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World File Search System中高频
量子传导实验中高频传输的模拟和测量
2. 理论背景 3 2.1. 电路量子电动力学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.4. 色散区域 . ...机电耦合………………………………………………………………………………………………………………10 2.2.3. 归一化应变场……………………………………………………………………………………………………………………12
用于检测术中ECOG中高频振荡（HFO）的尖峰神经网络（SNN）
要获得癫痫发作的自由，癫痫手术需要完全切除癫痫脑组织。在术中电视学（ECOG）记录中，癫痫组织产生的高频振荡（HFO）可用于量身定制切除缘。但是，实时自动检测HFO仍然是一个开放的挑战。在这里，我们提出了一个尖峰神经网络（SNN），用于自动HFO检测，最适合神经形态硬件实现。我们使用独立标记的数据集（58分钟，16个记录），训练了SNN，以检测从术中ECOG测量的HFO信号。我们针对快速连锁频率范围（250-500 Hz）中HFO的检测，并将网络结果与标记的HFO数据进行了比较。我们赋予了SNN新型的伪影排斥机制，以抑制尖锐的瞬变并证明其在ECOG数据集中的有效性。该SNN检测到的HFO速率（中位数为6.6 HFO/ min）与数据集中发布的HFO率（Spearman'sρ= 0.81）相当。所有8例患者的术后癫痫发作结果被“预测”为100％（CI [63 100％]）的精度。这些结果为建造实时便携式电池式HFO检测系统提供了进一步的一步，该检测系统可在癫痫手术期间使用，以指导癫痫发作区的切除。
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
用于先进电机设计和分析的非晶态金属材料旋转磁性能表征
摘要：非晶态金属 (AM)，特别是非晶态铁磁金属，被认为是一种令人满意的磁性材料，可用于开发高效、高功率密度的电磁设备，例如电机和变压器，这得益于其各种优点，例如合理的低功耗和中高频下的非常高的磁导率。然而，这些材料的特性尚未得到全面研究，这限制了其在具有通常具有旋转和非正弦特征的磁通密度的高性能电机中的应用前景。在不同磁化下对 AM 进行适当的表征是将这些材料用于电机的基础之一。本文旨在广泛概述在存在各种磁化模式（特别是旋转磁化）的情况下的 AM 特性测量技术，以及用于先进电机设计和分析的 AM 特性建模方法。还讨论了可能的未来研究任务，以进一步改进 AM 应用。
汽车气动声学风洞测试
过去几年，空气动力学和气动声学模拟取得了重大进展。在早期阶段使用模拟可以最大程度地利用模拟，使您能够在获得车辆原型之前评估某些设计替代方案的后果。此外，了解流动引起的湍流如何导致外部噪声源，或这些湍流如何与车辆的振动声学特性相结合导致内部噪声，可以通过使用 Simcenter STAR-CCM+™ 软件和 Simcenter 3D 软件进行模拟来评估。但是，运行完整的模拟需要大量计算（取决于模型和频率，但可能需要大约一周的时间），并且中高频的准确性受到限制。除此之外，车辆噪音的很大一部分改进来自密封件的改进以及泄漏和薄弱点的消除，这些很难甚至不可能模拟。
汽车气动声学风洞测试
过去几年，空气动力学和气动声学模拟取得了重大进展。在早期阶段使用模拟可以最大程度地利用模拟，使您能够在获得车辆原型之前评估某些设计替代方案的后果。此外，了解流动引起的湍流如何导致外部噪声源，或这些湍流如何与车辆的振动声学特性相结合导致内部噪声，可以通过使用 Simcenter STAR-CCM+™ 软件和 Simcenter 3D 软件进行模拟来评估。但是，运行完整的模拟需要大量计算（取决于模型和频率，但可能需要大约一周的时间），并且中高频的准确性受到限制。除此之外，车辆噪音的很大一部分改进来自密封件的改进以及泄漏和薄弱点的消除，这些很难甚至不可能模拟。
有针对性的参与和转移：摘要2013-2020
•每位客户每年的入学次数非常稳定。•多年来出现的客户似乎遵循与医院设置中高频服务用户相同的模式，在医院设置中，强烈的服务使用了减少，并在2 - 3年后停止。•入院频率与纳洛酮或紧急转移之间没有关系。•该计划可能会受益于使其合作伙伴承担专门的资源或建立一个情况表，以解决那些年复一年地出现在计划中并访问紧急医疗服务的客户。•TED计划继续成功地改变了具有药物使用障碍无家可归者的ER利用方式。•大多数TED患者都从事治疗和护理，并成功地进入住房。
气凝胶的声学特性：现状与展望
噪音污染被恰当地描述为现代瘟疫之一。[1] 由于嘈杂的环境会对健康产生许多不利影响，从睡眠障碍到心血管疾病，减少人类接触过多噪音对于居住在城市的大量人口的公共健康至关重要。 关于吸音材料，最佳选择取决于预期的声音频率范围； 衰减高频声波的解决方案依赖于与极低频噪声解决方案完全不同的吸收机制。 在室内，最常用的吸音材料本质上是多孔的，因为它们能够以相对较薄的层有效吸收中高频声音。 市场上常见的多孔吸收材料，目标是在 350 Hz 以上吸收超过 90%，包括玻璃棉和矿棉以及由三聚氰胺或聚氨酯制成的吸音泡沫。 在这里，我们回顾了气凝胶的声学特性，并展示了它们挑战和超越当前市场标准的吸收特性的巨大潜力，无论我们谈论的是气凝胶在声学和声学方面的性能。
基于扩散概率模型的医学图像分割
扩散概率模型 (DPM) 近期成为计算机视觉领域最热门的话题之一。其图像生成应用（如 Imagen、潜在扩散模型和稳定扩散）已展示出令人印象深刻的生成能力，引发了社区的广泛讨论。此外，许多近期研究发现 DPM 可用于多种其他视觉任务，包括图像去模糊、超分辨率和异常检测。受 DPM 成功的启发，我们提出了 MedSegDiff，这是第一个基于 DPM 的用于一般医学图像分割任务的模型。为了增强用于医学图像分割的 DPM 中的逐步区域注意力，我们提出了动态条件编码，它为每个采样步骤建立状态自适应条件。此外，我们提出了特征频率解析器 (FF-Parser) 来消除此过程中高频噪声成分的负面影响。我们在三种不同图像模态的医学分割任务上验证了 MedSegDiff 的有效性，包括眼底图像上的视杯分割、MRI 图像上的脑肿瘤分割和超声图像上的甲状腺结节分割。我们的实验结果表明，MedSegDiff 的表现比最先进的 (SOTA) 方法有相当大的性能差距，证明了所提模型的泛化和有效性。关键词：扩散概率模型、医学图像分割、脑肿瘤、视杯、甲状腺结节