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#量化

AI+Drug 文献速递 | 一种新的分子设计策略,结合了不确定性量化和DMPNN,提出概率改进优化方法

用户1151118

期刊: Nature Communications 链接: https://doi.org/10.1038/s41467-025-58503-0 代码: htt...

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僵尸API清理的ROI评估:腾讯云API安全助您量化安全投资回报

gavin1024

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ADC 位数在频谱分析中对高频的影响是巨大的(Σ-Δ 上大分)

云深无际

使用了 12-bit ADC 来量化信号,虽然量化误差通常不容易在低频区域看出,但如果信号中有较强的噪声或频率成分,量化误差也可能在高频部分表现为尖峰。

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来自美信出品的顶级基准:MAX6226(实在不知道价格版)

云深无际

MAX6226 是超低噪声、高精度、低压差(LDO 型)串联基准源,不是两端式的 TL431 那类分流基准。

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反馈电容比值调节增益 与 PGA 增益调节—对噪声特性的影响(读者回复)

云深无际

通过数学建模的方式来详细分析这两种增益调节方法——通过 反馈电容比值调节增益 与 PGA 增益调节——对噪声特性的影响。

2200

为测量基准源 uV 级别跳动设计信号链(完结篇)

云深无际

量化噪声几乎“消失”;24 bit + 高 OSR 条件下,量化噪声一直在 0.0x µV,完全可以认为“不是问题”。

2900

为测量基准源 uV 级别跳动设计信号链(YUNSWJ 仿真版)

云深无际

我们信号链最重要的问题就是,信号源是什么样的?(这个读者还好,基本上把话说明白了),可以先需求“翻译成工程指标”,再看一下这个信号链到底有多难、要做到什么级别。

2400

基准源噪音如何悄悄溜进 ADC(以3PEAK TPR70 为例)

云深无际

基准源的噪声并不会“加”在输入上,而是“乘”在输入上;它让 ADC 的量化标尺抖动,从而把参考电压的微小波动直接转化为输出比例误差;在高分辨率 ADC(20–2...

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读者问题回答:过采样算法的分辨率 vs. 可检测变化,为什么 OSR ≠ 增加 LSB?

云深无际

过采样带来的“有效分辨率提升”只在量化噪声随机分布、信号跨越量化阈值的情况下才成立。

2600

恐怖如斯的 ADI:ADC 家族 AD485x(一些有趣的细节)

云深无际

SHDR 启动时,自动增益调整影响的是 模拟信号的放大,而 ADC 输出的 20-bit 数据会根据增益和输入信号的关系进行量化,但不直接反映增益的变化;输出的...

2500

回答读者问题:高速 ADC 中的 1/f.补篇

云深无际

1 GS/s、N=16384(T=16.384 µs,Δf≈61 kHz)这类高速短记录里,1/f 噪声对 SNR 基本可以忽略。原因是窗口太短,所有“远低于 ...

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ISSCC 2025,72GS/s 9bit 学界最高指标 分级流水线 ADC(YUNSWJ 解读版)

云深无际

这张图展示了论文单通道 Pipeline-SAR 的“精密内部结构”:第一阶段 进行粗采样 + VCM 控制的 split-SAR 量化;残差放大器 用电阻比确...

2800

从基准源看 0.1 Hz ~ 10 Hz 噪音问题

云深无际

AD586(甚至所有高精度基准电压源)的噪声规格里,都特别标出 “0.1–10 Hz 噪声”,不是随便选的。

2700

信号链中常见指标:RMS 噪音(YUNSWJ 推导版)

云深无际

RMS 噪声(root-mean-square noise)= 噪声电压(或电流)的均方根值,是“噪声能量”的标量度量,用来和信号幅度一起算 SNR/ENOB。

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传感器信号链噪音计算

云深无际

增益级:放大信号到满量程,并同时放大输入噪声;RTI → RTO 的关系:RTO = RTI × 增益。

2800

ADC 的缓冲带宽如何微调?(YUNSWJ 仿真版)

云深无际

在文档示例中,20 位、、 时,估值因子对应的带宽大约是 75 MHz。 “估值因子”就是从 ADC 分辨率要求中提炼出来的一个数值系数,它把“需要多少位有效精...

2000

多个高位 ADC 如何联合使用提升测量系统动态范围?(YUNSWJ 仿真版)

云深无际

这个是一个小论文,在实际中不推荐这样做,但是在理论中是可取的,原因是动态范围不是 1+1=2,而是<2,而且 2025 年了,器件性能很好了,越简单越好,复杂的...

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回答 TI 研讨会的信号链噪音设计(滤波器顺序放置问题).修正版

云深无际

前级运放始终是 1 nV/√Hz,后级始终是 7 nV/√Hz;两种方案仅交换 Filter A 与 Filter B 的次序。我之前把放大器顺序写反是笔误,感...

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Nat. Commun. | 系统量化大语言模型在临床病例推理中的能力

DrugAI

大语言模型(LLMs)在医学领域展现出令人瞩目的潜力,但其在临床病例中的推理能力、诊断表现以及背后依赖的信息结构仍缺乏系统性的量化评估。研究人员构建了一个覆盖多...

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Nat. Commun. | 系统量化大语言模型在临床病例推理中的能力

DrugAI

大语言模型(LLMs)在医学领域展现出令人瞩目的潜力,但其在临床病例中的推理能力、诊断表现以及背后依赖的信息结构仍缺乏系统性的量化评估。研究人员构建了一个覆盖多...

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