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World File Search System时均
均质法和超声波法提取附着沉积细菌的比较
摘要：提取过程中附着细菌的完全恢复的不确定性是这些微生物计数的主要问题。均质化和超声波处理是最常用的物理提取技术，每一种技术都基于能产生最大产量的假设。使用频率范围在 40 至 50 kHz 之间的超声波处理浴对福尔马林固定的沙质沉积物进行超声波处理，同时输出功率在 100 至 200 W 之间变化，比 23000 rpm 的均质化更有效。超声波处理破坏了许多细菌，对于所研究的沉积物，估计在乘以 1.44 倍时，经过 2.5 分钟的最佳处理后获得的计数可以校正提取过程中的不足。
16 bit 模数转换器TM7706 - NET
注释： 1.B 级温度范围为 -40 ℃ ~+85 ℃。 2.这些数据是按最初设计的产品发布的。 3.一次校准实际上是一次转换，因此这些误差就是表 1 和表 3 所示转换噪声的阶数。这 适用于在期望的温度下校准后。 4.任何温度条件下的重新校准将会除去这些漂移误差。 5.正满标度误差包括零标度误差 （ Zero-Scale Error ）（单极性偏移误差或双极性零误 差），且既适用于单极性输入范围又适用于双极性输入范围。 6.满标度漂移包括零标度漂移 （单极性偏移漂移或双极性零漂移）且适用于单极性及 双极性输入范围。 7.增益误差不包括零标度误差，它被计算为满标度误差——对单极性范围为单极性偏移 误差，而对双极性范围为满标度误差——双极性零误差。 8.增益误差漂移不包括单极性偏移漂移和单极性零漂移。当只完成了零标度校准时，增 益误差实际上是器件的漂移量。 9.共模电压范围：模拟输入电压不超过 V DD +30mV ，不低于 GND-30mV 。电压低于 GND-200mV 时，器件功能有效，但在高温时漏电流将增加。 10.这里给出的 AIN （ + ）端的模拟输入电压范围，对 TM7706 而言是指 COMMON 输入 端。输入模拟电压不应超过 V DD +30mV, 不应低于 GND-30mV 。 GND-200mV 的输入 电压也可采用，但高温时漏电流将增加。 11.VREF=REF IN （ + ）－ REF IN （ - ）。 12.只有当加载一个 CMOS 负载时，这些逻辑输出电平才适用于 MCLK OUT 。 13.+25 ℃时测试样品，以保证一致性。 14.校准后，如果模拟输入超过正满标度 , 转换器将输出全 1, 如果模拟输入低于负满标度， 将输出全 0 。 15.在模拟输入端所加校准电压的极限不应超过 V DD +30mV 或负于 GND － 30mV 。 16.当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时 （通过 MCLK 引脚 ）， V DD 电流和功耗 随晶体和谐振器的类型而变化 （见“时钟和振荡器电路”部分）。 17.在等待模式下，外部的主时钟继续运行， 5V 电压时等待电流增加到 150 μ A ， 3V 电 压时增加到 75 μ A 。当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时，内部振荡器在等待 模式下继续运行，电源电流功耗随晶体和谐振器的类型而变化 （参看“等待模式” 一节）。 18.在直流状态测量，适用于选定的通频带。 50Hz 时， PSRR 超过 120dB （滤波器陷波 为 25Hz 或 50Hz ）。 60Hz 时， PSRR 超过 120dB （滤波器陷波为 20Hz 或 60Hz ）。 19.PSRR 由增益和 V DD 决定，如下：
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
32*8 & 24*16 LED 驱动芯片TM1681
TM1681 的系统时钟用来产生系统工作的时钟频率。LED 驱动时钟、系统时钟可以取自片内的 RC 振 荡器（256KHz）或者使用 S/W 设置由外部时钟输入。系统振荡器构造如图7 所示。当SYS DIS 命令被 执行时，系统时钟停止，LED 工作循环将被关闭（这条指令只能适用与片内 RC 振荡器）。一旦系统时 钟停止时，LED 显示为空白，时基也会丧失其功能。LED_OFF 命令用来关闭 LED 工作循环，LED 工作 循环被关闭之后，用 SYS DIS 命令节省电源开支，充当省电命令；如果是片外时钟源被选择的话，使 用 SYS DIS 命令不能够关闭振荡器以及执行省电模式。晶体振荡器可以通过OSC 管脚提供时钟频率， 在这种情况下，系统将不能进入省电模式。在系统上电时，TM1681 默认处在 SYS DIS 状态下。
带高压启动的自适应多模式PWM 控制器
当 HV 脚施加大于 40V 的电压时，内部高压电流源 对 V CC 脚外接的电容充电。为防止 V CC 在启动过程中短 路引起的功率损耗而使 IC 过热损坏，当 V CC 电压低于 1V 时，高压电流源的充电电流被限制为 I HV1 （ 1mA ）。 当 V CC 大于 1V 后，高压电流源的充电电流变为 4mA_min ， V CC 电压会迅速上升。当 V CC 超过启动水平 V CC_ON 时，高压启动电流源关闭。同时， UVLO 置高有 效， IC 内部电路开始工作。
具有快速关断特性的单通道同步整流控制器
当同步整流管完全开启后， VDS 两端压降完全跟 随次级电流 Is 。随着次级续流电流的减小 VDS 电压升 高，当 VDS 电压增大到 -30mV 时， Gate 驱动电路的 上管供电被关断 , 驱动电压随内部电阻及漏电流开始缓 慢降低；当 VDS 电压增大到 -20mV 时， Gate 驱动电 压会被钳位在 3.3V 左右。如果 VDS 电压增大到 -1mV 时， WS2260C 会在 25ns 的时间内快速将 GATE 电压 拉到 0V 。同时，关断屏蔽时间开始计时，此期间 GATE 保持低电平。直到 VDS 电压大于 2V ，退出关断屏蔽 计时。
用于多尺度材料工程的均聚物的受控共价自组装
自组装在自然和材料科学中起着至关重要的作用。[1] 在自然界中，生物分子自组装成细胞器，细胞器进一步组织成细胞和多细胞生物体。同样，自组装也用于材料合成，将小的独立单元组织成越来越复杂的结构和材料。[2–4] 一种特别流行的分子单元是聚合物，它已用于制造纳米颗粒、纤维和水凝胶等结构。[5–9] 这些材料虽然在许多领域（特别是在生物医学应用）中都至关重要，但却具有根本的局限性：当前的方法仅报告通过弱非共价相互作用（如疏水、静电或 π-π 堆积相互作用和氢键）进行的聚合物自组装，[1] 这些相互作用都对环境条件（如溶剂极性、温度、离子强度、pH 值和共溶质）极其敏感。此外，
城市化推动了中国鸟类社区的生物均质化
城市化驱动的生物均质化已在本地和全球范围的各种生态系统中记录下来。但是，在发展中国家，它在很大程度上没有探索。关于不同分类单元和生物区域的实证研究表明结果颇具（即生物均质化与生物分化）；因此，社区组成在响应人为障碍以及控制这一过程的因素的响应程度需要阐明。在这里，我们使用了中国760种鸟类的编译数据库来量化自然和城市组合之间的成对β多样性的多个位点β多样性和距离衰减，以评估城市化的生物质量。我们使用广义差异模型（GDM）来阐明城市化前后的空间和环境因素在鸟类社区差异中的作用。城市组合中的多个位点β多样性明显低于天然组合中的多种多样性，并且天然组合中成对相似性的距离衰减更快。这些结果在分类学，系统发育和功能方面是一致的，支持了由URBANIPAIND驱动的一般生物均质化。GDM结果表明地理距离和温度是鸟类社区差异的主要预测指标。但是，地理距离和气候因素在解释城市组合中的组成差异时的贡献减少。与自然组合相比，城市组成差异的变化要低得多，地理和环境距离的地理和环境距离要比自然组合的差异要低得多，这意味着在进一步的气候变化和人为的干扰下，模型预测的不确定性可能存在潜在的风险。我们的研究得出结论，分类，系统发育和功能维度阐明了中国城市化驱动的生物均质化。
使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑
拓扑优化是功能最广泛的结构优化方法之一。但是，为了换取其高水平的设计自由，典型的拓扑优化无法避免存在多个本地Optima的多模态。这项研究的重点是开发无梯度拓扑优化框架，以避免被捕获不良的本地Optima。它的核心是数据驱动的多项性拓扑设计（MFTD）方法，其中通过求解低指标拓扑优化概率生成的设计候选者通过深入的生成模型和高级授权评估进行了更新。作为其关键组件，深层生成模型将原始数据压缩为低维歧管，即潜在空间，并随机将新的设计候选者安排在整个空间上。尽管原始框架是无梯度的，但其随机性可能导致结合变异性和过早收敛性。受到进化算法的流行跨界操作（EAS）的启发，本研究合并了数据驱动的MFTD框架，并提出了一种新的交叉操作，称为潜在交叉。我们将提出的方法应用于2D结构机械的最大应力最小化问题。结果表明，潜在跨界改善了与原始数据驱动的MFTD方法相对的收敛稳定性。此外，优化的设计表现出与使用p-norm测量的常规基于梯度的拓扑优化相当或更好的性能。[doi：10.1115/1.4064979]