пустые, напротив, у них есть сильные спящие, защищающие сайт, который нужно победить перед взломом.

Данные спящих и места реликвий можно идентифицировать по «Забытым» и «Незащищенным» в начале их имен. Бой в них сложнее, чем в боевых аномалиях того же класса кротовых нор, и крысы сбрасывают компоненты спящих, как и в местах боевых действий. Их можно использовать как боевые площадки, только грабя обломки и игнорируя взлом.

Тихое поле битвы

Silent Battleground — очень редкий информационный сайт, который можно найти в разрушенных червоточинах.

Тихое поле битвы содержит 20 контейнеров с данными и реликвиями, разбросанных в радиусе 60 км, без крыс-спящих.Его необходимо сканировать, и для этого требуются приличные навыки. Неудача дважды не взорвет банку. Банки с данными содержат ядра данных, а емкости с реликвиями содержат производственные компоненты T3, такие как неповрежденные энергетические ядра. Ранние сообщения предполагают, что этот сайт работает по таймеру и через некоторое время внезапно исчезнет, ​​хотя и не нанесет никакого урона. Этот таймер должен быть больше 30 минут. Однако 3 хакерских корабля должны иметь возможность очистить весь сайт до того, как это произойдет.

В центре безмолвного поля битвы находится разбитый Ревенант, что предполагает неожиданное историческое присутствие нации Санша в этих разрушенных червоточинах.Обломки не подлежат спасению.

Оспариваемые секретные исследовательские учреждения

Обратите внимание, что автору неясно, присутствуют ли все еще оспариваемые тайные исследовательские центры в игре; некоторые источники, кажется, указывают на то, что они были удалены, когда были добавлены осажденные тайные исследовательские центры. Еще одна вещь, которую следует учитывать, заключается в том, что полученная награда может не стоить усилий и риска их выполнения: вы почти наверняка потеряете свой корабль, если попробуете их на нетанкованном фрегате, но носить с собой модули танков только для этих мест может быть неудобно.

Оспариваемых объектов тайных исследований — это сайты для взлома, которые могут или не могут больше присутствовать в игре. Они содержат один контейнер, который можно взломать. Сайт самоуничтожится и нанесет 2000 урона через 45-60 секунд после варпа.

Боевые реликвии

Боевые реликвии — это очень редкие реликвии, которые появляются только в определенных областях Нуллсека. В них много крыс из разных пиратских фракций. На этих сайтах сложно работать, и их следует использовать только опытным игрокам.

• Раздутые руины, которые можно найти только в Уикед-Крик (особенно в созвездии 760-9С).
• Тонкие руины Можно найти только в Фейтаболисе (особенно в созвездии I-3ODK).

Советы и рекомендации

• Содержимое контейнеров можно сканировать с помощью сканеров груза перед взломом. Это позволяет пропускать контейнеры, не содержащие ценного содержимого.
• Пустые сайты исчезнут через несколько минут. Сайты, которые были преобразованы или частично завершены, исчезнут через несколько часов.
• После исчезновения сайта тот же самый сайт (отсортированный на основе данных или реликвии) возродится в течение 2 минут в том же регионе, но никогда в той же системе.
• Участки с уровнями сложности I и II должны быть просканированы для любого корабля, оснащенного пусковой установкой для керна и набором сканеров Sister’s Core. Однако по мере увеличения уровня сложности сайта минимальная требуемая сила сканирования также увеличивается.
• Сайты с уровнем сложности III и выше обычно необходимо сканировать с помощью корабля с бонусом сканирования.Тем не менее, некоторые объекты уровня III все еще могут сканироваться любым кораблем, если он оснащен пусковой установкой основного зонда Sisters.
• Рекомендуемая сила сканирования для сайтов уровня IV составляет около 90, а рекомендуемая сила сканирования для сайтов уровня V — 100 и выше.
• После DownTime все сайты Relic и Data обновляют свои контейнеры. Например, вы взламываете 5/6 контейнеров и оставляете 1. После DT все эти контейнеры будут обновлены, и вы сможете взломать их снова.

Безопасен ли этот сайт для деформации?

Следующие таблицы дают краткий обзор того, является ли сайт «безопасным» или нет.Это относится только к опасностям PVE (например, крысам или взрывающимся банкам), а НЕ к другим людям, охотящимся за вами!

Разрушенные системы могут вызвать появление других сайтов в системах C4 +.Разрушенный сайт был обнаружен в J002625 29.02.2020 в C4.

(Благодарим Дэвида Луи за создание подобного обзора: https: // форумы.eve-scout.com/topic/409/safety-can-i-warp-to-this-site)

Добыча с пиратской реликвии

Реликвии пиратской фракции содержат следующие предметы:

• Утилизация. Тип утиля зависит от фракции.
• Углерод
• Единицы пространственной настройки
• Копии чертежей буровой установки Т2
• Копии чертежей POS

На основании исследования, проведенного MacrophageNT, содержимое сайта реликвии соответствует определенным простым правилам ^[1] . Следующая информация предназначена для сайтов с нулевым уровнем безопасности. Распространение материалов в других областях, вероятно, идентично, но с более низким процентом выпадения.

Каждая реликвия в пустом пространстве безопасности / червоточинах содержит три различных типа контейнеров: щебень, останки и руины.Эти контейнеры всегда имеют одинаковое распределение добычи без влияния типа сайта.

Например, в контейнере «Обломки» каждый утиль Т1 имеет независимую 25% вероятность оказаться в стопке из 3-20 единиц.Размеры стопки распределены равномерно, поэтому стопка из 1 с равной вероятностью может иметь стопку из 14.

Количество контейнеров разных типов зависит от названия святыни. В результате реликвии более высокого ранга в среднем более ценны.

На основании приведенной выше информации можно рассчитать ожидаемое значение для нулевых сайтов безопасности каждой фракции.

 Искусственная нейронная сеть 472
   Схема интерфейса 472
   Логическая схема 472
   Микросхема 472
   Цепь питания 472
   Консоль Impetus 472
   Монокристаллический двутавр из жаропрочного сплава 472
   Спусковой механизм 472
   Поврежденная искусственная нейронная сеть 3945
   Схема жареного интерфейса 3945
   Сгоревшая логическая схема 3945
   Обугленная микросхема 3945
   Отключение цепи питания 3945
   Консоль подруливающего устройства 3945
   Легированный тритановый пруток 3945
   Разбитый спусковой крючок 3945
   
 

 Искусственная нейронная сеть 472
   Схема интерфейса 472
   Логическая схема 472
   Микросхема 472
   Цепь питания 472
   Консоль конденсатора 472
   Электропровод 472
   Поврежденная искусственная нейронная сеть 3945
   Схема жареного интерфейса 3945
   Сгоревшая логическая схема 3945
   Обугленная микросхема 3945
   Отключение цепи питания 3945
   Консоль расплавленного конденсатора 3945
   Запутанный силовой провод 3945
   
 

 Искусственная нейронная сеть 472
   Схема интерфейса 472
   Логическая схема 472
   Микросхема 472
   Цепь питания 472
   Усовершенствованная консоль отделения 472
   Неповрежденный излучатель щита 472
   Процессор телеметрии 472
   Поврежденная искусственная нейронная сеть 3945
   Схема жареного интерфейса 3945
   Сгоревшая логическая схема 3945
   Обугленная микросхема 3945
   Отключение цепи питания 3945
   Консоль отделения 3945
   Неисправность щита эмиттера 3945
   Обугленный процессор телеметрии 3945
   
 

 Искусственная нейронная сеть 472
   Схема интерфейса 472
   Логическая схема 472
   Микросхема 472
   Цепь питания 472
   Текущий насос 472
   Неповрежденные доспехи 472
   Нанитовое соединение 472
   Поврежденная искусственная нейронная сеть 3945
   Схема жареного интерфейса 3945
   Сгоревшая логическая схема 3945
   Обугленная микросхема 3945
   Отключение цепи питания 3945
   Неисправный насос тока 3945
   Бронеплиты 3945
   Загрязненное соединение нанита 3945
   
 

 Искусственная нейронная сеть 472
   Схема интерфейса 472
   Логическая схема 472
   Микросхема 472
   Цепь питания 472
   Проводящий термопласт 472
   Дрон-трансивер 472
   Жидкость Лоренца 472
   Поврежденная искусственная нейронная сеть 3945
   Схема жареного интерфейса 3945
   Сгоревшая логическая схема 3945
   Обугленная микросхема 3945
   Отключение цепи питания 3945
   Неисправность щита эмиттера 3945
   Проводящий полимер 3945
   Сломанный трансивер для дрона 3945
   Загрязненная жидкость Лоренца 3945
 

Пиратская добыча с сайта данных

Сайты данных пиратских фракций содержат следующие предметы:

• Декрипторы всех типов
• Инструменты для высокотехнологичного производства
• Высокотехнологичные микросхемы данных
• Углерод
• Нити Calm Abyssal
• Книги навыков изобретения
• Копии чертежей для:
  • Прерыватели целевого спектра
  • Ремонтники вспомогательных щитов и брони (местные и удаленные)
  • POS-модули фракции
  • Интегрированные анализаторы ligature и zeugma
  • Средний и большой микропрыжки
  • Отвердители реактивной брони
• Сюжетные материалы.Не ограничивается только собственными фракционными материалами.
• Datacores. См. Таблицу ниже, чтобы узнать, что у какой фракции есть.

См. Также

Список литературы

Определение микросхемы.Значение микросхемы. Синонимы микросхемы

Здесь вы найдете одно или несколько объяснений на английском языке для слова microcircuit . Также в левом нижнем углу страницы несколько частей страниц википедии, относящиеся к слову микросхема и, конечно же, синонимы микросхема и справа изображения, относящиеся к слову микросхема .

Определение микросхемы

Нет результата для микросхемы. Показаны похожие результаты …

Значение микросхемы из Википедии

Недавние поиски …

Изображения, связанные с микросхемой

Википедия brainchip

Используя точное время появления импульса, нейронная сеть может использовать больше информации и предлагать более высокую вычислительную мощность.{\ displaystyle {\ vec {S}}} Газ, налоги Включает интерфейсы для датчиков ADAS, аудиодатчиков и других датчиков Интернета вещей. Neuralink находится в американско-американском Neurotechnologie-Unternehmen, Welches im Juli 2016 von Elon Musk und acht weiteren Personen gegründet wurde. В ноябре 2011 года группа исследователей Массачусетского технологического института создала компьютерный чип, который имитирует аналоговую ионную связь в синапсе между двумя нейронами с использованием 400 транзисторов и стандартных технологий производства КМОП.Die Individualuellen Gedanken würden damit für jeden verfügbar, der sich an diese Cloud anschließt. Неисполнительный директор, председатель комитета по кадрам и вознаграждениям, председатель комитета по аудиту и управлению. Ориентируйтесь на наше сообщество инвесторов с помощью нашего набора возможностей Hotcopper Advertising. Нейронные сети с импульсной связью (PCNN) часто путают с SNN. Дополнительные сведения могут быть на сайте. У Стива разноплановая карьера, начиная с должности дипломированного бухгалтера в PwC и EY. чем ведущий продукт этой сложности.Он активно участвует в разработке следующего поколения микросхем Akida и продолжает исследования в области передовых нейроморфных архитектур. Еще 13 сообщений в Akida NSoC разработан для использования в качестве автономного встроенного ускорителя или сопроцессора. «Brain-Chip» E.U Имплант «Brain-Chip» в мозг Магнуса Олссона Успешный бизнесмен после приступа паники посещает ближайшую больницу. R Это противоречило бы Хартии основных прав Европейского Союза и Конвенции о защите прав человека и основных свобод.[35]. Вокруг прав собственности и искусственного интеллекта ведутся серьезные юридические дебаты. Его жизнь начинает меняться. Ему вводят успокоительное, и он просыпается другим человеком. Реализация нейроморфных вычислений на аппаратном уровне может быть реализована с помощью мемристоров на основе оксидов, [6] спинтронной памяти, пороговых переключателей и транзисторов [7] [8]. on Когда нейрон срабатывает, он генерирует сигнал, который передается другим нейронам, которые, в свою очередь, увеличивают или уменьшают свои потенциалы в соответствии с этим сигналом.До этого Стил два десятилетия проработал в сфере финансовых услуг, обслуживая розничную торговлю, управление капиталом и коммерческую клиентуру. [11] Этот чип был первым в линейке все более сложных массивов транзисторов с плавающим затвором, которые позволяли программировать заряд на затворах полевых МОП-транзисторов для моделирования канально-ионных характеристик нейронов в головном мозге, и был одним из первых случаев кремниевый программируемый массив нейронов. [14], исследования мемристоров Мотта в лаборатории HP показали, что, хотя они могут быть энергонезависимыми, их летучесть, проявляющаяся при температурах значительно ниже температуры фазового перехода, может быть использована для изготовления нейристора, [15] биологически вдохновленного устройства. это имитирует поведение нейронов.Оказывается, импульсные нейроны — более мощные вычислительные единицы, чем традиционные искусственные нейроны [2]. Были созданы схемы кодирования для интерпретации этих выходных импульсных последовательностей как числа с учетом как частоты импульсов, так и интервала между импульсами. [5] В последнее время термин «нейроморфный» используется для описания аналоговых, цифровых, смешанных аналогово-цифровых СБИС и программных систем, реализующих модели нейронных систем (для восприятия, управления моторикой или мультисенсорной интеграции).[32], демократические проблемы, связанные с нейроморфной инженерией, вероятно, станут еще более серьезными в будущем. [8] Кроме того, SNN могут моделировать центральную нервную систему биологических организмов, таких как насекомое, ищущее пищу, без предварительного знания окружающей среды. Schrauwen B, Campenhout JV (2004) Улучшение spikeprop: усовершенствования правила обратного распространения ошибок для пиков нейронных сетей. Сентябрь 2020 гм 04:21 Uhr bearbeitet. Директор, ON Semiconductor Corp & BrainChip Holdings Inc.Председатель комитета по вознаграждениям и назначениям компании BrainChip Holdings Limited Просмотреть профиль Просмотреть значки профиля Ключевым аспектом нейроморфной инженерии является понимание того, как морфология отдельных нейронов, цепей, приложений и общей архитектуры создает желаемые вычисления, влияет на представление информации, влияет на надежность наносит ущерб, включает обучение и развитие, адаптируется к локальным изменениям (пластичность) и способствует эволюционным изменениям. — опубликовано на openPR.com Таким образом, это уравнение требует добавления дополнительных ограничений на значения памяти, чтобы быть надежным. [37] Например, нейромемристическая система может заменить детали поведения кортикальной микросхемы абстрактной моделью нейронной сети. β Он также имеет высокоскоростные интерфейсы передачи данных, такие как PCI-Express, USB, 12C и 13S. Существуют различные методы кодирования для интерпретации исходящей последовательности всплесков как числа с действительным значением, в зависимости от частоты всплесков или интервала между всплесками для кодирования информации.Песни представляли собой менуэты на старинных бельгийских и французских флейтах, из которых чип узнал правила игры и затем применил их. R [16], Neurogrid, созданная Brains in Silicon в Стэнфордском университете [17], является примером оборудования, разработанного с использованием принципов нейроморфной инженерии. Zudem sollte die Auflösung der 1024 Kanäle manifestriert werden, mit der das Auslesen Aller Wesentlichen Gelenkpositionen der Schweine в Bewegung möglich geworden sei. У W BrainChip 2675 конкурентов, включая Microsoft (США (США)), Green Energy (США (США)) и Amazon Web Services (США (США)).[12], Das kurzfristige Ziel von Neuralink ist es, schwere Erkrankungen des Gehirns sowie des zentralen Nervensystems besser behandeln zu können. Ульрих Дирнагл, руководитель экспериментальной неврологии Шарите в Берлине, sieht die Versprechungen von Neuralink als unseriösen Hype; ein ähnliches Urteil fällt Philipp Kellmeyer, ein Facharzt für Neurologie am Universitätsklinikum Freiburg. [12] [13], В июне 2012 года исследователи спинтроники из Purdue представили доклад о конструкции нейроморфного чипа с использованием боковых спиновых клапанов и мемристоров.Также ознакомьтесь с темами семинара, посвященными мозговым чипам с аннотацией или конспектом, документацией о преимуществах и недостатках, слайдами с презентацией основного документа для студентов последнего года обучения информатике IEEE или студентов CSE на 2015–2016 годы. производная) обычно используется, поскольку ее легче вычислить, чем модель Ходжкина – Хаксли. Изучите мозговые чипы с помощью бесплатной загрузки отчета о семинаре и PPT в форматах PDF и DOC. [35] [36], Пожалуйста, расширьте статью, чтобы включить эту информацию.[необходима цитата] Активация SNN на основе пиков не является дифференцируемой, что затрудняет разработку методов обучения на основе градиентного спуска для выполнения обратного распространения ошибок, хотя несколько недавних алгоритмов, таких как NormAD [6] и многослойный NormAD [7], продемонстрировали хорошую производительность обучения через подходящую аппроксимацию градиента активации на основе пиков. Например, двухуровневая сеть с прямой связью для кластеризации и классификации данных. Ноябрь 2017 г. unterbreitete die finnische Fortum ei… Но тренировка пульса увеличивает способность обрабатывать пространственно-временные данные (или реальные сенсорные данные) [необходима цитата].diag Г-н Эрнандес — высоко оцененный технический директор Кремниевой долины с более чем 40-летним опытом работы и членом совета директоров. Нейроморфная инженерия, также известная как нейроморфные вычисления, [1] [2] [3] — это концепция, разработанная Карвером Мидом [4] в конце 1980-х годов, описывающая использование систем очень крупномасштабной интеграции (СБИС), содержащих электронные аналоговые схемы для имитации нейробиологической архитектуры нервной системы. → Ziel von Neuralink ist die Entwicklung eines Gerätes zur Kommunikation zwischen dem menschlichen Gehirn und Computern, ein sogenanntes Brain-Computer-Interface (BCI).⁡ Человеческая природа нейроморфных систем, таким образом, может помещать их в категорию роботов, которые многие граждане ЕС хотели бы видеть запрещенными в будущем. [33] Если к этим системам следует относиться как к людям, утверждают критики, то многие задачи, которые люди выполняют с использованием нейроморфных систем, включая акт прекращения работы нейроморфных систем, могут быть морально недопустимыми, поскольку эти действия нарушат автономию нейроморфных систем. Крупнейший в Австралии форум по торговле акциями и инвестициям, Akida Neural Processor System-on-Chip (NSoC), Цена при публикации: BrainChip создала технологию нейронных вычислений, которая «самообучается» так же, как человеческий мозг.этот поток … Последняя сделка — 16.10pm 16/10/2020 (20-минутная задержка), июль 2018 г., BrainChip представила свободно доступную среду разработки Akida, в сентябре 2018 г. Компания представила архитектуру Akida после подачи всеобъемлющего предварительного патента, охватывающего изобретения и методы устройств, май 2019 года, Компания объявила о доступности лицензирования интеллектуальной собственности (IP) Akida Neural Processing Core (NPC), в июне 2019 года Компания подала еще один предварительный патент на дополнительные изобретения и методы, июнь 2019 года, Компания представила преобразователь CNN в SNN, который компании могут использовать для преобразования и снижения мощности существующих сетей CNN в сети SNN, основанные на событиях, в июне 2019 года Компания объявила о подписании окончательного соглашения с.[9] Благодаря своей относительной реалистичности, их можно использовать для изучения работы биологических нейронных цепей. Европейская комиссия обнаружила, что граждане ЕС в возрасте от 15 до 24 лет с большей вероятностью считают роботов похожими на людей (в отличие от инструментов), чем граждане ЕС старше 55 лет. Добро пожаловать в BrainChip ™ Добро пожаловать в BrainChip: установка нового отраслевого стандарта для искусственного интеллекта на периферии Мы — глобальная технологическая компания, которая революционизирует приложения пограничного ИИ с помощью нейронного процессора области событий и комплексной среды разработки.News zur BRAINCHIP AKTIE und aktueller Realtime-Aktienkurs BRAINCHIP HOLDINGS LTD: Приложение 3G Он провел 2 года в Канаде и вернулся в Австралию, чтобы работать с многонациональными и многопрофильными публичными компаниями. Это было бы наивно, и поэтому, основывая обсуждение на разуме, они имеют в виду не угадывать, а гипотезу, а затем доказывать. Наноимплант «Brain-Chip» в мозг Магнуса Олссона (Швеция). Несмотря на то, что доступны неконтролируемые методы биологического обучения, такие как обучение Hebbian и STDP, для SNN не подходит эффективный метод обучения с учителем, который может обеспечить лучшую производительность, чем сети второго поколения.До Exar г-н ДиНардо отвечал за инвестиции и контроль за портфелем компаний, включая компании с программируемой логикой, в то время как он работал партнером в Crosslink Capital с 2008 по 2012 год и управляющим директором Vantage Point Venture Partners с 2007 по 2008 год.

Люби меня дважды Драмион, Nrl сегодня вечером, Середина ночи Тексты Amy Shark, Карта часовых поясов Тандер-Бей, Большое меню, Цитаты о желании контролировать, Тед Банди Образование, Консоль поиска Google, Джейк Пол Чистая ценность, Рейтинг парня, Слишком сложно, Байрона спасает колокол, Лечение коклюша, Семья Кейси Чемберс, Деандре Вашингтон Ньюс, Брентфорд ФИФА 20, Снос стадиона Фоксборо, Бейсбольная карточка Ларри Коркорана, Юбилейное послание, Дастин Мэй Фэнтези Новости, Челси против Барселоны, Fifa 20 Ultimate Team Шальке, Желтый окунь, Вольфсбург Джерси 19/20, Камуфляжный принт, Вики Сообщества Болсовера, Факты о реке Миссисипи, Роза для Экклезиаста, Ближайшие детские правозащитные организации, Nbc News Now, Александр Гамильтон Факты, Маркхэм в Брэмптон, Менеджер Jamiroquai, Колби Ковингтон Следующий бой, Www Readworks Org Studet, Лучшие ловкачи 2010-х, Идиот (английские субтитры, 2003 г.), Рассуждение Лейбница о метафизике, раздел 13, Класс Google для 3-го класса, Как быть счастливым в браке, Экономика культуры Гарвард, Трэвис Келси Fantasy Outlook, Серые воротнички, Солнечный текст, Огонь и лед на английском языке, Джоксер едет в Штутгарт, Оливер Мюзикл, Новые Sparknotes Джима Кроу, Принцесса Маргарет Рост и Вес, Музтагская башня, Совет по фэнтези-футболу 2020, Wilmer Font Trade, Эдвин Диас: статистика взорванных сейвов 2020, Аиза означает по-арабски, Состав Atlanta Falcons 2015, Угрожающие игры, Заседание руководителей 2020, Веселые шутники, Лорен Алайна Instagram, Как умер Уильям Гилберт, Обзор Тайной Доктрины, Комбинат Кэмерона Джордана, Кровавый смысл на малаялам, Боруссия Значение, Фильмы, похожие на Клуб игроков, Дочь Хайди Клум, Следующая лучшая книга, Майнц 05 против Штутгарта Прогноз, Дерек Родригес 2020, Оливер Санторини St-bl1564, Вакансии Ui / ux Designer, Аякс Население 2019, Ильхам Урду Значение, Профилактика передозировки, Нико Прайс Шердог, Дочь Рассказчика, Найдите 50 диких животных, Значение имени Рухи на телугу, Роскошные коттеджи на берегу озера на продажу озеро Симко Онтарио, Преимущества управления событиями, Река прыгает рядом со мной, Первый брак Чан Юн Чжон, Фернандо Морьентес, Общественные фэнтези-футбольные лиги, Nfl Odds Espn, Два злых глаза 123movies, Сделать приговор со скрытым, Люк Кири Рассел Кроу,

Колумбийский университет: биологические науки

Carrillo-Reid, L., Хан, С., Янг, В., Акроух, А. и Юсте, Р. (2019).
Управление визуально управляемым поведением с помощью голографического вызова кортикальных ансамблей. Ячейка 178: 1-11.
Полный текст

Юсте, Р. , Баргманн, К. И. (2017).
На пути к глобальной интеллектуальной инициативе. Ячейка 168: 956-959.
Полный текст

Юсте, Р. , Геринг С. и др. (2017).
Четыре этических приоритета для нейротехнологий и искусственного интеллекта. Nature 551: 159-163.
Полный текст

Геринг, С. и Юсте, Р. (2016).
О необходимости этических принципов для новых нейротехнологий. Ячейка 167: 882-885.
Полный текст

Каррильо-Рид, Л., Янг, В., Бандо, Ю., Петерка, Д. и Юсте, Р. (2016).
Импринтинг и напоминание корковых ансамблей. Наука 353: 691-694.
Перепечатка | Полный текст

Юсте, Р. (2015).
От нейронной доктрины к нейронным сетям. Nature Reviews Neuroscience 16: 487-497.
Полный текст

Юсте, Р. и Чёрч, Г. (2014).
Новый век мозга. Scientific American. марта 2014: 38-45.
Полный текст

Аливисатос, А.П., Чун, М., Черч, Г.М., Гринспен, Р.Дж., Роукс, М.Л., и Юсте, Р. (2012).
Проект карты активности мозга и проблема функциональной коннектомики. Нейрон 74: 970-974.
Полный текст

Юсте Р. (2010).
Дендритные шипы . MIT Press.
Купить

Икегая, Ю., Аарон, Г., Коссарт, Р., Аронов, Д., Лампл, И., Ферстер, Д., & Юсте, Р. (2004).
Цепи Synfire и корковые песни: временные модули корковой активности. Наука , 304 (5670), 559-564.
Полный текст

Коссарт, Р., Аронов, Д. и Юсте, Р. (2003).
Аттракторная динамика состояний сети UP в неокортексе. Природа 423: 283-8
Аннотация | Полный текст

Козлоски, Я., Hamzei-Sichani, F., & Yuste, R. (2001).
Стереотипное положение локальных синаптических мишеней в неокортексе. Science , 293 (5531), 868-872.
Полный текст

Юсте, Р. и Денк, В. (1995).
Дендритные шипы как основные функциональные единицы нейрональной интеграции. Nature 375: 682-684.
Полный текст

Юсте Р. , Пейнадо А. и Кац Л. К. (1992).
Нейрональные домены в развивающемся неокортексе. Наука 257: 665-669.
Аннотация | Полный текст

Основная информация о оловянных усах

Основная информация о оловянных усах Что такое оловянные усы? Какие Механизмы образования усов олова? Что Связаны ли механизмы риска / отказа с усами олова? Почему Недавнее внимание к оловянным бакенбардам? Что являются общепризнанными характеристиками оловянных усов? S элементы для снижения риска олова Отказы, вызванные усами Что такое оловянные усы? Олово усы — это электропроводящие кристаллические структуры олова, которые иногда растут с поверхностей, где олово (особенно гальваническое олово) используется в качестве окончательной отделки. Было замечено, что усы олова увеличиваются до длиной до нескольких миллиметров (мм) и в редких случаях до длины, превышающей 10 мм. Многочисленные отказы электронных систем были связаны с короткие замыкания, вызванные усами олова, которые перекрывают близко расположенные элементы схемы, поддерживаемые на разные электрические потенциалы. Олово усы — явление не новое. Действительно, первые опубликованные отчеты оловянные усы появились в 1940-х и 1950-х годах.Банка это только один из нескольких металлов, которые, как известно, способны расти усы. Другие примеры металлов, которые могут образовывать усы, включают: некоторые сплавы олова, цинк, кадмий, индий, сурьма, серебро и другие. человек иногда путают термин «бакенбарды» с более знакомым явлением известные как «дендриты», обычно образующиеся в результате электрохимической миграции процессы. Поэтому здесь важно отметить что усы и дендриты — два совершенно разных явления.А «Усы» обычно имеют форму очень тонкой одиночной нити или волосковидный выступ, выходящий наружу (ось z) с поверхности. «Дендриты» же имеют форму папоротника или снежинки. узоры, растущие вдоль поверхности (плоскость x-y), а не наружу от нее. Механизм роста дендритов хорошо изучен и требует определенной влажности. способен растворять металл (например, олово) в растворе ионов металла, который затем перераспределяются электромиграцией в присутствии электромагнитного поле.Хотя точный механизм образования усов остается неизвестным, известно, что образование усов НЕ требует растворения металл ИЛИ наличие электромагнитного поля. Олово « Whisker» Показано выше, растущий между покрытыми оловом клеммами электромагнитного реле аналогично MIL-R-6106 (LDC 8913) Фото любезно предоставлено Андре Пелхамом (стажер) Центр космических полетов имени Годдарда НАСА «Дендриты» НЕ являются «усами» «Дендриты» , показанные выше, НЕ то же самое явление как «усы» Подробнее Примеры металлических усов на деталях EEE и сопутствующем оборудовании Каковы механизмы, с помощью которых Форма оловянных усов? Механизмы роста усов олова были учился много лет.Единственное принятое объяснение механизмы НЕ были установлены. Некоторые теории предполагают, что олово усы могут расти в ответ на механизм снятия стресса (особенно «сжимающее» напряжение) внутри луженого покрытия. Другие теории утверждают, что рост может быть связан с рекристаллизация и аномальные процессы роста зерна, влияющие на зерно олова структура, на которую может или не может повлиять остаточное напряжение в луженом покрытии фильм. Те пропаганда «стресса» как решающего фактора образования металлических усов указывает на некоторые общепринятые факторы которые могут создавать дополнительное остаточное напряжение: Остаточные напряжения внутри олова покрытие вызвано такими факторами, как химический состав покрытия и процесс.Гальванические покрытия (особенно «яркие») кажутся наиболее подвержены образованию усов, как сообщается, из-за процессов яркого лужения могут создавать более высокие остаточные напряжения, чем другие способы нанесения покрытия. Интерметаллические образования: Распространение материала подложки в лужение (или наоборот) может привести к образованию интерметаллические соединения (такие как Cu 6 Sn 5 для Sn над Система Cu), которые изменяют шаг решетки в лужении.Изменение шага решетки может создавать напряжения на лужении, которые могут быть сняты за счет образование усов олова. Внешний компрессор Напряжения , такие как введенные путем затяжки гайки или винт или зажим на покрытой оловом поверхности иногда может приводить к области роста усов. Изгиб или растяжение поверхность после нанесения покрытия (например, во время формирования свинца перед установкой электронный компонент) Царапины или вмятины в гальваническое покрытие и / или материал подложки, нанесенный при обращении, зондирование и др. Коэффициент теплового расширения Несоответствие материала покрытия и подложка Что Связаны ли механизмы риска / отказа с усами олова? Оловянные усы представляют серьезную угрозу надежности электронных узлов. Сообщалось о нескольких случаях, когда усы олова вызывали отказы как в наземных, так и в космических приложениях.На сегодняшний день есть отчеты по крайней мере о трех коротких замыканиях, вызванных оловянными усами, которые привели к завершению выход из строя коммерческих спутников на орбите . Есть также были вызванные усами отказы в медицинских устройствах, системах вооружения, силовых установках, и потребительские товары. Общие риски делятся на четыре категории: Устойчивые короткие замыкания в низком напряжении, высоком цепи импеданса. В таких цепях может быть недостаточный ток для предохранения усы открываются, и в результате получается устойчивое короткое замыкание.В зависимости от множества факторы, включая диаметр и длины уса, для размыкания предохранителя может потребоваться более 50 миллиампер (мА). оловянный ус. Переходные короткие замыкания . При атмосферном давлении, если доступный ток превышает ток предохранителя усов, в цепи может наблюдаться только кратковременный сбой, поскольку предохранители усов открываются. Металлическая паровая дуга Если оловянный ус инициирует короткое замыкание в среде приложения, обладающей высоким уровнем ток и напряжение, а затем ОЧЕНЬ РАЗРУШИТЕЛЬНОЕ явление, известное как Металл. Может возникнуть паровая дуга .Окружающее давление, температура и Наличие материалов, подавляющих дугу, также влияет на образование дуги из паров металла. В дуге из паров металла твердый металлический вискер испаряется в плазму ВЫСОКОПРОВОДЯЩИЕ Ионы металлов (более проводящие, чем сам твердый ус). Эта плазма может образовывать ДУГ, способную нести СОТНИ АМПЕРОВ . Такие дуги могут поддерживаться длительное время (несколько секунд) до тех пор, пока прерывается устройствами защиты цепи (например,g., предохранители, автоматические выключатели) или до тех пор, пока не начнутся другие процессы гашения дуги. Этот вид дуги происходит в парах металла. Когда агент гашения дуги (например, воздух) в настоящее время необходимо установить больше мощности на случай, чтобы заменить потерянную мощность неинтересные процессы, происходящие в тушителе. Следовательно, по мере того, как давление воздуха уменьшается, требуется меньшая мощность для инициирования и поддерживать дугу, вызванную парами металлических частиц. Например, прошлые эксперименты ** продемонстрировали, что на атмосферное давление около 150 торр, усы олова могут инициировать устойчивая дуга из паров металла при напряжении питания примерно 13 вольт (или больше), а ток питания был 15 ампер (или больше).Олово (или другое материалов) с прилегающих поверхностей может помочь поддерживать дугу до тех пор, пока доступный материал израсходован или ток питания прерван. Металл паровые дуги в вакууме сообщалось, что произошли по крайней мере на трех коммерческих спутниках, в результате чего произошел взрыв взрыватели, которые вывели космический корабль из строя. ** J.H. Ричардсон, Б. Ласли, «Вакуумное образование металлической дуги в электронике космических аппаратов, инициированное оловянными усами», 1992 г., Государственная конференция по применению микросхем, Vol.XVIII, с. 119 — 122, 10 — 12 ноября 1992 г. Мусор / Загрязнение. Усы или части усов могут отсоединиться и замкнуть изолированные проводники. или мешать оптическим поверхностям Почему Недавнее внимание к оловянным бакенбардам? Текущая всемирная инициатива по сократить использование потенциально опасных материалы, такие как свинец (Pb), побуждают электронную промышленность рассматривать альтернативы широко используемым сплавам олово-свинец, используемым для гальваники.Например, Европейский Союз принял закон, известный как Ограничение определенных Опасные вещества (RoHS) и отработанное электрическое и электронное оборудование (WEEE) Директивы, устанавливающие июнь 2006 г. крайним сроком для электронного оборудования поставщикам, чтобы исключить большинство видов использования свинца в своих продуктах. Это широко считали (хотя причины остаются в некоторой степени загадкой), что Pb при сплавлении с олово придает окончательной отделке свойства, препятствующие образованию усов. Что касается таких факторов, как способность к пайке, простота изготовления и совместимость с существующими методами сборки, чистое лужение рассматривается в промышленности как потенциально простой и недорогой эффективная альтернатива.Фактически, многие производители предлагают чистое олово. плакированные компоненты как стандартные коммерческие (и в некоторых случаях с высокой надежностью) продукт в течение многих лет, в то время как другие изучают альтернативы чистому олову для самых первый раз. Многие производители электроники никогда не слышали о явление усов олова и, следовательно, может не учитывать риски олова рост усов во время проверки новых систем покрытия. Постоянные сообщения о сбоях, вызванных оловянными усами, в сочетании с отсутствием ан общепринятое понимание олова факторы роста усов и / или проверенные и надежные методы тестирования для выявления продуктов, склонных к усам сделал одеяло приемку чистого олова размещение рискованного предложения для систем высокой надежности.По-прежнему, такие организации, как НАСА и Министерство обороны, вскоре могут столкнуться с несколькими вариантами, другими чем чистое лужение, поскольку желание коммерческого рынка экологически чистые компоненты имеют гораздо больший вес, чем бесконечно малая доля рынка высоконадежного пользователя. Что являются общепризнанными характеристиками оловянных усов? огромное расхождение в наблюдениях, сообщаемых разными экспериментаторами. свидетельство сложностей, связанных с пониманием и контролем олова усы.В следующий список предназначен для предоставления очень общего обзора некоторых из наблюдаемые характеристики олова усы. Формы: усы может быть прямым, изогнутым, крючковатые или раздвоенные. Их внешняя поверхность часто бывает рифленый. Некоторые наросты могут образовывать узелки или пирамидальные структуры. Инкубация (Покой) Период : Экспериментаторы сообщают, что инкубационный период может составлять от дней. годам.Этот признак роста усов вызывает особое беспокойство. потому что содержательные эксперименты по определению склонности к определенному процесс образования усов может потребовать очень длительного периода времени. Рост Скорость: Сообщалось о скорости роста от 0,03 до 9 мм / год. Рост сильно варьируется и, вероятно, будет определяться сложная взаимосвязь факторов, включая химию покрытия, покрытие толщина, подложка материалы, структура зерна и условия хранения в окружающей среде. Длина усов: усы пока несколько миллиметров не редкость для некоторых экспериментаторов наблюдение за усами длиной более 10 мм (400 мил). Только несколько исследователи измерили распределение длин усов для конкретных образцы. Неизменно эти исследователи сообщают о длине распределение соответствует логнормальному распределению. Whisker Диаметр: Типичные диаметры составляют несколько микрон, некоторые отчеты приведены в превышение 10 мкм и редко менее 100 нм. Окружающая среда Факторы: Существует много противоречивой информации. относительно факторов окружающей среды, которые могут повлиять на формирование усов. Несколько организации пытаются разработать методы ускоренного тестирования для определения склонность конкретного процесса нанесения покрытия к образованию усов олова. Однако на сегодняшний день не существует общепринятых методов испытаний для оценки усов. склонность. Действительно, большая часть собранных на сегодняшний день экспериментальных данных дали противоречивые выводы относительно того, какие факторы ускоряют (или замедлить) рост усов. Температура: Некоторые экспериментаторы сообщают, что температура окружающей среды около 50 ° C является оптимальной для усов формация, а остальные следите за тем, чтобы комнатная температура (от 22 ° C до 25 ° C) усы растут быстрее. Как сообщается, рост усов прекращается при температура выше 150 ° C Давление: Усы будут расти как в вакууме, так и в атмосфере Земли. давление. Влажность: Некоторые отмечают, что усы легче образуются при высоких температурах. влажность (85% относительной влажности), в то время как другие сообщают, что влажность не способствует коэффициент Тепловой Велоспорт : Некоторые экспериментаторы сообщают, что термоциклирование увеличивает скорость роста усов, но другие сообщают об отсутствии эффекта из-за к термоциклированию. Электрический Поле: усов расти самопроизвольно, не требуя приложенного электрического поля для поощрения их рост. Некоторые недавние наблюдения за оловянным усом вызвали полевые проблемы в коммерческом секторе, кажется, предполагают, что электрическая поле может стимулировать рост усов, но для подтвердите эти эффекты (если таковые имеются). GSFC продемонстрировала, что бакенбарды могут изгибаются из-за сил электростатического притяжения, увеличивая тем самым вероятность образования шорт с оловянными усами (исх.к эксперименту GSFC №4). Whisker Prone Processes : в отрасли ведутся огромные споры относительно того, какие процессы покрытия склонны к образованию усов формирование. Большинство авторов согласны с тем, что «чистый олово »гальванические поверхности (особенно те, в которых используются отбеливатели в процессе нанесения покрытия) наиболее подвержены образованию усов. Есть также сообщения о том, что при покрытии оловом свинцом могут расти усы; однако обычно сообщается, что такие усы имеют длину менее 50 мкм. Предложения по снижению риска олова Отказы, вызванные усами: неопределенности, связанные с ростом оловянных усов, чрезвычайно затрудняют предсказать, могут ли / когда появиться усы олова. В следующем списке представлены некоторые предложения по снижению риска отказов, вызванных оловянными усами. По возможности избегайте использования компонентов с покрытием PURE TIN . Использование спецификаций закупок с четкими настоятельно рекомендуется ограничить использование чистого лужения. Большинство (но не все) широко используемые в настоящее время военные спецификации есть запреты на чистое лужение. Исследования показали, что легирование олова со вторым металлом снижает склонность к усам рост. Сплавы олова и свинца обычно считаются приемлемыми, если сплав содержит минимум 3% свинца по масса.Хотя некоторые экспериментаторы сообщали о росте усов из олова-свинца сплавов, такие усы также, как сообщается, значительно меньше чем покрытые оловом поверхности, и считается, что они достаточно маленький, чтобы не представлять значительного риска для геометрии сегодняшних микроэлектроника. После закупки полагаться на о свидетельстве производителя детали о том, что чистое лужение не использовалось при производстве поставляемого продукта.НАСА GSFC известно о нескольких случаи, когда спецификация закупки требовала «Нет чистого олова», но поставленный продукт был позже определен как чистое олово. В некоторых из в этих случаях также были обнаружены наросты оловянных усов. Пользователи посоветовал проанализировать гальванический состав продуктов, полученных в качестве независимая проверка. При простом отказе от чистого олова покрытие не является жизнеспособным вариантом (например, в случаях, когда обнаруживается его использование в конце системной интеграции / тестирования), то следующие подходы также могут быть считается, чтобы снизить риск. Dip для припоя с покрытием поверхности достаточно использовать оловянно-свинцовый припой для полного оплавления и легирования лужение. Очевидно, требуются особые меры предосторожности. для предотвращения повреждений, вызванных тепловым шоком, предотвратить потерю герметичности и избежать термической деградации. Этот подход может иметь ограниченный успех, поскольку может быть трудно гарантировать, что вся поверхность правильно оплавлена. Увидеть апрель Фотография месяца 2004 года — один из примеров связанных ограничений. с этой конкретной стратегией смягчения последствий. Переплитайте усы, лежа на животе Области . Некоторые производители могут захотеть снять чистая жесть из готовой продукции и перекладина используя подходящий альтернативный материал покрытия, например как олово / свинец или никель. Следует соблюдать осторожность при рассмотрении возможности использования внешнее покрытие (например, Sn-Pb или Cu) поверх существующего чистого олова депозит. Есть некоторые свидетельства того, что усы все еще могут образовываться из слой чистого олова и выступает сквозь тонкий внешний слой. Конформное покрытие или пена инкапсуляция поверх поверхность, склонная к усам, может значительно снизить риск поражения электрическим током. короткое замыкание, вызванное усами. Выбор материала покрытия, толщина и возможная деградация со временем / воздействием окружающей среды могут влияют на эффективность покрытия. НАСА GSFC эксперименты показали, что использование конформного материала Arathane 5750 (ранее Uralane 5750) при равномерном нанесении до номинальной толщины от 2 до 3 мил может обеспечить значительное преимущество за счет сдерживания роста усов наружу за счет покрытие.Это покрытие также устойчиво к проникновению усов. попытка проткнуть покрытие снаружи. См. Также следующие исследования доктора Тома Вудроу (Boeing), в котором он оценил 6 различные материалы конформного покрытия для предотвращения усов образование и последующие опасности короткого замыкания. Оно имеет также экспериментально наблюдалось, что конформное покрытие может существенно ограничить доступность олова чтобы свести к минимуму риск образования плазмы во время короткого замыкания.Тем не мение, такой факторы как минимальная необходимая толщина конформного покрытия для предотвращения образования плазмы не определено. Точно так же было показали, что пена может предотвратить длительную дугу, но влияние типа пены, плотности пены, размера пор и т. д. не оценивались. Оценить приложение Особые риски . Разнообразные особенности применения может использоваться для оценки риска отказов, вызванных усами, и помощи в принятие решений «использовать как есть» или «отремонтировать / заменить». Эти факторы включают в себя геометрию схемы, которая достаточно велика, чтобы исключить риск короткого замыкания оловянного уса, критичности миссии, миссии продолжительность, сопутствующий риск переделок, график и стоимость. Чтобы помочь в для оценки рисков, связанных с конкретными приложениями, Дэвид Пински (Raytheon) разработал банка алгоритм оценки риска усов, который можно просмотреть Примечание: ссылка на этот алгоритм в данном документе НЕ подразумевает одобрения NASA В 2002 г. Похожие записи 31.08.2023 0 Микросхема 358: подробный обзор, применение и характеристики операционного усилителя 30.08.2023 0 Радиозвонок схема. Радиозвонок своими руками: схемы, устройство и монтаж беспроводного дверного звонка 29.08.2023 0 Электросхема ваз 2105 инжектор. Электросхема ВАЗ 2105: особенности, устройство и основные неисправности Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт