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数字乳房 X 线摄影
• 感光度响应 (ADU/R) • 温度稳定性 (暗帧) • 满阱与抗晕 • 空间分辨率 (MTF-CTF) • 空间线性 • 信噪比转换 (DQE) • 动态范围 • 图像保留 (CsI 函数)
可持续硬件专业化
在暗硅时代，硬件专业化通常被视为扩展性能的一种方式，现代 SoC 具有数十个专用加速器。通过仅在需要时启动硬件电路，加速器从根本上以芯片面积换取功率效率。然而，暗硅也有一个严重的缺点，那就是它的环境足迹。虽然硬件专业化通常通过高能源效率来减少操作足迹，但是在芯片上集成额外加速器所产生的具体足迹会导致环境足迹的总体净增加，这导致先前的研究得出结论，暗硅不是一种可持续的设计范式。我们通过可重构逻辑探索可持续的硬件专业化，与大量加速器相比，它有可能通过在多个应用程序中摊销其具体足迹来大幅减少环境足迹。我们提出了一个抽象的分析模型，评估用可重构加速器替换专用加速器的可持续性影响。我们针对各种内核，推导出 ASIC 和 CGRA（一种代表性的可重构结构）的芯片面积和能量数字的硬件综合结果。我们将这些结果输入到分析模型中，并得出结论：可重构结构更具可持续性。我们发现，CGRA 可以取代少量到十几个加速器。此外，用 CGRA 取代大量加速器可以大大减少对环境的影响（减少 2.5 倍到 7.6 倍）。
原创研究年轻人夜间大脑活动指纹状模式也出现在老年人身上
目的：定量睡眠脑电图被视为脑电图“指纹”，即它在个体内稳定但个体之间有差异。然而，到目前为止，几乎所有针对这方面的研究都是在年轻男性中进行的。因此，很想知道睡眠脑电图指纹概念是否适用于男女老年人样本。患者和方法：从三个不同子样本（每个子样本 30 名健康个体）获得的数据被重新用于当前的二次分析（年轻男性（YM）= 25.6 ± 2.4 岁，老年男性（EM）= 69.1 ± 5.5 岁，老年女性（EW）= 67.8 ± 5.7 岁）。个体在睡眠实验室中睡了十次，总共进行了 900 个研究夜晚。然而，为了避免因干预相关的睡眠脑电图功率谱变化而导致的误解，仅包括没有任何干预的 3 个假性睡眠夜，将数据集减少到 270 个。为了确定假性睡眠夜对之间 NREM 睡眠脑电图功率谱的稳定性，分别按样本计算受试者内和受试者之间的曼哈顿距离测量值。结果：无论是子样本还是假性睡眠夜对，在受试者内功率谱比较中都观察到最低距离测量值，即最大相似度（EW 的平均距离测量值范围为 3.82 至 4.06，EM 的平均距离测量值范围为 3.55 至 3.63，YM 的平均距离测量值范围为 3.04 至 3.62）。此外，样本之间的个体内相似度没有显着差异。受试者之间的功率谱距离测量值明显较大（EW 的平均距离测量值范围为 12.95 至 13.15，EM 的平均距离测量值范围为 12.21 至 12.57，YM 的平均距离测量值范围为 10.33 至 10.78），且年轻人和老年人之间存在显著差异。结论：本研究结果支持以下观点：睡眠脑电图功率谱是一种类似于个人特征的特征，直到老年仍保持独特性。这一发现可能有助于提高测量干预效果的灵敏度。关键词：睡眠脑电图功率谱、衰老与睡眠、睡眠脑电图的遗传性、脑电图指纹、类似于特征的定量脑电图特征、睡眠脑电图的个体性
一种新型的电沉积机理与工艺...
图 3 为在含有 HEDP 的亚硫酸盐金溶液中, 恒电流密度为 5 mA ∙ cm -2 , 沉积时间为 1 min、5 min、10 min 和 20 min 时镀层的形貌与外观(HAuCl 4 ∙ 4H 2 O 0.01 mol ∙ L -1 , Na 2 SO 3 0.24 mol ∙ L -1 , HEDP 0.05 mol ∙ L -1 , 添加剂 0.1 mL ∙ L -1 )。沉积时间 1 min 和 5 min 时镀层颗粒细小致密(图 3a、图 3b), 外观光亮(图 3f 上部)。沉积 10 min 时, 颗粒呈现金字塔形貌(图 3c)。当沉积时间延长至15和20分钟时，涂层形貌没有发生明显变化（图3d，图3e），涂层外观仍然保持暗亮状态（图3f下部）。当沉积20分钟时，涂层呈暗亮金色
高能物理办公室（HEP）宇宙前沿
à 宇宙前沿 (CF) 是 HEP 中一个越来越重要的发现领域。实验使用自然发生的数据为标准模型图提供额外输入：宇宙加速（暗能量、膨胀）、寻找暗物质粒子、中微子特性、新物理学（例如遗迹粒子等）
人格证明：面部身份和真实性......
乍一看，这七张 Facebook 资深高管谢丽尔·桑德伯格 (Sheryl Sandberg) 的照片一模一样，据推测是她参加 2017 年达沃斯世界经济论坛难民模拟活动时拍摄的。仔细观察后，可以发现桑德伯格的面部特征已被改变。威廉·维贝 (William Wiebe) 使用了一种在护照伪造者中很常见的人脸变形技术，该技术结合了从暗网上获取的护照和国民身份证中的生物特征数据。生成的每张图片的标题都基于这些被盗身份。维贝预见到了 NFT 推动的虚拟身份交易，将两个数字身份市场（暗网和社交媒体）结合在一起，以重申人体在日益受数字身份控制的空间中的中心地位。
使用时钟网络测量基本常数的稳定性
摘要 探测标准模型基本常数的变化将为我们提供新物理学的有力证据，并可能揭开暗物质和暗能量的面纱。在这项工作中，我们讨论了如何使用原子和分子钟网络在广泛的时间尺度上以前所未有的灵敏度寻找此类变化。这正是最近启动的 QSNET 项目的目标：用于测量基本常数稳定性的时钟网络。QSNET 将包括最先进的原子钟，但也将开发下一代分子和高电荷离子钟，以增强对基本常数变化的灵敏度。我们描述了 QSNET 的技术和科学目标，并评估了其预期性能。我们表明，在 QSNET 探测的参数范围内，我们要么会发现新物理学，要么会对基本对称性的违反和一系列超出标准模型的理论施加新的约束，包括暗物质和暗能量模型。
使用事件相机进行神经形态序列学习
图 1：机器人硬件和基于事件的视频。（A）移动机器人由带有 DAVIS346 事件摄像头的 TurtleBot3 Burger 构成。装有 48 个 SpiN-Naker 芯片的 Spinn-5 板（59）用于模拟我们的 SNN 模型。（B）该模型使用机器人在具有不同视觉混乱程度的自然环境中行驶时记录的数据进行训练/测试。（C）每当像素改变强度时，摄像头就会连续产生“事件”。'x' 和 'y'：像素地址，'t'：时间（来自原始 DAVIS 输出的纳秒时间分辨率），'on'：从暗到亮的变化，'off'：从亮到暗的变化。（D）传统视频具有固定速率的静态强度帧。（E）在向前运动期间集成“事件”，可以在事件摄像机的运动“帧”中可视化场景。红色和蓝色代表事件的极性，如图 (C) 所示。