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用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
用于电子神经网络的数模混合突触芯片
级联的 CMOS 突触芯片包含一个 32x32 (1024) 个可编程突触的交叉阵列，已被制造为用于完全并行实现神经网络的“构建块”。突触基于混合数模设计，该设计利用片上 7 位数据锁存器来存储量化权重，并利用两象限乘法 DAC 来计算加权输出。突触具有 6 位分辨率，传输特性具有出色的单调性和一致性。已制造了一个包含四个突触芯片的 64 神经元硬件，用于研究反馈网络在优化问题解决中的性能。在本研究中，已在硬件中实现了 7x7 一对一分配网络和 Hop field-Tank 8 城市旅行商问题网络。已证明该网络能够实时获得最佳或接近最佳的解决方案。
适用于 X 波段 AESA 雷达应用的 10W GaN on SiC CPW MMIC 高功率放大器，PAE 为 44.53%
本文介绍了一种用于雷达应用的新型 X 波段碳化硅 (SiC) 共面波导 (CPW) 单片微波集成电路 (MMIC) 高功率放大器 (HPA) 设计。在设计中，采用了 0.25 μ m γ 形栅极和高电子迁移率晶体管 (HEMT)，它们采用了碳化硅基氮化镓技术，因为它们具有高热导率和高功率处理能力。此外，在 8.5 GHz 至 10.5 GHz 的频率范围内，反射系数低于 -10 dB，可产生 21.05% 的分数带宽。此外，MMIC HPA 在 2 GHz 带宽内实现了 44.53% 的功率附加效率 (PAE)，输出功率为 40.06 dBm。此外，由于 MMIC HPA 具有高输出功率、宽工作带宽、高 PAE 和紧凑尺寸，因此非常适合用于 X 波段有源电子扫描阵列雷达应用。索引术语 — 有源电子扫描阵列 (AESA) 雷达、共面波导 (CPW)、碳化硅 (SiC) 上的氮化镓 (GaN)、高电子迁移率晶体管 (HEMT)、单片微波集成电路 (MMIC)、高功率放大器 (HPA)。
用于支持选择特定航空航天应用的最佳增材制造工艺的比较框架
摘要 ：增材制造 (AM) 是一项尖端技术，可提供高达 100% 的材料效率和显著的重量减轻，这将对飞机燃料消耗产生积极影响，并且具有很高的设计自由度。因此，许多航空航天公司都在考虑实施 AM，这要归功于这些好处。因此，本研究的目的是帮助航空航天组织在不同的 AM 技术中进行选择。为此，通过半结构化访谈收集了 (8) 位 AM 领域专家的原始数据，并与二手数据进行交叉引用，以确定在选择用于航空航天应用的 AM 设备时需要考虑的关键因素。专家们强调了四种 AM 技术：激光粉末床熔合 (LPBF)、电子束粉末床熔合 (EBPBF)、线弧 AM (WAAM) 和激光金属沉积 (LMD)，认为它们最适合航空航天应用。本研究的主要成果是开发了一个比较框架，帮助公司根据其主要业务或特定应用选择 AM 技术。
osimertinib用于未处理的EGFR突变阳性非...
先进或转移性EGFR突变阳性NSCLC首先用EGFR酪氨酸激酶抑制剂（例如Afatinib，Gefitinib或Erlotinib）处理，并符合对Afatinib，Gefitinib，Gefitinib和Erlotinib的好指导。临床专家解释说，通常会根据临床证据提供Afatinib（请参阅第3.4节）。在Afatinib，Gefitinib或Erlotinib之后，如果Osimertinib在EGFR Gene中开发了T790M的耐药性突变（符合NICE的技术评估指南，则可以为Osimertinib提供T790M的抵抗突变，以治疗EGFR T790M突变阳性的NSCLC，或者如果不是Chems，或者没有）。不足以进一步治疗的人将获得最佳的支持护理。化学疗法后，可以提供免疫疗法，有或不带有候选结的多西他赛或最佳支持护理。临床专家表示，奥西替尼将作为另一种治疗选择是有益的，因为它比现有的
用于节能数据流的空间架构......
卷积在 CNN 操作中占主导地位，占运行时间的 90% 以上。尽管这些操作可以利用高度并行的计算范例，但由于伴随的带宽要求，吞吐量可能无法相应扩展，并且由于数据移动可能比计算更昂贵，因此能耗仍然很高。
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
ACQMAP用于映射心脏心房以靶向心律不齐
所有包含的参与者都将Atria映射留在了这两种技术上。研究发现，在窦性节奏和冠状窦起搏期间，用双极电压映射（使用Carto 3D映射）映射的低电压区域仅部分重叠在持续的房颤中。在持续性房颤期间，来自全局非接触式映射的局部复合核心部分与低压区域共定位。作者建议，使用双极电压映射可能不是识别持续性房颤患者消融区域的最合适方法。在消融过程后，在16个月的随访期间，心房心律不齐在60％的参与者中没有复发。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。