我们使用由两个简并的最大扭曲质量三叶草改良的费米子产生的轨距配置的集合来评估奇怪的核子电磁形状因数，该费米子的质量被调整为近似再现物理小子质量。 此外，我们提出了不连续的光夸克对核子电磁形状因子的贡献的结果。 采用改进的随机方法可导致高精度结果。 使用模型独立的z展开拟合不相关贡献的动量依赖性。 我们通过包括连通和非连通贡献来提取质子和中子的磁矩以及电和磁半径。 我们发现，断开的光夸克对电和磁形状因子的贡献都不为零，并且与连接的夸克相比，其百分比水平很小。 奇怪的形状因数也处于百分比级别，但噪声更大，产生的统计误差通常与零值在一个标准偏差之内。

本文将以 SGI 的 ProPack v2.2 为研究对象，分析 CpuMemSets 在Linux-2.4.20 中的具体实现。CpuMemSets 是 SGI 进行的一个开放源码项目，由针对 Linux2.4 内核的补丁、用户库、python 模块和 runon 等命令共四部分组成，以实现处理器和内存块的分区为目标，控制系统资源（处理器、内存块）面向内核、任务以及虚拟存储区的分配，为 dplace、RunOn 等 NUMA 工具提供支持，最终优化 Linux 系统的 NUMA 性能。

1 引 言 　　移相信号发生器属于信号源的一个重要组成部分，但传统的模拟移相有许多不足，如移相输出波形易受输入波形的影响，移相角度与负载的大小和性质有关，移相精度不高，分辨率较低等。而且，传统的模拟移相不能实现任意波形的移相，这主要是因为传统的模拟移相由移相电路的幅相特性所决定，对于方波、三角波、锯齿波等非正弦信号各次谐波的相移、幅值衰减不一致，从而导致输出波形发生畸变。目前利用DDS技术产生信号源的方法得到了广泛的应用，但是专用DDS芯片由于采用特定的集成工艺，内部数字信号抖动很小，不可以输出高质量的模拟信号。随着现代电子技术的发展，特别是随单片机和可编程技术的发展而兴起的数字移相技术却

FPGA中实现VGA-PAL视频转换的verilog程序

比较详细的讲述了数控系统中速度前瞻控制的算法，对数控系统研究有很大帮助

jqGrid 帮助文档（中英文）

电信设备，服务器和数据中心的最新FPGA具有多个电源轨，需要正确排序才能安全地为这些系统上下供电。高可靠性DC-DC稳压器和FPGA电源管理的设计人员需要一种简单的方法来安全地放电大容量电容器，以避免损坏系统。FPGA电源排序最新在生成片上系统FPGA的过程中，它们可以提供十个独立的电源轨，为Vcore，存储器总线电源，I/O控制器，以太网等提供电源。如图1所示，每个电源轨由DC供电。直流转换器可调节3.3 V，2.5 V，1.8 V，0.9 V等所需的电压。为了给系统加电，遵循特定的顺序以确保安全操作并避免损坏系统。同样在系统关闭期间，电源序列的顺序相反，确保在下一个电源轨关闭之前禁用每个电源轨。该指令通过电源序列发生器芯片控制，该芯片可启用每个DC-DC稳压器，如图1所示。 图1：典型FPGA系统电源轨每个服务的供电。考虑存储在各种电源轨上的去耦电容中的电荷时会出现问题。例如，在0.9 V Vcore电源轨上，总去耦电容可以在10到20 mF的数量级，并且存储在电容器组中的剩余电荷需要在断电期间主动放电，在下一次电源关闭之前序列被禁用。这样可以避免违反掉电序列并保护FPGA系

赵南航修科的这本书在电源行业很受认可

PyTorch中的MeshCNN SIGGRAPH 2019 MeshCNN是用于3D三角形网格的通用深度神经网络，可用于诸如3D形状分类或分割之类的任务。 该框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解池层。 该代码由和在支持下编写。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN 安装依赖项： 1.2版。 可选： 用于训练图。 通过新的conda环境conda env create -f environment.yml （创建一个名为meshcnn的环境） SHREC上的3D形状分类 下载数据集 bash ./scripts/shrec/get_data.sh 运行训练（如果使用conda env首先激活env，例如source activate meshcnn ） bash ./scripts/shrec/train.sh 要查看训练损失图，请在另一个终端中运行tensorboard --logdir runs并单击 。 运行测试并导出中间池网格： bas

根据页岩气流动特点建立了考虑混合气体高压物性参数、渗透率与孔隙度随压力变化的页岩气流动方程，通过定义拟压力函数将页岩气流动的偏微分方程线性化。针对页岩气开发采用水平井多段压裂技术，采用 Newman乘积原理得到地层拟压力流动方程的解析解表达式。依据解析解的特征将解析解分解成适合并行计算的无限求和及积分形式，提出了一套基于CUDA的页岩气地层压力算法，将地层拟压力函数解析解划分为多个并行度较高的步骤，利用GPU的并行计算能力，设计每个步骤的CUDA核函数，在英特尔i3 540 CPU (3.07 GHz主频