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基于PWM的轻载高效单芯片DC-DC降压变换器设计
PWM是最早提出的控制方法，通过比较参考电压与反馈电压来调整控制信号的占空比，调节DC-DC变换器的输出，达到自动调节的效果，具有输出电压恒定、开关噪声可预测、容易滤波等优点，但由于开关管频率固定、功耗恒定，在轻载时转换效率较差。PFM的引入，利用调整控制信号解决了PWM的轻载问题。频率调制技术减少了转换过程中的开关负载，不需要复杂的变换器结构，因此不需要控制环路补偿网络，但频率变化引起的响应速度慢、输出电压纹波大，会产生难以控制的电磁干扰。两种方法都有各自的特点和问题(Yu，2003)。
呼吸道合胞病毒疫苗接种方案 (...
† 衰弱是一种多维老年综合征，反映了对不良健康结果的脆弱性增加的状态。虽然没有一致的定义，但常用的工具之一是 Fried 衰弱表型，其中衰弱被定义为具有以下三种或三种以上症状的临床综合征：体重不经意减轻（过去一年体重减轻 10 磅或 4.5 公斤）、自我报告的疲惫、虚弱（握力）、步行速度慢和身体活动少。‡ 在 ≥ 60 岁的成年人中，RSV 发病率随着年龄的增长而增加。虽然在确定老年患者患严重 RSV 相关疾病的风险时可以考虑年龄，但并没有特定的年龄阈值，在该年龄阈值上更强烈地推荐 60 岁成年人接种 RSV 疫苗。
LOQ 15aph8-概述 - 联想
[1]以下端口的传输速度将有所不同，并取决于许多因素，例如主机设备的处理速度，文件属性和与系统配置和操作环境有关的其他因素，将比理论速度慢。USB 2.0：480 mbit/s; USB 3.2 Gen 1（SuperSpeed USB 5Gbps，以前是USB 3.0 / USB 3.1 Gen 1）：5 Gbit / s; USB 3.2 Gen 2（SuperSpeed USB 10Gbps，以前为USB 3.1 Gen 2）：10 Gbit/s; USB4®20GBPS / USB 3.2 Gen 2x2（SuperSpeed USB 20GBPS）：20 Gbit / s; USB4®40GBPS（USB 40Gbps）：40 Gbit/s; Thunderbolt™3/4：40 Gbit/s。[2] PD 140W是输入功率，需要使用Lenovo®唯一适配器，否则可能支持低于140W。
一种分布式人工智能系统抗中毒攻击的方法
在分布式人工智能系统中，使用潜在不可靠来源的数据训练出来的模型可能会受到攻击，通过在训练集中插入精心设计的样本来操纵训练数据分布，这种攻击被称为数据中毒。中毒会改变模型行为，降低模型性能。本文提出了一种算法，提高了分布式人工智能系统中数据中毒的效率和安全性。过去的主动防御方法往往存在大量无效校验，减慢了整个系统的运行效率，而被动防御也存在数据缺失、错误源检测速度慢的问题。所提算法通过建立嫌疑假设等级来测试和扩展数据包的验证，估计终端数据的风险，通过防止中毒攻击的发生，保证系统运行的高效性和安全性，可以提高分布式人工智能系统的健康度。
空中货物市场分析 - 2024年8月
•全球货物吨公里（CTK）上个月增长了11.4％（YOY），连续第9个月交付了两位数的需求增长，并且连续第二个月份以创纪录的年度需求水平达到创纪录的第二个月。季节性调整的网络，需求纳入-0.2％的月份（妈妈）。•国际CTK在所有地区和主要贸易车道的推动下，相对于去年增加了12.4％。亚太航空公司以14.8％的同比达到了最大的扩张，对中东欧洲贸易车道的需求超过了所有其他人，年度增长28.9％。•以可用的货物吨公里（ACTK）测量的全球航空货物产能在8月份增长了6.2％，比前几个月的增长速度慢，但同时达到了创纪录的能力水平。•尽管全球创纪录的能力和燃油价格下跌，但全球空中货物收益率仍然保持了适度的上升趋势。
使用熵检测软件定义网络中的 DDoS 攻击
摘要：软件定义网络(SDN)是近年来最常用的网络架构之一，随着互联网用户数量的大幅度增加，网络安全威胁出现得也更加频繁，这给SDN带来了更多的关注，而分布式拒绝服务(DDoS)攻击是软件定义网络中最危险和最常见的攻击之一，传统的利用熵的攻击检测方法存在攻击检测速度慢、检测效果差等缺陷。为了解决这一问题，提出了一种融合熵的方法，通过衡量网络事件的随机性来检测攻击，该方法具有攻击检测速度快、熵值下降明显的优点，有效利用了信息熵和对数能量熵的互补性。实验结果表明，攻击场景的熵值比正常场景降低了91.25%，与其他攻击检测方法相比具有更大的优势和意义。
利用表征学习进行深度医学图像分析和
1. 概述 深度学习在医学成像中的应用越来越广泛，改进了处理链中的许多步骤，从采集到分割，从异常检测到结果预测。然而，仍然存在重大挑战：（1）基于图像的诊断取决于局部模式之间的空间关系，而卷积和池化通常无法充分捕捉这些关系；（2）数据增强是学习 3D 姿势不变性的实际方法，需要指数级增长的点数才能实现稳健的改进；（3）标记的医学图像比未标记的图像少得多，尤其是对于异质性病理病例；（4）磁共振成像 (MRI) 等扫描技术速度慢且成本高，通常没有在线学习能力来关注临床感兴趣的区域。为了应对这些挑战，需要新的算法和硬件方法，以使深度学习充分发挥其在医学成像中的潜力
使用基于云的 AI/ML 进行自动化公用事业资产检查
全美共有超过 1.85 亿根配电杆，其中大多数电线杆的使用寿命都远远超过了预期。公用事业单位通常需要每 5 年检查一次电线杆。由于电动汽车和其他电气化工作的爆炸式增长，对这些电线杆的依赖呈指数级增长，而极端天气和老化基础设施带来的威胁日益增加，也带来了维护方面的挑战。这些威胁需要新技术来提高当今电网的可靠性和降低风险。检查和准确盘点所有电网资产的过程对于电网管理人员来说至关重要。到目前为止，这个过程主要是手动的，速度慢，成本高。电力公用事业行业需要经济实惠、高效且可扩展的方法来检查电网资产并提高资产盘点的准确性。
用于医疗电子的 CMOS 高级电流隔离器
光耦合器和变压器通常用于医疗系统隔离电路，其缺陷在设计界众所周知。光耦合器速度慢，且性能随温度和设备使用年限变化很大。它们是单端设备，因此共模瞬态抗扰度 (CMTI) 较差。此外，光耦合器采用砷化镓 (GaAs) 工艺制造，具有固有磨损机制，在高温和/或 LED 电流升高时会导致 LED 发射永久减少。这种性能下降会降低光耦合器的可靠性、性能和使用寿命。虽然变压器比光耦合器速度更快、可靠性更高，但它们无法传递直流和低频信号，从而限制了系统时序（例如导通时间和占空比）。变压器也往往体积较大、功率效率低，并且通常需要额外的外部元件来复位磁芯。
通过视觉进行凝视交互的设备的可行性......
一种用于视觉诱发脑电图 (EEG) 信号的干电极头戴式传感器已经进入游戏市场，它可以无线、低成本地实时跟踪用户对目标区域的注视。与传统的 EEG 传感器不同，这种新设备易于非专业人员设置。我们进行了一项菲茨定律研究 (𝑁 = 6)，发现平均吞吐量 (TP) 为 0.82 位/秒。该传感器性能稳定，错误率低于 1%。总体中位激活时间 (AT) 为 2.35 秒，一个和九个并发目标之间的差异很小。我们讨论了该方法是否可以补充基于摄像头的注视交互，例如，在注视输入或轮椅控制方面，并注意到一些局限性，例如 AT 速度慢、浓密头发时校准困难以及 10 个并发目标的限制。