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超扫描脑电图时间序列中 PCMCI 的定向因果效应
社交活动可能会对参与协作社交情境的人的大脑产生影响或反应。本研究评估了一种新方法 Tigramite，用于对此类情境中人的前额皮质 (PFC) 之间的定向因果关系进行时间域分析。实验情境采用超扫描脑电图，个人以手指敲击节奏相互引导和跟随。这项结构化任务持续时间长，前额皮质中发生脑间因果反应的可能性很高。Tigramite 是一种基于图形的因果发现方法，用于识别观察时间序列中的定向因果关系。Tigramite 用于分析 PFC 内部和之间的定向因果关系。在社交互动过程中，可以检测到大脑内部和之间的显著定向因果关系。这是 Tigramite 可以揭示超扫描脑电图时间序列中脑间和脑内定向因果效应的第一个经验证据。这一发现有望利用 Tigramite 在时间域的脑电图上进一步研究社交活动中神经网络的因果关系。
心电图，心电图，地震心动图和健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者的心脏心态变异性分析
摘要：心率变异性（HRV）是反映自主神经系统活性的连续心跳之间间隔的生理变化。传统上根据心电图（ECG信号）评估了此参数。地震心动图（SCG）和/或陀螺仪（GCG）用于监测心脏机械活动；因此，它们可以同时使用HRV分析和瓣膜心脏病（VHD）的评估。这项研究的目的是比较健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者中的时间域，频域和非线性HRV指数，从心电图，地震心动图（SCG信号）和陀螺仪信号（GCG信号）获得。对时间域，频域和非线性心率变异性的分析是对来自29位健康男性志愿者注册的心电图和害经心电图进行了分析，并在美国纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心（美国，美国纽约市）注册了30名瓣膜心脏病患者。HRV分析的结果表明，尽管VHD对SCG和GCG波形的影响影响，但与ECG，SCG和GCG信号计算出的HRV指数有很强的线性相关性，并证明了HRV分析的可行性和可靠性。
开发具有标准化接口的高保真汽车激光雷达传感器模型
摘要：本文介绍了一种开发独立于工具的高保真基于光线追踪的光检测和测距 (LiDAR) 模型的过程。该虚拟 LiDAR 传感器包括扫描模式的精确建模和 LiDAR 传感器的完整信号处理工具链。它是使用标准化开放仿真接口 (OSI) 3.0.2 和功能模型接口 (FMI) 2.0 开发为功能模型单元 (FMU)。随后，它被集成到两个商业软件虚拟环境框架中以证明其可交换性。此外，通过在时间域和点云级别比较模拟和实际测量数据来验证 LiDAR 传感器模型的准确性。验证结果表明，模拟和测量的时间域信号幅度的平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 1.7%。此外，从虚拟目标和真实目标接收的点数 N points 和平均强度 I mean 的 MAPE 分别为 8.5% 和 9.3%。据作者所知，这是迄今为止报告的接收点数 N points 和平均强度 I mean 的最小误差。此外，距离误差 d error 低于实际 LiDAR 传感器的测距精度，对于此用例为 2 cm。此外，将试验场测量结果与商业软件提供的最先进的 LiDAR 模型和提出的 LiDAR 模型进行了比较，以测量
水动力学会影响疏水和亲水辐照纳米颗粒表面的热传输
配体在uences中纳米生物界面的热电导率，改变了NP周围发展的温度。因此，调整NP配体组成以实现NP表面所需的温度升高，并限制对健康组织的损害，10是nal设计和利用生物医学中等离子体涂层NP的最终目标。在NP表面的温度pro的直接实验测量很具有挑战性，并且通过聚合物或量子点与NP的临时结合尝试了它。11,12一种不太直接的方法在于通过光泵和探针技术（例如时间域热剂）测量界面热电导，例如时间域热率，o ge e e EN应用于扩展表面。已经表明，配体层的存在相对于与溶剂接触的裸露固体表面增强了热导率。13 - 15 Braun和Cahill 16 - 18的开创性作品表明，界面有吸引力对涂层配体层的疏水性或亲水性的依赖性。18溶剂的性质，17金属表面19的偶联键的密度以及将液体与固体20分开所需的粘附功能是所有因素，这些因素已显示出影响的导热率。有一个普遍的共识，即在存在三组分界面的情况下，即金属 - 配体 - 溶剂，配体 - 溶剂 - 溶剂界面，具有最大的热耐药性，21因此在传热机制的研究中起着重要作用。但是，该界面不能分类为理想的固体 - 液体或液体 - 液体界面，而是严格保留了so物质
高频LTCC应用的铜硼酸盐的烧结，微观结构和介电性能
摘要：通过固态合成和烧结，基于两个铜硼酸盐和Cu 3 b 2 O 6的新陶瓷材料，并将其表征为低介电介电介电常数的有希望的候选者，用于很高的频率电路。使用加热显微镜，X射线衍射测量法，扫描电子显微镜，能量分散光谱镜检查和Terahertz时间域光谱研究了陶瓷的烧结行为，构成，显微结构和介电特性。研究表明，频率范围为0.14–0.7 THz的介电介电常数为5.1-6.7，介电损失低。由于低烧结温度为900–960℃，基于铜硼酸盐的材料适用于LTCC（低温涂层陶瓷）应用。
![arXiv:2111.01457v4 [cs.SD] 2022 年 10 月 31 日](/simg/c\cb1162b508e7d25d9394ae5d0bc21f4c32769d20.webp)
arXiv:2111.01457v4 [cs.SD] 2022 年 10 月 31 日
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
使用编码器-解码器框架从颅内深度电极合成语音
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
CC274XR-Q1，CC274XP-Q1 AutomotivesImplelink™Bluetooth®5.4低能无线MCU数据表（Rev. A）
Ti的DP83TC817S-q1上的高级功能可以使用精确时间协议（PTP）恢复传入的中心时钟。设备的集成输入/输出触发了雷达的框架，在几个雷达上及时提供了同步的雷达框架。此同步框架被传达回雷达电子控制单元。DP83TC817S-Q1然后测量接收到的雷达帧的频率偏移，在下一个帧周期中纠正了雷达频率偏移，并同步了频域中的后续帧。在时间域和频域中的同步使中央ADAS MCU能够使用很少的后处理中从传感器中提取的数据，并且比软件级同步提供了更高的准确性。
储能系统与风产生的储能系统集成
摘要：随着电动机在电气系统中插入的显着增加，系统的总体惯性减少，从而导致其支持频率的能力丧失。这是因为使用可变的速度风力涡轮机（基于双馈感应发电机（DFIG）），它们通过电子转换器耦合到功率网格，它们的特性与同步发电机没有相同的特性。因此，本文提出了使用DFIG相关的电池储能系统（BES）来支持主要频率。制定了控制策略，并考虑了诸如充电和放电电池限制和电池限制内的运行之类的重要因素。时间域模拟来研究包含风力涡轮机的分配系统，显示了BES的优势而不是频率干扰。
插电式混合动力汽车的二氧化碳排放
在这项工作中，我们遵循以前的途径，以探索有限差分时间域（FDTD）方法中数值分散补偿的机器学习算法。混合深神经网络通过FDTD模拟的细胞大小进行训练，目的是通过比较粗大和密集的网格的各种平面微波电路的解决方案来“学习”数值分散误差的模式。因此，我们的培训数据不仅包括广泛的几何形状，还包括每个问题的可变密度的网格。我们对所提出的网络的结构进行了详尽的分析及其误差性能作为培训数据的函数。我们评估了其充当数值分散补偿引擎的能力：可以从粗网格模拟的结果中预测fdtd模拟的结果。