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使用双峰胸部电子纹身和多级处理来测量运动状态下的心脏时间间隔
摘要 — 目标：我们提出了一种轻薄、柔软、可贴合胸部的双模传感器，即胸部电子纹身，它结合了先进的信号处理框架，可准确识别各种心脏事件，从而即使在身体运动期间也能提取心动时间间隔。方法：我们制作了一个无线电子纹身，具有同步心电图 (ECG) 和心震图 (SCG) 功能。SCG 可测量因心跳引起的胸部振动，提供与 ECG 互补的心血管健康信息。然而，运动引起的伪影会影响 SCG 的功效。电子纹身采用轻薄且有弹性的设计，可将其策略性地放置在剑突附近，便于对 ECG 和 SCG 进行高质量监测，从而提高信号质量。九名参与者在步行和骑自行车时接受了测量。我们提出了一个多级信号处理框架，集成了自适应归一化最小均方 (NLMS) 滤波器、集合平均和经验模态分解 (EMD)，统称为 FAD 框架，以准确提取心脏时间间隔 (CTI)。结果：关键 CTI，尤其是左心室射血时间 (LVET)，被我们的硬件软件系统成功提取，并且即使在大量运动期间也与 FDA 批准的患者监测仪报告的结果高度一致。电子纹身测量的射血前期 (PEP) 也与先前的研究结果一致。结论：双峰胸部电子纹身与 FAD 框架相结合，可在长时间内实现可靠的 CTI 测量
通过氧气工程定制基于Yttrium氧化物的RRAM设备的开关动力学：从数字到多级量化到模拟开关
电阻随机记忆（RRAM）由于其简单的金属 - 绝缘剂 - 金属（MIM）结构而计入最有希望的非挥发记忆技术。RRAM显示出诸如快速（<1 ns）[1]和低功率开关（每位1 pj），[2]高耐力（> 10 9个周期），[3]对电离辐射的弹性，[4]和出色的缩放能力低于10 Nm的能力。[5] Resistive switching has been observed in materials such as hafnium, tantalum, and yttrium oxide, [6–8] which are well- established materials in complementary metal oxide semiconductor (CMOS) tech- nology, making RRAM easily integrable in existing back-end-of-line Si technology, and thus, an interesting candidate for new emerging applications such as cybersecu- rity and neuromorphic计算。尤其是，由于自主驾驶，图像识别和深度学习等新兴领域，神经形态变得越来越重要。
研究文章 使用多级粒子群优化进行基于运动想象的 BCI 系统的通道和特征选择
脑机接口 (BCI) 是连接人脑和计算机或其他电子设备的通信和控制系统。然而，无关通道和与任务无关的误导性特征限制了分类性能。为了解决这些问题，我们提出了一种基于粒子群优化 (PSO) 的高效信号处理框架，用于通道和特征选择、通道选择和特征选择。改进的 Stockwell 变换用于特征提取，多级混合 PSO-贝叶斯线性判别分析用于优化和分类。这里使用 BCI 竞赛 III 数据集 I 来确认所提方案的优越性。与未优化方法（89%准确率）相比，基于PSO的方案在使用不到10.5%的原始特征时，最佳分类准确率达到99%，测试时间减少90%以上，Kappa值和F-score分别达到0.98和98.99%，信噪比更好，优于现有算法。结果表明，通道和特征选择方案可以加快收敛到全局最优的速度，减少训练时间。由于该框架可以显著提高分类性能，有效减少特征数量，大大缩短测试时间，可以为相关实时BCI应用系统研究提供参考。
HKU工程团队通过MRI引导的多级机器人定位器增强了立体定向神经外科精度
礼貌：C.L。张，J.D.L。HO，V。Vardhanabhuti，H.C。 Chang，K.W。 kwok，“术中MRI引导的干预措施的无线多层跟踪标记的设计和制造”，IEEE/ASME Mechatronics上的IEEE/ASME交易，2020年。HO，V。Vardhanabhuti，H.C。 Chang，K.W。kwok，“术中MRI引导的干预措施的无线多层跟踪标记的设计和制造”，IEEE/ASME Mechatronics上的IEEE/ASME交易，2020年。
ISRO实习/项目/培训 div>
太空科学技术的教育和培训是印度太空计划不可或缺的一部分。太空部（DOS）下的许多中心都采取了支持太空科学技术领域的学生。这些计划包括实习[暑期实习，冬季实习，长期实习]，基于课程的项目[B.E.，B.Tech，M.E.，M.Tech等]，多级和多级和多级培训计划 /知名度>的行为等。< / div> < / div> < / div>一些中心为学生社区提供了一个机会，可以作为学术课程的一部分进行项目工作。为了利用学术学院的良好才能，工程类别的专业学生已获得在设计和开发领域进行项目工作的许可，这对组织很有用。提供了本科生（B.E/B.Tech）和研究生（M.E./M.Tech/M.SC/MCA）学生进行项目工作的机会。其他中心为学生和大学教师提供了在各个领域实习的机会。可以在以下领域进行项目 /培训< / div>
迈向自动化和敏捷的 AI/ML 加速器设计...
• 模块化、多级、可互操作、可扩展、基于开源编译器的框架 • 基于编译器的前端，利用多级中间表示 (MLIR) • 基于编译器的中端，利用优化的架构模板来匹配计算模式 + 传统 HLS • 基于编译器的后端，利用电路级中间表示，实现模块化和可组合性 • 为从 FPGA 到应用 ASIC 的各种目标生成可综合的 Verilog • 在编译器优化过程中执行所有级别的优化 7
Yolopears：用于质量分级系统中多级梨表面缺陷检测的Yolo对象检测器的新基准
梨是最广泛消耗的水果之一，它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷，例如黑点和小斑点，是梨质量的关键指标，但由于视觉特征的相似性，检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects，这是一个自我结构的数据集，包含六个类别的13,915张图像，其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器，Yolor，Yolov5，Yolov5，Yolov6，Yolov7，Yolov7，Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性，还包括了三个高级非Yolo对象检测模型，T-DETR，RT-DERTV2和D-FINE。通过实验，发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20％，而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力，可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的，这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究，而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。
