基于译码器和数据选择器进行组合逻辑电路设计

在数字系统中采用中规模或大规模集成器件,极大地缩小了电路系统的体积,功能也更为强大.用数据选择器和译码器设计组合逻辑电路,对于学习者学习数据选择器和译码器功能具有极大的促进作用,有利于培养学生的创新思维能力和知识应用能力,在数字电路的教学、学习和研究中能达到事半功倍的效果.     

灵活设计计算机中的全加器和译码器

计算机硬件中的全加器和译码器也是重要部件,本文提出了几种灵活设计计算机中的全加器和译码器的方法.对组合逻辑电路的设计方法,从列真值表、写出表达式、化简卡诺图、画出逻辑图和集成块的配备均作了一些介绍.     

用数据选择器实现逻辑函数

简述数据选择器的功能、特点,以其数学模型为基础,介绍应用数据选择器实现逻辑函数的几个方案。     

数据选择器在组合逻辑电路中的应用

简述了用数据选择器转换为其它功能组合逻辑电路的基本方法。     

用数据选择器实现组合逻辑函数的方法

数据选择器是中规模集成逻辑电路中的一个重要逻辑部件，其功能是实现从多路数据中选择一路进行传输。除此之外，它还能够实现逻辑函数，方法多样灵活，具有很大的使用价值。     

数据选择器实现逻辑函数的最简方法初探

本文就利用数据选择器实现逻辑函数的问题进行研究,引入了矩阵和概率的方法,对电路的最简设计作了初步探讨。     

用数据选择器实现组合函数的方法

介绍了用中规模集成电路数据选择器实现组合逻辑函数的三种方法:常用方法、扩展法、降维法。阐述了如何实现组合逻辑函数,并对实现方法进行了分析与比较,指出了一种行之有效的方法。     

用数据选择器实现组合函数的方法

介绍了用中规模集成电路数据选择器实现组合逻辑函数的三种方法：常用方法、扩展法、降维法。阐述了如何实现组合逻辑函数，并对实现方法进行了分析与比较，指出了一种行之有效的方法。     

利用可编逻辑阵列设计七段译码器

应用可编逻辑阵列的思想扣方法来设计七段译码显示器，通过严密的逻辑推导扣计算，得出组合逻辑表达式，深化了对可编逻辑的认识，并总结了PLA结构的一般化简原则．     

译码器和数据分配器的功能测试

本文简述了一个电路进行译码器和数据分配器功能测试的原理。     

可编程逻辑器件(PLD)课程考试改革的探索

本文通过对PLD课程的性质及目标的分析,结合考试的改革,将传统的单一考核模式为体现多元化的综合考核模式,达到对学生PLD电子设计与仿真技术技能鉴定的目标,培养高技能人才.     

可编程逻辑控制器(PLC)在数控系统点位控制中的应用

本文通过对防止步进电机运行时出现失步和误差、保证定位精度与提高定位速度之间的矛盾、可变控制参数的在线修改,以及控制系统的方案等方面进行了比较深入的研究,提出了利用PLC控制步进电机实现数控系统点位控制功能的有关见解与方法。     

基于复合二元性的数据规制：底层逻辑、顶层设计与制度构造

数据规制内嵌数据监管与数据治理的双重逻辑。当前,我国数据要素呈现出“信息-技术”二元性以及“价值-风险”二元性等多重特质,从多个维度作用于数据规制的发展方向和推进条件,对数据监管与治理二元并进产生重要影响,并构成数据规制的底层逻辑。在数据要素化时代,数据监管和数据治理面临系列新问题及新挑战,前者表现为监管理念有待统一、监管制度亟需转型以及监管能力需要提升,后者则表现为要求高标准的市场体系、呼唤竞争政策的基础地位、强调多元主体的共同参与。事实证明,将数据监管与数据治理相分割并不适用于我国数据规制的改革实践。基于数据要素复合二元性的数据监管与数据治理的协同,能够在保护数据安全与可信赖的前提下,最大限度提升数据利用价值,缓和数据技术与数据制度之间的内在张力,大大改善数据规制背景下的数据利用生态。今后必须确立信息技术与法制规范相结合的协同理念,政府作用与市场效能相配合的协同机制,数据要素类型化、计量化与全程化相统筹的协同方法,以打开我国数据规制的新局面。     

TVET数据统计系统开发(一)

信息系统的概念和信息系统对TVET的重要性目前,对于信息系统并没有一个标准的或一致认同的定义,但这一概念可以从对如下各种观点的探讨中得以体现:     

数据驱动的教学行为分析:现状、逻辑与发展趋向

教学行为分析是教学研究的一项重要内容,可为教学过程性评价与精准教学服务提供参考与依据。国内外有关教学行为分析的文献样本,从时间分布、研究主题和主题共现等多角度,呈现出教学行为分析的研究现状。在此基础上,面向教学的具体过程,基于数据科学视角,对教学行为的过程性分析框架展开的探讨,可以分析不同情形下教学行为分析方法的合理选择,把握新时期教学行为分析的发展趋向。经研究发现:互联网、大数据和智能技术的发展,对教学行为分析的影响日益凸显;教学主体、教学情境、教学行为与分析方法等方面,是教学行为分析关注的重点。基于此,教学行为分析应以过程性数据为基础,重视多模态数据的采集分析与行为分析方法在不同数据形态下的适切运用,以形成从数据到结论的全链条输出。因此,教学行为分析应立足过程性行为数据,聚焦多模态智能计算,通过“关联”与“因果”探究行为背后的作用机制,不断推动研究结论服务于教学实践和科学决策。     

数据赋能作业减负：内在逻辑、现实困境与实践路向

随着人工智能与学生作业深度融合,实现了作业数据的全流程记录,为推动“双减”落地实施提供了数据支撑。减轻学生作业负担作为“双减”重要一环,充分发挥数据在作业减负中的作用也是落实“双减”的必然要求。研究从作业数据视角出发,通过聚焦数据赋能作业减负的实践案例,旨在厘清数据赋能作业减负的内在逻辑、现实困境及实践路向。研究发现,数据驱动的作业设计层次更具差异性、完成过程更为可视化、学情反馈更富效率,但仍面临如何实现减负增效、兼顾个性需求及满足精准需要的现实困境。就如何进一步发挥数据在作业减负中的作用,还需从深挖学习过程数据、扩展数据使用主体、发挥教师数据智慧三方面进行优化。     

电子商务平台与卖家间的消费者隐私数据分享行为研究(英文)

由于电子商务平台与平台上卖家关于消费者隐私数据的分享行为对平台、卖家和消费者带来的影响是多面及复杂的,通过建立寡头垄断环境下的博弈模型,研究了在平台与卖家间存在消费者隐私数据分享行为时各方的均衡策略.均衡结果显示一旦进行消费者隐私数据的分享,平台能够收集到更多的消费者隐私数据.此外,当消费者隐私信息分享价值较高时,平台将会相应地提升交易佣金,同时卖家会降低产品价格.当消费者隐私信息分享价值较低且平台数据分享程度较高时,对消费者隐私数据的分享行为会损害平台的利益.而平台上的卖家及消费者始终可以从隐私数据分享行为中获益.最后,对模型进行扩展,进一步讨论了在信息不对称情形下,即平台不确定企业是否购买隐私数据时,平台的隐私数据分享行为对三方的影响.研究结果表明,平台和卖家均不一定能够从隐私数据分享中获益.卖家购买隐私数据的概率、隐私数据分享的价值和分享的程度这3个因素在其中起到了重要作用.平台若想通过隐私数据分享提高收益,只有通过提升企业购买隐私数据的可能性或提升隐私数据的分享价值来实现.