x ge x /sio 2界面,而不是通过脱位成核。该机制导致嵌入式层的形态演化和局部肿胀,这是由SIO 2的粘性流促进的。在这些温度下,Si 1-X Ge X膜在粘性SIO 2中扩展,以最大程度地减少应变能。几何相分析证实,横向膨胀会导致GE凝结过程中积累的应变的松弛。我们建议这种现象可能是文献中已经报道的屈曲机制的起源。这项研究表明,Sio 2可以作为有效的符合性的符合性的底物,用于无缺陷的无缺陷GE RICE SI 1-X GE X薄膜。基于SIO 2矩阵粘弹性的新通用松弛过程可以应用于SI 1-X GE X膜以外的许多其他系统。这里制造的高质量无缺陷富富富富膜可以作为SI基板上各种2D或3D材料异质整合的良好模板。
摘要 在神经科学中,网络目前用于表示大脑连接系统,目的是确定大脑本身的具体特征。 然而,使用常见的网络描述符来区分健康的人脑网络和病态人脑网络可能会产生误导。 为此,我们探索了网络嵌入技术,目的是比较大脑连接网络。 我们首先提出了健康大脑连接的代表性图的定义。 然后,介绍了两种通过嵌入的分类程序,在不同的数据集中获得了良好的准确度结果。 此外,这种技术的强大之处在于可以在低维空间中可视化网络,从而有助于解释不同条件下(例如正常或病理)网络之间的差异。
摘要 - 在这项研究中,我们探讨了使用频谱图代表了用于评估神经退化性疾病的手写信号,包括42个健康对照(CTL),35名患有帕金森氏病的受试者(PD),21例患有阿尔茨海默氏病(AD)和15例患有帕克森病的疾病模仿(PDM)。我们使用基于多通道的固定尺寸和基于框架的频谱图应用了CNN和CNN-BLSTM模型进行二进制分类。我们的结果表明,手写任务和频谱渠道组合会显着影响分类性能。AD与CTL的F1得分最高(89.8%),而PD与CTL达到74.5%,PD与PDM的得分为77.97%。CNN始终优于CNN-BlstM。测试了不同的滑动窗口长度,以构建基于框架的频谱图。一个1秒的窗口最适合AD,更长的Windows改进的PD分类,并且窗口长度对PD与PDM的影响很小。索引项 - 手写,神经退行性疾病,固定尺寸频谱图,基于框架的频谱图,通道。
1. 简介 在汽车行业,电气解决方案的高度集成是一大趋势 [1]。因此,行业面临着提供集成度更高、更可靠、更节能的设备的需求 [1-4]。这些设备应安装在汽车有限的空间内。这种内部空间限制以及不断增加的功率密度需要增强散热以在减小尺寸的同时提高性能 [2]。PCB 嵌入式技术是解决这些问题的绝佳解决方案。事实上,它通过优化互连、减小尺寸和重量以实现小型化来提高电源模块性能 [1, 5]。这种优化可降低寄生电感并获得更好的热管理 [1, 6, 7]。本文选择的一个应用示例是智能皮带驱动起动发电机。对于此应用,我们采用了 PCB 嵌入式技术。对于后一种情况,本研究涉及一种新电源模块概念的可行性,该概念包含四个 100 V Si MOSFET ST315N10F7D8,作为单个开关并联,高度集成在 48 V/400 A 电机中,一方面减小体积和重量,另一方面提高热管理和芯片粘接的机械强度。该技术基于将 Si MOSFET 集成到 PCB 内部,使用银浆烧结进行芯片粘接和预浸渍复合纤维层压。本文将重点描述更为坚固的组装工艺,随后对原型进行电气测试以展示其功能,而机械测试将展示其强度。2. PCB 嵌入式组装设计其原理是使用基于厚铜板的绝缘金属基板 (IMS) 来传输大电流并优化散热。芯片堆叠在两块铜板之间以便于嵌入。芯片和铜板之间的连接由银烧结工艺确保。电绝缘由层压在这些铜板之间的预浸渍复合纤维层实现(见图 1)。此外,芯片栅极烧结到铜箔上,并且可以通过镀通孔 (PTH) 访问该铜箔。
由于目前尚无具有临床疗效的药物,因此寻找针对 COVID-19 的有效药物仍然迫在眉睫。近年来,寻找已获批准或正在研究的药物的新用途(即药物再利用)变得越来越流行。我们在此提出了一种基于知识图谱 (KG) 嵌入的 COVID-19 药物再利用新方法。我们的方法在以 COVID-19 为中心的 KG 中学习实体和关系的“集成嵌入”,以便获得图元素的更好的潜在表示。随后,集成 KG 嵌入用于训练深度神经网络以发现 COVID-19 的潜在药物。与相关研究相比,我们在排名靠前的预测中检索到了更多试验中药物,从而对试验外药物的预测更有信心。据我们所知,这是第一次使用分子对接来评估使用 KG 嵌入进行药物再利用获得的预测。我们表明福辛普利是 SARS-CoV-2 nsp13 靶标的潜在配体。我们还通过从 KG 中提取的规则以及 KG 衍生的解释路径来解释我们的预测。分子评估和解释路径为我们的结果带来了可靠性,并构成了评估基于 KG 的药物再利用的新的互补且可重复使用的方法。
队列(n = 21031)总负性性别女性9971 8120 1851男性11060 8978 2082总计21031 17098 3933#招生2.07(2.88)1.98(2.44)1.98(2.44)2.52(4.28)住宿时间7.83(8.57)7.53(8.04)9.11(10.48)索引入院时年龄73.36(13.55)73.39(13.55)73.2(13.56)
在本文中,我们提出了一种称为自旋扭矩二极管(STD)的纳米级旋转射频(RF)检测器的电气模型。提出了一种用于模型参数提取的完整方法。得出了与STD的等效电路,并将设备电阻非线性的建模与自旋扭转二极管效应一起。提出了一种详细的逐步方法,以使用常规的直流测量,RF散射参数(S-Parameter),连续波和功率表征提取模型参数。参数提取后,与单个STD的测量结果进行了比较,成功验证了模型。最后,提出的STD电气模型用于预测基于2-STD的RF检测器体系结构的行为。仿真结果突出了提出的建模方法的兴趣,以研究合适的RF检测器体系结构,以提高单个或多体RF检测的RF-DC转换效率。
在嵌入式系统在电动汽车、医疗保健、工业或基础设施监控等关键领域发挥越来越重要作用的时代,对实时数据处理的需求至关重要。本文讨论了这些应用中高传感器数据速率和微控制器 (MCU) 有限处理能力所带来的挑战。它介绍了一种利用串行铁电 RAM (FeRAM) 架构以及计算 SRAM 概念的新型计算方法,称为就地计算 (CIP)。对 CIP 串行 FeRAM 的探索揭示了其在高吞吐量处理大量传感器数据时提高可预测性、能源效率和安全性的潜力。与传统计算架构不同,CIP 串行 FeRAM 通过在内存中启用计算任务,减轻了 MCU 的计算负荷、降低了延迟并提高了能源效率。本文强调了 CIP 串行 FeRAM 对各种实时任务的灵活性,为更高性能、更高效和适应性更强的关键嵌入式系统铺平了道路。
课程内容:工业自动化和控制概论,工业自动化系统的结构,传感器和测量系统概论,例如温度,压力,力,置换和速度,流量测量技术,水平,湿度,pH等。Signal Conditioning and Processing, Estimation of errors and Calibration Introduction to Process Control, P-I-D Control, Controller Tuning, Implementation of PID Controllers, Special Control Structures : Feed forward and Ratio Control, Predictive Control, Control of Systems with Inverse Response , Cascade Control, Overriding Control, Selective Control, Split Range Control Introduction to Sequence Control, PLCs and Relay Ladder Logic, Scan Cycle, RLL Syntax , Structured Design Approach, Advanced RLL编程,硬件环境的执行器介绍:流量控制阀,液压执行器系统:原理,组件和符号,泵和电动机,泵和电动机,比例和伺服阀气动控制系统:系统组件,控制器,控制器和集成的控制系统网络,传感器和控制器的网络:实地总线:现场总线,现场交通协议,现场交通协议。参考:1。弗兰克·兰姆(Frank Lamb),“工业自动化:动手” 2。乔恩·斯滕森(Jon Steners),“工业自动化和过程控制”
Beckhoff Automation GmbH&Co。KG(Beckhoff)的产品,就可以在线访问的范围内,配备了支持工厂,系统,机器和网络安全操作的安全功能。尽管有安全功能,但对于保护各自的工厂,系统,机器和网络的创建,实现和不断更新是对操作的整体安全概念的不断更新。贝克霍夫出售的产品只是整体安全概念的一部分。客户负责防止第三方未经授权的访问其设备,系统,机器和网络。仅在制定适当的保护措施后,才应将后者连接到公司网络或互联网。