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带 SPDIF 接口的 UDA1355H 立体声音频编解码器
• 如果选择不需要晶体振荡器的应用模式，则不能省略晶体振荡器。原因是当 SPDIF 输入信号被移除时，内插器会切换到晶体时钟。此开关可防止噪声整形器噪声在 PLL 频率逐渐降低时进入音频带内。
UDA1355H 带 SPDIF 接口的立体声音频编解码器
• 如果选择不需要晶体振荡器的应用模式，则不能省略晶体振荡器。原因是当 SPDIF 输入信号被移除时，插值器会切换到晶体时钟。此开关可防止噪声整形器噪声在 PLL 频率逐渐降低时在音频带内移动。
使用深度学习从整个脉冲活动中稳健而准确地解码手部运动
稳健性和解码准确性仍然是皮层内脑机接口 (BMI) 系统临床转化的主要挑战。在这项工作中，我们展示了一种信号/解码器协同设计方法（在设计开发过程中利用输入信号和解码算法之间的协同作用）可用于实现稳健且准确的 BMI 解码性能。具体而言，通过应用此过程，我们提出将整个脉冲活动 (ESA) 用作输入信号，将基于准循环神经网络 (QRNN) 的深度学习用作解码算法。我们评估了 ESA 驱动的 QRNN 解码器从非人类灵长类动物初级运动皮层区域长期记录的神经信号解码手部运动学的性能。我们提出的方法在长期记录会话中始终比之前报告的任何其他方法都具有更高的解码性能。即使从原始信号中去除脉冲，其高解码性能也能维持。总体结果显示出极高的解码精度和长期稳健性，这是非常可取的，因为它是 BMI 中尚未解决的挑战。
计算的可能性
摘要。音频放大器是经典的、常用的电子电路；特别是在高瓦数放大器的应用中；A 类音频放大器最受欢迎，并且具有最佳音质。然而，它们的扩展率低，效率低。例如，著名的 A 类电路模型：Krell KSA-100，由 3 对复合功率放大器组成，使用正负 45 伏的电源，会一直产生高电流和高功耗，即，当输入信号电压为零时，电路会产生流过最终功率放大器（1 安培对）的电流。这导致总电流始终达到 3 安培或 137 瓦。研究人员将进行研究，通过降低电源电压来减少这种条件下的功率损耗，但电路仍可以像以前一样有效地扩展音频信号。实验用交流电源变压器调节输入电压，可在28伏至145伏之间调节，使直流电源在10伏至45伏之间改变电压。在8欧姆负载下输入100mVpp的输入信号，1kHz正弦波频率，并将电压从45伏降低到输出放大器仍能保持输入信号。实验结果表明，当降低电源电压时，功率损耗相应减少。
癌症中针对 MAPK 信号传导的综述：药物耐药性和敏感性的机制
通过 3 层激酶级联，从输出到输入信号有负反馈，从而确保对噪声和分级响应的鲁棒性 [2]。MAPK 对各种各样的输入信号作出反应，包括激素、细胞因子和生长因子等生理线索，以及内源性应激和环境信号。因此，传统上将它们分为丝裂原激活 MAPK 和应激激活 MAPK，经典代表有丝裂原反应的 ERK 以及应激反应的 JNK 和 p38。从生理学上讲，这种区别很模糊，因为这三个家族都对各种各样重叠的信号作出反应。MAPK 信号在许多疾病中发生了改变 [3]，因此，在过去的二十年里，其激酶成分一直是药物开发的焦点。在癌症和针对 RAS-RAF-MEK-ERK 通路的药物方面取得了最大的进展。人们已经对针对该通路的药物进行了大量的研究，并阐明了敏感性和耐药性的机制。由于研究结果已被广泛综述 [ 4 – 13 ]，我们在此仅简要总结一些突出的发现。相反，我们重点讨论 MAPK 信号传导中较少综述的领域及其与耐药性的相关性，即 JNK 和 p38 MAPK 通路，以及与 MAPK 信号传导相关的表观遗传和代谢变化。
AD52070 2x30W 立体声/1x60W 单声道 D 类音频...
当输入信号超过阈值水平时，自动增益控制 (AGC) 可防止输出信号失真。AGC 可在不削波信号的情况下调整最大输出电压，从而增强扬声器保护和音频质量。功率限制控制可进一步限制放大器的输出功率水平。可调功率限制功能允许用户设置电压以限制流过扬声器的电流量。所有这些功能均自动执行。
重新定义 ADC 在无线领域的作用 - ADI 公司
当今的无线市场专注于将尽可能多的组件从模拟域转移到数字域，以降低每通道成本、尺寸和功耗；提高可靠性；并增加最终产品的灵活性。为了实现这些目标，必须将 RF 的输入信号数字化，从而消除所有模拟组件。但是，现有技术目前无法实现这种方法。另一种更实用的方法是将信号从 RF 混频到第一个 IF（范围可能在 455 kHz 和 250 MHz 之间）后再将输入信号数字化。如果采样消除了从 IF 到基带的必要第二级混频，则通常称为 IF 采样。下变频信号可能不只是一个 RF 载波，而是一个整个频带，为软件定义无线电（目前正在由 FCC 考虑）提供了机会，该领域可能有益于高 RF 载波数应用，例如蜂窝基础设施。随着高速、高精度模拟数字转换器的进步，中频采样现已成为可能。然而，ADC 的性能要求现在必须承担曾经分散在更多组件上的整个动态范围负担。本文重点介绍当前中频采样接收器设计中 ADC 的必要性能要求以及如何实现该性能。
11. AI（人工智能）-SHIFT控制
除了牵引/拖运控制引起的换档模式变化外，AI-SHIFT 控制还根据输入信号确定最佳变速箱控制并自动改变换档模式。因此，实现了高水平的变速箱操作。AI-SHIFT 控制包括道路状况支持控制和驾驶员意图支持控制。AI-SHIFT 控制仅在换档杆处于 D 位置时有效，基于加速器和制动器操作数据。当驾驶员选择 S 模式时，AI-SHIFT 控制将被取消。