山东大学计算机组成与设计实验二逻辑运算电路山东大学计算机组成与设计实验山东大学计算机组成与设计实验报告计算机组成原理实验报告山东大学计算机组成原理实验报告文章目录实验题目：逻辑运算电路实验目的：实验软件和硬件环境：实验原理和方法：实验步骤：（1）原理图：（2）管脚锁定：（3）原理图编译、适配和下载：（4）功能测试和实验结果：扩招部分：实验题目：逻辑运算电路实验目的：1.画出逻辑电路图及布出美观整齐的接线图2.设计实现1位逻辑乘，或，半加的逻辑运算电路。实验软件和硬件环境：软件环境：QuartusII软件硬件环境：1.实验室台式机2.计算机组成与设计实验箱实验原理和方法：本实验要求设计一个能实现

博主介绍：《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！在文章末尾可以获取联系方式Django视图函数视图是MTV设计模式中的V层，它是实现业务逻辑的关键层，可以用来连接M层与T层，起着纽带般的作用，在《DjangoMTV和MVC的区别》中也做了相应的介绍，所以它的重要性可想而知。视图一般都写在app的views

第三次作业题目：已知2个点的信息,定位自己的绝对坐标。 设图中C(0,0),P1(-52.5,-32),P2(-52.5,32),P3(52.5,32),P4(52.5,-32),P5(0,-32),P6(0,32),P7(-30,-7),P8(-30,7),P9(30,7),P10(30,-7),G1(-52.5,0),G2(52.5,0)随机得到附近2点距离自己的信息(r,theta),r表示目标点距离自己的距离，theta表示以自己中心的极角.（顺时针（0,180），逆时针（0，-180）。计算自己的位置。输入示例：(P8220)(P727.7 30)   求出机器人在场上的绝对位置。 

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10.0智能合约10.1简介智能合约：运行在区块链系统上的一段代码，代码逻辑定义了合约内容。智能合约的账户保存了合约当前的运行状态：balance：当前余额nonce：交易次数code：合约代码storage：存储，数据结构为一棵MPT智能合约编写代码为Solidity，其语法与JavaScript很接近。下图是拍卖合约的代码例子，Solidity是面向对象的语言，这里的contract相当于C++的class类。Solidity是强类型语言，这里的类型和普通的编程语言像C++是比较接近的，比如uint是无符号整数。address是Solidity所特有的，后面会讲地址类型的成员变量和成员函数

金融领域为自然语言处理（NLP）模型带来了独特的挑战和机遇。当前，金融文本和数据的信息量和复杂性呈现爆炸式增长，一个强大、可靠的智慧金融系统可以满足多种不同用户群体的金融需要，例如辅助金融从业者完成行业分析、时事解读、金融计算、统计分析工作，为金融科技开发者完成情感分析、信息抽取任务，帮助学生解答金融问题等，从而有效地提高金融领域工作和学习的效率。金融领域本身具有高度的专业性，语言模型一方面要处理复杂的金融语言，另一方面要保证知识储备的实时性和对金融文本内数据计算的准确性，故而过往的模型通常无法在该领域提供令人满意的服务。金融领域迫切需要准确、高效的人工智能解决方案来有效处理金融行业的各种任务

10月20日消息，斯坦福大学日前发布了AI基础模型“透明度指标”，其中显示指标最高的是Meta的Lama2，但相关“透明度”也只有54%，因此研究人员认为，市面上几乎所有AI模型，都“缺乏透明度”。据悉，这一研究是由HAI基础模型研究中心（CRFM）的负责人RishiBommasani所主导，调查了海外最流行的10款基础模型：Meta的Llama2、BigScience的BloomZ、OpenAI的GPT-4、StabilityAI的StableDiffusion、AnthropicPBC的Claude、谷歌的PaLM2、Cohere 的Command、AI21Labs的Jurassic-2、

10月20日消息，据斯坦福大学官方新闻稿，研究人员日前创建了一个名为 OpenCap 的开源“运动捕捉”应用。该应用搭建在两台“经过校准”的iPhone 之上，主要用于搜集人体运动数据，之后通过 AI 进行快速分析并得出相关数据，据称成本仅为“专科诊所中15 万美元设备”的1%，即1500美元（IT之家备注：当前约10995元人民币）。此外，OpenCap 搜集数据的过程更快，号称只要 10 分钟就可以得出结果，相对于传统设备“反而更快”。▲图源斯坦福大学项目作者ScottDelp表示，OpenCap有望令人体运动分析学“普及化”，从而让更多人了解、掌握相关技术。据悉，OpenCap的作用，是

复旦大学联合华为诺亚方舟实验室的研究者基于图像扩散模型（LDM）提出了一种迭代式生成高质量视频的方案——VidRD(ReuseandDiffuse)。该方案旨在对生成视频的质量和序列长度上进行突破，实现了高质量、长序列的可控视频生成。有效减少了生成视频帧间的抖动问题，具有较高的研究和实用价值，为当前火热的AIGC社区贡献了一份力量。潜在扩散模型（LDM）是一种基于去噪自编码器（DenoisingAutoencoder）的生成模型，它可以通过逐步去除噪声来从随机初始化的数据生成高质量的样本。但由于在模型训练和推理过程中都存在着计算和内存的限制，一个单独的LDM通常只能生成数量非常有限的视频帧。尽

🆑从朋友那里得来的附件，感觉题目有意思，简单复现一下MISC简单编码1、题目信息01220611101011017201220105061101101001270154014401100122101010010011101000101012411000006401721010001060014410110100115110101101220116101010001531110000101100010100100601101100110000101260106100111010011100127110110001601001000012410101001001110010510100100600