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World File Search System低频
皮质小脑中出现的低频活动
1 30 32 通道阵列 208 4x8 四极管 117 2 75 32 通道阵列 737 4x16 多极管 236 3 75 32 通道阵列 482 4x16 多极管 51 4 75 32 通道阵列 870 丢弃 4x16 多极管 5 87 未植入 N/A 2x32 多极管 150 6 303 32 通道阵列 533 4x16 多极管 123 7 30 否 N/A 否 N/A 8 30 否 N/A 否 N/A 9 30 否 N/A 否 N/A 10 30 否 N/A 否 N/A 11 30 否 N/A 否 N/A 12 30 否 N/A 否 N/A 13 87 否 N/A否 N/A 14 87 否 N/A 否 N/A 15 30 32 通道阵列 N/A 4x8 四极管 N/A 16 30 32 通道阵列 N/A 4x8 四极管 N/A 17 75 32 通道阵列 N/A 4x16 多极管 N/A 18 75 32 通道阵列 N/A 4x16 多极管 N/A 19 87 否 N/A 否 N/A 20 87 否 N/A 否 N/A 157
极低频磁场显著增强了甲氨蝶呤的细胞毒性，并可以通过瞬时诱导的质膜损伤减少癌细胞系的迁移
超低频磁场 (ELF-MF) 通过诱导瞬时质膜孔/损伤显著增强细胞对甲氨蝶呤的吸收。与未接受 ELF-MF 处理的对照组相比，通过电磁诱导膜孔增强的甲氨蝶呤“剂量负荷”导致与正常对照组相似的结果，同时体外使用明显较小的治疗剂量。与 ELF-MF 一起使用时，大约 10% 的典型治疗剂量产生了类似的结果。ELF-MF 增加体外 PC12、THP-1 和 HeLa 增殖（对照组的 120%）。粘附细胞分析表明，与对照组相比，向诱导划痕损伤的迁移明显减少（24 小时内 20 毫米）。我们的结果表明 ELF-MF 在肿瘤治疗中发挥着重要作用，这开辟了一些新的和令人兴奋的可能性，包括使用较小治疗剂量的化疗药物和破坏肿瘤转移。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
层状银色双孔孔的低频声子模式：对称性，极性和与相变的关系
然而，在光电设备中，PB对应物的高性能，最近的努力，尤其是在CS 2 Agbibr 6双PSK上，[2]证明了它们在太阳能电池的广泛应用中的强大用途，[3-9] [3-9]光探测器，[10,11] x射线检测器，[10,11] X射线检测器[12] memristors [13] Memristors [13] 13]。[14] Moreover, when passing from the 3D double PSK toward its layered counterparts with two (2L) or one (1L) octahedra layers by introducing large A-site organic cations, such as butylam- monium (BA) or propylammonium (PA), allowed to develop new two-dimensional (2D) materials with tunable optoelec- tronic properties, such as the character of the bandgap as well as带隙的能量从≈2eV到≈3eV，这与无机晶格的失真有关。[15–19]尺寸还原也明显提高了候选人的ON/OFF比率，从10 2（CS 2 Ag-Birb 6至3d）到10 7（（（Ba）2 Csagbibr 7），因为在扭曲的晶体结构中，离子迁移受到离子迁移的青睐。[20]从（Ba）2 Csagbibr 7中获得了具有较大迁移率的产物的X射线光绘制器，其中敏感性取决于晶体的尺寸（八面体层的数量）。[21,22]光电探测器的时间响应可以通过尺寸减小来增强，同时保持相似的检测率； [23]
强大的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到他们接受过分布之外的数据。特别是，视力模型通常容易受到对抗性攻击或共同腐败的影响，而人类视觉系统对此是可靠的。最近的研究发现，将机器学习模型正式化以偏爱大脑的表示可以提高模型鲁棒性，但目前尚不清楚为什么。我们假设增加的模型鲁棒性部分是由于从神经表示遗传的低空间频率偏好。我们通过几个面向频率的分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像以直接探测模型频率灵敏度。我们还检查了许多其他公开可用的健壮模型，这些模型接受了对抗图像或数据增强的培训，并发现所有这些强大的模型都表现出对低空间频率信息的偏爱。我们表明，通过模糊的预处理可以作为对抗攻击和常见腐败的防御机制，进一步确认了我们的假设，并证明了在强大的物体识别中低空间频率信息的实用性。
1.2 dB NF 分集接收模块的低频带多增益 LNA 设计
摘要：本文介绍并讨论了一种用于分集接收模块的低频带 (LB) 低噪声放大器 (LNA) 设计，该模块适用于多模蜂窝手机。LB LNA 覆盖 5 个不同频段，频率范围从 617 MHz 到 960 MHz，5 刀单掷 (5PST) 开关用于选择不同的频段，其中两个用于主频段，三个用于辅助频段。所提出的结构涵盖从 -12 到 18 dB 的增益模式，增益步长为 6 dB，每种增益模式的电流消耗都不同。为了在高增益模式下达到噪声系数 (NF) 规格，我们在本设计中采用了具有电感源退化结构的共源共栅 (CS)。为了实现 S 11 参数和电流消耗规格，高增益模式（18 dB、12 dB 和 6 dB）和低增益模式（0 dB、-6 dB 和 -12 dB）的内核和共源共栅晶体管已被分开。尽管如此，为了保持较小的面积并将相位不连续性保持在 ± 10 ◦ 以内，我们在两个内核之间共享了退化和负载电感器。为了补偿工艺、电压和温度 (PVT) 变化的性能，该结构采用了低压差 (LDO) 稳压器和极端电压补偿器。该设计在65nm RSB工艺设计套件中进行，电源电压为1V，以18dB和-12dB增益模式为例，其NF分别为1.2dB和16dB，电流消耗为10.8mA和1.2mA，输入三阶截取点（IIP3）分别为-6dBm和8dBm。
智能材料及声学超材料低频吸声研究进展
吴玉成现为合肥工业大学特聘教授、博士生导师。2000年获中国科学院凝聚态物理博士学位。目前的研究兴趣主要集中在聚变材料、能源相关材料和功能纳米材料上。他曾在世界各地担任各种学术职务，包括圣安德鲁斯大学名誉教授（2013-）、皇家墨尔本理工大学客座教授（2012-）、中国微米纳米技术学会理事（2012-）、国家先进能源环境材料国际科技合作基地主任（2017-）。他在Science Advances、Advanced Materials、Advanced Functional Materials、ACS Nano等期刊上发表了300多篇同行评议科学论文，总引用次数超过12 000次。
低频下最大允许有功功率降低
电站模块 (PPM) 和多种类型的同步 PGM (SPGM) 在 NC 第 13(4) 条和第 13(1) 条定义的范围内没有特定的技术限制。因此，应避免在低频下允许最大有功功率降低。考虑到 NC 定义的范围，对于 PPM，在 49Hz 以上不允许有功功率降低（后者既适用于瞬态域，也适用于稳态域，如下图所示）。关于 PPM 在瞬态期间承受 RoCoF 的能力，我们建议遵循 IGD 关于 RoCoF 的指导。在 49Hz 以下，符合 CNC 的最严格值将允许最大有功功率降低 2%/Hz，尽管这并不是预期的，因为 PPM 在此范围内没有特定的技术限制。低频下的最大允许有功功率降低要求从频率瞬变开始后的时间 t 1 开始，直到时间 t 3 结束，这与国家实施 NC RfG 第 13(1) 条规定的发电厂频率承受能力的最小持续时间一致。因此，对于 PPM，在瞬态和稳态域期间应要求具有相同的最大允许有功功率降低能力。
提高了CVD双层MOS2字段中的低频噪声...
在MOS 2效应晶体管中，与迁移率或数量依赖性关系相关的电流或电压闪烁是由低频噪声的特征。这种噪声通常可用于评估基于MOS 2的电子设备的应用限制。在这项工作中，通过化学蒸气沉积（CVD）生长的单晶双层MOS 2的低频噪声特性是系统地进行投资的，并发现与基于单层MOS 2通道的低频噪声MOS 2相比，可提供显着的性能改进。在F¼100Hz时，归一化的漏极电流功率频谱密度（S I / I D 2）为2.4 10 10 Hz 1和BiLayer和Monolayer MOS 2转换器分别为3.1 10 9 Hz 1。McWhorter的载流子数量流量模型可以准确地描述1晶体管类型，这表明载流子捕获和通过介电缺陷捕获和去捕获是CVD MOS 2晶体管中1/ F噪声的主要机制。此外，在VBg¼3V时，通过使用后场电压降低了双层MOS 2晶体管的接触电阻，从而在VBg¼3V时实现了最小的WLS I / I D 2的3.1 10 10 L m 2 / hz（其中W是栅极宽度，L是栅极长度）。这些结果表明，CVD双层MOS 2是未来大规模2D-Sementemondoctor的电子应用，具有提高噪声性能的有前途的候选者。
脑机接口引导的机械手训练对慢性中风患者功能连接和低频波动的调节：为期 6 个月的随访研究
慢性期中风患者的手部功能改善通常在 6 个月内达到平台期。脑机接口 (BCI) 引导的机器人辅助训练已被证明可有效促进慢性中风患者的上肢运动功能恢复。然而，其背后的神经可塑性变化尚不清楚。本研究旨在探讨 20 次 BCI 引导的机器人手训练后全脑神经可塑性的变化，以及这些变化是否能在 6 个月的随访中保持。因此，对 14 名慢性中风患者进行了探讨，探讨了训练前、训练后立即和训练后 6 个月的临床改善和神经系统变化。通过动作研究手臂测试 (ARAT) 和 Fugl-Meyer 上肢评估 (FMA) 评估上肢运动功能，并使用静息态功能性磁共振成像评估神经系统变化。重复测量方差分析表明，FMA（F [2,26] = 6.367，p = 0.006）和 ARAT（F [2,26] = 7.230，p = 0.003）均发现了长期运动改善。基于种子的功能连接分析表明，在同侧运动区域（初级运动皮层和辅助运动区）和对侧区域（辅助运动区、运动前皮层和顶上小叶）之间观察到显著的 FC 调节，并且这种影响在 6 个月后仍然持续。fALFF 分析表明，局部神经元