异步FIFO设计原理与设计方法以及重要问题汇总（包含verilog代码-Testbench-仿真结果）

采用CH32V307VCT6 ，内置的10M以太网的PHY。可以用南京沁恒WCH官方的 CH32V307V-R1开发板，也可以用verimake的openCH 赤菟 CH32V307 RISC-V 开发板测试 利用rt-thread studio软件打开，编译下载。我采用的是最新版本： 2.2.6 下载完成之后，在终端中输入：server e0 启动服务器（可以用Xshell等相关软件），便可以开启tcp server。便可以通个网络调试助手等软件连接进行测试。

数字化信息社会具有的两个特征：一是计算机技术的迅速发展与广发应用；二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的深度不断扩展，科学理论与工业应用不断耦合，更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含：线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法

论文研究-多目标决策中灵敏度分析的方法探讨.pdf, 对于多目标决策中的多属性决策,国内外至今还很少有文献讨论其灵敏度分析的一般方法。为此,本文推导了几个进行灵敏度分析的基本公式,并提出了灵敏度区间和灵敏度矩阵的概念,从而为多属性决策的灵敏度分析提供了一种简单、有效、实用的分析方法。

QueryList使用jQuery的方式来做采集，拥有丰富的插件。下面来演示QueryList使用PhantomJS插件抓取JS动态创建的页面内容。 一、安装 使用Composer安装： 1.安装QueryList composer require jaeger/querylist GitHub: https://github.com/jae-jae/QueryList 2.安装PhantomJS插件 composer require jaeger/querylist-phantomjs GitHub: https://github.com/jae-jae/QueryList-Phan

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焦点 使用GTEx的eQTL协会结果探索GWAS结果 该Web应用程序将通过与整合到单个交互式图中，并通过应用进行可视化，使GWAS结果的探索和注释能够评估哪些基因和组织是GWAS信号最可能的候选者。结果显示在热图上。 此外，用户可以上传其他数据集以测试共定位。 例如，可以上传其他表型关联（即PheWAS）以评估多效性或其他来源的eQTL数据，以获得正式的共定位测试和数据可视化。 LD信息是使用1000 Genomes Project上的PLINK计算得出的，以便在给定领先SNP的情况下查看LD。 默认的销售线索SNP是顶部的SNP。 eQTL关联结果已本地存储在MongoDB数据库中。 完整文档可从。 可以通过访问该应用程序。

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