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激光诱导的基于石墨烯的传感器在健康监测中：进度，传感机制和应用
全球人口不断上升和改善的生活水平导致了非传染性疾病的惊人增加，尤其是心血管和慢性呼吸道疾病，对人类健康构成了严重威胁。可穿戴的传感设备利用微观感应技术进行实时监测，已成为预防疾病的有前途的工具。在各种传感平台中，基于石墨烯的传感器在微传感的领域表现出了出色的性能。激光诱导的石墨烯（LIG）技术是一种具有成本效率和便捷的石墨烯制备方法，引起了人们的特别关注。通过在环境温度和压力下将聚合物直接转换为图案化的石墨烯材料，它是一种方便且环保的传统方法替代方案，为电子设备制造提供了创新的可能性。将基于LIG的传感器集成到健康监测系统中，具有彻底改变健康管理的潜力。为了纪念LIG发现十周年，这项工作提供了有关LIG的演变和基于LIG传感器的进展的全面概述。研究了基于LIG的传感器的多种传感机制，探索了健康监测领域的最新研究进展。此外，还讨论了与基于LIG的传感器相关的机会和挑战。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
工程学院，奎师那dt。，安得拉邦摘要：有限的场乘法在加密电路中起着至关重要的作用，因为其广泛应用。但是，由于其复杂性，这些乘法的建筑电路构成了重大挑战。为了减轻这种情况，使用Karatsuba算法，将每个数字分为N/2位以降低空间复杂性。这种方法降低了空间的复杂性，但也会增加时间复杂性。在我们的研究中，我们引入了一种混合方法，实施了类似Karatsuba的乘数，该乘数结合了Karatsuba和SBM（学校图书乘法）技术的元素。在拟议的设计中，我们用华莱士树乘法器替换阵列乘数，以进一步提高设计性能。这种组合有效地降低了时间和空间的复杂性。根据报告的设备利用和潜伏期，我们的发现表明，所提出的乘数在速度和效率方面比标准的Karatsuba乘数优于标准的Karatsuba乘法器，尤其是在该地区 - 德莱产品指标。关键字：二进制多项式乘数，现场可编程的门阵列（FPGA），有限的场乘法，华莱士树乘数，M-Term Karatsuba类似。
基于水下计算机视觉的视频溺水检测设备
抽象溺水是一个重要的公共健康问题。视频溺水检测算法是找到溺水受害者的有用工具。但是，溺水研究研究的三个挑战通常会遇到：缺乏实际的溺水视频数据，微妙的早期溺水特征以及缺乏实时时间。在本文中，作者提出了一个水下计算机视觉的溺水检测装置，该检测设备由嵌入式AI设备，相机和防水外壳组成，以解决上述问题。检测设备利用Jetson Nano的高性能计算通过在获得的水下视频流中提出的溺水检测算法实现溺水事件的实时检测。所提出的溺水检测算法主要由两个阶段组成：在第一步中，成功地解决了周围环境的干扰，并为视频溺水检测提供了值得信赖的基础，Yolov5N网络用于根据溺水者的特征来检测近事实的人体。在第二阶段，作者提出了一个基于深层高斯模型，用于快速特征向量检测。轻巧的DDN与高斯模型相结合，以检测高级语义特征的异常，该功能具有更高的鲁棒性，并解决了缺乏溺水视频的缺乏。实验结果表明，所提出的溺水检测算法具有良好的全面性能和实际应用值。
一种机械柔性、可植入的神经接口，用于 5.45.4mm<sup></sup>2 FoV 上的计算成像和光遗传学刺激
摘要 — 新兴的光学功能成像和光遗传学是神经科学中研究神经回路最有前途的方法之一。将这两种方法结合到一个可植入设备中，可以实现全光学神经询问，并可立即应用于自由行为的动物研究。在本文中，我们展示了这样一种能够对大面积皮质区域进行光学神经记录和刺激的设备。这种可植入表面设备利用无透镜计算成像和新颖的封装方案实现了超薄（250μm 厚）、机械灵活的外形。该设备的核心是一个定制设计的 CMOS 集成电路，包含一个 160×160 的时间门控单光子雪崩光电二极管 (SPAD) 阵列，用于低光强度成像，以及一个散布的双色（蓝色和绿色）倒装芯片键合微型 LED (μLED) 阵列作为光源。我们在 5.4×5.4mm 2 视场 (FoV) 上实现了 60μm 横向成像分辨率和 0.2mm 3 体积精度。该设备实现了 125 fps 帧速率，总功耗为 40mW。索引术语 — 全光神经接口、计算成像、无透镜成像器、SPAD、光遗传学、柔性封装
动态三元含量 - 可调的内存确实是...
摘要 - 内部内容可寻址内存（TCAM）一直是缓存，路由器等的关键组件，其中密度，速度，功率效率和可靠性是主要的设计目标。使用了非胆汁记忆（NVM）设备，具有常规的低维能力，但基于SRAM的TCAM设计，但也很密集，但较差，但可靠性较差或更高的功率TCAM设计。同时，还提出了一些使用动态记忆的TCAM设计。尽管动态设计TCAM比CMOS SRAM TCAM更密集，并且比NVM TCAM更可靠，但传统的逐行刷新操作在正常的TCAM活动的干扰瓶颈上升起。因此，本文提出了使用纳米电机力学（NEM）继电器设备的自定义低功率动态TCAM，该中继设备利用一声刷新来解决内存刷新问题。通过使用拟议的新细胞结构来利用独特的NEM继电器特性，提出的TCAM占据了仅3个晶体管的小占地面积（通过后端过程中的两个NEM继电器在顶部集成了两个NEM继电器），这显着超过了基于SRAM-SRAM-SRAM-SRAM-基于SRAM的TCAM的密度。此外，评估表明，拟议的TCAM分别超过了SRAM，RRAM和FEFET TCAM，将写入能效分别提高了2.31倍，131倍和13.5倍。 SRAM，RRAM和FEFET TCAMS分别提高了搜索能量固定产品的12.7倍，1.30倍和2.83倍。
管电压对旋转X射线阳极侵蚀的影响
本论文旨在为有视觉障碍的个体开发一个负担得起的立体视频导航系统。通过解决预算限制内的实际实施挑战，该研究旨在探索在视觉上受损的社区中使用双目摄像机在辅助技术中的可行性。立体视觉系统项目涉及对其技术和局限性的广泛研究，尤其是专注于双眼相机设置和机器学习。组装的立体声视觉设备利用开源计算机视觉库（OPENCV）进行对象识别和视频处理，启用距离计算（深度估计）。该项目具有双眼摄像机的持有人，并为用户提供了控制器形状的反馈系统。使用计算机辅助设计（CAD）软件实心边缘和三维（3D）打印的设计结合了振动电动机，以传达环境特性和障碍物接近用户。实施后，进行了实际测试，并评估了模块。项目的结果是针对双眼相机的完整设计，也是一个能够向用户提供信息的触觉反馈系统，从而使经过简单对象的导航能够。通过机器学习，该信息包括纸板箱的检测以及这些盒子的深度估计，这些盒子是根据校准和三角测量计算得出的。深度估计不会产生准确的结果，但是机器学习表现出很高的熟练程度，可以识别纸板箱。实际测试的结论表明，如果在该主题内完成了进一步的深入探索，则可以将双眼摄像机实施并发展为视觉障碍者的技术援助。
智能足底压力卸载，以预防糖尿病足溃疡和截肢
糖尿病患者的下肢溃疡和截肢的高流行率与实现和维持降低高足底压力（PPS）的困难密切相关，这仍然是重要的危险因素。流动鞋类电流的有效性部分是由于患者对这些干预措施的依从性较差，这些干预措施会影响患者的日常生活活动。此外，当前可用的流量设备利用主要是被动技术，而PP分布是一个动态变化的过程，在脚下不同区域下，高PP区域的频繁转移。因此，需要射入能够定期和自主适应糖尿病患者PPS的鞋类的压力。本文的目的是总结正在开发中流动鞋类的智能压力的概念，这将调节糖尿病患者的PPS，以预防和治疗糖尿病足溃疡。我们的团队正在使用自动轮廓鞋垫创建这款智能鞋类，该鞋底将不断读取PPS并在前脚和脚跟区域中调整其形状，以重新分配高PP区域。PP重新分配过程将在穿鞋类时始终如一地执行。为了提高依从性，鞋类旨在类似于患者在日常生活中穿着的传统鞋子。分别在没有糖尿病的人和患有糖尿病的人的流量和用户看法评估的初步压力，对鞋类的未来方向表现出令人鼓舞的结果。总体而言，这款智能鞋类旨在预防和治疗糖尿病足溃疡，同时增强患者的可用性，从而最终预防下肢截肢。
经济和金融事务
1981 年 5 月，在一次以“用计算机模拟物理”为主题的会议上，1965 年诺贝尔物理学奖获得者费曼解释并设想数字计算机不适合模拟量子系统的行为，例如参见 Preskill 2021 [26]。在这四十年中，计算资源的计算能力一直遵循所谓的摩尔定律 [23] 不断增长，该定律指出，在成本不变的情况下，计算机计算能力大约每两年翻一番。当硬件设计师努力应对摩尔定律的消亡时，一种全新类型机器的原型——量子计算机——已经问世。这些设备利用量子力学的特性，特别是叠加和纠缠现象来加速某些类别的计算。尽管实际量子计算机的规模相对有限，但我们现在可以看到新一代量子算法，它只需要非常有限的资源和对错误的鲁棒性。这就催生了所谓的嘈杂中型量子计算机 (NISQ) 时代。一组很有前途的算法和方法至少克服了 NISQ 时代的一些限制，它们是所谓的混合量子经典算法或变分量子算法。一般来说，这些量子算法具有在量子硬件上运行的自由参数和其他可调部分，但它们 (部分) 使用经典计算进行控制，因此使用术语混合。与图形处理单元 (GPU) 等其他专用硬件相比，在这种情况下，量子处理单元 (QPU) 被视为一种计算资源，可以利用它来执行算法的某些部分，从而受益于潜在的加速或资源效率。在这里，我们考虑了与中央银行活动和整个银行业最相关的三个应用：
多功能入耳式生物传感系统和体域网络，实现不引人注目的持续健康监测
为了实现连续的移动健康监测，可穿戴传感器需要以轻巧、不显眼的包装提供与临床设备相当的性能。这项工作提出了一个完整的多功能无线电生理数据采集系统 (weDAQ)，该系统已证明可用于耳内脑电图 (EEG) 和其他身体电生理学，使用由标准印刷电路板 (PCB) 制成的用户通用干接触电极。每个 weDAQ 设备提供 16 个记录通道、驱动右腿 (DRL)、3 轴加速度计、本地数据存储和可适应的数据传输模式。weDAQ 无线接口支持部署体域网络 (BAN)，该网络能够通过 802.11n WiFi 协议同时聚合多个可穿戴设备上的各种生物信号流。每个通道可解析超过 5 个数量级的生物电位，噪声水平为 0.52 μV rms，带宽为 1000 Hz，峰值 SNDR 为 119 dB，CMRR 为 111 dB（2 ksps 时）。该设备利用带内阻抗扫描和输入多路复用器，动态选择良好的皮肤接触电极作为参考和传感通道。从受试者进行的耳内和前额 EEG 测量捕捉到了大脑 alpha 活动的调制、眼电图 (EOG) 特征性眼球运动以及下颌肌肉的肌电图 (EMG)。在休息和锻炼期间，在自然办公环境中对多个自由移动的受试者进行了同时的 ECG 和 EMG 测量。所展示的开源 weDAQ 平台和可扩展 PCB 电极的小尺寸、性能和可配置性旨在为生物传感界提供更大的实验灵活性，并降低新健康监测研究的进入门槛。
政府服务中的人工智能 政府服务中的人工智能
AI 代表“人工智能”1。在泰语中，我们使用Ğ这个词。 “人工智能”2指的是处理系统。具有与人类智能相似的深入分析能力的计算机、机器人、机器或电子设备。并能产生可操作的结果这个AI的学习过程和人类的学习没什么区别，都是一个记忆的过程。理解回应语言、做出决定并解决问题。依靠大量具有相同重复特征的数据，正确、适当地使用人工智能来带来最大的好处是需要根据使用目的来分析选择。将所使用的数据作为预测的基础，通过监控和检查AI机制来维护AI，始终确保效率。这包括需要将新数据收集到大型数据库中进行分析。并连续加工为了使人工智能更加智能，能够准确预测各种行为，并将其用于政策决策过程，机器学习 3，泰语中称为“机器学习”4是AI的大脑，是创造智能的一个非常重要的部分。人工智能的运作机制依赖于机器学习，它由“算法”或指令集或分步条件组成，使计算机、机器人、机器或电子设备利用现有的大数据自行学习并将其处理成各种数据集。机器学习可分为两种类型：（1）人为控制的学习，机器将在数据科学家的帮助下学习并预测结果，例如分类或排名。 （2）无监督学习，即机器通过自动识别、区分和创建接收到的数据模式来学习和预测。机器的预测能力越强，成功的可能性就越大。这进一步增强了机器进行深度学习的能力。这是因为深度学习由类似虚拟神经网络的算法组成，类似于人类神经系统的工作方式。这些网络具有相互连接的神经元。直到它成为一个系统相互沟通的神经因此，可以学习并不断理解大量、复杂和多样化的数据，例如从个人患者数据（如体重、身高、血糖值或血脂值X 射线图像或超声波图像然后处理患者数据，将其与数据库来搜索各种异常等等。