集成电路按其制造材料分为两大类: 类是Si(硅),另一类是GaAs(砷化 镓)。目前用于ASIC设计的主体是硅材 料。但是,在一些高速和超高速ASIC设 计中采用了GaAs材料。用GaAs材料制成 的集成电路,可以大大提高电路速度,但 是由于目前GaAs工艺成品率较低等原因, 所以未能大量采用

杭州家园科技有限公司是专注风景园林、城市设计与规划管理信息化技术领域，专业 提供工程勘察设计 CAD 技术，城市建设规划管理 MIS、GIS 应用系统规模化和集成化服务， 政府办公自动化系统、高校专业教学平台研究等信息技术服务的高科技公司

8.1系统概要设计概述 8.1.1软件系统的概要设计 8.1.2数据库系统的概要设计 8.2数据库的概念设计 8.2.1数据库概念设计的步骤 8.2.2实体-联系图 8.2.3数据抽象、局部视图的设计 8.2.4视图的集成 8.3模块化设计 8.3.1模块化设计的基本原则 8.3.2内聚与耦合 8.3.3模块分解时应遵循的准则 8.4概要设计的图形工具 8.4.1层次图 8.4.2IPO图

绪论 一、关于数控机床 1.数控加工与数控机床 数控加工的广泛运用给机械制造业的生产方式、产品结构、产业结构都带来了深刻的变化,是制造业实现自动化、柔性化、集成化生产的基础。因此,发展数控机床是当前我国机械制造业技术改造的必由之路,是未来工厂自动化的基础

教学目的：通过本课程的学习，使学生掌握传统的软件工程方法学，并掌握需求分析、系统设计、测试、集成和管理等一系列技术。 要求：按软件工程化的标准规范分析、设计、建模和编程；准备好每一堂课的讲义；围绕案例引导学生掌握知识点；加大实验力度，强化工程化训练。 难点：分析到建模；设计到设计建模； 重点：各种建模方法的理论与具体应用，特别是结构化方法；

▪ 15.1 软件工具与环境 ▪ 15.2 并行编译器 ▪ 15.3 并行程序调试 ▪ 15.4 并行程序性能分析 ▪ 15.5 图形化并行程序集成开发环境

4.1概述 信息科学与生命科学的相互交义、相互 渗透和相互促进是现代科学技术发展的 个显著特点。 ☆计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进 化计算和人工生命等领域,它的研究和 发展正反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势

第一阶段:传统的光学装置及仪器,不能胜任对 复杂光信息高速采集和处理的要求 第二阶段:半导体集成电路技术,可以将探测器 件及电路集成在一个整体中,也可以将具有多个 检测功能的探测器件集成在一个整体中。其价格 低,体积小。例如,将图形、物体等具有二维分 布的光学图像转换成电信号的检测器件是把基本 的光电探测器件组成许多网状阵列结构,引人注 目的器件CCD就是一种将阵列化的光电探测与扫 描功能一体化的固态图像检测器件。它是把一维 或二维的光学图像转换成时序电信号的器件,能 广泛引用于自动检测、自动控制,尤其是图像识 别技术

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率