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SDRAM在读写数据时重点注意的信号
CKE：时钟使能信号，为输入信号，高电平有效。CKE信号的用途有两个：一、关闭时钟以进入省电模式；二、进入自刷新状态。CKE无效时，SDRAM内部所有与输入相关的功能模块停止工作。
CLK：时钟信号，为输入信号。SDRAM所有输入信号的逻辑状态都需要通过CLK的上升沿采样确定。
CS#：片选信号，为输入信号，低电平有效。只有当片选信号有效后，SDRAM才能识别控制器发送来的命令。设计时注意上拉。
CAS#：列地址选通信号，为输入信号，低电平有效。
协同过滤方法由于user-item矩阵的稀疏性，效果受限。可以使用辅助信息解决这个问题。在本文中，微软探索了如何利用知识库中的各种不同的信息去提升推荐系统的performance。 首先， 为了使用知识库，我们设计了三个组件分别从物品的结构化内容，文本内容和视觉内容中提取语义特征 。更确切的说，网络TransR提取物品的结构化信息（同时考虑nodes和relationships）。stacked denoising auto-encoders提取文本表达。stacked convolutional auto-encoders提取物品视觉表达。 最后我们提出整合的框架：Collaborative Knowledge Base Embedding（CKE）来联合学习协同过滤的隐式向量以及物品的基于知识库的语义表达。
（1）据我们所知，这是首次利用来自知识库的结构性内容，文字内容和视觉内容用于推荐系统。
（2）我们采用包括异构网络嵌入和深度学习嵌入的两种嵌入方法自动从知识中提取语义表示。
（3）通过执行知识库嵌入和协作联合过滤，CKE可以同时从知识库中提取特征并且表示获取隐式的用户和项目之间的关系。
（4）基于两个实词数据集，我们进行了广泛的评估我们框架有效性的实验。结果表明，我们的方法显着优于基准方法。
采用TransR的方法，与其他embedding的方式相比，TransR通过关系矩阵来链接不同语义空间。如下图所示，实体与关系存在于不同的空间，而TransR通过矩阵M将实体从实体空间转到关系空间，并在关系空间中进行进行计算。
计算方法为
具体过程为
采用SDAE的方法
采用SCAE的方法，SCAE和SDAE需要参考另外的论文，没仔细看，以后再补充，这里先罗列一下公式
为了将协作过滤与知识库中item的嵌入表示结合起来，我们提出了CKE.采用pair-wise ranking的方法，user的向量不变，item的变为
这样，训练过程如下：
综合上述的一些策略，并且加入了一些其他的目标函数（这里有些没看懂哪来的）。采用最大化后验概率的方法，优化目标为
数据集采用MovieLens-1M,IntentBooks
评价指标采用MAP,Recall@K（K=20-100）
相对来说还是CKE中国婴童展的口碑更好一些吧，我们一些行内人都是去这个展的，而且他们办展的年数也挺多了，经验也比较丰富。
2021年展会展品重心将继续向“非标品”转移，帮助母婴体系摆脱同质化竞争现状，打造利润新增长点。现在展位抢订正在进行中，有需求可以登陆官网了解。
CPE的中文简称是中国幼教展。中国玩具和婴童用品协会在成功运营CTE中国玩具展“幼教玩具馆”、“幼教装备馆”5年后，于2017年成功独立推出CPE上海国际学前教育及装备展览会（简称CPE中国幼教展，英文简称CPE）。
CKE中国婴童展更值得一去吧，主办方中国玩具和婴童用品协会是中国唯一全国性的玩具和婴童用品行业社团组织，历史超过30年，拥有独一无二政府、商协会、品牌商、采购商以及媒体资源，实力还是比较强的。
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