为了降低硬件开销，越来越多的加法器电路采用传输管逻辑来减少晶体管数量，同时导致阈值损失、性能降低等问题。本文通过对摆幅恢复逻辑与全加器电路的研究，提出一种基于摆幅恢复传输管逻辑（Swing restored pass transistor logic, SRPL）的全加器设计方案。该方案首先分析电路的阈值损失机理，结合晶体管传输高、低电平的特性，提出一种摆幅恢复传输管逻辑的设计方法；然后，采用对称结构设计无延时偏差输出的异或/同或电路，利用MOS管补偿阈值损失的方式，实现异或/同或电路的全摆幅输出；最后，将异或/同或电路融合于全加器结构，结合4T XOR求和电路与改进的传输门进位电路实现摆幅恢复的高性能全加器。在TSMC 65 nm工艺下，本文采用HSPICE仿真验证所设计的逻辑功能，与文献相比延时降低10.8%，功耗延时积（Power-delay product, PDP）减少13.5%以上

笔者从事工厂和民用建筑给排水工程设计十多年,完成的设计项目达一百多 项,项目客户包括欧美、日本、韩国、台资、国内等企业及研究所,绝大部分为工 厂项目,少数有高层民用建筑。不同国籍客户会有不同的设计要求、不同的喜爱偏 好、不同的工程习惯,不同行业客户又有不同的行业特点与要求,民用建筑又有不 同于工厂建筑的要求与特点,每参与一个项目就是一次学习与增长见识的机会,每 完成一个项目都会有不同的体会和提高以下是笔者对十多年给排水设计工作的体 会与总结,希望能与业中同仁一起交流探讨共同提高,其中有的观点不一定成 熟,甚至可能是不正确的,欢迎多予批评指正

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实验 1 根的形态特征-1 实验 2 茎的形态特征-3 实验 3 叶的形态特征-6 实验 4 花的组成-9 实验 5 花序类型、花程式和花图式-12 实验 6 果实的组成及类型-14 实验 7 种子和幼苗的组成及类型-17 实验 8 植物细胞结构的观察及细胞内后含物质的检定-19 实验 9 植物的组织类型-21 实验 10 根的结构-23 实验 11 茎的结构-25 实验 12 叶的结构-27 实验 13 花药的发育及花粉粒的萌发-29 实验 14 胚珠和胚的发育-31 实验 15 藻类植物-33 实验 16 地衣植物及苔藓植物-36 实验 17 蕨类植物-38 实验 18 裸子植物-40 实验 19 被子植物（一）-42 实验 20 被子植物（二）-46 实验 21 被子植物（三）-49 实验 22 植物检索表的使用与编制-52 实验 23 综合设计实验 1 植物形态与解剖结构的观察研究-55 实验 24 综合设计实验 2 不同因素对花粉粒萌发的影响-56 实验 25 综合设计实验 3 藻类植物多样性调查与分析-57 实验 26 综合设计实验 4 特定区域的植物物种多样性调查-59 植物标本的采集、压制和制作-60 华南师大校园及广州市近郊部分植物简介-64 附录 I 显微镜使用与生物制片技术-156 附录 II 根、茎、叶、花、花序、果实、种子等相关图版-175

1 逻辑类问题（A类）－指设计、编码中出现的计算正确性和一致性、程 序逻辑控制等方面出现的问题，在系统中起关键作用，将导致软件死机、功能正 常实现等严重问题； 接口类问题（B类）－指设计、编码中出现的函数和环境、其他函数、全 局/局部变量或数据变量之间的数据/控制传输不匹配的问题，在系统中起重要作 用，将导致模块间配合失效等严重问题；

一、 矿图的概念和种类 为了满足矿井设计、施工和生产管理等工作的 需要而绘制的一系列图纸，统称为矿图。矿图是进 行矿井设计、科学管理和指挥生产、合理安排生产 计划、预防和治理灾害等必备的基础资料。 生产矿井必备的基本矿图可分为两大类：矿井 测量图，矿井地质图

采用正交数值试验和灰色理论中的关联度分析,进行阳泉矿区二次采场巷道的分析与支护参数优化决策．选择13因素3水平的正交试验方案,进行27次试验,分析了不同应力状态和支护参数的巷道稳定性与变形特征．在计算中采用巷道稳定性和变形收敛率等多种评价指标,进行了局部优化；考虑支护成本和施工难易等因素,采用灰色理论,进行最佳方案的关联度分析．该研究已应用于阳泉矿区二次采场巷道支护设计,并取得较满意的支护效果．

§2-1 Principles of cutting 冲裁基本原理 §2-2 Cutting clearance 冲裁间隙 §2-3 Dimension and tolerance 冲裁凸、凹模刃口尺寸及制造公差的计算 §2-4 Cutting force 冲裁力 §2-5 Blank layout 冲裁工件的排样 §2-6 Introduction of press tools 冲裁模具概述

网络模型的讨论，本质上属于图论范畴 用途极其广泛（如：运输系统设计、信息系统 设计、项目计划管理等）、实用性强，是网络 模型的特征之一，其解法的特殊，也是值得关 注的地方 需要重点掌握：各种网络模型的算法

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