历史•1950年代:早期算法和概念简介•1980年代 - 1990年代:神经网络和深度学习出现•2000年代开始:医疗应用历史•1950年代:早期算法和概念简介•1980年代 - 1990年代:神经网络和深度学习出现•2000年代开始:医疗应用
量子计算将彻底改变技术,改变从密码学到制药等各个行业。然而,要发挥量子计算的潜力,需要在物理量子比特实现方面取得突破。在众多有前途的系统中,包括超导电路、分子和光阱,还没有一个系统能够展示大规模量子计算所需的可扩展性。半导体中的自旋态是迄今为止发现的最稳定、抗噪声的量子比特之一。此外,半导体中的供体原子基本相同,使其成为可扩展量子设备的有力候选者。这项研究旨在利用锗的原子级精密制造来开发下一代量子设备,锗是一种有望克服当前可扩展性挑战的材料。
摘要: - 牙周疾病是影响牙齿支撑组织的慢性炎症性疾病,在成年人中最常见。传统的牙周护理方法通常依靠反应措施,解决症状而不是基本原因。预测性,预防性,个性化和参与性(P4)精度牙周护理的范式是通过医学建模的。本文探讨了P4原理预测工具(例如生物标志物,预防策略,个性化治疗计划和参与性患者参与)如何应对牙周健康挑战。人工智能和先进的诊断患者结局和成本效益护理的整合。关键字: - 精确医学,预测,预防性,个性化,参与式(P4)医学。
UDC 621.317.727.1 https://doi.org/10.20998/2074-272X.2025.1.09 YO Haran,YO Trotsenko,OR Protsenko,MM Dixit 寄生电容对高压分压器刻度转换精度的影响目的。这项工作的目的是确定寄生电容对高压分压器刻度转换精度的影响。分析减少这种影响的可能性是高压测量的一个紧迫问题,特别是在输入电压的高频范围内。方法。在 100 Hz 至 1 MHz 范围内的正弦交流电条件下,在 QUCS 电路模拟器软件中对分压器等效电路进行了数学建模,考虑了寄生电容和电感。利用FEMM软件,采用有限元法模拟分压器高压臂采用电容分级绝缘模块中电容电流的密度分布。结果。计算结果表明,寄生电容电流百分比随屏蔽盘外半径与它们之间距离的比值而呈指数下降。但即使屏蔽盘外半径为3m左右,电容电流仍然占分压器测量电路中流动总电流的1%左右。建议不增加外半径,而是在屏蔽盘之间采用高压电容分级绝缘。结果发现,当寄生电容值变化时,大范围电压变换的误差稳定,并建议用同类型的高压模块来制造分压器的高压臂。独创性。获得了分压器尺度变换精度对其高压臂结构元件几何参数比值的依赖关系的建模结果。提出的解决方案是改变分压器高压臂的设计,这显著降低了其尺度变换误差对接地表面上结构元件寄生电容的显著变化的依赖性。实用价值。分压器高压臂特性的数学建模结果使得可以设计相同类型的高压模块用于批量生产,以便现场组装任何标称电压的宽带分压器,从而有可能集成到智能电网系统中。参考文献23,表1,图8。关键词:高压分压器、寄生电容、尺度变换精度。 В роботі розглянуто вплив будови високовольтного плеча подільника напруги на його характеристики.为了确保减少结构元件的寄生电容对有源部分的集总元件和外部物体的影响,已经研究了屏蔽集总元件的方法。通过数学建模确定了高压臂结构元件几何参数配比对高频区电压缩放误差的影响。根据建模结果,选择了利用多层电容式绝缘对分压器有源部分的集总元件进行屏蔽的方法,保证了宽频率范围内缩放电压转换误差的稳定性。高压臂结构的拟议变化使我们能够切换到分压器的模块化结构并进行其批量生产。圣经。 23、表。 1,图。 8. 关键词:高压分压器,寄生电容,刻度转换精度。问题定义。高压分压器是微电子和高压测试和研究实验室中常见的大型电压转换器。然而,这些电气设备在电力工业中,特别是在高压电气设备中没有得到广泛的应用,因为它们的结构不允许摆脱许多缺点,这些缺点使它们作为宽带大型高压转换器集成到模拟或数字变电站中变得复杂[1]。例如,在实验室条件下,对于高压分压器,在很宽的频率范围内获得了0.1量级的大范围电压转换误差,但是这种分压器结构复杂,不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中,分压器附近存在不同电位(或接地)的物体会严重影响其高压臂的寄生电容。此类物体上的寄生电容会显著影响高频下大规模电压转换的精度。此外,高压臂的集总元件的复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外,根据客户的特定任务生产高压分压器使建立此类设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著提高电能质量指标的测定、高压设施过程的安全性和自动化程度的可能性。由于这些和其他原因,高压分压器尚未被用作大规模高压根据建模结果,选择了利用多层电容式绝缘对分压器有源部分的集总元件进行屏蔽的方法,保证了宽频率范围内缩放电压转换误差的稳定性。高压臂结构的拟议变化使我们能够切换到分压器的模块化结构并进行其批量生产。圣经。 23、表。 1,图。 8. 关键词:高压分压器,寄生电容,刻度转换精度。问题定义。高压分压器是微电子和高压测试和研究实验室中常见的大型电压转换器。然而,这些电气设备在电力工业中,特别是在高压电气设备中没有得到广泛的应用,因为它们的结构不允许摆脱许多缺点,这些缺点使它们作为宽带大型高压转换器集成到模拟或数字变电站中变得复杂[1]。例如,在实验室条件下,对于高压分压器,在很宽的频率范围内获得了0.1量级的大范围电压转换误差,但是这种分压器结构复杂,不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中,分压器附近存在不同电位(或接地)的物体会严重影响其高压臂的寄生电容。此类物体上的寄生电容会显著影响高频下大规模电压转换的精度。此外,高压臂的集总元件的复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外,根据客户的特定任务生产高压分压器使建立此类设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著提高电能质量指标的测定、高压设施过程的安全性和自动化程度的可能性。由于这些和其他原因,高压分压器尚未被用作大规模高压根据建模结果,选择了利用多层电容式绝缘对分压器有源部分的集总元件进行屏蔽的方法,保证了宽频率范围内缩放电压转换误差的稳定性。高压臂结构的拟议变化使我们能够切换到分压器的模块化结构并进行其批量生产。圣经。 23、表。 1,图。 8. 关键词:高压分压器,寄生电容,刻度转换精度。问题定义。高压分压器是微电子和高压测试和研究实验室中常见的大型电压转换器。然而,这些电气设备在电力工业中,特别是在高压电气设备中没有得到广泛的应用,因为它们的结构不允许摆脱许多缺点,这些缺点使它们作为宽带大型高压转换器集成到模拟或数字变电站中变得复杂[1]。例如,在实验室条件下,对于高压分压器,在很宽的频率范围内获得了0.1量级的大范围电压转换误差,但是这种分压器结构复杂,不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中,分压器附近存在不同电位(或接地)的物体会严重影响其高压臂的寄生电容。此类物体上的寄生电容会显著影响高频下大规模电压转换的精度。此外,高压臂的集总元件的复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外,根据客户的特定任务生产高压分压器使建立此类设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著提高电能质量指标的测定、高压设施过程的安全性和自动化程度的可能性。由于这些和其他原因,高压分压器尚未被用作大规模高压这些电气设备并未广泛应用于电力工业,特别是高压电气设备,因为它们的结构存在许多缺点,使得它们难以作为宽带大规模高压转换器集成到模拟或数字变电站中 [1]。例如,在实验室条件下,高压分压器在很宽频率范围内的大规模电压转换误差约为 0.1,但这种分压器的结构复杂,不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中,分压器附近存在不同电位(或接地)的物体,会显著影响其高压臂的寄生电容。这些物体上的寄生电容会显著影响高频大规模电压转换的精度。此外,高压臂集总元件复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外,为客户的特定任务生产高压分配器使建立这种设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著改善电能质量指标的确定、高压设施的安全性和自动化的可能性。由于这些原因和其他原因,高压分配器尚未被用作大规模高压设备。这些电气设备并未广泛应用于电力工业,特别是高压电气设备,因为它们的结构存在许多缺点,使得它们难以作为宽带大规模高压转换器集成到模拟或数字变电站中 [1]。例如,在实验室条件下,高压分压器在很宽频率范围内的大规模电压转换误差约为 0.1,但这种分压器的结构复杂,不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中,分压器附近存在不同电位(或接地)的物体,会显著影响其高压臂的寄生电容。这些物体上的寄生电容会显著影响高频大规模电压转换的精度。此外,高压臂集总元件复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外,为客户的特定任务生产高压分配器使建立这种设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著改善电能质量指标的确定、高压设施的安全性和自动化的可能性。由于这些原因和其他原因,高压分配器尚未被用作大规模高压设备。高压分压器尚未被用作大规模高压高压分压器尚未被用作大规模高压
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作,以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一,正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长,因此该公司正在制定创新和业务战略,以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上,TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型:加速转型,实现可持续未来”。通过其创新产品,TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标,TDK 不断突破创新的界限,专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面,并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战,例如高功耗,从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能,TDK 能够推动创新并改变其主要市场,包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车:TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术,特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源:TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件,以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战,优化能源效率,提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT:TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案,包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块,这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
引用:Priyanka Patnaik 等人。“从像素到精度:人工智能在现代眼部健康中的作用”。Medicon Medical Sciences 7.6 (2024): 26-29。
电池组由串联和并联的电池单元组成,是组成 ESS 的基本模块。由于重量限制和更长的续航时间需求,电池单元化学成分正在从铅酸电池转变为锂离子、锂聚合物或磷酸锂离子 (LiFePO4) 类型,并且电池组电压正在从 24V 或 48V 转变为 96V 或 192V,甚至更高。这些电池化学成分在体积和重量能量密度方面都很好。虽然这些电池化学成分提供了高能量密度,从而具有体积和重量更小的优势,但这些电池产品存在安全问题,需要更准确和更复杂的监控和保护。这些问题包括电池欠压 (CUV) 和电池过压 (COV)、过热 (OT)、充电过流 (OCC) 和放电过流 (OCD) 以及短路放电 (SCD),所有这些都会加速电池性能下降并可能导致热失控和爆炸。因此,必须及时监测电池组电流、电池温度和每个电池电压,以防出现异常情况。必须保护电池组免受所有这些情况的影响。始终需要良好的测量精度,尤其是电池电压、电池组电流和电池温度。精确的保护和电池组充电状态 (SoC) 计算必不可少。由于电压平坦,这对于 LiFePO4 电池组应用尤其如此。电池供电应用的另一个重要特性是电流消耗,尤其是在运输模式或待机模式下。较低的电流消耗可节省更多能源,并提供更长的存储时间,而不会使电池过度放电。
我们研究了在不均匀性手性凝结阶段中带有修饰的锥分散关系的带电倾斜对的歼灭过程的DILEPTON生产速率。我们假设双性手性密度波是一种不均匀的手性冷凝物,并在不均匀性手性凝结相中获得Nambu-Goldstone模式的分散关系。我们基于Oð4Þ对称性使用低能效率的拉格朗日,该对称是由顺序参数扩展到第六阶的。获得的分散关系是各向异性和二次动量的。我们使用所获得的分散关系通过带电的Pion-Pair歼灭作为不变质量的函数评估电子轴体生产速率。基本上,不均匀性手性凝结相中的生产率相对于不变质量的总斜率比同质性手性凝结相的质量陡峭。因此,当不变质量的质量约为两倍时,可能会提高生产率。
• Demographic predictors • Age, sex, ethnicity and race, socioeconomic status • Behavioral and Lifestyle Predictors • Sleep quality, physical activity, smoking status, medication adherence, substance use • Social and Environmental Predictors • Social support, work-related factors, environmental stressors, healthcare access • Psychological predictors • Anxiety, depression, fear-avoidance beliefs, pain catastrophizing, self-efficacy • Trait, state, evoked •患者报告的结果指标(PROS或PROMS)