XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System共模
改进的电流重用 OTA 可通过 ... 实现高 CMRR
摘要 — 由于生物医学信号幅度非常低，且具有与环境噪声类似的高共模特性，因此用于这些信号的放大器应具有高 CMRR。交叉耦合放大器对差分和共模信号的负载行为导致高 CMRR，因此会强烈衰减共模信号。由于交叉耦合放大器差分增益较低，因此其负载与电流复用运算放大器相结合。在 0.18 µm CMOS 技术中，模拟并比较了具有传统共模反馈和改进负载的全差分电流复用 OTA 的最终 CMRR。模拟了它们的 CMRR 失配和工艺变化。根据模拟结果，对于相同的功耗 W 和 L，改进的交叉耦合负载电流复用具有最佳性能。在最坏情况下，其 CMRR 约为 90 dB，而总功耗在 1.8 V 电源电压下为 18 µW。带宽为 4.8 kHz，此带宽内的总输入参考噪声为 1.04 µV rms 和 0.43 µV rms（0.5 至 100 Hz），这对于本研究中考虑的 EEG 应用来说是可接受的噪声和带宽。
2022 年脑科技最新趋势
（注1）fMRI：功能性磁共振成像。功能性磁共振成像。观察大脑血流的变化。 EEG：脑电图的缩写。脑电图。使用头皮上的电极来监测大脑的电信号。 （注 2）还有一些 BMI 使用机器向大脑发送电刺激。 （注3）神经模拟工程。指实现大脑机制（感知、运动控制等）的系统。 （注4）图片来源：https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/newsroom/news/intel-unveils-neuromorphic-loihi-2-lava-software.html
人工智能和模拟在军事中的作用...
• 观察：现实世界中的数据、事件和情况。这些由分析师处理； • 世界模型：在观察步骤中，已经开始构建世界模型（通用作战图）。所有相关概念都体现在世界模型中，包括不确定性和假设。• 定位：分析师利用其专业知识，对观察结果进行推理。通过这样做，可以更深入地了解现实世界。• 决定：决策者将根据对现实世界的理解考虑如何采取行动的选项。世界模型的预测能力用于演绎各种场景，深入了解理想的行动方案，或空间和/或时间中的关键点。• 行动：在现实世界中执行行动，然后新的 OODA 循环开始观察是否需要重新考虑已做出的决定。
基于 KPLS 的多模风洞流动系统马赫数预测
摘要：风洞中需要对马赫数进行精确监测与控制，而直接在线获取马赫数非常困难，尤其当风洞系统处于多模态时。针对这一问题，提出了一种基于核偏最小二乘法的针对多模态风洞系统的马赫数预测算法。首先，为了反映实时变化，采用时间片偏最小二乘回归方法；然后，为了使模型能够代表除以关键过程变量后的整个工作模式的信息，建立了均值偏最小二乘模型，并与时间片模型进行了比较；然后，考虑到风洞系统具有较强的非线性特性，采用适用于非线性系统的核偏最小二乘法对马赫数进行预测。结果表明：均值模型优于时间片模型，单模态模型的预测能力优于多模态模型，核偏最小二乘法比偏最小二乘法更适用于风洞系统。
四旋翼无人机的建模与滑模控制
在本文中，我们使用非线性滑模控制方法处理四旋翼飞行器的稳定和跟踪问题。首先，借助牛顿-欧拉形式，提出了四旋翼飞行器的动态非线性模型，其中考虑了不同的物理现象和气动力及力矩。然后基于 Lyapunov 理论设计滑模控制器来稳定和跟踪四旋翼飞行器的姿态和位置。进行了几次模拟结果，以显示所提出的建模和非线性控制方法的有效性。即将进行的工作将使用基于元启发式的方法调整和优化所有 SMC 参数。此外，还将研究设计的 SMC 方法的硬件在环 (HIL) 联合仿真。
HNF4α介导的糖异生中的转录耦合因子HNF4α介导的糖异生中的转录耦合因子
糖尿病是一种疾病，其中两种病理学（减少胰岛素分泌和胰岛素抵抗）导致高血糖症，导致生活质量降低，并因并发症而缩短了预期寿命。长期以来，人们一直认为糖尿病中的高血糖是胰岛素无法降低血糖水平的主要因素。然而，近年来，它引起了人们的注意，糖尿病的高血糖与胰高血糖素的异常分泌有关，这具有激活肝脏中的糖素途径。据报道，缺乏分泌胰腺胰腺α细胞或胰高血糖素受体的小鼠完全抑制胰岛素分泌的小鼠根本不会提高血糖水平。还已经表明，将胰高血糖素受体引入缺乏胰高血糖素受体的小鼠会增加血糖水平[1]。此外，众所周知，与健康个体相比，2型糖尿病患者的胰高血糖素分泌异常增加[2]。从上面的角度来看，除了胰岛素作用不足之外，还提出，由于胰高血糖素的异常分泌而导致肝脏中的糖异生增加也是2型糖尿病中高血糖状态的主要原因[3]。
在人造细胞内创建模拟细胞核的分隔结构
这项研究得到了日本科学技术振兴机构 (JST) 战略基础研究促进计划 CREST“用于长 DNA 合成和自主人工细胞创建的人工细胞反应器系统”研究领域 (编号 JPMJCR19S4)、GteX“大规模并行蛋白质打印机系统的开发”研究领域 (编号 JPMJGX23B1)、ASPIRE“日英合作开发人工光合细胞系统”(编号 JPMJAP24B5) 和科学研究补助金“Kikagaku S”(编号 JP19H05624) 的支持。 术语表（注1） 真核生物：具有细胞核并被核膜包围，且含有线粒体等细胞器的生物的统称。它们包括动物、植物和真菌，具有比原核生物更复杂的细胞结构。 （注2）内在无序蛋白质是在生理条件下不能形成三维结构的蛋白质，与酶等折叠成特定的三维结构才能发挥功能的蛋白质不同。分子间多样化的相互作用网络推动液-液相分离，形成称为凝聚层的液滴。 （注3）液-液相分离：均质液体混合物自发分离成两个具有不同成分的液相的现象。单一聚合物（如天然存在的变性蛋白质）可发生相分离，形成致密相和稀相，或者两种不同组成的致密相（如葡聚糖和聚乙二醇）。 （注4）肽标签：一种用于连接特定蛋白质的短氨基酸序列。通过将DNA序列遗传整合到蛋白质中，可以很容易地将其添加到蛋白质中。本研究中使用的肽标签具有拉链式结构，使得它们能够相互互锁并进行特定结合。另一方面，由于它几乎不与其他分子或蛋白质结合，因此可以利用这一特性选择性地将特定蛋白质结合在一起。在该系统中，一个肽标签附着在IDP上，另一个肽标签附着在要掺入IDP相的蛋白质上。 （注5）分子信标：用于检测特定DNA或RNA序列的核酸探针，具有包含荧光染料和猝灭剂的环状结构。在没有目标序列的情况下，荧光就不会出现，但一旦与序列结合，分子的形状就会发生变化，发出荧光并变得可检测。这可以实时确认样本中特定基因或 RNA 的存在。
检测多模态模因中的仇恨言论
尽管它们取得了成功，但人们并不总是清楚，在多大程度上真正的多模态推理和理解对于解决当前的许多任务和数据集是必需的。例如，有人指出，语言可能会无意中强加强大的先验，从而产生看似令人印象深刻的性能，而对底层模型中的视觉内容却没有任何理解 [15]。在 VQA [3] 中也发现了类似的问题，其中没有复杂多模态理解的简单基线表现非常好 [94, 35, 1, 26]，在多模态机器翻译 [18, 74] 中，图像被发现相对重要 [13, 17, 7]。在这项工作中，我们提出了一个旨在衡量真正的多模态理解和推理的挑战集，具有直接的评估指标和直接的真实世界用例。
Xilinx 多模无线电目标设计平台
众多标准、外形尺寸、频率和频谱所有权正在推动商业无线电对更大灵活性的需求。Xilinx ® 多模无线电目标设计平台针对高吞吐量、信号处理密集型无线电系统的需求，配备了领域优化的 FPGA、IP 构建块、设计工具、参考设计和开发板。单芯片数字无线电可以设计为支持多种标准，从而大大简化供应链并使原始设备制造商 (OEM) 能够快速响应网络提供商的需求。
批判性模因阅读器 ii - 网络文化研究所
INC 读者 #15：Chloë Arkenbout、Jack Wilson 和 Daniel de Zeeuw（编辑），《批判性模因读者：病毒图像的全球突变》，2021 年。INC 读者 #14：Geert Lovink 和 Andreas Treske（编辑），《视频漩涡读者 III：Youtube 十年内幕》，2020 年。INC 读者 #13：Miriam Rasch（编辑），《让我们变得有形》，INC 长篇样本 2015-2020，2020 年。INC 读者 #12：Loes Bogers 和 Letizia Chiappini（编辑），《批判性制造者读者：（不）学习技术》，2019 年。INC 读者 #11：Inte Gloerich、Geert Lovink 和 Patricia de Vries（编辑），《MoneyLab 读者 2：克服炒作》， 2018。INC 读者 #10：Geert Lovink、Nathaniel Tkacz 和 Patricia de Vries（编），MoneyLab 读者：数字经济中的干预，2015。INC 读者 #9：René König 和 Miriam Rasch（编），查询社会：对网络搜索的思考，2014。INC 读者 #8：Geert Lovink 和 Miriam Rasch（编），与我们不一样：社交媒体垄断及其替代品，2013。INC 读者 #7：Geert Lovink 和 Nathaniel Tkacz（编），批判观点：维基百科读者，2011。INC 读者 #6：Geert Lovink 和 Rachel Somers Miles（编），视频漩涡读者 II：超越 YouTube 的移动图像，2011。INC 读者 #5：Scott McQuire、Meredith Martin 和Sabine Niederer (eds)，《城市屏幕读本》，2009 年。INC 读本 #4：Geert Lovink 和 Sabine Niederer (eds)，《视频漩涡读本：对 YouTube 的回应》，2008 年。INC 读本 #3：Geert Lovink 和 Ned Rossiter (eds)，《我的创造力读本：对创意产业的批判》，2007 年。INC R