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World File Search System信号源
研究基础设施创新型合作
开放式创新模式确实包括新知识供应方的研究基础设施，以及可以作为创新设备的有效试验台，这些设备可以与成熟的研究技术进行对标。粒子、X 射线、中子探测器及其相关的超快、低噪声电子设备首先开发，然后通过 RI 的采用进行验证，用于高级研究，从而在医疗、环境、信息、生产监控等所有应用领域产生非常直接的创新。从发光设备到精密时钟的参考信号源再次由 RI 开发和验证。在生物医学领域，RI 提供样本、图像和协议，不断丰富开放式创新蓬勃发展的知识基础。在宽带数据通信和高功率/高吞吐量计算以及环境观察和建模或社会研究中，RI 再次为创新提供了最先进的试验台。
内容 - Mechfamily
15.2 接线、接地和噪声 695 信号源和测量系统配置 695 噪声源和耦合机制 697 噪声降低 698 15.3 信号调节 699 仪表放大器 699 有源滤波器 704 15.4 模数转换和数模转换 713 数模转换器 714 模数转换器 718 数据采集系统 723 15.5 比较器和定时电路 727 运算放大器比较器 728 施密特触发器 731 运算放大器非稳态多谐振荡器 735 运算放大器单稳态多谐振荡器（单稳态） 737 定时器 IC：NE555 740 15.6 其他仪器集成电路放大器 742 DAC 和 ADC 743 频率-电压、电压-频率转换器和锁相环 743 其他传感器和信号调理电路 743 15.7 数字仪器中的数据传输 748 IEEE 488 总线 749 RS-232 标准 753
脑局部场电位在 11 个月内的稳定性......
摘要。局部场电位 (LFP) 源自数千个神经元。因此，它们可以为脑机接口 (BMI) 提供持久而稳定的控制信号。在这里，我们评估了在使用基于 LFP 的 BMI 进行 2-D 光标控制期间 2 只猴子初级运动皮层中 LFP 的稳定性。使用无需再训练或适应的仿生 BMI 解码器，猴子表现出高性能，并且保持稳定超过 11 个月。离线时，我们通过从每个会话中的各个特征计算大脑控制的光标速度的解码器并在最后一个会话中使用它们解码速度来检查 LFP 特征的稳定性。许多 LFP 特征与光标速度显示出高度相关性，并且光标速度在 11 个月内变得越来越稳定。这表明猴子学会了运动皮层场电位和输出之间的稳定映射，并且 LFP 将为 BMI 提供高度稳定的信号源。
2021 年人工智能思考
写这篇文章有什么特别的动机吗？我发现，关于非稳健特征的争论经常陷入一个简单的二分法：它们反映的是信号还是噪声。有趣的是，人工制品的概念介于这两个极端之间。人工制品捕捉信号源中的真实模式，这些模式可能很有用，但它们也可能导致错误的推断，因为它们会扭曲或夸大这些模式。这些扭曲对于某些目的来说可能是无害的，甚至是有益的，但对于其他目的来说却是灾难性的。我特别感兴趣的是，这个问题是如何与过去两个世纪科学哲学中最深刻的问题之一相交叉的：是什么让一个特征在归纳推理中“真实”或“可投射”到未来的案例中？最近，深不可测的深度学习取得了成功，这表明这个问题可能不再受人类认知局限性的支配。但这提出了一个令人不安的可能性，即科学进步从定义上来说并没有扩展人类对自然世界的理解。
个性化脑机接口及其应用
摘要：脑机接口（BCI）是一种颠覆传统人机交互的新技术，其控制信号源直接来自于用户的大脑。由于不同用户的生理心理状态、感觉、知觉、表象、认知思维活动以及大脑结构和功能存在差异，通用的脑机接口在实际应用中很难满足不同个体的需求，因此需要针对特定用户定制个性化的脑机接口。目前，很少有研究对个性化脑机接口所涉及的关键科学技术问题进行阐述。本文将以个性化脑机接口为研究对象，给出个性化脑机接口的定义，并详细介绍其设计、开发、评估方法和应用，最后讨论个性化脑机接口面临的挑战和未来发展方向。希望本研究能为个性化脑机接口的创新研究和实际应用提供一些有益的思路。
关于大脑的高级深度转移杠杆研究......
近十年来，由于神经科学、可穿戴/移动生物传感器和分析技术的发展，脑机接口 (BCI) 引起了越来越多的研究兴趣。其最终目标是通过映射、辅助、增强或修复人类的认知或感觉运动功能，提供一条从大脑到外部世界的通路。最近，出现了许多先进的机器学习技术，如深度学习、迁移学习等。深度学习方法在图像和视频分析、自然语言处理、语音识别等方面取得了巨大成功，最近也开始在 BCI 中得到应用。迁移学习通过利用来自其他相关任务的数据或知识来提高新任务的学习能力，在 BCI 中尤其有用，可以应对不同个体或任务之间的差异，从而加速学习并提高绩效。先进的深度迁移学习技术也可以集成在一起，以充分利用这两个领域的优势。尽管使用先进的深度学习和/或迁移学习方法进行 BCI 研究变得越来越流行，但迄今为止仍存在许多未解决的基本问题，例如深度学习表示来自多个模态的一些基于 EEG 的 BCI 数据，将数据从一个模态映射到另一个模态以实现跨源 BCI 数据分析，识别和利用来自两个或多个不同信号源的元素之间的关系进行全面的 BCI 数据分析，融合来自两个或多个信号源的信息以进行更准确的预测，在模态及其表示之间传递知识，以及根据观察到的数据恢复缺失的模态数据。在过去十年中，已经开发了几种基于 EEG 的 BCI 方法和技术，并在一些现实世界的例子中（例如神经科学、医学和康复）显示出有希望的结果，这导致大量展示准确性/性能和比较的论文，但大多数都没有发展到实时、翻译或应用。然后，这些论文没有取得好成绩，要么是因为缺乏新颖性（已知技术），要么是因为没有生物/医学/实验/临床翻译。出于上述所有原因，它激励我们开发和开发有效的高级深度学习和/或迁移学习算法来解决 BCI 和康复领域的基本问题。本神经科学前沿研究主题 (RT)（神经假体部分）是从 RT“脑机接口高级深度迁移杠杆研究”中发表的 22 篇论文中精选出来的。我们对这些论文进行了简要总结，如下所示。
I2SOutput 数字麦克风 - Knowles
系统连接续 图 8 显示了如何在单个 I2S 总线上连接两个 I2S 麦克风。R41–R44 用于抑制或终止各自的迹线。如果迹线在电气上很长，则它们应该是阻抗在 50-120 欧姆范围内的受控阻抗迹线。当迹线的长度（以英寸为单位）大于上升/下降时间（以 nS 为单位）的 2 倍时，该迹线被视为在电气上很长。即使迹线在电气上不长，R41-R44 也可以用作阻尼电阻（27-51 欧姆），通过减少由杂散电感和电容引起的过冲和振铃来改善信号完整性。无论哪种情况，R41-R44 都应尽可能靠近驱动迹线的设备（信号源）。如果电容器和麦克风之间的走线电感最小化，去耦电容器（C32-33 和 C34-35）最有效。这可以通过使用短而宽的走线来实现。如果在麦克风下方使用接地平面，则将电容器接地垫直接连接到带有过孔的平面，而无需使用任何走线。
产品组合
•支持信号源为BTS或中继器（独立供应商）•支持2G/3G/4G LTE•支持FDD频段：B1/B2/B3/B3/B4/B5/B5/B7/B8/B8/B12/B13/B13/B17/B17/B28•支持TDD Bands：B38/B39/B41/B41（B4 1（B4），范围：0〜250 MW）•Zonedas基本单元：最多4个频段/ Slimdas基本单元：最多2个频段•Zonedas基本单元：最多8个远程单元（RU）或8个扩展器/ Slimdas基本单元：最多4个远程单元（RU）或4个扩展器（RU）或4个扩展器•ZONEDAS BASE BASE单位：Max。最多64 RUS（基本单元 +扩展器）/ Slimdas基础单位：最大。最多32 RUS（基本单位 +扩展器）•Zonedas基本单位：最大。覆盖范围10,000〜80,000 m 2 / slimdas基础单位：最大。覆盖范围5,000〜40,000 m 2
可见光定位技术的当前趋势
自主导航等等。尽管全球定位系统 (GPS) 已成为室外定位系统最受欢迎的示例之一，但它无法在室内环境中提供高精度定位，因为 GPS 信号（即射频 (RF)）无法很好地穿透建筑物墙壁，从而导致破坏性误差，无法在矿井和地下环境中使用 [1-3]。目前，已有多种不同技术被用于 IPS，例如超声波 [4]、无线电波 [5]、[6]、射频识别 (RFID) [7]、[8]、Zigbee、蓝牙 [9] 和超宽带 (UWB) [10]。基于超声波的室内定位系统 (IPS) 具有较大的测距和定位误差（精度为 10 厘米范围），因为其波长通常较大，并且声速受环境温度的影响 [11]。基于 RF 的定位面临多个问题，包括电磁 (EM) 辐射，这限制了基于 RF 的系统在某些领域（即医疗等）的使用。此外，RF 信号 (i) 受室内环境中多径效应的影响，从而增加定位误差；以及 (ii) 受可用频谱的限制，而频谱非常拥挤。RFID 和 UWB 借助专用基础设施和特殊设备识别定位信号。其他定位方法，如基于 Zigbee 和蓝牙的系统，容易受到信号源波动的影响。
一种用于安全地体内放大电生理信号的电解质门控有机晶体管的新型偏置方案
肿瘤切除术中神经活动的监测、神经外科手术[6–8]中慢性植入物中癫痫病灶的识别[9–11]以及神经假体。[12–17]为了在保留大量任务相关信息的同时尽量减少侵入性，人们对皮层电图 (ECoG) 和微皮层电图 (μ ECoG) 技术进行了广泛的研究。[18–22]对于皮层内微电极，由于与信号源的距离增加，ECoG 和 μ ECoG 都表现出一些固有的局限性。[23]此外，由于电极小型化和随之而来的阻抗增加，μ ECoG 会受到噪声增强的影响。[24,25]在这种情况下，脑记录将从原位第一级信号放大策略中受益匪浅。在克服这些限制的各种策略中，半导体技术已用于神经生理学应用。无机场效应晶体管已成功证明可作为体外生物电活动传感器，[26–28] 但它们在体内的应用受到无机半导体的化学和机械特性的限制，尤其是暴露于水环境时。[29] 这使得无机晶体管沦为微电极集成多路复用器的角色。[30]