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World File Search System正频
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–
跨频耦合与智能神经调节
跨频率耦合 (CFC) 反映了不同频率信号之间的 (非线性) 相互作用。来自患者和健康参与者研究的证据表明，CFC 在神经元计算、区域间相互作用和疾病病理生理学中起着至关重要的作用。本综述讨论了 CFC 计算的方法学进展和挑战，特别强调了杂散耦合、推断目标频带中的内在节律和因果干扰的潜在解决方案。我们特别关注在认知/记忆任务、睡眠和神经系统疾病（如阿尔茨海默病、癫痫和帕金森病）背景下探索 CFC 的文献。此外，我们强调了 CFC 在侵入性和非侵入性神经调节和康复的背景下以及对优化的意义。主要是，CFC 可以支持推进对认知和运动控制的神经生理学的理解，作为疾病症状的生物标志物，并利用治疗干预措施的优化，例如闭环脑刺激。尽管 CFC 作为神经科学的研究和转化工具具有明显的优势，但仍需要进一步改进方法，以促进其在该领域的机器人和仿生系统中实际和正确的使用。
RF扩散：通过时频扩散
摘要以及AIGC在CV和NLP中闪耀，其在无线领域中的潜力也近年来也出现了。然而，由于表示功能有限，现有面向RF的生成解决方案不适合生成高质量的时间序列RF数据。在这项工作中，受到CV和NLP扩散模型的稳定成就的启发，我们将其调整到RF域并提出RF扩散。为了促进RF信号的独特特征，我们首先引入了一种新颖的时频扩散理论，以启用原始扩散模型，使其能够在RF信号的时间，频率和复杂值域内利用信息。在此基础上，我们提出了一个层次扩散变压器，将理论转化为一种实用的生成DNN，通过跨越网络体系结构，功能障碍和复杂评估的操作员的精心设计，使RF-diffusion成为一种多功能的解决方案，以实现多种多样的解决方案。表现出了RF-Diffusion在合成Wi-Fi和FMCW信号中的出色性能。我们还展示了RF扩散在增强Wi-Fi传感系统和在5G网络中执行通道估计的多功能性。
正能量区的本地生产和存储
响应正能量区过渡，本文提出了一种能源工具，用于建模配备了能源生产系统和分配存储的建筑物之间的能源共享配置。该模型是针对城市规划师和能源决策者的目标，并深入了解建筑物在该地区建立虚拟或物理同类产品时，在该地区建立虚拟或物理的同类产品时，在促进零净能量平衡方面的作用。真正的城市地区被视为案例研究，并且能够针对正确定义的关键绩效指标来衡量能量性能。结果确认了建筑物之间能源共享在实现自我舒适和碳中性地区的战略作用。尤其是，插入的插入不仅允许该地区更高的自我耐用性（通过促进生产和需求的耦合），而且还可以在建筑物之间的分布率更高。然而，应该适当平衡光伏插入和储藏量，因为已经观察到，在增加生产和存储系统的数量时，分布减少以减少自主权，从而限制了互连的局部分布网格的有用性。
美国投资者正在为...
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时频连续变量中的量子信息
摘要：本论文介绍了独特光子连续自由频率程度的编码。与电磁场的四二晶的数学相似性导致在我们编码中这些变量中表达的方案概括。我们引入了一种新型的鲁棒量子，以在时间频阶段的空间中针对位移类型的误差。研究了双圆柱相的新空间，对于具有翻译对称性的状态的状态是一个特别合适的表示。我们还研究了如何构建功能相分布，从而可以描述具有光谱连续和正交自由度的量子状态。
RF扩散：通过时频扩散
摘要以及AIGC在CV和NLP中闪耀，其在无线领域中的潜力也近年来也出现了。然而，由于表示功能有限，现有面向RF的生成解决方案不适合生成高质量的时间序列RF数据。在这项工作中，受到CV和NLP扩散模型的稳定成就的启发，我们将其调整到RF域并提出RF扩散。为了促进RF信号的独特特征，我们首先引入了一种新颖的时频扩散理论，以启用原始扩散模型，使其能够在RF信号的时间，频率和复杂值域内利用信息。在此基础上，我们提出了一个层次扩散变压器，将理论转化为一种实用的生成DNN，通过跨越网络体系结构，功能障碍和复杂评估的操作员的精心设计，使RF-diffusion成为一种多功能的解决方案，以实现多种多样的解决方案。表现出了RF-Diffusion在合成Wi-Fi和FMCW信号中的出色性能。我们还展示了RF扩散在增强Wi-Fi传感系统和在5G网络中执行通道估计的多功能性。
和用于光声成像的多频PMUT阵列
具有多个频率的抽象微型超声传感器阵列是内窥镜光声成像（PAI）系统中的关键组件，可实现高空间分辨率和生物医学应用的大型成像深度。在本文中，我们报告了基于陶瓷薄膜PZT的开发，基于PZT的双重和多频压电微机械超声传感器（PMUT）阵列以及其PAI应用的演示。的长度为3.5毫米或直径10 mm，正方形和环形PMUT阵列，含有多达2520 pm的元素，并且用于内窥镜PAI应用，开发了从1 MHz到8 MHz的多个频率。通过晶片键和化学机械抛光（CMP）技术获得厚度为9μm的薄陶瓷PZT，并用作PMUT阵列的压电层，其压电常数D 31的测量高达140 pm/v。从这个高的压电常数中获得的好处，制造的PMUT阵列表现出高机电耦合系数和较大的振动位移。除了电气，机械和声学表征外，还使用嵌入到琼脂幻像中的铅笔导线进行了PAI实验。通过具有不同频率的PMUT元素成功检测到光声信号，并用于重建单一和融合的光声图像，这清楚地证明了使用双频和多频PMUT阵列的优势，以提供具有高空间分辨率的全面光声图像，并同时使用高空间分辨率和较大的信号和较大的信号比率。
