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UV LED 光源 非常紧凑实用的系统...
UV-KUB 3 是基于掩模对准系统的 UV-LED，可用光源为 365nm。这是一款非常紧凑的台式系统，可兼容 4 英寸晶圆或 6 英寸晶圆（具体取决于版本）。由于特定的光学布置提供了最大发散角小于 2° 的准直光束，因此可实现的最小特征尺寸为 1µm。UV-KUB 3 系统兼容硬（物理）或软（接近）掩模接触模式，并提供低至 1µm 的对准分辨率。该掩模对准系统支持所有标准光刻胶，例如 AZ、Shipley、SU-8 和 K-CL。
对生物医学应用的紧凑，可植入的双波段天线的建模
摘要：存在不同的可植入天线设计，可以根据使用域和植入空间建立与植入设备的通信。由于其性质和目的，这些天线具有许多针对各种特征的标准，例如带宽，多播行为，辐射模式，增益和特定的吸收率（SAR）。这在没有在这些关键参数的任何一个重要的情况下实现令人满意的结果时提出了挑战。此外，许多现有设计不遵循特定的方法来获得结果。测量这种制造结构的不同参数需要特殊的条件和特殊环境，以模仿应该放置的组织。在此类问题上，使用生物学或合成幻象的使用被广泛用于验证模拟中所述的内容，并且存在许多公式来创建此类幻影，每种幻象都有其优势和缺点。在本文中，由Koch分形结构的第一次迭代得出的微型双带结构旨在用MIC（医疗植入物通信系统）和ISM（工业，科学，科学，医学）2.4 GHz频段操作皮肤下方2 mm的皮肤下方2 mm。设计的目的是从具有某些行为的常用形状中得出结构，同时保持微型化，并轻松设计双束带不可原属的天线。多个频带用于多元化用途，因为诸如MICS频段之类的频段主要用于遥测。与文献中发现的各种结构相比，该结构的特征不仅是其低调的特征，其尺寸为17.2×14.8×0.254毫米3，而且其设计易于设计，谐振频率的独立转移以及对匹配电路的需求不足和匹配销和缩短销（通过）。它表现出令人满意的性能：MICS频段中23 MHz的带宽和ISM 2.4 GHz频段附近的190和70 MHz，并且分别在Azimuth和高架辐射模式中的后一种− 18.66和-17 dBi的频带中测量的增益。为了验证天线在模仿环境中的特性，探索了文献中发现的两个简单的幻影公式并进行了比较，以便在精确性和易于制造方面识别最佳选择。
使用紧凑编辑器CasΦ对植物进行基因组编辑
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 11 月 1 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.10.31.514567 doi：bioRxiv preprint
自动架：紧凑设备的精确X射线测量
fe fe fe ni ni ni ni ni mg平均平均值（UM）2.331 12,375 52.090 2.072 12.185 50.658 45.517 STDEV（UM）0.008 0.027 0.143 0.143 0.008 0.008 0.008 0.027 0.027 0.252 0.252 0.062 0.062 STDEV（％） 0.22％0.50％0.14％fe fe fe ni ni ni ni ni mg平均平均值（UM）2.331 12,375 52.090 2.072 12.185 50.658 45.517 STDEV（UM）0.008 0.027 0.143 0.143 0.008 0.008 0.008 0.027 0.027 0.252 0.252 0.062 0.062 STDEV（％） 0.22％0.50％0.14％
泰雷兹推出 AirMaster C 超紧凑机载...
接到法国军备总局 (DGA) 的通知，泰雷兹公司正与空中客车直升机公司合作开展将 AirMaster C 集成到 Guépard 直升机上的前期研究。这是未来的轻型联合陆军直升机，将为法国三支军队执行各种任务。“我们很自豪地推出泰雷兹机载监视雷达系列的最新成员 AirMaster C，它满足当前和未来的所有作战要求。凭借这款新产品，泰雷兹公司为更广泛的平台类型和运营商提供了优化的监视解决方案，确保他们在面对未来新挑战时受益于最高水平的任务性能。” 泰雷兹公司情报、监视和侦察 (ISR) 副总裁 Hervé Hamy 说道。
一个紧凑而可解释的卷积神经网络，用于从单个通道EEG
摘要 - 驾驶员嗜睡是导致运输行业道路死亡和危害的主要因素之一。脑电图（EEG）被认为是检测驾驶员昏昏欲睡状态的最佳生理信号之一，因为它直接测量了大脑中的神经生理活性。但是，设计一个无校准的系统，用于用脑电图设计驾驶员的嗜睡检测仍然是一项艰巨的任务，因为脑电图遭受了不同受试者的严重精神和身体漂移。在本文中，我们提出了一个紧凑且可解释的卷积神经网络（CNN），以发现不同受试者跨主题的共享脑电图特征，以进行驾驶员嗜睡检测。我们将全局平均池（GAP）层纳入模型结构中，从而允许类激活图（CAM）方法用于定位对分类最大的输入信号的区域化区域。结果表明，对于2级跨受试者EEG信号分类，提出的模型可以实现11名受试者的平均准确性，高于常规机器学习方法和其他最先进的深度学习方法。通过可视化技术揭示了该模型在生物学上可以解释的特征，例如α纺锤体和theta爆发，作为昏昏欲睡状态的证据。也很有趣的是，该模型使用通常主导着觉醒的脑电图，例如肌肉伪影和传感器漂移来识别警报状态。代码可从：https：//github.com/cuijiancorbin/a-compact-and-interpretable-convolutional-neural-network- for single-channel-eeg提出的模型说明了使用CNN模型作为一个强大工具的潜在方向，以发现与EEG信号不同受试者的不同心理状态相关的共享特征。
LIS302DL：3 轴 - ±2g/±8g 数字输出超紧凑线性加速度计
表 1. 绝对最大额定值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................39