1 引言          目前随着国际上电子工业和计算机技术的飞速发展，电子产品已与计算机系统紧密相连，电子产品的智能化日益完善，电路的集成度越来越高，而产品的更新周期却越来越短。以定量估算和电路试验为基础的电路设计方法已经无法适应当前激烈竞争的市场。电子设计自动化(EDA)技术，使得电子线路的设计人员能在计算机上完成电路的功能设计、逻辑设计、性能分析、时序测试直至印刷电路板的自动生成，其中包括印制板的温度分布和电磁兼容性测试，代表着现代电子系统设计的技术潮流。           multisim2001的主要功能及特点           Multisim是加拿大IIT(Interact

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JT∕T 1076-2016 道路运输车辆卫星定位系统 车载视频终端技术要求

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基于CCD的侧向散射激光雷达不受几何因子的影响, 是探测近地面气溶胶的有力工具。夜晚的探测技术已成熟, 由于背景光中夜晚的月光和星光远弱于白天的太阳光, 故利用夜晚探测技术得到的白天气溶胶信噪比很低。实验中选用窄带滤光片和小张角镜头, 通过校正窄带滤光片透射率、缩短单次曝光时间、多次曝光平均等技术可有效提高白天探测气溶胶的信噪比。白天个例表明, 侧向散射激光雷达与后向散射激光雷达反演的气溶胶后向散射系数廓线在0.75~1.50 km范围内的变化趋势一致, 并对0.75 km以下侧向散射激光雷达探测的正确性进行了验证。对合肥地区近地面气溶胶后向散射系数进行了37 h的连续昼夜探测, 并与同一地点的温度、PM2.5质量浓度联合进行分析。研究表明, 改进后的白天侧向散射激光雷达技术是正确、可行的。

红炉火整理，共11讲

"通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要" 大型语言模型（LLM）技术精要是当前人工智能（AI）领域的热点话题。随着ChatGPT等大型语言模型的出现，人们开始关注LLM技术的发展前景和潜力。本文将从LLM技术的发展历程、技术精要和未来的发展趋势进行讨论。 一、大型语言模型（LLM）技术发展历程 LLM技术的发展可以追溯到Bert时代，但真正的技术跃迁来自GPT 3.0的出现。GPT 3.0不仅仅是一项具体的技术，更体现了LLM应该往何处去的发展理念。自此之后，国内的技术发展gap开始拉大，ChatGPT只是这种发展理念差异的一个自然结果。 二、LLM技术精要 LLM技术的精要在于其能够学习和存储大量数据，并将其转化为有用的信息。LLM可以通过海量数据学习到知识，并将其存储在模型中。随着LLM规模逐步增大，会带来一些影响，如模型的计算复杂度增加和数据存储需求的增加。 三、In Context Learning和Instruct技术 In Context Learning是一种学习方法，它可以让LLM模型在特定上下文中学习和应用知识。Instruct技术是OpenAI推出的一个技术，可以让LLM模型更好地理解和执行指令。In Context Learning和Instruct技术的结合将使LLM模型的能力更加强大。 四、LLM的推理能力和思维链CoT LLM模型具备推理能力，可以通过思维链CoT来实现。思维链CoT是一种基于LLM模型的推理方法，可以让模型更好地理解和推理问题。 五、未来发展趋势 LLM技术的未来发展趋势将是更加强大和智能的模型。随着LLM规模的增加，模型的能力将更加强大，可能会带来一些影响，如模型的计算复杂度增加和数据存储需求的增加。 LLM技术精要在于其能够学习和存储大量数据，并将其转化为有用的信息。LLM技术的未来发展趋势将是更加强大和智能的模型，为人类带来更多的便捷和价值。

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