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最后征稿
图像传感器设计和性能 CMOS 成像仪、CCD 成像仪、SPAD 传感器 全新颠覆性架构 全局快门图像传感器 低噪声读出电路、ADC 设计 单光子灵敏度传感器 高帧率图像传感器 高动态范围传感器 低压低功耗成像仪 高图像质量；低噪声；高灵敏度 改善的色彩再现 具有特殊数字处理的非标准彩色模式 片上成像系统、片上图像处理 基于事件的图像传感器 像素和图像传感器器件物理学 新器件和像素结构 先进材料 超小型像素开发、测试和特性描述 新器件物理学和现象 电子倍增像素和成像仪 提高 QE、阱容量、减少串扰和改善角度响应的技术 前照式、背照式和堆叠像素及像素阵列 像素模拟：光学和电气模拟、2D 和 3D、设计和模拟 CAD、改进的模型
火灾传感器数据记录 - IAFSS 数字档案
各种火灾报警系统均基于火灾传感器信号的数字处理而开发。作为开发此类系统算法和传感器的背景研究，使用基于现有光学室烟雾、电离室烟雾和热探测器组件的模拟火灾传感器进行了数据记录练习。练习在工厂内的不同区域进行，包括办公室、实验室、装配车间、机械车间、仓库和厨房。数据记录还在其他地点进行，包括医院内发生的一起小型真实火灾事件的记录。结果以传感器输出随时间变化的图表形式呈现，时间尺度约为 1 周和 435 天。它们还以对数/线性轴和自然对数对方差平方轴的平均值变化频率图的形式呈现，以测试正常 dLs t r Lbu t Lon ，传感器噪声可以被认为是由几个组件组成的，但导致大多数误报的组件主要是传感器和传输故障产生的信号。因此，应设计算法以减少此类故障的影响，并诊断位置错误的传感器。
IISW2025 第一次征文.pdf
图像传感器设计和性能 CMOS 成像仪、CCD 成像仪、SPAD 传感器 全新颠覆性架构 全局快门图像传感器 低噪声读出电路、ADC 设计 单光子灵敏度传感器 高帧率图像传感器 高动态范围传感器 低压低功耗成像仪 高图像质量；低噪声；高灵敏度 改善的色彩再现 具有特殊数字处理的非标准彩色模式 片上成像系统、片上图像处理 基于事件的图像传感器 像素和图像传感器器件物理学 新器件和像素结构 先进材料 超小型像素开发、测试和特性描述 新器件物理学和现象 电子倍增像素和成像仪 提高 QE、阱容量、减少串扰和改善角度响应的技术 前照式、背照式和堆叠像素及像素阵列 像素模拟：光学和电气模拟、2D 和 3D、设计和模拟 CAD、改进的模型
符号、非符号和非...的 fMRI 适应性研究
人类大脑中不同格式的量级是如何表示的？我们使用功能性磁共振成像适应性来分离 45 名成年人的符号、数量和物理尺寸的表示。结果表明，支持数字符号被动处理的神经关联在解剖学和表征上与支持数量和物理尺寸的神经关联基本无关。从解剖学上讲，数量和大小的被动处理与右顶叶内沟的激活相关，而与数量处理相比，符号数字处理与左顶叶下小叶的激活相关。从表征上讲，支持符号的激活神经模式与支持双侧顶叶数量和大小的神经激活模式不同。这些发现挑战了长期以来的观点，即文化习得的将符号数字概念化的能力使用与支持用于处理数量的进化古老系统完全相同的大脑系统来表示。此外，这些数据表明，支持数值量级处理的区域对于非数值量级的处理也很重要。这一发现促使人们未来研究获取符号数字知识的神经后果。
3D 打印安全工作规范
材料挤出 [熔融沉积成型 (FDM)] – FDM 打印机使用加热到熔点的热塑性长丝来创建 3 维物体。这是最常见的 3D 打印机类型。 桶聚合 [立体光刻 (SLA)] – 桶聚合使用液态光聚合物树脂来创建模型，然后使用紫外线 (UV) 激光或数字处理灯固化每层树脂。 材料喷射 – 材料喷射选择性地将进料液滴沉积到构建平台上，使液滴冷却并凝固，然后在凝固的液滴上构建以创建 3 维物体。 粘合剂喷射 – 粘合剂喷射将一层粉末分布到构建平台上，然后涂抹液体粘合剂将颗粒层粘合在一起。 粉末床灌注 [选择性激光烧结 (SLE)] – 使用激光或其他能量源将塑料、金属、陶瓷或玻璃粉末融合在一起以形成结构。定向能量沉积 (DED) – 金属粉末或金属丝在通过移动打印头沉积的同时被熔化。薄片层压 – 使用激光或锋利的刀片切割和粘合薄层材料（例如，纸张、铝箔）来创建 3D 物体。
基于图形度量的不同数学成绩水平儿童的大脑连接特征
最近旨在促进小学生数学技能发展的研究探索了与不同算术成绩水平相关的电生理特征。这项研究引入了一种使用图形度量的替代脑电图信号表征方法，并基于这些特征使用决策树模型进行分类分析。这项提案旨在确定小学生大脑连接网络在数学技能方面的群体差异。所使用的分析方法是信号处理（脑电图伪影去除、拉普拉斯滤波和幅度平方相干测量）和在执行数值比较任务期间记录的脑电图信号的特征化（图形度量）和分类（决策树）。我们的结果表明，定量脑电图频带参数分析可成功用于区分几种算术成绩水平。具体而言，最显著的结果显示，在区分高技能参与者与低技能参与者、平均技能参与者与所有其他参与者以及平均技能参与者与低技能参与者方面，准确率分别为 80.00%（α 波段）、78.33%（δ 波段）和 76.67%（θ 波段）。在分类阶段使用决策树工具可以识别几个似乎更擅长数字处理的大脑区域。
我的神经网络是神经形态的吗？神经形态工程的分类、最新趋势和未来方向
摘要 — 在本文中，我们回顾了过去 3 年在神经形态工程领域发表的最新研究，以分析此类系统的共同特征。我们发现没有明确的共识，但每个系统都具有以下一个或多个特征：（1）模拟计算（2）非冯诺依曼架构和低精度数字处理（3）脉冲神经网络 (SNN)，其组件与生物学密切相关。我们比较了最近的机器学习加速器芯片，以表明模拟处理和降低位精度的架构确实具有最佳的吞吐量、能量和面积效率。然而，纯数字架构也可以通过采用非冯诺依曼架构来实现相当高的效率。鉴于数字硬件设计的设计自动化工具，它提出了一个问题，即在不久的将来工业设计中采用模拟处理的可能性。接下来，我们讨论了定义标准和选择适当基准对于神经形态系统设计进展的重要性，并提出了此类基准的一些期望特征。最后，我们展示了脑机接口作为一项潜在任务，它满足了这些基准的所有标准。索引术语——神经形态、低功耗、机器学习、脉冲神经网络、忆阻器
为什么 EMC 抗扰度测试不足以保证功能安全
简介 数字处理能力的成本以及固态功率转换的成本正在持续下降。因此，电子设备越来越多地用于涉及安全、安全相关和安全关键的应用中，特别是在工业、商业、医疗和运输控制和自动化应用中。这些电子设备的精确度和可靠性是功能安全所关注的问题。所有电子技术在其工作环境中受到电磁 (EM) 干扰时，本质上都容易出现不精确、故障甚至永久性损坏。现代电子设备中硅片尺寸的持续缩小使其功能更强大、成本更低 - 但是这种缩小及其相关的较低工作电压使设备更容易受到电磁干扰 (EMI)。由于数字、开关模式和无线技术的使用越来越多，环境中电磁干扰的强度和频率范围日益恶化。再加上电子设备对 EMI 的敏感性不断增加，电子设备的可靠性本身也在下降，这对功能安全产生了重要影响。EMC 标准和法规是围绕频谱控制问题制定的，并且（一般来说）不会试图解决安全问题。安全标准和法规通常对 EM 的覆盖范围很差
通过基于神经网络u-net
摘要 - 从心电图（ECG）记录中自动提取基本数据的研究一直是一个重要的主题。数字处理过程的主要重点是测量基于其波形特性来确定P，QRS和T波的开始和结束的基准点。在ECG数据收集过程中存在不可避免的噪声以及个体之间固有的生理差异使得准确识别这些参考点的挑战，从而导致次优性能。这是通过几个主要阶段完成的，这些阶段依赖于通过一组步骤对ECG电信信号进行初步处理的想法（准备原始数据并将其转换为已读取的文件，然后通过删除空数据并统一信号的宽度并在250的长度上统一信号的宽度，以便确定噪声，然后确定Quy的过程，然后确定QR的过程，并确定QR和QR的过程，并在QR中进行QR和P-QR的过程，并在QR中进行QR和P-QR和p-峰值并根据它进行切割U-NET预训练的模型用于深度学习。它采用具有可自定义采样率的ECG信号作为输入，并生成P和T波的开始点和结尾点以及QRS复合物作为输出。
集成接收器简化数字预失真的模拟部分 - 高频电子 2009 年 7 月
数字处理能力的飞速发展导致了对高性能模拟信号处理产品的需求增加。如今，蜂窝网络除了提供传统语音之外，还提供大量数据和视频，而且传输速率比以往任何时候都快。这导致了依赖复杂数字技术的新调制技术和新空中接口标准的出现。虽然数字技术使系统能够运行得更快、功耗更低、使用更小的封装尺寸并提高每一代系统的可靠性，但这些系统对系统的 RF 和模拟信号采集部分提出了新的要求。基站发射机的复杂调制和宽带宽导致功率放大器 (PA) 的波峰因数更高。为了满足更高波峰因数下更严格的要求，功率放大器通常尺寸过大，以便在线性区域内运行。如果不进行数字校正，PA 效率可能在 10% 左右，这意味着 20 W PA 需要 200 W 的能力。PA 是基站中最大的电力消耗者，因此是蜂窝服务提供商运营费用的重要因素。为了提高 PA 效率，数字技术用于峰值因数降低 (CFR) 和数字预失真 (DPD)。虽然放大器在饱和时效率最高，但它会变得高度非线性。复杂的数字调制需要 PA 具有极高的线性度，