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World File Search System误差信号
带隔离放大器的隔离电源反馈环路设计
误差放大器作为开关电源设计中的重要元件，用于将输出电压的误差信号放大，并根据误差信号产生反馈控制。误差放大器的性能直接影响开关电源的输出精度和瞬态响应。在传统的隔离电源设计中，通常使用光耦来实现隔离误差信号的传输，如图2所示。本应用笔记对基于光耦的方案和基于隔离放大器的方案（CA-IS310x）进行了比较，并讨论了CA-IS310x在隔离开关电源设计中的优势，并给出了典型应用中的反馈环路分析和设计建议。2 隔离电源工作原理
电力显微镜、表面电位成像和原子力显微镜的表面电改性
频率调制 (FM)。图 3a 中的框图描述了振幅和相位检测以及 FM 模式。在振幅和相位检测模式下，LiftMode 扫描期间没有反馈；即，使悬臂振荡的驱动信号具有恒定频率。通过绘制悬臂的相位或振幅与平面坐标的关系，可以生成 3-D EFM 图像。在 FM 模式下，悬臂振荡的相位是相对于高分辨率振荡器的驱动信号的相位来测量的。相位差用作反馈方案中的误差信号；即，驱动信号的频率被调制（图 3a 中的“频率控制线”），以使悬臂振荡相对于驱动信号保持恒定相位。然后绘制驱动信号频率的调制与平面坐标的关系，从而创建 3-D EFM 图像。
采用 L4985 的高效双 DC-DC 转换器
2.1 主转换器 2.1.1 降压拓扑回顾。降压拓扑是降压转换器中最广泛使用的结构。如图2 所示，开关中断线路电流并向输出 LC 滤波器提供脉冲电压。由于幅度是固定的，因此出现在电容器两端的直流电压取决于施加到滤波器的脉冲宽度。对于这种拓扑，建议采用“连续模式”操作（即电感器电流永不为零），以减少输出电容器和续流二极管的应力。输出电压通常采用 PWM 技术控制。L4985 使用所谓的“电压模式”控制（也称为“直接占空比控制”），其中将固定频率/固定幅度锯齿波与误差信号进行比较，从而设置开关的开启和关闭时间。
男性和女性有限元温度调节模型（...
使用延长的心脏扭力（XCAT）图像开发了男性和女性热调节模型，该模型是美国成年人中位数的图像，从体素数据分割为CAD模型，并将最终的四面体网格进口到Comsol Multiphysics软件中，并使用620万个四面体元素进口[1，2]。网格分为13个组织和器官，包括皮肤，脂肪，肌肉，骨骼，眼睛，肝脏，胃，肺，心脏，肾脏，肾脏，膀胱，肠，肠和大脑（图1）。指定了进口的网格组件，其属性是用于温度调节的属性，包括温度电阻率，电导率，特定的热容量和初始温度条件。使用Comsol的Bio-Heat传输模块的模型。表面上的空间温度分布由生物热传递方程（被动系统）[等式1]和通过下丘脑（活动系统）的误差信号对热调节的传出系统响应确定。
介绍深度神经网络优化中的突触整合原理
众所周知，大脑中的可塑性电路通过突触整合和突触强度局部调节机制受到突触权重分布的影响。然而，迄今为止设计的大多数人工神经网络训练算法都忽略了刺激依赖性可塑性与局部学习信号之间的复杂相互作用。在这里，我们提出了一种新型的生物启发式人工神经网络和脉冲神经网络优化器，它结合了皮质树突中观察到的突触可塑性的关键原理：GRAPES（调整误差信号传播的组责任）。GRAPES 在网络的每个节点上实施依赖于权重分布的误差信号调制。我们表明，这种生物启发式机制可以显著提高具有前馈、卷积和循环架构的人工神经网络和脉冲神经网络的性能，它可以减轻灾难性遗忘，并且最适合专用硬件实现。总的来说，我们的工作表明，将神经生理学见解与机器智能相结合是提高神经网络性能的关键。
单串行输入 PLL 频率合成器 - SM0VPO
将 PS 引脚设置为低电平，IC 进入省电模式，因此电流消耗可限制为 10 µ A（最大值）。将 PS 引脚设置为高电平，则释放省电模式，IC 正常工作。此外，还包含间歇操作控制电路，有助于从省电模式平稳启动。一般来说，可以通过间歇操作（关闭或唤醒合成器）来节省功耗。在这种情况下，如果 PLL 不受控制地通电，则由于参考频率（fr）和比较频率（fp）之间未定义的相位关系，产生的相位比较器输出信号是不可预测的，并且在最坏的情况下可能需要更长的时间来锁定环路。为了防止这种情况，间歇操作控制电路在通电期间强制相位检测器输出有限的误差信号，从而保持环路锁定。在省电模式下，除省电功能必不可少的电路外，相应部分停止工作，然后电流消耗降至 10 µ A（最大值）。此时，Do 和 LD 变为与环路锁定时相同的状态。即，Do 变为高阻抗。VCO 控制电压自然保持在由 LPF 的时间常数定义的锁定电压。因此，VCO 的频率保持在锁定频率。
建模人脑的意图
本文着重于一个相当被忽视的问题，该问题涉及哲学和神经生物学的各个方面与意图概念有关。故意性与心理现象对物体的“定向”或“关于”的“定向”或“关于”。尽管在哲学中，关于性和定向性的概念在概念上都与意图相同，但仔细的神经科学方法可以证明，这两种现象代表了与互补功能的意图的两个不同的概念和神经生物学方面。我们描述了一系列意图和致病性心理生物学因素，相应的大脑形象以及由此产生的临床表现和心理病理学之间的相互作用。在精神病中的永久性失败主导着，其中包括对故意物体或连接的不适当性，从一开始，甚至包括疾病的前途阶段。情感障碍可能是由于对故意对象的混乱识别而导致的不精确的互感预测误差信号。在自杀患者中，情绪故意失败，其特征是缺乏故意对象或失去有意识的正常故意物体。我们可以将“故意系统”建模为高阶系统，并具有归因于大脑和行为的监视和调节作用。此外，我们可能会考虑到精神障碍，这是由于意图的根本性破坏或缺乏故意对象或由于建议的意图性大脑途径的某些点的不适当联系而导致的。
穿孔反向传播
摘要。人工神经网络的神经元最初是在人们对生物神经元的了解远不如今天时发明的。我们的工作探索了对核心神经元单元的修改，使其与生物神经元更加平行。修改是基于这样的认识：生物树突不仅仅是被动激活漏斗，而且在将激活传递到细胞体时还会计算复杂的非线性函数。本文探讨了一种新颖的“穿孔”反向传播系统，该系统使深度神经网络的人工神经元能够更好地编码它们在原始架构中编码的相同特征。在初始网络训练阶段之后，将额外的“树突节点”添加到网络中，并分别进行训练，目标是：将它们的输出与原始神经元的剩余误差相关联。然后冻结训练后的树突节点，并进一步训练原始神经元，现在要考虑树突节点提供的额外误差信号。训练原始神经元然后添加和训练树突节点的循环可以重复多次，直到达到令人满意的性能。我们的算法已成功添加到跨多个领域的现代最先进的 PyTorch 网络中，提高了原始精度，并允许在不损失精度的情况下显着压缩模型。关键词：人工神经网络、深度学习、语音处理、药物发现、股票预测、机器学习、树突状积分、级联相关、人工神经发生
尖峰神经网络的脑启发的神经电路演变
在生物神经系统中，不同的神经元能够自组织形成不同的神经回路，以实现多种认知功能。但是，尖峰神经网络的当前设计范式基于深度学习的结构。这种结构以前馈连接为主，而无需考虑不同类型的神经元，这显着阻止了尖峰神经网络在复杂的任务上意识到它们的潜力。将生物神经回路的丰富动力学特性用于对当前尖峰神经网络的结构进行建模。本文通过将饲喂和反馈连接与兴奋性和抑制性神经元相结合，提供了更具生物学上合理的进化空间。我们利用神经元的局部尖峰行为来适应发展神经回路，例如正向激发，正向抑制，反馈抑制和局部局部抑制峰值依赖性依赖性可塑性，并与全球误差信号结合使用突触量。通过使用进化的神经回路，我们构建了尖峰神经网络，用于图像分类和增强学习任务。使用具有丰富的神经回路类型的脑启发的神经电路演化策略（NEUEVO），进化的尖峰神经网络极大地增强了感知和强化学习任务的能力。Neuevo在CIFAR10，DVS-CIFAR10，DVS-GETURE和N-CALTECH101数据集上实现了最新的性能，并在ImageNet上实现了高级性能。与人工神经网络一起实现可相当的性能，结合了上政策和非政策深度加固学习算法。TheevolvedSpikingNeuralCircuitSlayThayThayThayThaythayTheFoundationForneFoundationFortheeFoundationFortheeFoundationFortheeFoldutionforpsects and voldicts具有功能。