本教材介绍了五个方面的内容：MOS器件基本原理以及主要的特性，VLSI中逻辑结构的主要设计方法，用于VLSI系统的模拟集成单元设计方法，VLSI的测试问题与相关技术，VLSI设计系统及其组成。
涉及了五个方面的基础知识：MOS器件基础知识，半导体工艺基础知识，集成电路版图基础知识，逻辑、电路设计基础知识和CAD基础知识。
《VLSI设计基础》作为VLSI设计基础教材，注重相关理论的结论和知识的应用。
可作为本科生教材和研究生参考书。
第1章VLSI设计基础概述1.1VLSI设计技术基础与主流制造技术1.2VLSI设计方法与设计技术1.3新技术对VLSI的贡献1.4ASIC和VLSI1.5SOC1.6VLSI的版图结构和设计技术1.6.1VLSI的版图总体结构1.6.2VLSI版图的内部结构第2章MOS器件与工艺基础2.1MOS晶体管基础2.1.1MOS晶体管结构及基本工作原理2.1.2MOS晶体管的阈值电压VT2.1.3MOS晶体管的电流-电压方程2.1.4MOS晶体管的平方律转移特性2.1.5MOS晶体管的跨导gm2.1.6MOS晶体管的直流导通电阻2.1.7MOS晶体管的交流电阻2.1.8MOS晶体管的最高工作频率2.1.9MOS晶体管的衬底偏置效应2.1.10CMOS结构2.2CMOS逻辑部件2.2.1CMOS倒相器设计2.2.2CMOS与非门和或非门的结构及其等效倒相器设计方法2.2.3其他CMOS逻辑门2.2.4D触发器2.2.5内部信号的分布式驱动结构2.3MOS集成电路工艺基础2.3.1基本的集成电路加工工艺2.3.2CMOS工艺的主要流程2.3.3Bi-CMOS工艺技术第3章工艺与设计接口3.1工艺对设计的制约与工艺抽象3.1.1工艺对设计的制约3.1.2工艺抽象3.2设计规则3.2.1几何设计规则3.2.2电学设计规则3.2.3设计规则在VLSI设计中的应用第4章晶体管规则阵列设计技术4.1晶体管阵列及其逻辑设计应用4.1.1全NMOS结构ROM4.1.2ROM版图4.2MOS晶体管开关逻辑4.2.1开关逻辑4.2.2棒状图4.3PLA及其拓展结构4.3.1“与非-与非”阵列结构4.3.2“或非-或非”阵列结构4.3.3多级门阵列(MGA)4.4门阵列4.4.1门阵列单元4.4.2整体结构设计准则4.4.3门阵列在VLSI设计中的应用形式4.5晶体管规则阵列设计技术应用第5章单元库设计技术5.1单元库概念5.2标准单元设计技术5.2.1标准单元描述5.2.2标准单元库设计5.2.3输入、输出单元（I/OPAD）5.3积木块设计技术5.4单元库技术的拓展第6章微处理器6.1系统结构概述6.2微处理器单元设计6.2.1控制器单元6.2.2算术逻辑单元（ALU）6.2.3乘法器6.2.4移位器6.2.5寄存器6.2.6堆栈6.3存储器组织6.3.1存储器组织结构6.3.2行译码器结构6.3.3列选择电路结构第7章测试技术和可测试性设计7.1VLSI可测试性的重要性7.2测试基础7.2.1内部节点测试方法的测试思想7.2.2故障模型7.2.3可测试性分析7.2.4测试矢量生成7.3可测试性设计7.3.1分块测试7.3.2可测试性的改善设计7.3.3内建自测试技术7.3.4扫描测试技术第8章模拟单元与变换电路8.1模拟集成电路中的基本元件8.1.1电阻8.1.2电容8.2基本偏置电路8.2.1电流偏置电路8.2.2电压偏置电路8.3放大电路8.3.1单级倒相放大器8.3.2差分放大器8.3.3源极跟随器8.3.4MOS输出放大器8.4运算放大器8.4.1两级CMOS运放8.4.2CMOS共源-共栅（cascode）运放8.4.3带有推挽输出级的运放8.4.4采用衬底晶体管输出级的运放8.5电压比较器8.5.1电压比较器的电压传输特性8.5.2差分电压比较器8.5.3两级电压比较器8.6D/A、A/D变换电路8.6.1D/A变换电路8.6.2A/D变换电路8.

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4.多层及分组支持层是用于HornilStylePix分开的画布不同的对象。
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5.选择工具HornilStylePixPro中文版图像处理工具支持区域如以下选择工具：自动范围选择和色彩范围选择工具方形，圆形选取工具多边形，套索选择工具您可以通过上述工具的区域选择具有以下模式：新，加，减和相交。
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6.50种实用的图像过滤器。
颜色调节过滤器：自动水平，自动对比度，自动颜色平衡，级别，曲线，色彩平衡，亮度/对比度，色相/饱和度，伽玛校正，去色，反转，灰度，阈值，量化，直方图均化，色调分离。
锐化和模糊过滤器像素化滤镜渲染过滤器噪声滤波器扭曲过滤器卷积过滤器风格过滤器形态滤波器照片增强过滤器7.绘图工具HornilStylePixPro中文版图像处理工具支持各种绘图工具如画笔，橡皮擦，直线，曲线，喷雾，克隆刷，洪水填充，渐变填充，路径和形状。
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针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.

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数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

图像找茬游戏是时下非常流行的游戏之一，人眼通过对比找出图像中差异较大的位置是一件较为有难度的事情，但是对于计算机来说精确找出图像差异却是一件简单的事情。
本文利用图像之间的灰度差和色彩差寻找图像之间的差异，在图像做差的结果上进行阈值分割形成二值图像，对于二值图像采用形态学处理，首先使用膨胀腐蚀运算去除噪声和填补二值团块，然后利用连通域分析算法对图像中差异较大的位置进行精确的定位。
最后通过多组实验进行算法参数调节，实验证明本文提出的图像找茬算法能有效的定位图像之间的差异。

本文基于改进型粒子群算法的多重阈值图像分割方法研究

针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。

”人脸识别“是识别出人脸图的算法，它的输入为一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度最高的特征。
将这个最高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的人脸，否则返回“不在库中”

基于matlab的小波软阈值和硬阈值图像降噪。
代码可以直接运行，只需要修改下原图片地址。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。