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World File Search System紧凑性
实施卷积神经网络（CNN ...
在印度尼西亚，自上次冠状病毒大流行以来，自主机器人的发展已经大量出现。A-UV消毒机器人的目的是在关键区域（例如医院）净化细菌和病原体。由于微小的生物可能难以控制，因此没有让人接触的预期是A-UV消毒机器人的其他目的之一。但是，自主机器人的系统开发是优先事项，机器人可以在到达指定位置时提供无碰撞障碍物和目标锁。在这项研究中，提出了两项主要贡献来开发自动驾驶机器人：1）卷积神经网络（CNN）算法，以了解从数据集中锁定区域周围的潜力，以确保操作过程中无碰撞。2）原始设计，以确保具有几乎全向紫外线的自主机器人的紧凑性。我们将“盒子”作为障碍物和“标志停止”设计为CNN数据集中的目标。培训和验证绩效的绩效已确认为97％和99％，损失为0.3％。机器人原型也在大小为2.1 x 3 m的工作区内开发和测试。机器人原型成功执行了所需的任务。
Liebert HPM Digital
Liebert HPM 是艾默生网络能源公司开发的全新空调系列，可在技术环境中实现最大应用灵活性，从数据处理中心到有人值守的控制室和电信电子中心。该系列包括额定制冷能力从 13 到 85 kW 的设备。完整的环境控制和可靠性对于确保计算机房、电信设施、数据中心和技术应用的无故障运行至关重要。艾默生网络能源产品传统上设定了行业标准。但当今世界需要的不仅仅是环境控制和可靠性；它需要越来越高的整体性能水平。在仍然提供无与伦比的环境控制和可靠性的同时，新的 Liebert HPM 系列提高了精密空调的性能标准，在能源效率、紧凑性和噪音排放方面树立了新标准。新型 Liebert HPM 系列有多种气流版本：具有上流、下流和置换气流模式，涵盖全系列冷却模式：直接膨胀、冷冻水、自由冷却、双流体和恒定（用于超高温度和湿度控制和空气过滤）。
适用于可湿性侧面 QFN 和 SON 封装的新型电镀技术 (Rev. A)
高质量扁平无引线 (QFN) 和小外形无引线 (SON) 封装具有紧凑性、成本效益和良好的电气和热性能，广泛应用于移动和汽车行业。然而，在高可靠性行业中使用 QFN 封装的一个挑战是由于引线侧面缺乏一致的焊料圆角形成。因此，在汽车行业中启用 QFN 和 SON 的关键工艺之一是可润湿侧面功能，它能够在 SMT 后组装到印刷电路板 (PCB) 时有效地形成焊料圆角。为了确保组装的印刷电路板符合质量标准，在组装过程中目视检查它们是否有缺陷和异常是必不可少的。本文介绍了一种在引线侧面镀有新型浸锡的可润湿侧面功能。它创造了可焊接的引线侧面，并通过可检测的润湿圆角高度增强了光学表面贴装封装检查。陶瓷板上的保质期研究和可焊性测试证明了满足可靠性标准的能力。板级可靠性 (BLR) 测试表明其性能与非可润湿侧面封装相当。
![arXiv:2501.01065v1 [stat.ME] 2025 年 1 月 2 日](/simg/d\df6bee7dabf0e0b4c8a5fbf7ed944edc58afbe06.png)
arXiv:2501.01065v1 [stat.ME] 2025 年 1 月 2 日
摘要。最近，人们对用于组合相关研究而无需明确评估其依赖性的假设检验方法的兴趣激增。其中，柯西组合检验 (CCT) 以其近似有效性和功效脱颖而出，利用对依赖性不敏感的重尾近似。然而，CCT 对大 𝑝 值高度敏感，将其反转以构建置信区域可能会导致区域缺乏紧凑性、凸性或连通性。本文提出了一种“重右”策略，通过在组合规则中排除柯西分布的左半部分，保留 CCT 对依赖性的弹性，同时解决其对大 𝑝 值的敏感性。此外，半柯西组合以及调和均值方法保证了有界和凸的置信区域，使它们成为唯一已知的具有所有这些理想特性的组合测试。介绍了用于实现这两种方法的高效和准确的算法。此外，我们开发了一种分而治之的策略，使用半柯西方法构建高维均值估计的置信区域，并通过经验证明了其优于 Hotelling 𝑇 2
用于脑电信号分类的抗噪低秩学习算法
脑电图(EEG)在临床癫痫治疗中常用于监测癫痫患者脑部电信号的变化。随着信号处理和人工智能技术的发展，人工智能分类方法在癫痫脑电信号的自动识别中发挥着重要作用。但传统分类器容易受到癫痫脑电信号中杂质和噪声的影响。针对这一问题，该文设计了一种抗噪声低秩学习(NRLRL)脑电信号分类算法。NRLRL建立低秩子空间连接原始数据空间与标签空间，充分利用监督信息，考虑样本局部信息的保存性，保证类内紧凑性和类间离散性的低秩表示。将非对称最小二乘支持向量机(aLS-SVM)嵌入到NRLRL的目标函数中。 aLS-SVM基于pinball损失函数寻找两类样本间的最大分位数距离，进一步提高了模型的噪声鲁棒性。在Bonn数据集上设计了多个不同噪声强度的分类实验，实验结果验证了NRLRL算法的有效性。
使用 Softmax- 进行临床分布外检测...
摘要。在医学图像分析中，需要一个可靠的模型来检测包含重要解剖信息的输入并据此做出准确的决策。受此启发，我们引入了“临床分布外”（OCD）检测的概念，其中临床分布内数据（ICD）被定义为包含对临床决策至关重要的“临床感兴趣区域”的图像。我们提出了一个基于分类模型的 OCD 检测框架，并通过一种新颖的 softmax 条件变分自动编码器正则器进行增强。在该框架中，softmax 分数被合并到潜在空间中，并以可学习的类条件高斯分布作为先验。通过在特征重建中嵌入类信息，该方法加强了 ICD 类别内的特征紧凑性并增强了 ICD 和 OCD 特征之间的可分离性。所提出的 OCD 检测方法的有效性在从实时胎儿超声（US）视频中选择解剖视图的任务中得到了证明，其性能明显优于最先进的基于分类和基于生成的方法。
网络犯罪及其影响的新边界
摘要本研究介绍了针对齿轮自行车量身定制的基于螺线管的齿轮转移机制，以增强身体残障人士的能力。传统的齿轮转移系统需要明显的手部强度和协调，这对于活动能力有限的人来说是无法访问的。为了解决这个问题，提出的系统将由微控制器控制的螺线管执行器结合在一起，该螺线管执行器将用户输入从简单接口（例如按钮或操纵杆）转换为精确的齿轮转换。这种设计消除了手动努力，可以使齿轮平稳而可靠的变化，同时优先考虑用户友好性和紧凑性。在各种自行车条件下进行了广泛制造和测试原型，显示可访问性，可用性和能源效率的显着提高。参与者参加了用户试验的参与者，强调了物理压力的减少和易于操作，从而验证了系统增强循环包含性的潜力。凭借其适应性，能源效率和实践设计，这项创新代表了一种适应性骑行，促进独立性和更广泛参与的解决方案。关键字：螺线管变速杆，自适应骑行，可访问性，残疾人，齿轮自行车。
压电器件
低温共烧陶瓷技术是生产先进集成压电器件的先决条件，这种器件具有高度紧凑性和超低驱动电压等优点，可用于现代微机电系统。然而，作为最基本的功能电子元件，具有剪切型输出的压电陶瓷结构几十年来从未通过共烧法成功制备成多层形式。平行施加电场和极化技术制造要求在理论上与自然发生的剪切模式中固有的正交取向不相容。在此，受到从相同晶胞构建超材料的理念的启发，设计并制备了一种具有独特图案化电极和阵列式压电陶瓷子单元的人工原型装置，事实证明它可以完美地产生合成面剪切变形。在相同驱动电压下，与之前的 d 15 模式块体元件相比，剪切型位移输出增强了一个数量级以上。基于导波的结构健康监测和力传感的进一步结果证实，该方法消除了艰难的压电技术障碍，并有望从根本上启发集成剪切模式压电装置在增强驱动、传感和传感应用方面的进步。
新兴的医疗用碳化硅 MOSFET ...
碳化硅 (SiC) MOSFET 凭借卓越的效率、可靠性和紧凑性，正在改变医疗设备的设计和功能。与标准的硅基功率器件不同，SiC MOSFET 具有增强的电气和热性能，包括更高的击穿电压、更低的开关损耗和更好的导热性。在医疗保健应用中，操作的准确性、能效和可靠性至关重要，这些特性非常重要。SiC MOSFET 可在 CT 和 MRI 扫描仪等医疗成像系统中提供更高的功率密度和更快的开关速度，从而提高图像质量并减小系统尺寸。可穿戴和便携式医疗设备的出色效率有助于缩小尺寸并延长电池寿命。此外，SiC MOSFET 可确保重症监护环境中的可靠性，从而提高手术器械、诊断器械和生命支持系统的效率。本文将讨论 SiC MOSFET 在改进医疗保健技术方面的重要性，以及它们与医疗保健相关的主要特性、现场应用及其对医疗保健系统的好处。随着医疗保健行业逐步采用复杂且能源密集型的技术，SiC MOSFET 有可能成为先进医疗电子产品的重要组成部分，从而推动临床和便携式护理解决方案的发展。
全国光学大会 2022 年 11 月 30 日
Frédéric Grillot，巴黎电信，法国 半导体量子点，为什么它们如此量子化？起源、前景和挑战：像量子点这样具有低维性的半导体纳米结构是实现高性能光子器件最有吸引力的解决方案之一。当纳米晶体的一个或多个空间维度接近德布罗意波长时，纳米级尺寸效应会产生载流子的空间量化以及其他基于量子力学的各种现象。由于其紧凑性、出色的热稳定性和大的反射免疫力，半导体量子点激光器是低能耗和无隔离光子集成电路非常有希望的候选者。当直接在硅上生长时，它们甚至表现出比传统量子阱器件高得多的四波混频效率。这一显著成果为实现光子芯片的高效频率梳生成铺平了道路。量子点激光器在光路由和光原子钟应用方面也表现出巨大的潜力。最后但并非最不重要的一点是，量子点单光子源是安全通信的基石，因此可以应用于量子计算机等应用的量子信息处理。我将回顾使用量子点技术制造的纳米结构发光器的最新发现和前景。将介绍从基于硅的集成解决方案到量子信息系统的许多应用。