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World File Search System信号输入
EPCON 使用说明书 - BY CONTROLS, INC
1.介绍 BY EPCON 是一种数字式电动气动控制器，用于控制压力、温度、液位等过程变量。它提供所有最新的数字电子控制功能，同时具有气动控制器的可靠性。BY EPCON 由几个主要部分组成，包括数字信号处理器、用于程序/数据存储的闪存 ROM、LCD 显示器、信号处理和看门狗电路、数字信号滤波器、A/D 转换器、控制按钮、RS232C 通信接口（可选）、一对电磁阀及其驱动单元、信号输入/输出端子等。采用 PID 控制算法作为控制软件。BY EPCON 在 110~220V AC（50/60 Hz）或 24V DC 电源下运行。它接受来自标准 4~20 mA 变送器的信号，并提供气动输出以操作隔膜或活塞驱动的控制阀。控制器可容纳最大 60 psig 的输出，以控制气动隔膜或活塞式执行器，而无需使用 I/P 传感器或阀门定位器。BY EPCON 拥有自己的 24 伏直流电源供变送器使用，简化了电源的复杂性并降低了成本。BY EPCON 采用电磁阀代替易受污垢或磨损的小孔径孔口，在高达 60 psig 的压力下提供大量空气输出，以直接操作单作用或双作用气动执行器。由于此功能，BY EPCON 无需使用 I/P 传感器和阀门定位器，从而降低了成本。
图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
隐杆线虫和其他线虫内胚层基因调控网络的进化和发育系统漂移
发育基因调控网络 (GRN) 是后生动物胚胎发生的基础，经历了重大修改，形成了当今地球上种类繁多的动物形态。线虫秀丽隐杆线虫一直是推动基础机械生物学许多重要发现的核心模型，最近，它为探索 GRN 结构的进化多样化和其他物种的发育过程提供了坚实的基础。在这篇简短的综述中，我们将重点关注最古老的胚胎胚层内胚层的 GRN 进化多样化。早期胚胎发生在线虫门中存在很大差异。值得注意的是，虽然一些物种部署了调控发育，但更衍生的物种，如秀丽隐杆线虫，则表现出胚胎发生的马赛克模式。尽管不同物种的线虫肠道形态相对相似，但已观察到启动内胚层 GRN 的信号输入存在广泛差异，这是发育系统漂移 (DSD) 的一个典型。我们将探索内胚层 GRN 的遗传变异如何帮助在物种间和物种内推动 DSD，从而形成强大的发育系统。使用不同线虫进行比较研究有望揭示控制发育可塑性的遗传机制，并为控制胚胎 GRN 进化修饰的原理提供范例。
数字移动平均过滤器应用于回声信号和温度
在当前全球化时代，技术发展非常迅速。它的特征是存在可以促进人类活动的工具或功能。通信部门也不例外。现在，人类可以轻松地进行远程交流。信号通信作为传输信息的媒介起着重要作用。但是，在发送信息的过程中，信号永远不会摆脱干扰或噪音。噪声可能导致收到的信息不匹配发送的信息。为了使信号符合需求和欲望，它需要一个过滤器才能从噪声中清除信号。过滤器是通过或过滤输入信号的设计，使传入信号与所需的频率匹配。然后有两种过滤器，即数字过滤器和模拟过滤器。这些过滤器中的每一个都有其优势和缺点。在这项工作中，我们将讨论数字过滤器的实现。数字过滤器具有离散信号输入。与模拟过滤器相比，数字过滤器的优点是，数字过滤器更易于更改和可编程，因为数字过滤器具有内存和处理器，而模拟过滤器只是电路，这意味着如果您想更换过滤器，则必须更改电路。数字过滤器更容易与计算机实现和接口。然后，数字过滤器的特性比模拟滤镜更稳定，具体取决于连接的计算机。与有两种类型的数字过滤器，即FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）。
DNA/DNR-AI-255
输入通道数：2 配置：可通过软件选择同步机（3 线）或旋转变压器（4 线） 分辨率：16 位 精度：± 2.6 角分 频率：50 Hz 至 4.0 kHz 信号输入：2-28 Vrms. 输入阻抗：478 kΩ ±10 kΩ 加速度：300 rps/s @ 60 Hz, 450 rps/s @ 400 Hz 1000 rps/s @ 4000 Hz 阶跃响应：800 mS - 179° @ 60 Hz, 150 mS - 179° @ 2500 Hz 更新率：最大更新率等于激励频率。参考输出通道数：2（每个输入通道一个）输出电压：28 Vrms，最高 1.2 VA。电压分辨率 1.2 mVrms 参考频率 50 Hz 至 4 kHz (+/-1%) 同步器/分解器输出通道数 2（同步器/分解器输入和模拟输出的总数限制为 2。）配置同步器（3 线）或分解器（4 线）分辨率 16 位输出电压 28 Vrms 高达 1.2 VA。输出精度 ±4 弧分 通用规格 工作温度 经测试 -40 °C 至 +85 °C（在非 GigE Cubes 中，如果工作温度高于 60 °C，则需要 DNA-FAN。） 振动 IEC 60068-2-6 IEC 60068-2-64 5 g，10-500 Hz，正弦波 5 g（rms），10-500 Hz，宽带随机 冲击 IEC 60068-2-27 100 g，3 ms 半正弦波，6 个方向 18 次冲击 30 g，11 ms 半正弦波，6 个方向 18 次冲击 湿度 5 至 95%，无凝结 海拔 120,000 英尺 MTBF 275,000 小时 功耗 空闲时 4.5 瓦，满载时最高 10 瓦 订购 指导
几种模式光纤中的纠缠光子对
*电子邮件：vasilyev@uta.edu摘要：我们描述了一种新颖的方案，用于在几种模式纤维中生成轨道 - 摩肌 - 输入光子。我们通过两个模式经典信号输入来实验验证基础模式间参数过程，观察到生成的惰轮的高模式纯度。OCIS代码：（190.4380）非线性光学元件，四波混合； （190.4420）非线性光学元件，横向效应； （060.4370）非线性光学元件，纤维； （270.5585）量子信息和处理。使用空间模式（例如，多模纤维和波导的模式）对于增加经典和量子通信的能力很重要。在量子情况下，以多个自由度（例如，在极化，频率，时间键和空间模式）中纠缠，可以实现依赖于高维希尔伯特空间中编码的量子信息的新的通信和网络协议。虽然已经以与光纤低损坏的运输相兼容的整合形式实施了两极分化，频率和时间纠缠，但空间纠缠仍然依赖于基于散装的基于基于晶体的设置，例如，空间或轨道 - 或轨道 - 或轨道 - 角度 - 角色 - （OAM）纠缠式的光子和晶体的晶体序列，并具有晶体式的晶体序列。几个模式纤维（FMF）[2]和涡流纤维[3]。fmf本身一直在基于模式间混合（IM-FWM）的非线性平台作为非线性平台，这是由于FMF的模式和分散工程的广泛选择，以及与低损失变速箱链路中使用的FMF的出色模式匹配。相关的光子对最近是由IM-FWM [4，5]在FMF中产生的，但尚未尝试过空间模式纠缠的尝试。我们最近使用两个IM-FWM过程的组合在FMF中直接在LP 01和LP 11模式中生成空间模式的光子对的新方案[6]。使用经典种子信号，我们实验证明了这两个过程的信号式模式选择性。在本文中，我们展示了如何使用该方案的修改来生成轨道 - 角摩肌键入光子对。
闭环实时深度网络推理平台……
† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE，亚特兰大，佐治亚州，美国。电子邮件：chethan [at] gatech.edu。简介：闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具，但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架，该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言（例如 Python 和 Julia），又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言（例如 C 和 C++）。为了满足这些需求，我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果：BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行，并且由称为节点的进程组成，它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行，使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据，从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改，即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中，BRAND 在发送大量数据（1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据，以 1 毫秒的块为单位）时实现了快速的 IPC 延迟（<500 微秒）。BCI 控制通过一个图表进行测试，该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录，过滤和阈值化输入以获取尖峰，将尖峰分成 10 毫秒的箱体，应用解码模型，并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中，BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒（53 次试验）的目标获取时间，其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN；为了对 ANN 延迟进行基准测试，我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器（10 个隐藏单元、30 个箱输入序列）并测量了延迟（N = 30,000 个数据包）。对于此配置，从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒（图 1）。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3]，使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现，每 10 毫秒箱（256 通道数据）的延迟低于 6 毫秒。讨论：BRAND 支持低延迟 ANN 推理，同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义：BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持，简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程，利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢：这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献：[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人，2018 年，Nat Methods doi：10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath，2021 年，神经元行为数据分析理论 doi：10.1101/2021.01.16。42695。