研究问题的简介DLRL方向查找器(DF)系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号,并在三个类别中对检测到的信号进行分类,即固定频率(FF),频率料斗(FH)和爆发。DF系统在频域中进行扫描,并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的,并在频域中进行,并且在每个通道中并行,因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制,因此,快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法,以将接收的信号分类为FF,FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成,该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能,并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件(最少2个通道)生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。
研究问题的简介DLRL方向查找器(DF)系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号,并在三个类别中对检测到的信号进行分类,即固定频率(FF),频率料斗(FH)和爆发。DF系统在频域中进行扫描,并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的,并在频域中进行,并且在每个通道中并行,因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制,因此,快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法,以将接收的信号分类为FF,FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成,该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能,并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件(最少2个通道)生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。
值得注意的是,除了激子基态漂白剂外,界面三重能量转移的每种化合物都在能量上有利,在较长的波长(大约450 - 650 nm)以外的较长波长处表现出广泛的光诱导吸收(PIA)特征。在图2 B中为选定样品显示了此波长范围的扩展视图。对于每种富含溴化物的化合物,广泛的PIA特征是长期寿命的,并且在瞬态吸收设置订立的5 ns窗口范围内不会完全衰减。然而,纯碘化物化合物(1,5 NDA)PBI 4的瞬态光谱仅包含激子漂白剂,并且在更长的波长下没有明显的PIA。至少在定性上,这些模式表明长寿的PIA可能与萘三胞胎物种有关。该分配与以前的微秒瞬时吸收研究一致,该研究是根据萘的浓缩,三联敏化溶液进行的,其中作者在450 - 650 Nm区域中观察到与单性链接的450 - 650 NM区域中具有与单烯烯型Naphthalene Treepemere excimerersecimerer的450 - 650 Nm区域的广泛交流荷兰转移吸收带。28在含有thieno [3,2- b]硫烯-2噻吩-2甲基铵阳离子(结构上与萘)中的RP 2D钙钛矿中也观察到了类似的广泛PIA特征,并分配给有机分子的三重态兴奋。5基于我们的实验观察结果以及与文献中的示例的这些比较,我们认为450 - 650 nm探针范围内的宽阔而长的PIA与萘三胞胎物种有关。
摘要 — 使用精确时间事件监控变电站及其互连拓扑对于现代复杂电力系统网络至关重要。电力系统故障从简单到复杂,需要提供适当的时间同步数字事件和模拟数据,例如电压、电流和频率。电力系统分析师、资产管理团队和工程师必须全面了解电力动态、高分辨率瞬态故障记录和比瞬态故障持续时间更长的低分辨率动态扰动记录,以及相应的顺序事件记录,以评估孤立和互连电力系统故障,准确找到故障源,并采取预防措施避免这些故障再次发生。现代变电站保护和控制智能电子设备 (IED) 提供高分辨率故障记录、时间同步相量数据和带时间戳的事件序列。由于 IED 可以通过全球定位系统 (GPS) 时钟源以亚微秒精度进行时间同步,因此现代 IED 是干扰监测所需的所有数据的完美来源。用于监控和数据采集 (SCADA) 的变电站以太网通信网络(IED 连接在其中)提供了一种经济的解决方案,可将干扰监测数据从 IED 传输到本地归档系统或远程集中系统。本文讨论了新的、优化的干扰监测系统组件及其要求、设计和性能。它展示了如何根据变电站的类型、基础设施或项目时间表,将优化的干扰监测系统经济地调整为独立、混合或完全 IED 集成的系统。它讨论了从不同变电站收集数据并使用工业协议将它们路由到集中位置。它讨论了现代
量子计算机利用量子力学进行计算,使我们能够准备和操纵没有经典等价物的状态。特别是,叠加和纠缠等现象可能使量子计算机在某些应用方面胜过经典计算机。事实上,事实已经证明,随着整数的增加,寻找整数素因数所需的步骤数呈指数增加 [1]。然而,Shor 的因式分解算法可以在多项式时间内对素数进行因式分解。事实上,D-Wave 2000Q 计算机已经取得了令人鼓舞的结果,因为它能够使用 94 个逻辑量子比特门对数字 376289 进行因式分解 [2]。因此,开发新的加密协议至关重要,因为在线交易的安全性假定不可能使用经典算法在合理的时间内对大数进行因式分解。此外,量子计算机有望有效模拟大型原子系统以了解其特性。使用经典计算机,随着原子数量的增长,计算时间呈指数级增长,而在量子计算机上,计算时间呈多项式增长 [3]。实现这些有用的量子算法取决于构建不受噪声影响的精确量子硬件。环境噪声会降低量子比特的相干时间,这意味着量子比特无法长时间保持在所需状态以执行复杂的计算。目前,量子比特的相干时间在 10 微秒的数量级,这不足以解决有趣的问题。因此,减轻噪声和设计耐噪声的量子计算机是必要的。为此,要充分利用量子计算机的功能,就必须表征和了解噪声源以及它们如何影响特定的量子系统。通常,T 1 和 T 2 用于量化噪声。在
摘要 - 我们提出了一种估算事件数据的密集连续时间光流的方法。传统的致密光流方法计算两个图像之间的像素位移。由于缺少信息,这些方法无法在两个图像之间的盲时间中恢复像素轨迹。在这项工作中,我们表明可以使用事件相机中的事件来计算每像素,连续的光流。事件由于其渐进性和微秒响应时间而提供了有关像素空间中运动的时间细粒信息。我们利用这些好处来通过参数化的B´ezier曲线在连续的时间内密集地预测像素轨迹。为了实现这一目标,我们构建了一个具有强大诱导偏见的神经网络:首先,我们使用事件数据及时构建了多个顺序相关量。第二,我们使用B´ezier曲线在沿轨迹的多个时间戳上为这些相关量索引。第三,我们使用检索到的相关性迭代更新B´ezier曲线表示。我们的方法可以选择包括图像对,以进一步提高性能。据我们所知,我们的模型是可以从事件数据中回归密集的像素轨迹的第一种方法。为了训练和评估我们的模型,我们引入了一个合成数据集(Multiflow),该数据集(Multiflow)具有每个像素的移动对象和地面真相轨迹。开源代码和数据集向公众发布。我们的定量实验不仅表明我们的方法在连续的时间内成功预测了像素轨迹,而且在多速和DSEC-Flow上的传统两视频像素位移中也具有竞争力。
摘要:单光子来源对于推进量子技术至关重要,可扩展的集成是至关重要的要求。迄今为止,大规模光子结构中单光子源的确定性定位仍然是一个挑战。在这种情况下,胶体量子点(QD),尤其是核心/外壳配置,由于其解决方案的加工性而具有吸引力。但是,传统QD通常很小,约为3至6 nm,这限制了它们在大规模光子设备中的确定性位置和实用性。最大的现有核/壳QD是巨型CDSE/CDS QD的家族,总直径约为20至50 nm。推动超过此尺寸限制,我们使用逐步高温连续注射方法引入了巨大CDSE/CDS QD的合成策略,尺寸范围从30到100 nm。电子显微镜揭示了一个一致的六角形钻石形态,由十二个半极化{101̅1}方面和一个极(0001)刻面组成。我们还确定了破坏壳生长的条件,导致缺陷,岛屿和机械不稳定性,这表明将晶体颗粒生长到100 nm以上。厚CD壳在CDSE核上的逐步生长可以使发射QD的合成长度发光寿命为几微秒,并在室温下抑制眨眼。值得注意的是,具有100个CDS单层的QD具有高单光子发射纯度,二阶光子相关G(2)(0)值低于0.2。我们的发现表明,巨大的核心/壳QD可以有效地发出单个光子,这为需要确定性放置单光子源的量子光子应用铺平了道路。
† 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。
活动流建模简介 活动流被定义为神经群体之间的活动运动(Cole 等人,2016 年)。大脑活动流的概念在神经科学文献中无处不在,又无处不在。它无处不在,因为神经传递的标准模型——其中动作电位沿着轴突流动,通过影响树突的神经递质释放影响下游神经元——涉及“活动”(电化学信号)的流动。然而,活动流在神经科学中无处不在,因为神经科学推断通常使用活动模式或连接来进行。七年的研究专注于结合活动模式和连接(通常使用功能/有效连接 (FC))来构建活动流模型——通过活动流程模拟神经认知功能的产生——已经证明了这种方法的广泛实用性,超越了单独的标准活动或连接方法。对任务诱发活动和连接之间的整合进行建模,以对大脑功能做出有力的推断,这可能对开发认知功能神经基础的丰富因果解释至关重要,目的是从根本上理解和开发脑部疾病的治疗方法。为了更好地说明活动流建模方法的相关性,让我们考虑一个假设场景,其中一种外星技术降落在地球上:最佳大脑成像仪 (OBI)。经过一番摆弄,人类科学家发现 OBI 可以以微秒的分辨率在原子水平(包括电磁场)非侵入性地读取整个人类大脑的各个方面。立即收集人类大脑解剖结构和执行各种任务的人类大脑的全脑扫描,并由随附的外星计算机(能够处理 OBI 产生的大量数据集)快速分析数据。这些分析以全分子分辨率绘制人类连接组,以及伴随每个任务的神经活动模式的细胞水平全脑图
抽象的人工神经网络(ANN)是用于建模和解码神经活动的最先进工具,但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中,因为它们在现有的实时框架中的支持有限,因此具有挑战性。研究人员需要一个平台,该平台完全支持高级语言的运行ANN(例如Python和Julia),同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持(例如C和C ++)。为了满足这些需求,我们介绍了实时异步神经解码(品牌)的后端。品牌包括Linux过程,称为节点,它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行,并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据,该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此,开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中,并具有最小的实施变化。在我们的测试中,在发送大量数据时,品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期(在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据)。品牌运行一个带有复发性神经网络(RNN)解码器的大脑计算机界面,从神经数据输入到解码器预测,延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统(例如潜在因子分析)进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中,Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务,其中30 kHz信号处理,RNN解码,任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速,模块化和语言敏捷的框架,品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。