摘要 - 本文提出了一种使用M序列多输入多重输出(MIMO)雷达作为功能性脑成像的非电离应用的功能微波成像的新概念。潜在的假设是,如果我们可以准确地检测到大脑内部的血液体积的局部变化,我们可以推断出执行各种任务时大脑的哪些部分被激活。在此角度,根据MIMO雷达框架的主要挑战是基于到达时间(TOA)结果的多目标定位。为此,我们提出了一种在相处的MIMO-RADAR中的多边定位方法,以检测脑介质内部的单个目标。引入了系统概念,并提出了使用简化物理模型的模拟结果。为了验证这一点,我们专注于短距离感应的波形多样性和信号传导策略选项。模拟结果验证了所提出的方法精确计算目标位置的有效性。
尽管与近红外光通信中使用的光子器件相比,GaN microLED 器件的射频带宽相对较小,但它们能够缩小到 1 μ m 到 10 μ m 之间的非常小的间距,并且具有高亮度和在高温下工作的能力,这使它们成为短距离光通信的有趣器件。人工智能 (AI) 或高性能计算 (HPC) 等应用正在推动更高性能、更好能源效率和低延迟短距离互连的发展。事实上,据报道,15 AI 开发所需的硬件性能的扩展速度远远快于互连和内存数据速率。因此,芯片间或芯片内通信预计将成为 AI 技术进步的主要限制因素,这加强了人们对 GaN microLED 等新型短距离光互连的兴趣。我们介绍了 CEA-LETI 最近开展的工作,重点是开发短距离芯片到芯片光通信,如图 1 所示,使用 InGaN/GaN microLED 和微型光电二极管 (microPD)。这项工作利用了最初为微型显示器开发并适用于 200 毫米 ASIC 的外延、器件和集成工艺。在概述 microLED 在通信方面的预期优势并将其与替代技术进行比较后,我们将简要介绍一种集成工艺,该工艺旨在在控制 ASIC 上方组装密集的 microLED 矩阵。将重点介绍主要的性能指标,以评估
超导谐振器耦合器很可能成为模块化半导体量子点 (QD) 自旋量子比特处理器中必不可少的组件,因为它们有助于随着量子比特数量的增加而缓解串扰和布线问题。在这里,我们专注于由两个模块组成的三量子比特系统:耦合到单电子双 QD 的双电子三重 QD 谐振器。通过结合分析技术和数值结果,我们推导出描述三量子比特逻辑子空间的有效哈密顿量,并表明它准确地捕捉了系统的动态。我们研究了短程和长程纠缠门的性能,揭示了旁观者量子比特在两种情况下降低门保真度的影响。我们进一步研究了短程操作中非绝热误差和旁观者相关误差之间的竞争,并量化了它们在短门和长门时间的实际参数范围内的相对重要性。我们还分析了电荷噪声以及与观察者量子比特的残余耦合对模块间纠缠门的影响,发现对于当前的实验设置,泄漏误差是这些操作中不完整性的主要来源。我们的研究结果有助于为半导体芯片上的量子信息处理确定最佳模块化 QD 架构铺平道路。
Wake Transit计划要求运输利益相关者每四年准备和更新多年的运营计划。被称为唤醒巴士计划的多年运营计划必须确定,定义和优先考虑Wake County Transit Investments与Wake Transit计划可用的资金保持一致。Wake Bus计划是与Wake Transit运营商,社区利益相关者和公众成员一起开发的合作努力。计划过程的主要结果是一项财务实施计划,该计划计划和计划运营和资本项目直到2030财政年度。短期运输计划(SRTP)是唤醒巴士计划的子集,该计划着重于计划在2025年至2030财年之间实施的运营和资本项目。SRTP还与单个运输运营商保持一致:此SRTP反映了Gotriangle确定的项目和投资。
摘要:在世界范围内,糖尿病,抑郁症和焦虑症状已广泛认可为公共健康问题。最近的研究揭示了糖尿病与这两种心理健康状况之间的相互影响的关系,其中每种疾病都会影响其他疾病的过程和结果。营养的作用在预防和治疗抑郁症,焦虑和糖尿病方面起着关键作用。进行了彻底的文献综述,以调查焦虑,抑郁和糖尿病之间的相互影响,包括它们对每种疾病的发育和严重程度的影响。此外,还评估了营养对处于抑郁症,焦虑症,糖尿病和相关并发症的预防和管理的影响。我们的发现表明,诸如抑郁症和焦虑之类的精神障碍会增加患2型糖尿病的风险,并与血糖控制较差,糖尿病相关并发症增加以及更高的死亡率有关。相反,糖尿病也与增加抑郁症和焦虑的风险增加有关。有助于这两种情况之间合并症的生物学,心理和社会因素是复杂而多方面的。因此,对两种疾病的管理的综合方法对于改善患者预后和减轻疾病的整体负担至关重要。应利用营养干预措施来降低焦虑和抑郁症患者患糖尿病的风险,并改善糖尿病患者的心理健康。
了解在极端条件下电解质混合物的局限性是确保可靠和安全的电池性能的关键。在高级表征方法中,飞行时间中子成像(TOF-NI)是独一无二的,其能力可以绘制金属套管和电池组内含H的含H的物理化学变化。该技术需要在脉冲来源中长时间暴露,这限制了其应用,特别是在低温下进行分析。为了克服这些局限性,我们在连续来源使用高占空比ni,证明了由于整体分子扩散的变化而导致电解质的物理和化学变化的能力。这项工作中描述的策略减少了所需的接触,并提供了研究电解质混合物的热稳定性的基线,从对最先进的电解质混合物的证明到电池的性能。此分析和方法适用于较广泛的应用范围以外的氢材料。
摘要:时间序列分类是数据挖掘中的一个具有挑战性且令人兴奋的问题。根据时间序列进行了分类和诊断的某些疾病。糖尿病是这种情况,可以根据口服葡萄糖耐受性测试(OGTT)的数据进行分析。及时诊断糖尿病对于疾病管理至关重要。糖尿病不会突然出现。取而代之的是,患者表现出葡萄糖耐受性受损的症状,也可以通过葡萄糖耐受性测试来诊断。这项工作使用基于时间序列数据的深神经网络提出了疾病,特定糖尿病和葡萄糖耐受性差的分类和诊断方案。此外,通过Dalla Man和UVA/Padova模型获得了虚拟患者的数据;对实际患者的数据进行了验证。结果表明,深神经网络的精度为96%。这表明DNNS是一个有用的工具,可以在早期检测中改善疾病的诊断和分类。
方法:具有GDM历史但没有预先存在的糖尿病的女性志愿者是从多种族的新加坡社区招募的。使用URA戒指为每个合格的女人提供一个自我监控的机会,该戒指每天提供有关步骤计数,宾夕法尼亚州,睡眠和就寝时间心率的反馈。干预小组还收到了个性化建议,旨在从整体上加强健康行为(饮食,PA,睡眠和压力)。饮食摄入量是由研究营养师评估的,而步骤计数,宾夕法尼亚州,睡眠和就寝时间的心率由健康教练根据OURA环数据进行评估。感知到的身心健康和福祉是自我报告的。临床结果包括通过HBA 1C和OGTT测试确定的血糖状态,体重指数,血压和脂质效果。
功能性近红外光谱(FNIRS)是神经影像学的有前途的工具,尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1(BCI)或Neurofeffack 2(NFB)2(NFB)应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中,参与者通过接收反馈,以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的,任务可以是任何运动任务,但是,最常见的是,参与者执行动力学运动图像,也就是说,想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标,这是一种特定于空间的大脑成像工具,可以进行成本效益,重复训练。fnirs融合了这些品质。2,8此外,FNIRS允许衡量困难的人群,例如儿童和患者,它相对可靠地抵抗运动,并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的,因此它具有环境灵活性。5,8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染,该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11,12(简而言之:系统性活动,SA)。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中,光不仅可以穿透大脑组织,还可以穿透脑外层(头皮和皮肤),从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外,它不是均匀分布在头部12、13中,并且可以模仿与任务相关的活动。11,12 SA伪像引起的问题是多种多样的:信号类型之间的伪像(δ½HBO)与脱氧(δ½HBR)血红蛋白之间的伪像之间有所不同,在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12,13由于伪像的频率可以与任务频率重叠,因此常规使用的时间过滤器不够。结果是,统计结果可能是由于误报而膨胀的,或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止,SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正(SAC)的黄金标准涉及短距离通道(SDCS)。 对于SDC,NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13,17(理想情况下为成人18毫米,为8.4 mm)。 由于短距离,SDC大多测量了脑外SA,然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据,例如,例如,使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为(附加)回归器添加到一般线性模型(GLM)中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知,但是在添加更多SDC时,最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC,即δ½HBO和δ½HBR,都改善了结果。 17但是,并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17,2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止,SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正(SAC)的黄金标准涉及短距离通道(SDCS)。对于SDC,NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13,17(理想情况下为成人18毫米,为8.4 mm)。 由于短距离,SDC大多测量了脑外SA,然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据,例如,例如,使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为(附加)回归器添加到一般线性模型(GLM)中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知,但是在添加更多SDC时,最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC,即δ½HBO和δ½HBR,都改善了结果。 17但是,并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17,25对于SDC,NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13,17(理想情况下为成人18毫米,为8.4 mm)。由于短距离,SDC大多测量了脑外SA,然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据,例如,例如,使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为(附加)回归器添加到一般线性模型(GLM)中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知,但是在添加更多SDC时,最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC,即δ½HBO和δ½HBR,都改善了结果。17但是,并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17,25例如,冯·吕曼(VonLühmann)及其同事21发现,只有4%的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例,已经提出了许多替代的SA校正方法,例如,基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。
路东来 1, 2 , 何健 1, 4 , 李伟忠 5 , 陈斯凯 1 , 刘健 1, 3 , 吴南健 1, 2, 3 , 于宁美 4 , 刘丽媛 1, 2, 3 , 陈勇 6 , 习晓 5 和 南琪 1, 3
