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World File Search System合成器
引用方式：Mutinda, M.、Munji, K. 和 Nyenge, L. (2023)。基于锁相环的宽带低噪声信号发生器的实现。Afr
信号发生器是一种用途广泛的重要电子测试仪器，可用于蜂窝通信、雷达系统、微带天线和电子实验室等各个领域。本研究重点是模拟和设计工作频率范围为 35 MHz 至 3 GHz 的低相位噪声信号发生器。为此，使用 Arduino 板上的 Atmega 328P 微控制器来控制基于锁相环 (PLL) 概念的合成器。评估了信号发生器的性能，特别强调预测和分析 PLL 组件产生的相位噪声。为确保系统稳健，设计了三阶环路滤波器以有效抑制杂散。通过使用 ADIsimPLL 仿真工具进行仿真，获得了环路带宽 (10 kHz) 和相位裕度 (45°) 的最佳值。为此实现所选的锁相环芯片是 ADI 公司生产的 ADF4351。通过进行瞬态分析，确定了 PLL 系统从最小输出频率过渡到最大输出频率所需的时间。此外，使用阴极射线示波器研究了 35-100 MHz 频率范围内的发生器信号特性，并使用频谱分析仪研究了 101-3000 MHz 频率范围内的发生器信号特性。计算了不同频率（35 MHz、387 MHz、1 GHz、2 GHz 和 2.9 GHz）下的相位噪声水平，并在不同的偏移量（1 kHz、10 kHz、100 kHz 和 1 MHz）下进行了分析。相比之下，实验结果表明相位噪声水平高于通过模拟获得的结果。值得注意的是，随着输出频率的增加，相位噪声也相应增加。
PAN2416AV
PAN2416AV 是一款基于 OTP 的 12 位 AD 型 2.4GHz 收发器 SOC。它设计用于工作在 2.400~2.483GHz 全球 ISM 频段，集成射频（RF）发射器和接收器、频率合成器、晶体振荡器、基带 GFSK 调制解调器、低功耗 MCU 等，支持一对多网络和带 ACK 的通信。TX 功率、频道和数据速率可通过 SPI 设置。用户通过 MCU 的 I/O 端口向芯片发出指令，芯片自动进行收发配置进行通信，并根据应答信息自动判断数据发送/接收是否成功、重新发送、数据包丢失、继续发送和等待等操作。TX 功率、频道和数据速率可设置。PAN2416AV 需要的外围器件很少，支持单层/双层印刷电路板方案。主要特点 1、低功耗 输出功率 2dBm 时 19mA TX ； 空中速率 2Mbps 时 15mA RX ； 掉电时 2uA。 2、低成本 BOM 外部元件少，5 个电容、1 个晶振 支持双层或单层 PCB 设计，可使用印刷电路板微带天线或导线天线。 通过配置芯片内部部分链路层的通信协议的少量参数寄存器即可简单易用。 3、高性能 -91/-87/-83dBm@250K/1M/2M bps；可编程输出功率最高达 8dBm；接收机选择性更好，邻频抑制度高。 4、集成 MCU 模块 OTP ： 4K×16Bit ； RAM ： 176×8Bit ；MCU 内嵌看门狗定时器、LVR 模块、ADC、PWM 等。
Dbx 160 压缩机/限制器 - Squarespace
鼓的标志性冲击力。一切皆有饱满质感。dbx 160 基于 VCA 的压缩与以前的设计截然不同。其狂野的快速攻击和新鲜的透明度使其一炮走红，无论是保守地用来增加饱满度，还是猛击以进行抽吸。 dbx 160 成为鼓和贝斯压缩的声音。dbx 160 与 dbx® 密切合作设计，以绝对精确的方式模拟原始硬件的声音，并通过为满足现代工作室需求而设计的新功能对其进行了增强。提供 70 年代经典鼓压缩的力量和冲击力丰满、厚实的质感非常适合鼓、贝斯、合成器、原声吉他为从鼓总线到说唱人声的一切添加攻击性简单的控制可快速轻松地拨入正确的声音添加了混合控制以实现快速并行压缩添加了侧链高通滤波器，可在底鼓和贝斯上获得完整的低音链接立体声、双单声道或中侧操作透明的声音，失真极低观看实际效果react-product-video-gallery-box顶级专业人士的评价product-quote-gallery-app原始声音，现代灵活性鼓的黄金标准没有攻击或释放控制，160 的标志性声音在您将其修补后立即显现出来。最小的色彩、快速的攻击以及轻柔地调整信号（或粉碎信号）的能力为鼓组设定了标准。但不仅仅是鼓组 dbx 160 还为人声提供了力量，但流畅的冲击力使其成为低音的首选。现在，Waves 添加了侧边
高速相干光子随机记忆在持久的声波中
摘要：近年来，光子计算的显着进步突显了需要光子记忆，尤其是高速和连贯的随机记忆。应对实施光子记忆的持续挑战才能充分利用光子计算的潜力。基于刺激的布里鲁因散射的光子传声记忆是一种可能的解决方案，因为它一致地将光学信息传递到高速下的声波中。这样的光声内存具有巨大的潜力，因为它满足了高性能光随机记忆的关键要求，因为它的相干性，芯片兼容性，频率选择性和高带宽。但是，由于声波的纳秒衰减，到目前为止，迄今为止的存储时间仅限于几纳秒。在这项工作中，我们通过实验增强光声内存的固有存储时间超过1个数量级，并在存储时间为123 ns后连贯地检索光学信息。这是通过在4.2 K处高度非线性纤维中使用光声记忆来实现的，从而使内在的声子寿命增加了6倍。我们通过使用直接和双同性恋检测方案测量初始和读数光学数据脉冲来证明我们的方案能力。最后，我们分析了4.2 - 20 K范围内不同低温温度下光声记忆的动力学，并将发现与连续波测量值进行了比较。关键字：布里渊散射，光子神经形态计算，光学记忆，非线性光学，低温■简介延长的存储时间不仅对光子计算，而且对需要长声子寿命的Brillouin应用程序，例如光声过滤器，真实时延迟网络和微波光子学中的合成器。
TRM 微波炉
RM Microwave 是 RF/微波行业的马拉松选手之一。51 年前，三个厌倦了在大型公司工作的人成立了技术研究与制造公司，并开始制造有线电视组件。多年来，公司更名为 TRM Microwave，并将日益增长的能力集中在国防市场上。其约 90% 的业务用于国防，其余用于太空任务。TRM 的产品包括无源 RF/微波组件、集成组件和子系统。大量的 RF/微波电路功能（波束形成器、功率分配器、耦合器和混合器）可作为独立产品提供；但更多时候，它们是集成组件的构建块。这些广泛的组件设计让客户相信 TRM 拥有执行具有挑战性的程序的知识和生产能力。随着系统设计人员转向更换行波管放大器，TRM 发现开发用于 GaN 功率放大器的组合器的需求日益增长。除了低损耗，高功率合成器还必须消散设备反射功率产生的热量。该公司的工程师正在开发创新方法来应对这一热管理挑战，这为定向能和导弹计划打开了大门。为了支持其增长，TRM 于今年早些时候扩建了其工厂，将其位于新罕布什尔州贝德福德的工厂面积扩大了一倍，达到约 25,000 平方英尺。该公司在现有建筑上增加了一个两层楼的扩建部分，然后对原有建筑进行了改造，使两层建筑看起来相同。扩建创造了两个制造楼层，一个用于标准生产，另一个用于新产品开发。增加的空间使标准生产流程与价值流保持一致，包括
大学入学考试 - 外语 英语
1. Tokimonsta ■ 是 Tom Mosley 的昵称。 ■ 在医生的手术中帮忙。 ■ 听不懂声音。 ■ 在她的职业生涯中迎来了转折点。 2. 她什么时候开始重新创作音乐的？ ■ 在 2019 年的格莱美颁奖典礼上。 ■ 手术后不久。 ■ 就在格莱美颁奖典礼之前。 ■ 手术后立即。 3. Tokimonsta 这个名字从何而来？ ■ 这是她 16 岁时挑选的聊天名字。 ■ 在韩语中是“脑部手术”的意思。 ■ 这是她 16 岁时家人给她起的名字。 ■ 这是韩国老虎怪兽的名字。 4. 她后悔有这个名字吗？ ■ 是的，因为她在太年轻的时候就选了这个名字。 ■ 不，因为她创作的音乐总是很安静。 ■ 不，因为它代表了她创作的音乐。 ■ 是的，因为这是一个极具攻击性的名字。 5. Tokimonsta 是如何学习制作电子音乐的？ ■ 她从高中时下载的一个软件程序中学到所有东西。 ■ 她在上大学前通过视频教程学会了制作软件。 ■ 她通过阅读手册学会了如何使用制作软件。 ■ 她通过一个朋友学到了软件的基础知识和视频教程。 6. 她如何创作电子音乐？ ■ 她只使用钢琴。 ■ 她只使用电脑。 ■ 她主要使用电脑。 ■ 她从不使用合成器。 7. 为什么 Tokimonsta 使用现场录音？ ■ 因为这些声音赋予了她的音乐独特的个性。 ■ 因为这些声音类似于她创作的电子音乐。 ■ 因为它们使她的音乐听起来更新鲜、更自然。 ■ 因为这些录音中的声音很容易重现。 8. 以下哪项最能概括 Tokimonsta 康复后对音乐的看法？ ■ 她的听力提高了。 ■ 她更加重视音乐。 ■ 与音乐有关的一切都变了。 ■ 她发现她的音乐作品更受赞赏。
Quantumland的冒险
图1-量子合成器的体系结构。From (Hamido, Cirillo, and Giusto 2020) ......................... 25 Figure 2 - Quantum Synth's demonstrations for Bell state circuit.From (Hamido, Cirillo, and Giusto 2020) ........................................................................................................................................................... 26 Figure 3 - second GUI for the Quantum Synth presented at (“Festival Della Tecnologia - Musica Con Un Computer Quantistico” 2019) ............................................................................................................................................................................................. 27图4-交互式量子声系统体系结构。经Eduardo Reck Miranda的许可复制（2020b，图。经埃里克·R·约翰斯顿（Eric R. Johnston）的许可重现（2019年，图11.1) .......................................................................................................................................... 59 Figure 23 - framework for the implementation of qc.VFX ...................................................................... 61 Figure 24 - frames of the interactive interpolation of QuantumBlur in qc.VFX .................................... 62 Figure 25 - QuantumSynth v3 saw circuit using statevector backend with 2 and 6 qubits ................ 63 Figure 26 - QuantumSynth v3 saw circuit using simulator backend with 4 and 4096 shots .............. 64 Figure 27 - Still frame of Disklavier Prelude #1 .From (Hamido 2021b) ............................................... 73 Figure 31 - the harmonic progression in Disklavier Prelude #2 ............................................................ 74 Figure 32 - excerpt from Scriabin's "Walts in A-flat major Op.From (Hamido 2021b) ............................................... 70 Figure 28 - initial notes and harmony in Disklavier Prelude #1 ............................................................ 71 Figure 29 - Super spread self standing dominant chord in Disklavier Prelude #1 .............................. 71 Figure 30 - Still frame of Disklavier Prelude #2 .38" from 1904 .................................... 74 Figure 33 - Still frame of Disklavier Prelude #3 .From (Hamido 2021b) ............................................... 75 Figure 34 - Still frame of Disklavier Prelude #3 .From (Hamido 2021b) ............................................... 76
基于人工智能的演示文稿创建器，提供定制的音频内容交付
摘要 — 在本文中，我们提出了一种架构来解决一个新问题，该问题最近因 COVID-19 大流行导致对虚拟内容交付的需求增加而更加突出。所有教育机构、工作场所、研究中心等都在尝试通过使用在线内容交付来弥合这些社交距离时期的沟通鸿沟。现在的趋势是创建演示文稿，然后使用各种虚拟会议平台进行交付。我们试图通过本文减少和消除创建和交付演示文稿所花费的时间，本文旨在使用机器学习 (ML) 算法和自然语言处理 (NLP) 模块自动从文档创建基于幻灯片的演示文稿，然后使用最先进的语音克隆模型以所需作者的声音传递内容。我们将结构化文档（例如研究论文）视为必须呈现的内容。首先使用 BERT 摘要技术对研究论文进行总结，并将其浓缩为幻灯片中的要点。 Tacotron 启发式架构具有编码器、合成器和基于生成对抗网络 (GAN) 的声码器，用于以作者的声音（或任何自定义声音）传达幻灯片内容。世界正面临一场大流行，人们不得不在生活方式上做出重大改变以适应它。现在几乎所有的学习都已转移到在线模式，工作专业人士现在都可以舒适地在家中工作。由于目前的情况，教师和专业人士已转向演示来帮助他们传递信息。在本文中，我们旨在通过自动化此过程并随后以自定义语音传递此演示文稿来减少创建演示文稿所需的大量时间，使用可以使用短音频片段克隆任何声音的内容传递机制。索引术语——语音克隆、生成对抗网络、摘要、自然语言处理、机器学习、Tacotron、Transformers。
用于检测和分类颅内出血的全自动基于正弦图的深度学习模型
摘要目的：提出一种使用深度学习框架直接从正弦图中检测和分类颅内出血 (ICH) 的自动化方法。该方法旨在通过消除耗时的重建步骤并最大限度地减少计算机断层扫描 (CT) 重建过程中可能出现的潜在噪音和伪影来克服传统诊断的局限性。方法：本研究提出了一种使用深度学习框架从正弦图中检测和分类 ICH 的两阶段自动化方法。该框架的第一阶段是强度变换正弦图合成器，它合成与强度变换 CT 图像等效的正弦图。第二阶段包括级联卷积神经网络-循环神经网络 (CNN-RNN) 模型，该模型可从合成的正弦图中检测和分类出血。 CNN 模块从每个输入的正弦图中提取高级特征，而 RNN 模块提供正弦图中邻域区域的空间相关性。在一个包含 8652 例患者的大型样本的公开 RSNA 数据集上对所提出的方法进行了评估。结果：结果表明，与 ResNext-101、Inception-v3 和 Vision Transformer 等最新方法相比，所提出的方法在患者准确率上显着提高了 27%。此外，与基于 CT 图像的方法相比，基于正弦图的方法对噪声和偏移误差的鲁棒性更高。还对所提出的模型进行了多标签分类分析，以从给定的正弦图中确定出血类型。还使用激活图检查了所提出模型的学习模式的可解释性。结论：所提出的基于正弦图的方法可以准确、高效地诊断 ICH，无需耗时的重建步骤，并有可能克服基于 CT 图像的方法的局限性。结果显示，使用基于正弦图的方法检测出血的效果良好，进一步的研究可以探索该方法在临床环境中的潜力。
集成传感器的低功率，敏捷电频梳光谱仪
基于光子集成电路的传感平台已显示出巨大的希望，但是它们需要集成的光学读数技术中的相应进步。在这里，我们提出了一个片上光谱仪，该光谱仪利用了综合的薄膜Niobate调制器来产生频率 - 敏捷的电频率梳子，以询问芯片尺度温度和加速传感器。chir梳过程允许超速射频驱动电压，该电压比文献中最低的少数数量较少七个数量级，并且是使用芯片尺度，微控制器驱动的直接数字合成器生成的。片上梳状光谱仪能够同时询问片上温度传感器和芯片外部，微型制动的光力加速度计，其尖端敏感性分别为5 µk·Hz -1/2和≈130µm·S -2·s -2·hz-hz -1/2。该平台与广泛的现有光子集成电路技术兼容，在该技术中，其频率敏捷性和超低射频功率要求的组合预计有望在量子科学和光学计算等领域中应用。光子集成电路（PIC）技术具有低成本，高精度的野外传播感应的巨大潜力。但是，解锁这些功能不仅需要传感器，而且还需要光学读数的整合。[2,3]这些类型的测量通常需要在MHz水平上狭窄的梳齿间距，并在GHz水平上梳子跨度，从而导致敏感且高动态范围读数。芯片尺度的光学频率梳子非常适合这些光子读数需求，因为它们具有高速，多路复用测量的能力而无需任何运动部件，[1]因此允许将光子传感器转移到数字输出。尤其是，电频率梳子不仅可以集成，而且还可以具有足够的频率敏捷性来实现探测原子过渡所需的高分辨率以及基于光学（和光力学的）腔传感器，其中需要对腔运动进行测量以读取传感器。