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本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
带宽高效脑机接口的神经源编码
神经源编码 (NSC) 是一种利用 (深度) 神经网络的建模能力进行源编码的技术。其目标是将数据转换为低熵空间，然后可以使用经典的熵编码方案对其进行编码。在本文中，我们的目标是研究 NSC 在所谓的神经传感器网络中的使用，即一种由一组无线传感器节点组成的身体传感器网络，这些节点记录不同头皮位置的大脑活动，例如通过脑电图 (EEG) 传感器。所有节点都以无线方式将其数据传输到融合中心，然后由给定的深度神经网络对联合传感器信号进行推理。NSC 参数和推理网络是联合学习的，从而针对给定应用优化了准确性和比特率之间的权衡。我们在模拟 EEG 传感器网络中的运动执行任务上验证了此方法，并将得到的权衡与通过将传输数据直接量化为低位精度获得的权衡进行了比较。我们证明，对于非常低的位深度，NSC 比直接量化产生更有利的权衡，并且在所研究的脑机接口 (BCI) 任务中，可以在准确度损失很小的情况下获得较大的带宽增益。
使用机器学习预测网络链接上的带宽利用
摘要 - 在网络链接上预测带宽利用率对于检测拥塞以在发生之前对其进行纠正非常有用。在本文中，我们提出了一种解决方案，可以预测不同网络链接之间的带宽利用率，其精度非常高。创建了一个模拟网络，以收集与每个接口上网络链接的性能有关的数据。这些数据通过功能工程进行处理和扩展，以创建培训集。我们评估和比较了三种类型的机器学习算法，即Arima（自回归的集成移动平均线），MLP（多层感知器）和LSTM（长期短期记忆），以预测未来的带宽消耗量。LSTM的表现优于Arima和MLP，其预测非常准确，很少超过3％的误差（Arima为40％，MLP为20％）。然后，我们证明建议的解决方案可以通过由软件定义网络（SDN）平台管理的反应实时使用。索引术语 - 国王检测，LSTM，MLP，Arima，实时带宽预测
PIC 和 ePIC 平台的 3 dB OE 带宽为 110 GHz
摘要 — 我们介绍了一种 SOI 波导耦合锗光电二极管，它在 2 V 反向偏压下具有非常高的 OE -3 dB 带宽 ≥ 110 GHz。这种性能是通过一种新颖的结构实现的，即将锗夹在两个原位掺杂的硅区域之间。这种制造方法可以避免将离子注入锗，这无疑有利于带宽，因为少数载流子扩散效应受到强烈抑制。在 1550 nm (-2 V) 时实现了 >0.6 A/W 的响应度，而该器件的暗电流约为 300 nA (-2 V)。据我们所知，这是最先进的锗光电探测器，具有带宽、最先进的响应度以及中等暗电流。我们证明，这种新型光电二极管可以高产量制造。
采用有源电感的CMOS 3.5 GHz带宽低噪声放大器
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ACM MMSYS 2024实时通信挑战中的带宽估计
摘要视频会议系统为最终用户提供的经验质量（QOE）部分取决于正确估计发件人和接收器之间的瓶颈链接的能力。实时通信（RTC）的带宽估计仍然是一个重要的挑战，这主要是由于不断发展的杂项网络架构和技术。从ACM MMSYS 2021举办的第一个带宽估计挑战中，我们了解到，在模拟中训练经过加固学习（RL）训练的带宽估计模型，以最大程度地提高基于网络的奖励功能，这可能是现实中的选择，因为SIMP-to-to-Real差距和与用户perce perce perce perce perce perce perce qoe qoe的难以使基于网络的奖励难以使基于网络的奖励变得良好。这个盛大的挑战旨在通过使用离线RL和一个现实世界中的数据集将奖励最大化与具有高度相关性的Microsoft团队中的主观音频/视频质量相关的真实奖励数据集来提高带宽估计模型设计。提交给大挑战的所有模型在我们的仿真平台上进行了初步评估。对于在各种网络条件下进行临时波动的全面评估，通过使用每个模型在12天的时间内对我们的地理分布式测试台进行了进一步评估，在我们的地理分布式测试中进行了进一步评估。获胜模型显示出可与发布数据集中的顶级行为策略提供可比的性能。通过利用现实世界数据并将客观的音频/视频质量分数作为奖励，离线RL可以促进RTC的竞争带宽估计器的开发。
如何获得高疟疾疫苗的高摄取：
1个疫苗接种计划可以根据操作考虑选择在以后的年龄上进行首次剂量。对RTS的研究，S/AS01表明，如果给出了6周龄左右的第一次剂量，则效力较低。但是，如果某些孩子在4个而不是5个月接受了第一个剂量，并且在5个月以下的年龄较小的年龄较小的疫苗接种可能会增加覆盖范围或影响
磁双稳态可提高振动冲击摩擦电能收集器的带宽
摘要：振动产生的机械能广泛存在于周围环境中。可以使用摩擦发电机有效地收集这些能量。然而，由于带宽有限，收集器的效率受到限制。为此，本文对变频能量收集器进行了全面的理论和实验研究，该收集器集成了基于振动冲击摩擦电的收集器和磁非线性，以增加工作带宽并提高传统摩擦电收集器的效率。带有尖端磁铁的悬臂梁与另一个极性相同的固定磁铁对齐，以产生非线性磁排斥力。通过利用尖端磁铁的下表面作为收集器的顶部电极，将摩擦电收集器集成到系统中，而将附有聚二甲基硅氧烷绝缘体的底部电极放置在下方。进行了数值模拟以检查磁体形成的势阱的影响。讨论了结构在不同激励水平、分离距离和表面电荷密度下的静态和动态行为。为了开发具有宽带宽的变频系统，通过改变两个磁体之间的距离来改变系统的固有频率，以减小或放大磁力，从而实现单稳态或双稳态振荡。当系统受到振动激励时，梁会振动，从而导致摩擦电层之间产生撞击。收集器电极之间的周期性接触-分离运动会产生交变电信号。我们的理论发现得到了实验验证。本研究的结果有可能为开发有效的能量收集器铺平道路，该收集器能够在广泛的激励频率范围内从环境振动中获取能量。与传统能量收集器相比，在阈值距离处发现频率带宽增加了 120%。非线性冲击驱动的摩擦电能量收集器可以有效拓宽工作频率带宽并增强收集的能量。