失语症患者可能会出现各种语言障碍,例如中风等脑损伤。在中风期间和中风后发生了多个相互依存的神经生物学事件,导致灰色和白质的脑组织死亡(Quillinan,Herson和Traystman,2016年),并严重破坏负责语言处理的大脑区域之间的联系。在过去的几十年中,神经影像学研究提供了对这些语言降低的病理学的见解,并且可以将发现的结果大致分为两组:1)局灶性脑损伤对语言功能的影响,2)2)网络级别的影响 - 网络级别的影响 - 语言行为对语言行为(Kiran&Thompson,2019,2019)。在这里,我们将在它们的方法论的背景下首次回顾这些观察结果,重点介绍使用结构数据的研究,然后提出对结构连通性破坏的补充分析,以进一步了解我们对势力失语中语言障碍的理解。基于体素的病变 - 症状映射揭示了皮质损伤与语言障碍之间的关系(VLSM,Bates等,2003)。传统上,VLSM在每个大脑的每个体素上使用T统计量来确定病变地形与中风后的游骑兵能力有关,例如规格的生产和语音组成(Borovsky,Saygin,Bates,&Drorkers,2007; Henseler,Regenbrecht,&Obrig,&Obrig,&Obrig,2014; U Yaa等 Halai, & Labon, 2014 ; Chn, et al., 2011 et al., 2017 ; 2018 ; ; schumer et al., 2010 ; ya m m , 2013 ; Republic et al., 2018 ), 2018 ; Pro- Cessing ( Den Ouden et al., 2019 ; Drorkers, Wilkins, Van valin, redfern, & jaeger, 2004 ; Lukic et al., 2020 ; Magnusdots et al., 2013 Roalsky等人,2017年),数字和单词阅读(Døli等,2020; Piras&Maranglo,2009)和拼写(Rapp,Purcell,Hillis,Capasso,&Miceli,2016年)
纳米层压膜是由不同材料交替层组成的复合膜 [1]。这些多层纳米结构因能够调整其机械或物理性质以用于各种特定应用而备受关注。例如,在微电子领域,人们考虑将其用作介电绝缘体 [2,3]。事实上,人们现正致力于制备具有高介电常数和良好化学/热稳定性的多组分体系。特别是 Al 2 O 3 -HfO 2 纳米层压膜似乎是最有前途的体系,可用于硅基微电子器件 [4-9] 以及下一代电力电子器件 [10-15]。能够充分利用 Al 2 O 3 和 HfO 2 单一材料的最合适性质,促使人们研究将它们组合成层压体系。实际上,众所周知,Al 2 O 3 具有极其优异的化学稳定性和热稳定性、大的带隙(约 9 eV)、与不同半导体衬底的带偏移大,但其生长会形成高的氧化物陷阱电荷密度,但其介电常数值并不高(约 9)[16]。对于 HfO 2 介电氧化物,虽然可以实现相当高的介电常数值(约 25),但由于其在相对较低的温度(约 500°C)下从非晶态转变为单斜晶态,因此可靠性较低,并且由于其带隙很小(5.5 eV)所以漏电流密度高[16]。在这种情况下,由两种 Al 2 O 3 -HfO 2 高 k 氧化物组成的纳米层状结构是提高热稳定性和维持高介电常数值的有前途的解决方案。
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摘 要: 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息,导致模型预测性能不佳等问题,该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络( long short-term memory, LSTM )与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中,采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系;在解码层中,利用 LSTM 提取 短期时序依赖,以增强时间序列的连贯性,同时引入改进的反向残差前馈网络( improved residual feedforward network, IRFFN )以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理,并进行了归一化处理;然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析,并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征;最终通过网格搜索法对 超参数进行优化,并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析,提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度,其平均绝对误差( mean absolute error, MAE )、均方根误差( root mean square error, RMSE )和决定系数( R 2 )分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ,与基础模型 Informer 相比,冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度,为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词: 冠层 ; 温度 ; 非线性时间序列 ; 长短期记忆神经网络 ; Informer doi : 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号: TP18 ; S165 文献标志码: A 文章编号: 1002-6819(2025)-07-0001-11
生态环境的迫在眉睫的危机降解和以化石燃料为主的不可再生能源的消耗促进了全球清洁新能源技术的繁荣发展,例如太阳能,风能,水能和全球生物量。1 - 3,对储能技术的需求不断提高,电池储能实施代表了一种有希望的解决方案,同时解决了可再生能源的间歇性和分数问题。在电池系统的支持下,可以显着增强可再生能源的利用,以存储不稳定的能源(例如太阳能和风),并突破了气候,时间和地理条件所表现出的实际应用场景的局限性,从而遏制碳的发育,并推动能源系统的开发,并朝着更加清洁的范围来驾驶,并逐渐驾驶,并有效地 - 逐渐效仿。4 - 7
摘要:表面钝化是一种广泛使用的技术,可减少半导体表面的复合损失。钝化层性能主要可以通过两个参数来表征:固定电荷密度(𝑄ox)和界面陷阱密度(𝐷it),它们可以从电容-电压测量(CV)中提取。在本文中,使用模拟钝化参数开发了高频电容-电压(HF-CV)曲线的模拟,以检查测量结果的可靠性。𝐷it 由两组不同的函数建模:首先,代表不同悬空键类型的高斯函数之和和应变键的指数尾部。其次,采用了由指数尾部和常数值函数之和表示的更简单的 U 形模型。使用基于晶体硅上的二氧化硅(SiO 2 /c-Si)的参考样品的实验测量来验证这些模拟。此外,还提出了一种使用简单 U 形 𝐷 it 模型拟合 HF-CV 曲线的方法。通过比较近似值和实验提取的 𝐷 it 的平均值,发现相对误差小于 0.4%。近似 𝐷 it 的常数函数表示在复合效率最高的中隙能量附近实验提取的 𝐷 it 的平均值。
脑电反馈是一种基于脑电图技术的无创脑刺激方法,通过脑机接口将脑电生理活动信号传送到计算机,将脑电活动的实时变化作为反馈刺激给予被试自身,帮助被试学习如何自我调节大脑活动。脑电反馈应用十分广泛,可作为精神疾病的辅助治疗、健康个体的认知能力提高以及作为脑电生理特征与认知功能相互作用的实验条件。为了对脑电反馈有一个清晰的认识,本文从脑电反馈系统的组成部分、脑电反馈方案的设计要素、脑电反馈的评价以及脑电反馈的机制理论四个部分对其进行了综述。
配置,这对于集成应用程序很方便。此外,由于其高Q值和高功率能力,它们具有广泛的应用。在参考文献13中,设计了TM01模式单片介电滤波器,该滤光滤光片结合了使用带有低二电恒定恒定支撑的U形金属探针实现的负耦合。在参考文献14中,使用深层盲孔来基于介电波导结构实现负耦合。在参考文献15中分析了波导滤波器电容电容式负耦合理论。但是,这些类型的耦合需要高加工精度,并且需要一次成型,这不利于质量生产。这项研究涉及基于介电波导腔的一种正耦合结构的建议以及负耦合结构。该结构涉及一种集成的设计,可以通过简单地通过二线波导中的孔或盲孔来实现。在预期的位置钻孔或盲孔发射并模压滤波器的介电波导后,并且介电波导的表面完全金属化并同时涂层,这对于制造和调试非常方便。以四阶带通滤波器为例,本研究涉及一种介电波 - 导向器交叉耦合过滤器的设计。正耦合使用两个浅盲孔在对称的上方和下方的两个浅盲孔中,而中间通过一个连接两个盲孔的孔。负耦合是使用对称上方和下方的两个浅盲孔实现的。分析了正耦合设计理论,并阐明了过滤器的正向设计过程。制成的过滤器的总尺寸为27×27×5 mm,中心频率为3.5 GHz。带宽为5%,插入损失小于0.5 dB,带内的返回损耗大于15 dB,并且在3.25和3.65 GHz时产生了两个带外的传输零。