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总体统计 高于区域 在区域 低于区域 总计...
上方区域 区域下方 总计 设计 Elg 单元 Pct Elg 单元 Pct Elg 单元 Pct 单元 Pct 2300 118 55 46.61 173 108 62.43 213 0 0.00 163 94.22 总计108 62.43 213 0 0.00 163 94.22
自动化车辆的接受程度低于其他车辆
抽象道路交通事故是全球死亡的主要原因，年龄在2 - 59岁之间。几乎所有死亡都是由于人为错误。自动化车辆可以降低死亡风险，交通拥堵和对人类驱动车辆的空气污染。但是，它们的采用取决于消费者接受等因素。在全国代表性的美国人样本（N 5 580）和直接复制（n 5 193）中，我们发现消费者比其他消费者更喜欢自身的汽车自动化水平，而不是其他人。这种差异是由自我增强的比较评估介导的。相对于自动车辆，消费者认为它们比其他驱动程序更安全，更值得信赖的驱动程序。在第二个例外（n 5 803）中，对自动化功能的评估增强，对自动化的能力的评估没有不同的评估，对自我和他人的偏好表达了不同的偏好。我们的发现显示了偏见的自我评估如何减少自动化车辆的接受。这对寻求增加自动车辆接受的决策者和公司产生了实用的见解。r
准确的更新的双链测序诱变测定法，可重复检测到低于一十分三百万的突变频率
条显示了用V2化学产生的每个小鼠文库的每样本突变频率，威尔逊二项式置信区间（95％）。条上方的数字代表总突变碱基。与未处理的对照相比，支架上方上方的数字代表每个治疗组的每种组织类型的倍数变化。MF平均为5.7 x 10 -8，小鼠肝对对照样品的MF平均为6.4 x 10 -8。p值是从比较两组的准散孔概括的线性模型中计算得出的，并根据错误的发现率进行了调整以考虑多个比较。（** p值<0.01，*** p值<0.001）仅用于研究使用。不适用于诊断程序。©2024 Twinstrand Biosciences，Inc。保留所有权利。所有商标都是Twinstrand Biosciences，Inc。或其各自所有者的财产。
33.2 低于 1µJ/级的耳机集成思维意象和……
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC，适用于 VR/MR 应用，具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统，例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro，最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣，在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而，大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪，缺少一个重要的信息来源，即大脑活动。因此，人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示，现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括：（1）佩戴麻烦且用户外观不佳，（2）缺乏低延迟操作的现场计算支持，（3）无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈，（4）由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战，这项工作引入了一种思维意象设备，该设备集成到现有的 VR 耳机中，而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括：（1）支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC，（2）与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择，以提高用户接受度和体验，（3）具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA)，支持广泛的心智意象操作，（4）混淆矩阵引导的师生 CNN 方案，可在 AI 操作期间节省电量，（5）EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片，并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6]，但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化，SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中，在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务，8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集，例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感（例如情绪）监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降（从 90.4% 下降到 85.2%），但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分
核心通胀率在三个月和六个月的基础上低于 2%
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气候变化及其在降雨的四十个迹象和低于
Kim Stanley Robinson（1952年3月23日）是美国科幻作家。 生态，政治，经济和文化是他小说中的共同主题。 他赢得了雨果最佳小说奖，《星云最佳小说奖》和《世界幻想奖》奖。 首都三部曲中的科学集中在人类的人类世态度上，导致气候变化，海平面上升和全球变暖。 在三部曲中，2004年出版的第一个小说《雨水迹象》的重点是全球变暖的效果。 在2005年发表的第二次小说之后，第二小说是在第一本小说之后发表的，并讲述了毁灭性的洪水和采取的预防措施。 第三次小说六十天和2007年发表的《计数》探讨了应对未来气候变化所采取的措施。Kim Stanley Robinson（1952年3月23日）是美国科幻作家。生态，政治，经济和文化是他小说中的共同主题。他赢得了雨果最佳小说奖，《星云最佳小说奖》和《世界幻想奖》奖。首都三部曲中的科学集中在人类的人类世态度上，导致气候变化，海平面上升和全球变暖。在三部曲中，2004年出版的第一个小说《雨水迹象》的重点是全球变暖的效果。在2005年发表的第二次小说之后，第二小说是在第一本小说之后发表的，并讲述了毁灭性的洪水和采取的预防措施。第三次小说六十天和2007年发表的《计数》探讨了应对未来气候变化所采取的措施。
b'Inatruction fermi液体范式（1，2）是现代冷凝物质理论的基石之一，提供了多体系统的有效描述，其基本激发是弱相互作用的费米金准式晶粒。费米液体的理论提供了理解为什么金属中的传导电子基本上是非相互作用的颗粒。费米液体可以以纵向密度振荡的形式支持类似于经典流体的声音的集体模式。它们的传播取决于该模式的角频率\ xcf \ x89是否高于或低于颗粒间碰撞速率（3）\ xcf \ x84 1 coll。液体3 HE是一种中性的费米液体，是第一个从第一个声音模式（\ xcf \ x89 \ xcf \ xcf \ x84 1 coll，即在流体动态状态）到零声音模式（\ xc collys Mode（\ x Coll）（\ x89 coll，\ x89 coll，\ x89 coll，\ x89 \ x89 \ x84 1 coll）（\ x89 \ x89 coll，即，在无碰撞状态下）观察到（4）。在具有远距离库仑相互作用的电子费米液体中，其中电子电子（EE）散射时间\ xcf \ x84 EE扮演\ xcf \ x84 coll的作用，第一和零声音折叠成等离子体模式（5）。在这种模式下，'
b'Inatruction fermi液体范式（1，2）是现代冷凝物质理论的基石之一，提供了多体系统的有效描述，其基本激发是弱相互作用的费米金准式晶粒。费米液体的理论提供了理解为什么金属中的传导电子基本上是非相互作用的颗粒。费米液体可以以纵向密度振荡的形式支持集体模式，这些振荡与经典流体中的声音类似。它们的传播取决于该模式的角频率\ xcf \ x89是否高于或低于粒子间碰撞速率（3）\ xcf \ x84 1 coll。液体3他是一种中性的费米液体，是第一个从第一个声音模式（\ xcf \ XCF \ x89 \ xcf \ xcf \ x84 1 coll，即在流体动态状态）到零1 col（\ xcf xcf xcf xcf xcf xcf）（\ xcf \ xcf \ xcf \ xcf \ xcf \ xcf \ xcf \ x，观察到Coll，即，在无碰撞状态中）（4）。在具有远距离库仑相互作用的电子费米液体中，其中电子电子（EE）散射时间\ xcf \ x84 EE起着\ xcf \ x84 coll的作用，第一，零声折叠到Plasmon模式（5）。在这种模式下，从'
e-pocurement解决方案业务流程更改1。创建报价请求（RFQ）1.1系统将默认为低于最小的ADVE
在EPS上捕获，即选择了正确的成功投标者。一旦实现了奖励过程，就无法逆转此类决策，因为这将影响系统上数据的可信度，这些数据将影响提供的信息，这些信息将影响支持审计跟踪的信息，以及从系统中汲取的绩效信息的可信度，并包含在季度系统洞察报告中，并包含在季度洞察报告中，并将其作为对省级委员会的其他各种杂物报告。省级财政部接受机构在捕获此信息时会谨慎行事，该信息将不时地用于报告和发布。8.2 PT指出，在某些情况下，成功投标者可能无法提供
用于光刻的 EUV 光学系统，分辨率低于 10 纳米
一直遵循摩尔定律，根据该定律，通过光刻生产的集成电路的集成度会翻倍。到目前为止，这些微芯片主要采用波长为 193 nm 的光学光刻技术制造。为了实现 10 纳米以下的结构尺寸，必须使用极紫外光 (EUV)：这可以实现更好的光学分辨率。然而，EUV 光刻面临着许多挑战。EUV 光被强烈吸收，因此必须在真空中进行曝光，并且在照明和成像系统中，必须将带透镜的折射光学器件替换为带镜子的反射光学器件。对要开发的光学器件的要求很高：它们需要高水平的研究和开发，以显著改善表面质量、材料成分、尺寸和形状。
针对 SATCOM 应用的具有低于 1dB NF 的低成本 X 波段 LNA 的设计
在本文中，我们展示了一种用于卫星通信应用的低成本 7.25-7.75 GHz 两级低噪声放大器，其噪声系数低于 1 dB。采用 Rogers RT5880 基板上的微带技术（介电常数为 2.2，厚度为 0.508 mm）开发低噪声放大器。印刷电路板技术具有多种优势，例如成本低、重量轻以及制造过程后的可重新配置性，这些优势使该技术在商业和军事应用的卫星通信系统中具有吸引力。由于单片微波集成电路技术可提供更小尺寸的电路和高电气性能（尤其是在毫米波频率下），因此印刷微带技术可以成为集成电路技术的有力竞争对手，因为它具有经过验证的可靠性、更简单、更便宜和更快速的制造工艺以及 X 波段应用中可压缩的电气性能。此外，所提出的放大器是利用加州东部实验室的 Rogers-RT5880 上的 CE3512K2 晶体管开发的，并在匹配网络中使用了表面贴装器件以减小尺寸。此外，还实施了源生成和级间匹配拓扑，以简化匹配复杂性，从而增强噪声和增益。原型是利用 LPKF 原型机制造的。开发的 LNA 在工作频率带宽内表现出 23.5±0.5 dB 的测量增益，噪声系数小于 0.9 dB，输入/输出回波损耗优于 11.5 dB。此外，开发的放大器在中心频率处测量的载波干扰比为 -59 dBc，P1dB 为 13 dBm，同时消耗的总直流功率为 50 mW。