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超材料是一类具有负介电常数和/或磁导率的人工材料,在自然界中尚不存在此类材料。超材料的概念最早由JB Pendry于20世纪90年代提出,近二十年来,高频超材料在电磁学、力学和光学等领域得到了广泛的研究和应用。超材料由多个具有相同结构的晶胞组成,这些晶胞在空间中周期性排列,以模拟晶体中的晶格结构。对于高频电磁超材料,每个晶胞由导体形成的电感和导体之间形成的杂散电容组成。电感和电容在特定频率下发生共振,从而感应出较大的导体电流,进一步增强外加磁场。然而,现有的高频超材料由于一些技术瓶颈,无法用于低频(工频至兆赫兹)大功率(>200W)电磁装置。该项目的目标是开发具有负磁阻的低频超材料单元,以获得一些基本的设计知识,以备将来的突破。该项目中低频超材料的目标应用是三维无线电力传输系统。该项目的成功将为未来制造世界上第一种低频超材料产生新的基础知识。项目/中心网站 https://www.ntu.edu.sg/csie

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肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系,日本京都 B) 日本京都肾脏病学系,日本京都,京都,京都,京都,京都,京都,京都,日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系,日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部,日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系,日本京都 H) Rise,药物开发数据智能平台小组,日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能(AI)模型,但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里,我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类,以获得病理诊断所需的主要发现,并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法

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