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World File Search System传感
机械，自我传感和生物学特性
具有3-4 GPA的模量，可以量身定制，以实现Young的模量与皮质骨相可比。[6]此外，PEEK的射线透明度在生物医学应用中是有利的，因为它允许在医疗过程中清晰准确地对周围解剖结构进行清晰，准确的成像，而不会受到材料本身的任何干扰。[7]这比钛（当前的植入物材料的黄金标准）具有显着的优势。在一系列生物材料中，钢铁的强度和延展性突出。但是，它很容易屈服于腐蚀，并且缺乏足够的耐磨性。[8]在鲜明的对比中，Cocrmo合金具有显着的耐磨性和强度，但由于存在镍，铬和
高能物理的量子传感 - INFO
2017年12月在Argonne National Laboratoration举行了第一个关于高能量物理学（HEP）量子传感的粒子和田地APS分级的高级探测器（CPAD）的协调面板。来自大学和国家实验室的参与者是从量子信息科学（QIS），高能量物理学，原子质，分子和光学物理学，凝结物理学，核物理学和材料科学的相交领域汲取的。支持量子的科学技术已经取得了迅速的技术进步，并且在国家的利益和投资中不断增长。研讨会的目标是将各个社区聚集在一起，以调查途径，以整合这两个学科的专业知识，以加速科学进步的相互进步。
EE515：量子传感：机器学习、推理……
EE515：量子传感：机器学习，推理和信息单位：4时间：星期一，星期一2：00-3：50pm，位置：KAP 165讲师：Quntao Zhuang Office：PHE 606办公室：TBA办公时间：QZHUANG@USC.EDU CATALOG量子，量子信息，量子的基础，量级机械，量子的基础，量子的基础，量子的基础，量子的基础，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子量，量子量，量子和机器的基础，量子和机器的量度，量子和机器的量度为基础。课程描述是介绍量子传感的基础知识的4个单元课程---推理，信息和机器学习的量子理论。量子信息科学和工程在在计算，沟通和传感方面取得优于古典性能方面表现出了巨大的希望。传感是一个竞技场，量子技术可以在短期内实现用于实际应用的经典感应技术的优势。量子传感和计量学研究非经典资源来增强各种传感应用的测量表现。作为一个突出的例子，激光干涉仪重力波观测站（LIGO）将非经典挤压光注射到其米歇尔森干涉仪中，以超过由于激光射击噪声而超过标准量子限制（SQL）。除了LIGO外，量子计量学还在目标检测，显微镜，生物传感和相跟踪中得到了利用。最近，量子传感已在机器学习任务中发现了应用，例如使用智能量子传感器网络。本课程将介绍量子传感的理论基础，并在不同的实践感应场景中提供量子优势的规范示例。课程始于基本的量子力学，包括量子系统和以谐波振荡器建模的量子光学系统。然后，我们将涵盖经典推理和古典机器学习的基础知识，这是对此之后的量子版本的初步。最后，我们将讨论一些用于量子传感的物理系统。本课程将介绍基本的工具和方法，以建模和分析量子传感协议，并将其应用于现实示例。针对具有复杂线性代数知识的学生，本课程为学生提供了最新的量子传感概述，并为他们做好准备以进一步研究该主题。学习目标结束时，学生将能够
智能神经接口和传感系统
3瓦济港科学技术大学，武汉，中国的癫痫发作检测处理器已提议使用机器学习来检测患者的癫痫发作，以提高或刺激目的[1-4]。现有设计可以实现高精度，当可用于培训的大量癫痫发作数据。然而，与收集非赛式数据的收集不同，癫痫发作数据的收集要求患者需要进行时间耗时且昂贵的住院治疗，这在实践中很难。为了解决这个问题，[5]提出了一个零射击癫痫发作检测处理器，在没有患者进行重新训练的情况下达到了相对较高的精度（此处的零照片意味着零癫痫发作数据[5]）。取而代之的是，只需要从患者的2分钟的非Seizure数据来校准用在公共癫痫发作数据集中预先训练的神经网络（NN）提取的聚类特征。尽管这解决了上述问题，但该设计的准确性（敏感性为90.3％＆特定的93.6％）仍然有限用于实际使用，并且能源消耗很大，用于可穿戴的EEG监测设备，例如其他使用NN的癫痫发作检测处理器，如图在这项工作中，我们提出了一个零射的癫痫发作检测处理器，不需要患者的癫痫发作数据以进行[5]中的癫痫发作，但准确性和能量效率更高。图33.1.1显示了所提出的癫痫发作检测处理器的整体体系结构。33.1.2。提取了四个手动特征，包括三个EEG光谱带功率和线长度。它具有两个主要特征：1）杂交驱动的自适应加工体系结构，其片上学习不需要患者的癫痫发作数据即可获得超低的能耗和高精度，以及2）一种基于学习的自适应渠道选择技术，以进一步降低能源消耗，同时保持高精度。It mainly consists of a multi-feature extraction engine (MFEE), a hybrid-feature-driven adaptive processing engine (HAPE), a reconfigurable on-chip learning engine (ROLE), a learning-based channel selection module (LCSM), a data buffer for storing the input data from multiple EEG channels, and a data interface for parameter loading including the NN instructions and weights.一些最新的癫痫发作检测处理器采用基于手动特征提取的分类，以较低的复杂性和更强大的患者性能，而其他人则使用基于端到端的NN基于NN的分类，以提高精确度，以较少的功能工程工作。在这项工作中，我们提出了基于片上学习和自适应处理的基于混合特征的癫痫发作检测处理，以利用两者的优势，如图NN特征提取由深度转换组成，并具有扩张的Cons和Pointwisce Conv。手动功能和NN功能首先通过两个完全连接（FC）层（即FC1_1和FC1_2）投影。33.1.2），然后融合为混合特征，以馈入FC2_2进行分类。对于基于片上学习的混合功能，不需要患者的癫痫发作数据。与[5]中一样，NN使用常用的公共数据集（CHB-MIT）进行预训练。对于片上学习，来自患者的1分钟的非Seizure数据和来自公共数据集的1分钟癫痫发作数据被混合为学习数据集。为了降低能量，仅重新训练了杂交分类层和投影层。图33.1.2显示了包含两个阶段的片上学习处理流。基于混合功能NN，我们提出了一个混合驱动的自适应处理体系结构。添加了另一个FC层（FC2_1）以对手动功能进行分类。最初，仅激活手动功能分类，而混合特征分类和NN特征提取被停用。如果Fc2_1的分类结果是非seizure，则分类终止。否则，NN特征提取和混合特征分类被激活以进行进一步的分类。这种显着的同时降低了能源消耗，同时保持高精度，因为与癫痫发作相比，非赛式事件通常是主要的。为了减少由于手动特征分类的分类误差而导致的准确性损失，在培训期间将实现偏差，以将输入分类为癫痫发作以进行进一步分类。图33.1.3用混合驱动的自适应处理流量显示了HAPE和MFEE的硬件体系结构。HAPE合并了16个用于NN计算的多精制MAC单位。在计算过程中，激活数据根据其值将激活数据动态分为4B或8B，对于4B数据，高4B乘法器被禁用以节能。MFEE将4个功能计算器通过16通道脑电图通过时间多路复用重复使用。在混合驱动的自适应处理控制器的控制下，NN计算是自适应的
纠缠增强的生物成像和传感
纠缠的光结合相互作用的研究一直在增强动量，因为它们在生物成像和感测中的潜在应用。纠缠的光子被预测为线性化非线性光学过程，并向相互作用横截面提供增强的数量级。研究了和表征纠缠增强的生物成像技术的有效性，设计和表征了基于周期性粘液性锂量含锂（PPLT）的连续波（CW），芯片，片上的宽带，宽带纠缠源。This light source achieved fem- tosecond entangled correlation times comparable to classical ultrafast lasers with an unprecedented power of ∼ 100 nW in near-infrared (NIR), which is a crucial first step toward fully integrated, thin-film lithium niobate (TFLN)-based, visible to NIR entangled photon sources.然后将此光源用于随后的光谱/显微镜实验，以系统地研究具有纠缠的显微镜技术的可行性，例如纠缠的两光子吸收（ETPA）显微镜和纠缠的荧光生命测量值。开发了一种新的方法，可以使用静态分辨的米歇尔森干涉仪来测量ETPA的荧光，该方法擅长消除由于单光子的吸收和散射而导致的错误信号。制作了从戊胺6G（R6G）中检测虚拟状态介导的ETPA的仔细实验尝试，并从吲哚羟胺绿（ICG）中提高了ETPA，并发现了ETPA信号，并且发现ETPA信号低于仪器检测极限，并且经常被诸如散射和局部吸收器等单光子效应掩盖。相反，将实验上限放在研究分子的ETPA横截面上，重点是继续改善光源和仪器检测极限。片上悬而未决的荧光寿命成像显微镜（纠缠 - FLIM）也已被确定为新的未来发展焦点。通过原理证明实验证明了该技术的可行性，该实验揭示了各种溶剂中ICG的荧光寿命。使用CW激光器产生的纠缠光子，寿命测量方案达到了50 ps的时间分辨率，最小可测量的寿命为365 ps，可用于区分相应波长范围内的大多数生物学相关的荧光团。该实验是迈向可扩展，高吞吐量，波长 - 多工和芯片上的FLIM或终身测量结果的关键第一步，可用于无标签的健康监测技术。
对空间空间域意识的红外传感
典型的现象学空间域意识（SDA）任务依赖于设计一个在可见频谱中观察到的系统。可见带宽中的任务设计提供了与要求和其他指标的遗产共同点。然而，由于依赖于可见光中观察结果的反射光，诸如日食，照明场景差和较小的物体之类的问题阻碍了SDA任务。使用不同的频带进行SDA任务是对仅在可见的观察时所存在的某些局限性的解决方案。将SDA任务扩展到红外线还提高了威胁检测敏感性，该敏感性使有效载荷更深入，从而可以对Cislunar制度进行威胁检测监测。
通过声学传感预测轴承故障
测量声音的一种方法是振幅，它表示分贝（db）中的强度。也可以将声音作为频率测量，用Hz或KHz表示。声音频率是指振动的数量（或周期）每秒都在赫兹（Hz）中测量。健康的人耳通常可以感知到20 Hz至20,000 Hz范围内的声音频率，或者简称为20 kHz。1对于视角，低音低音介于20 Hz至250 Hz之间，250 Hz和4 kHz之间的人类语音以及4 kHz至20 kHz的高音声音）。声音频率高于20 kHz，通常被认为是超声波，通常超出了人类的感知。
生物传感的复杂液晶乳液
摘要：在本文中，我们描述了一种基于动态复杂液晶乳液的高度负责的光学生物传感器。这些乳液的准备很容易，并且由不混溶的手性列液晶（N*）和碳碳油组成。在这项工作中，我们利用N*选择性反射来构建新的感应范式。我们的检测策略是基于通过与LC界面处的IgG抗体可逆相互作用通过可逆相互作用的硼酸聚合物表面活性剂的LC/W界面活性的变化。由于聚合物结构中的双phaphthyl单位的支撑，这种生物分子识别事件可能会改变N*组织的音高长度，该聚合物结构已知是强大的手性掺杂剂。我们证明，这些触发的反射变化可以用作检测食源性病原体沙门氏菌的有效光学读数。
可充电电池的在线声学传感
过渡，粒子裂纹，电极断裂，气泡爆发和lm形成。通过应用AE技术，可以实时识别AE事件，而不会中断电池电池的正常功能。几项研究探索了使用AE感应与电化学性能指标的使用来估计和预测电荷状态（SOC），健康状况（SOH）等。，商业细胞。2,3这些细胞，用于实际应用中，o n具有复杂的细胞格式。这些细胞内产生的瞬时弹性波必须穿过各种材料和介质才能到达传感器。材料中的这种变化使波传播复杂化，使其更加挑剔以准确评估AE响应。危险，例如热失控，短路和容量淡出，突出了对电池诊断技术的需求。AE可以将其信号与降解现象相关联，从而及时进行干预。一旦整合到电池管理系统中，它就可以提供早期警告并提高整体电池安全性和性能。这包括在异常事件（例如热量，4机械载荷，5-7和电气滥用）期间与其他测量值一起操作和测量AE参数。8年老化指标，例如绝对能量和累积命中，可以用作中间变量，以估计和预测电池的SOH。9
光电传感手册 - Banner Engineering
少数工程师率先采用调制方法，并将他们的方案应用于工业光电控制。这些工程师中包括 Banner Engineering Corp. 的 Robert W. Fayfield。1974 年，他推出了 SM500 系列调制式独立传感器和 M 系列调制式远程传感器和放大器。SM500 系列最初是为反射式代码读取而开发的，这解释了其独特的形状。多个 SM502 堆叠在 1/2 英寸中心，用于读取仓储和识别系统中的小型反光代码板。SM502 的形状变得非常流行，并且完整的 SM500（又称“扁平封装”）传感器系列在相同的压铸外壳中发展起来。SM502A 也是第一个使用可见（红色）LED 作为光源的调制光电传感器。