A Framework for Automated Correctness Checking of Biochemical Protocol Realizations on Digital Microfluidic Biochips
数字微流控（DMF）技术的最新进展为各种生化应用提供了一个有前途的平台，如DNA分析，自动药物发现和毒性监测。为了在芯片上实现复杂的生物测定，已经开发了自动化合成工具来满足设计挑战。目前，合成工具通过许多复杂的设计步骤，以实现目标DMF架构上的给定生物化学方案。因此，在合成步骤期间可能出现设计误差。在安全关键系统上部署DMF生物芯片之前，必须确保正确实施了所需的生化方案，即，合成输出（生物芯片的致动序列）没有任何设计或实现误差。我们提出了一个基于符号约束的分析框架，用于检查合成的生化协议相对于原始设计规范的正确性。基于该框架的验证方案可以检测基于二维阵列或引脚约束的生物芯片以及网络物理系统中的几种合成后流体违规和实现错误。它还生成用于错误定位的诊断反馈。我们目前的聚合酶链反应（PCR）和体外多重生物测定的实验结果，以证明所提出的验证方法。
2022-11-09 cs.ET
Dilution with Digital Microfluidic Biochips: How Unbalanced Splits Corrupt Target-Concentration
样品制备是几乎所有生物化学方案不可或缺的组成部分，其中包括以一定比例进行稀释和混合。最近的微流体技术提供了用于在芯片上自动稀释的合适平台，并且通常在数字微流体生物芯片（DMFB）上，对流体液滴执行一系列（1：1）混合-分离操作以实现样品的目标浓度因子（CF）。（1：1）混合模型理想地包括两个单位体积液滴的混合，随后（平衡）分裂成两个单位体积子液滴。然而，流体操作中误差的主要来源是由于不平衡的分裂，其中在分裂之后产生两个不相等体积的液滴。在反应路径的不同混合分流步骤中发生的这种体积分流误差通常导致样品的目标CF的显著漂移，其精度在生命关键测定中不能受到损害。为了避免这个问题，最近已经提出了一些错误恢复或容错技术的DMFB。不幸的是，这种流体误差对目标CF的影响及其行为的动力学尚未得到严格的分析。在这项工作中，我们研究了在样品制备过程中的多种体积分裂误差对各种目标CF的影响。我们还对最坏情况进行了详细分析，即，目标CF中的误差最大化时的条件。这种分析可能会导致新技术的发展，容错样品制备与DMFB不使用任何传感操作。
2019-01-02 cs.ET
Automated Routing of Droplets for DNA Storage on a Digital Microfluidics Platform
本文提出在数字微流控生物芯片上利用“符号”和“连接子”双文库实现 DNA 自动化组装，并通过带优先级的三维 A* 路由算法管理液滴并行交通，以最小化拥塞、最大化吞吐量。
2023-07-05 cs.ET
Enhanced Multigradient Dilution Preparation
翻译后摘要：在我们的论文中的新算法增强多梯度稀释制备（EMDP）进行了讨论。该算法是在芯片实验室或数字微流控生物芯片上实现的，在一个微小的芯片上进行多个操作。利用数字微流控生物芯片可以在一个微小的芯片上进行多种操作。在任何生化实验室方案中使用的样品是非常昂贵的。对于快速和高通量应用的情况下，必须最大限度地减少操作成本和操作时间，这就是为什么最具挑战性和最重要的阶段之一是样品制备。在我们提出的算法中，我们有隐藏，以减少样本液滴和废物液滴，并为此目的废物回收利用，当不同系列的多梯度目标浓度因子（CFS）的产生。我们已经比较了我们提出的算法与最近的稀释技术，如MTC，REMIA，和WARA。为了存储在该过程中产生的中间液滴，需要芯片上的存储空间O（n）。关键词：数字微流控生物芯片，药物发现，样品制备，电润湿。
2021-10-01 cs.AR cs.ET
A Multimode Hybrid Memristor-CMOS Prototyping Platform Supporting Digital and Analog Projects
我们提出了一个集成电路制造的过程中共同集成CMOS和氧化铌忆阻器技术，它提供了一个原型平台的项目，涉及忆阻器。我们的电路包括在数字电路中使用忆阻器的外围电路，以及直接存取忆阻器的模拟模式。该平台允许优化读取和写入忆阻器的条件，以及开发和测试基于忆阻器的创新神经形态概念。
2023-02-28 cs.ET
Introduction to RIMEP2: A Multi-Expression Programming System for the Design of Reversible Digital Circuits
量子计算机被认为是未来规避超大规模集成电路散热问题的替代方案。考虑到量子计算的预期进一步技术进步，可逆电路的合成是一个非常有前途的研究领域。在这篇报告中，我们提出了一个线性遗传编程系统来设计可逆电路-RIMEP 2-。该系统已经从零开始进化出可逆电路，而无需求助于预先存在的库。结果表明，在26个基准测试中，RIMEP 2在20个基准测试中的表现优于最好的已发布解决方案，并与其余6个基准测试相匹配。RIMEP 2在本报告中提出了一个有前途的方法，具有相当大的潜力，可逆电路设计。为今后基于该方法的研究提供参考。
2014-11-24 cs.ET
Anticipation of digital patterns
忆阻器件是一种新型的无源器件，本质上是一种具有记忆功能的电阻器。该设备可以用于新的技术应用，如神经形态计算。在本文中，我们专注于预测-一个系统的能力，以决定如何在环境中的反应，预测未来的状态。特别是，我们已经设计了一个基本的忆阻电路的数字模式的预期，这个电路是基于变形虫预测周期性发生的单极脉冲的能力。所得到的电路已通过数字仿真验证，并已实现在硬件中。对于实际实现，我们使用了Ag掺杂的TiO 2-x基忆阻器件，该器件已在硅晶片上的平面电容器结构中制造。电路的功能是通过模拟和测量。最后，通过使用图像来展示信息的预期，其中该预期电路对噪声和错误的中间信息的鲁棒性是可视化的。
2017-06-01 cs.ET
Integrate-and-fire circuit for converting analog signals to spikes using phase encoding
本研究针对神经形态芯片处理模拟信号需转换脉冲的需求，提出自适应LIF神经元不应期的相位编码方法，实现无ADC的端到端电信号频谱计算神经形态应用。
2023-10-03 cs.ET cs.NE eess.SP
Towards Wireless Health Monitoring via Analog Signal Compression based Biosensing Platform
本文提出了一种可同时监测微流控和生理信号的无线全模拟生物传感器设计。其关键部件是一个全模拟电路，它能够通过模拟联合信源信道编码（AJSCC）将两个模拟信源压缩成一个模拟信号。讨论了两种电路设计，包括具有固定电平数的叠层压控电压源（VCVS）设计和支持灵活的AJSCC电平数的改进设计。实验结果上的无线生物传感器原型，由印刷电路板（PCB）实现的堆叠VCVS设计。此外，电路仿真和无线链路仿真结果的改进设计。结果表明，所提出的无线生物传感器是非常适合同时感测两个生物信号，具有高精度，并可应用于各种低功耗和低成本的无线连续健康监测应用。
2019-06-30 cs.ET cs.NI eess.SP
Generic Wave Digital Emulation of Memristive Devices
神经形态电路在生物启发的信息处理意义上模仿大脑的部分功能，以实现与生物系统相似的效率。虽然神经元有常见的数学模型，可以实现为非线性振荡电路，但它们之间突触耦合的电学表示更具挑战性。由于这种耦合强度取决于过去的学习过程，它应该包括一种记忆。我们认为，忆阻器件，这本质上是非线性电阻器与记忆，是潜在的候选人，取代神经形态电路中的突触。由于在一个复杂的神经形态电路中有大量的突触，基于这种系统的模拟的预先调查可能非常低效和耗时。灵活和实时的忆阻仿真器可以直接集成到实际电路中，可以克服这个问题。在我们的方法中，我们介绍了一个通用的忆阻仿真器的基础上波数字的原则。该仿真器具有灵活、鲁棒、高效的特点，并保持了实际器件的无源性.反过来，这也使得它可以独立于特定的应用程序进行重用。在所提出的工作中，列出了不同的数学模型以及基于物理模型的实际设备的仿真。
2017-09-20 cs.ET
A Memristive Based Design of a Core Digital Circuit for Elliptic Curve Cryptography
本文提出一种基于Pt/TaOx/Ta忆阻器与CMOS晶体管的混合电路，用于设计椭圆曲线密码学中有限域乘法器的核心XAX-Module，Cadence仿真表明其在面积、延迟和功耗上均高效。
2025-04-04 cs.CR cs.ET
A Digital Twin Design Methodology for Control, Simulation, and Monitoring of Fluidic Circuits
本文提出一种面向气动、液压及电气/电子回路的数字孪生综合设计方法，通过主动数字孪生和带记忆的时序逻辑实现计算机辅助设计、仿真、控制、监测及实时诊断，并支持检测系统对自身输入的作用，助力未来工厂数字化转型。
2024-09-06 cs.ET cs.SY eess.SY
Digital Circuits Implementation On Rpga Simulator
对于可逆计算，目标技术尚未成为可用。目前还没有为可逆技术开发出适当的工具。模拟仍在开发中。经典的逻辑综合方法和仿真工具不能用于可逆计算。因为这些工作在不可逆逻辑块上，但在可逆计算中，可逆逻辑块用于设计和实现。因此，我们需要一个仿真平台来分析和开发这方面的内容。因此，我们致力于这一领域，并开发了一个基于GUI的模拟器。在论文工作中，我们对FPGA的可逆替代品RPGA进行了仿真。在我们的项目中，我们开发了一个RPGA模拟器。RPGA模拟器结合了PLD/FPGA/CPLD阵列技术。我们的RPGA模拟器，实现了一个给定的对称可逆电路上的RPGA结构。我们还研究了RPGA结构门（picton和kerntopf门），以开发更好的RPGA结构。RPGA结构的分步执行也在RPGA模拟器中执行。设计了新的真值表生成算法和对称性分析算法。本论文的工作旨在开发整个模拟器是基于GUI的，易于学习，使其用户友好。用户可以在我们的RPGA模拟器的GUI中轻松查看所有模拟结果。
2013-10-22 cs.ET
Optimizing Phase-Scheduling with Throughput Trade-offs in AQFP Digital Circuits
University of Southern California（南加州大学）
本研究针对AQFP超导电路路径平衡导致的缓冲器面积开销问题，首次提出结合相位跳跃与相位对齐的时钟相位调度算法，可实现最小面积优化，也能通过吞吐约束实现面积与性能的高效权衡，效果优于现有单一技术方案。
2025-10-04 cs.ET
Analog circuits for mixed-signal neuromorphic computing architectures in 28 nm FD-SOI technology
在先进的缩放工艺中开发混合信号模拟-数字神经形态电路带来了重大的设计挑战。我们提出了紧凑和节能的亚阈值模拟突触和神经元电路，优化为28 nm FD-SOI工艺，实现大规模并行大规模类脑计算系统。我们描述了用于最大化密度与混合模式的模拟/数字突触权重配置的技术，以及为最大限度地减少通道漏电流的影响，以实现高效的模拟计算的基础上，PA-nA小电流的方法。我们目前的电路仿真结果，基于一个新的芯片，最近已经流出来，演示电路如何可以是有用的低频操作系统，需要与环境进行实时交互，并在不同类型的脉冲神经网络架构的快速数据处理的高频操作。
2019-08-18 cs.ET
Probabilistic Circuits for Autonomous Learning: A simulation study
现代机器学习基于在数字计算平台上运行的强大算法，并且人们对加速学习过程并使其更节能非常感兴趣。在本文中，我们提出了一种完全自主的概率电路，用于快速有效的学习，无需使用数字计算。具体来说，我们使用SPICE模拟来演示一个无时钟的自治电路，其中所需的突触权重以模拟电压的形式读出。这种自主电路可能特别感兴趣，因为在移动和边缘计算的背景下，独立的学习设备。
2020-02-25 cond-mat.dis-nn cond-mat.mes-hall cs.ET
Charge-based superconducting digital logic family using quantum phase-slip junctions
主要涉及约瑟夫森结的超导数字计算系统正被积极地寻求作为用于千万亿次和亿亿次计算机的基于CMOS的技术的高性能和低能耗替代方案，尽管在克服实际实现这些技术的障碍方面仍然存在若干挑战。在本文中，我们提出了另一种超导逻辑结构：量子电荷为基础的逻辑电路使用量子相位滑移结，这已被确定为双设备约瑟夫森结。利用量子相位滑移的逻辑实现的基本原则，提出了在模拟的帮助下，SPICE模型，已开发的量子相位滑移结构。介绍了构成复杂逻辑电路设计模块的电路元件。两种不同的逻辑门设计：或门和异或门，以展示使用的积木介绍。
2018-01-02 cond-mat.supr-con cs.ET physics.app-ph
Utilizing Neurons for Digital Logic Circuits: A Molecular Communications Analysis
随着合成生物学的发展，多年来已经将几种新工具概念化为当前医疗程序的替代疗法。这些应用大多适用于各种慢性疾病。这项工作研究了合成工程神经元如何作为数字逻辑门运行，可用于大脑的生物计算。我们量化了逻辑门在神经元网络中高放电率下的准确性，以及它能在多大程度上消除不受控制的神经元放电。为了测试我们的方法的有效性，模拟组成的神经元连接在一个结构，代表一个逻辑门的计算模型进行。模拟演示了执行正确逻辑运算的准确性，以及特定属性（如发射率）如何在准确性中发挥重要作用。作为分析的一部分，均方误差用于量化我们提出的模型的质量，并基于不同的采样频率预测门的准确操作。作为一个应用，逻辑门被用来捕获癫痫发作的神经网络，其中的结果表明，降低放电率的有效性。我们提出的系统具有计算大脑的许多神经系统状况的潜力。
2019-09-18 cs.ET q-bio.NC
Design Space Exploration as Quantified Satisfaction
Palo Alto Research Center Inc.（帕洛阿尔托研究中心）
我们提出了新的算法设计和设计空间探索。这些算法发现的设计是组件库中指定的函数类型的组合。我们的算法减少了设计问题，量化的可满足性，并使用先进的求解器，找到解决方案，代表有用的系统。我们在本文中提出的算法是健全的和完整的，并保证发现正确的设计的最佳尺寸，如果它们存在。我们将我们的方法应用于布尔系统的设计，并发现新的和更优化的经典数字和量子电路的常见算术功能，如加法和乘法。我们的算法的性能进行评估，通过广泛的实验。我们创建了一个基准，包括可扩展的合成数字电路和真实世界的微芯片的规格。我们已经产生了多个电路功能等效的基准。量化的可满足性方法显示了超过四个数量级的速度，相比，生成和测试方法，列举了所有的非同构电路拓扑结构。我们的方法推广电路优化。它使用任意元件库，并已应用于数字电路设计、诊断、溯因推理、测试向量生成和组合优化等领域。
2021-01-31 cs.AI cs.DS cs.ET
