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    建模与表单的动态化设计

    市面上有不少用于推进某些业务的表单设计器,例如轻流、简道云等,它们的理念是用一个很小的表单和流程,解决企业的细小业务,可以理解为问卷收集基础上的流转能力。但是,对于开发者而言,往往需要面临比这类细小业务复杂的多得多的业务流程,以及流程节点上的表单。我在该领域持续研究了三年多,这些研究有静态的,也有动态的。所有动态化,有两个角度,从产品运营人员的角度,处于流程中的表单可能随时需要调整一些策略,例如字段的限制,或者某些字段的增删;从开发人员的角度,我们不能用代码限定死表单及其囊括各方面的内容,而是需要在前后端配合下,异步的生成表单的界面、交互、业务逻辑等等。本文将梳理我的设计思路。

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    手机基带电路设计20问(1)

    这个问题本身其实并不准确,首先,电压和电流是由负载的需求来决定的,比如负载需要的是1.2V的电压,前端电源就不能给他提供3.3V的电;负载需要500mA的电流,前端电源的输出电牛就不能低于500mA,要知道负载是先决条件,电源要根据负载来选择。再回到问题本身,从负载的角度而言,低电压、电流的负载功耗当然也低;从电源的角度而言,以LDO电源为例,某负载的需求是1V@300mA,那么LDO的输入、输出电流也是300mA,假如LDO输入是3V,则LDO本身的功耗就是(3-1)*0.3=0.6W,如果降低LDO的输入为1.2V,则LDO本身的功耗就是(1.2-1)*0.3=0.06W,功耗降低为前者的10%,如果负载是屏幕这种常开的类型,0.6W的功耗就会严重减低手机待机时间,此时需要优化电源,降低LDO上的损耗。

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    AAAI Spring Symposium 2019|CrystalGan:使用生成对抗网络发现晶体结构

    今天给大家介绍巴黎东大和索邦大学的Asma Nouira等人在AAAI Spring Symposium 2019上分享的文章“CrystalGAN: Learning to Discover Crystallographic Structures with Generative Adversarial Networks”。作者在文章中提出使用生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)可以高效地生成新的数据,因此可以应用于生成新的晶体结构数据。但在材料科学领域,需要生成相对于样本复杂度更高阶的数据,一般的生成对抗网络难以满足这一要求。本文提出的CrystalGan可以生成更高复杂度的新的稳定的晶体结构。本文提出的这一种高效的方法在新型氢化物发现等实际问题中可能会有比较深入的应用。

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