Nowadays, nonlinearity is involved in all walks of life. It is a challenge for engineers to design controllers for all kinds of nonlinear systems. To handle this issue, various nonlinear control theories have been developed, such as theories of adaptive control, optimal control, and robust control. Among these theories, the theory of optimal control has drawn considerable attention over the past several decades. This is mainly because optimal control provides an effective way to design controllers with guaranteed robustness properties as well as capabilities of opti- mization and resource conservation that are important in manufacturing, vehicle emission control, aerospace systems, power systems, chemical engineering pro- cesses, and many other applications.

hksi paper 1 香港证券资格考试卷一 2024最新温习手册

在经管科研领域，数据分析是研究和解析经济管理和商业行为的关键手段。它涉及到对大量数据的收集、清洗、处理和解释，旨在从数据中发现模式、趋势和相关性，从而为管理决策提供有力支持。数据分析的过程通常遵循一定的逻辑顺序：研究者需要明确研究目的和问题；收集相关数据，这包括第一手数据和第二手数据；再次，对收集到的数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性；紧接着，运用统计软件和分析工具进行深入分析；根据分析结果撰写报告或论文。 数据分析的类型多种多样，包括描述性分析、预测性分析、诊断性分析和规定性分析。描述性分析主要涉及数据的整理和可视化，帮助研究者了解数据的基本特征；预测性分析则运用统计模型和机器学习方法预测未来趋势；诊断性分析旨在分析数据之间关系，识别问题的根源；规定性分析则提供决策建议，帮助研究者设计干预措施或预测决策后果。 在经管科研中，数据分析不仅限于对数字和图表的解读，它还包括了对复杂数据结构的理解，如时间序列分析、面板数据分析、结构方程模型等。这些分析手段能够处理不同类型的变量和数据关系，如连续变量、离散变量、定序变量和定性变量等。 此外，数据分析还需要运用相应的统计学理论和方法，比如假设检验、方差分析、回归分析等。这些方法帮助研究者识别数据中的显著性差异和关联性，构建或验证理论模型。数据分析的结果不仅需要科学性和严谨性，还应具备易于理解的表达方式，以便跨学科沟通和实践应用。 在数据的收集方面，数据源的多样性和可靠性至关重要。研究者可通过问卷调查、观察、实验等方法获取第一手数据；同时，公共数据库、政府统计、行业报告等第二手数据也是常用的数据来源。在收集数据时，研究者应考虑数据的代表性和时效性，确保分析结果的准确性和适用性。 数据分析在经管科研中的应用非常广泛，它贯穿于市场研究、财务分析、消费者行为分析、运营管理等多个方面。通过数据分析，企业能够更好地理解市场动态，优化产品和服务，提高市场竞争力。同时，数据分析在政策制定、经济预测、风险评估等领域也发挥着重要作用。 Paper数据分析：分享经管科研数据这一议题，不仅涵盖了数据收集、处理、分析和解释的全过程，还涉及了数据分析方法的选择、数据源的获取和数据结果的呈现等各个方面。经管科研人员借助数据分析，能够洞悉经济现象背后复杂的因果关系，为科学研究和商业实践提供重要的参考和指导。

内容概要：本文档由Synopsys发布，主要介绍了用于精确高效单元级延迟计算的CCS（Composite Current Source）Timing模型。随着集成电路设计进入90nm及以下工艺节点，物理效应和设计风格的变化给延迟计算带来了新的挑战。CCS Timing模型通过创建驱动器模型、降阶模型（如Block Arnoldi）和接收器模型来替代实际电路组件，从而实现高精度和快速计算。该模型解决了传统Thevenin和Norton模型在处理高阻抗网络时的局限性，提供了对输入边沿、输出负载、切换方向和单元状态的依赖性的强大捕捉能力。此外，CCS Timing支持多电压域（multi-Vdd）和动态电压频率调节（DVFS）设计，并能进行非线性Vdd缩放。; 适合人群：从事数字集成电路设计和验证的工程师，特别是那些需要进行精确延迟计算和时序收敛的专业人士。; 使用场景及目标：①适用于90nm及以下工艺节点的设计，确保在高阻抗网络下的高精度延迟计算；②支持多电压域和动态电压频率调节设计；③提高时序分析的准确性，减少与电路仿真之间的误差；④优化延迟计算以应对复杂的物理效应和设计风格变化。; 其他说明：文档详细描述了CCS Timing的建模方法、表征过程及其相对于传统模型的优势。同时，还介绍了紧凑型CCS格式和变异感知扩展，以减少数据量并适应工艺变化。读者可参考相关文档获取更多信息。

纸上编码是一种面试技巧，特别是在技术面试中，面试者可能被要求在没有计算机辅助的情况下解决编程问题。这通常是为了测试候选人的思维过程、逻辑能力和代码设计技能。本主题聚焦于那些能在10分钟内解决的基本算法，这对于程序员尤其是面试者来说至关重要。 在C++和Java这两种语言中，理解和掌握基础算法是至关重要的。以下是一些关键知识点： 1. **数组与链表**： - 数组：是内存中连续存储的数据结构，可以直接通过索引访问。 - 链表：非连续存储，每个元素（节点）包含数据和指向下一个节点的指针。 2. **排序算法**： - 冒泡排序：简单的比较相邻元素并交换，时间复杂度O(n^2)。 - 选择排序：每次找到未排序部分的最小/最大元素放到正确位置，时间复杂度O(n^2)。 - 插入排序：将元素插入到已排序的部分，时间复杂度O(n^2)，但对部分有序数据效率较高。 - 快速排序：基于分治策略，平均时间复杂度O(n log n)。 - 归并排序：同样采用分治策略，始终保证排序稳定性，时间复杂度O(n log n)。 3. **搜索算法**： - 线性搜索：遍历数组直到找到目标元素，时间复杂度O(n)。 - 二分查找：适用于已排序数组，每次将搜索范围减半，时间复杂度O(log n)。 4. **递归与迭代**： - 递归：函数调用自身解决问题，如计算阶乘、斐波那契数列等。 - 迭代：使用循环结构解决问题，通常比递归更节省资源。 5. **图和树**： - 树结构：包括二叉树、平衡二叉树（如AVL树、红黑树）、堆（最大堆、最小堆）等，常用于数据检索和优先级队列。 - 图遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），用于解决最短路径问题。 6. **动态规划**： - 通过构建状态转移方程解决优化问题，如背包问题、最长公共子序列等。 7. **字符串处理**： - KMP算法：处理模式匹配问题，避免不必要的回溯。 - Rabin-Karp或Boyer-Moore算法：提高字符串搜索效率。 8. **哈希表**： - 快速查找、插入和删除操作，常用于去重和查找问题。 9. **堆数据结构**： - 最大堆和最小堆：用于实现优先队列，快速获取最大或最小元素。 10. **位操作**： - 在C++中，位操作可以用于高效地处理数据，如快速求和、异或等。 在纸上编码时，理解这些基本概念并能快速应用到具体问题中是关键。对于C++，要熟悉STL库，包括容器（如vector、list、set、map等）、算法（如sort、find、unique等）以及迭代器的使用。对于Java，了解集合框架，如ArrayList、LinkedList、HashMap等，以及并发编程中的线程和锁机制。 通过持续练习，熟练掌握这些基础知识，可以在10分钟内有效解决纸上编码的问题，提高面试表现。

The vision of the ISAC& WiFi sensing is to enable the emerging intelligent world, where everything is sensed, everything is connected and everything is intelligent. Wi-Fi Sensing技术是当前信息技术领域的一个重要发展方向，它旨在构建一个智能化的世界，这个世界中所有的事物都能被感知、连接并具有智能。本白皮书由来自不同学术机构和华为公司的专家共同撰写，深入探讨了Wi-Fi Sensing的理论基础、应用场景、标准化进程以及信号设计等多个关键领域。 1. Wi-Fi Sensing的基础理论： 来自浙江大学的An Liu、Min Li、Yao Liu、Zhe Huang等学者和华为的Tony Xiao Han对此进行了深入研究。Wi-Fi Sensing利用现有的Wi-Fi信号进行环境感知，其基础包括无线信号的传播特性、多径传播、调制与编码等。通过分析Wi-Fi信号的到达时间、强度和相位变化，可以推断出环境中的运动物体、人体活动等信息。 2. ISAC（Integrated Sensing and Communication）的基础理论： ISAC将感知与通信功能融合在一起，提高了资源利用率。浙江大学的Min Li、An Liu以及南方科技大学的Fan Liu等人对此进行了探讨，强调ISAC在实现智能互联世界中的重要角色，通过共享硬件平台和频谱资源，实现数据传输与环境感知的协同。 3. Wi-Fi Sensing的使用案例： 北京邮电大学的Yuanhao Cui和华为的Rui Du分析了Wi-Fi Sensing在不同领域的应用，如家庭安全监控、健康监测、室内定位、手势识别等。这些案例展示了Wi-Fi Sensing技术的广泛潜力和实际价值。 4. Wi-Fi Sensing标准化进程： 华为的Rui Du和Tony Xiao Han等专家讨论了Wi-Fi Sensing的标准化问题，这是推动技术商业化和广泛应用的关键步骤。标准的制定将确保设备间的互操作性和兼容性，促进产业生态的形成和发展。 5. 信号设计： 成都电子科技大学的Zhengchun Zhou、Pingzhi Fan等学者以及英国埃塞克斯大学的Zilong Liu，新加坡南洋理工大学的Yong Liang Guan等研究人员对Wi-Fi Sensing的信号设计进行了深入研究，旨在优化信号的感知性能，提高检测精度和抗干扰能力。 6. 多频段感知： 浙江大学的An Liu、Yubo Wan和Zhixiang Hu以及华为的Tony Xiao Han探讨了多频段感知，利用不同频段的Wi-Fi信号进行联合感知，以增强感知能力，特别是在复杂和动态的环境中。 7. CSI（Channel State Information）为基础的信号处理： 清华大学的Zheng Yang、Wei Wang、Guoxuan Chi和Guidong Zhang，以及南京大学的Wei Wang等专家研究了基于CSI的信号处理技术，这有助于精确地获取和分析无线信道状态，从而提升Wi-Fi Sensing的性能。 Wi-Fi Sensing白皮书涵盖了从理论到实践的全面研究，涉及多个层面，为推动Wi-Fi Sensing技术的发展提供了坚实的基础。随着技术的不断进步，Wi-Fi Sensing有望在智能家居、智能医疗、自动驾驶等多个领域发挥重要作用。

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