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リアルタイム推論がFPGAに求められる理由

ギガビット ストリーマー、時間相関測定、および Moku デバイスの追加のカスタマイズ オプションについて学習します。

自動テスト装置は、手動テストを統合されたソフトウェア駆動型システムに置き換え、現代の電子機器製造にスピード、精度、拡張性をもたらします。

1/fノイズ、つまりフリッカーノイズは、半導体デバイスの重要な特性です。この現象を測定し、軽減する方法を学びましょう。

改良されたUI、8チャンネルのマルチインストゥルメントモード、そしてさまざまな追加インストゥルメント機能について学びます

入力感度の測定方法、アクティブフィードバックの実装方法、イベントタイミングの解像度の理解方法について詳しく学びます。

Moku:Deltaがクラス最高の機器パフォーマンスと無限の可能性を実現する方法を学びましょう

量子センシング技術、原子システムの利点、適切なハードウェアの選択が精度向上に役立つ理由について学びます。

デジタル フィードバック信号のデコード、ループ安定性の向上、ナイキスト サンプリングが Moku PID コントローラーのフィードバック帯域幅にどのように影響するかについて学習します。

光子カウントの利点、間隔ヒストグラムから自己相関を計算する方法、および光子カウント設定を外部トリガーと統合する方法について詳しく学びます。

電子システムでフィードバック応答をリモートで構成およびテストする方法を学習します。

ユニットステップ応答法を使用してリアルタイムのデジタル PID コントローラを調整するときにどこから始めるべきかを学びます。

Moku Cloud Compile を使用して既製のボックスカー平均化ツールを展開し、最適なデータ収集を確実に行う方法を学びます。

ニューラルネットワークモデルのサイズと仕様、Mokuがサポートするニューラルネットワークの種類などについて

Pound-Drever-Hall (PDH) ロック設定を最適化し、RIN 測定を実行し、研究に最適な FPGA ベースの Moku デバイスを決定する方法を学びます。

Moku ニューラル ネットワークを使用して、前提条件のダウンロードから Moku:Pro でのテストまで、シンプルなネットワークを作成する方法

ニューラルネットワークを使った実験研究を進める新しい方法と、FPGAベースのアプローチの利点について

Moku:Proのための新しいニューラルネットワークでAIを物理的な世界に接続すれば、AIヘルプで素早く答えを見つけられます

デジタルパターンの生成、位相同期ループの実装、再構成可能な計測器による量子鍵配布の実行に関する専門家のヒントを入手します。