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箭头订单2025 - 2027业务计划
2025-2027箭头（OA）业务计划的命令将命令符合我们的使命，即通过变革性奖学金点燃无限侦察旅程。随着侦察的重塑强调了为美国所有青年服务的承诺，因此，OA必须拥抱更热情和创新的姿势，以成为“为什么童子军要留在童子军中”。为了支持这一愿景，以下策略将指导未来几年国家OA委员会的工作。（a）将箭头的命令定位为所有年龄较大青年的保留驱动程序
心律不齐检测的机器学习技术的比较分析
摘要：心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中，主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图（ECG）数据的全面数据库，特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中，重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR）和随机森林（RF）。使用真正的患者心电图（ECG）记录进行了分析，这在临床环境中是一种更现实的情况，在临床环境中，ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能：准确性，精度，召回和F1得分。彻底实验后，结果强调，随机森林（RF）分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻，表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。
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[JC_presentation] 深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概览
- “心律失常检测” - “心电图心律失常” - “室性心律失常” - “室上性心律失常” - “早搏” - “心脏传导阻滞” - “心动过缓” - “心动过速” - “12 导联心电图” - “心脏信号处理” - “心电图中的深度学习” - “CNN” - “DNN” - “LSTM” - “Transformers” - “混合模型”
阵列元素定位声纳浮标原型 - DTIC
特性由阵列的孔径决定。但是，由于稀疏阵列中的元素数量减少，平均旁瓣电平高于相同孔径的全采样阵列的预期值。假设主瓣幅度为 M，正如预期的那样，对于一个由 M 个标准化和完全局部化的元素组成的阵列，每个元素在主响应轴方向上贡献一个同相矢量。然而，在远离主响应轴的给定方向上，由于元素位置随机，矢量并不同相，而是表现出统计随机相位。单位矢量与随机相位相结合，产生一个均方根 (rms) 幅度为 rm 的旁瓣电平。因此，对于随机阵列，平均旁瓣与主瓣的功率比为 M/MI = 1/M (Lo, 1964, 1965)。
CMU 阵列：3D 纳米打印、完全可定制的高...
微电极阵列提供了记录对大脑研究至关重要的电生理活动的方法。尽管它起着根本性的作用，但没有办法定制电极布局以满足特定的实验或临床需求。此外，目前的电极在覆盖范围、易碎性和成本方面存在很大局限性。使用克服这些局限性的 3D 纳米粒子打印方法，我们展示了利用 3D 打印过程灵活性的电极的首次体内记录。可定制且物理上坚固的 3D 多电极设备具有高电极密度（2600 个通道/cm 2 面积），组织损伤最小，信噪比极佳。这种制造方法还允许灵活的重新配置，包括不同的单个柄长度和布局，具有较低的总通道阻抗。这在一定程度上是通过定制的 3D 打印多层电路板实现的，这本身就是一项制造进步，可以支持多种生物医学设备的可能性。这种有效的设备设计可以实现整个大脑的有针对性和大规模电信号的记录。
用于量子计算和模拟的可扩展微潘宁阱阵列
我们建议使用二维 Penning 阱阵列作为量子模拟和量子计算的可扩展平台，以捕获原子离子。这种方法涉及将定义静态电四极子位置的微结构电极阵列放置在磁场中，每个位置捕获单个离子并通过库仑相互作用与相邻离子耦合。我们求解此类阵列中离子运动的正常模式，并推导出即使在存在陷阱缺陷的情况下也能实现稳定运动的广义多离子不变定理。我们使用这些技术来研究在固定离子晶格中进行量子模拟和量子计算的可行性。在均匀阵列中，我们表明可以实现足够密集的阵列，轴向、磁控管和回旋加速器运动表现出离子间偶极耦合，其速率明显高于预期的退相干。通过添加激光场，这些可以实现可调范围的相互作用自旋汉密尔顿量。我们还展示了局部电位控制如何隔离固定阵列中的少量离子，并可用于实现高保真门。使用静态捕获场意味着我们的方法不受系统尺寸增加时的功率要求限制，从而消除了标准射频陷阱中存在的重大缩放挑战。因此，这里提供的架构和方法似乎为捕获离子量子计算开辟了一条道路，以实现容错规模的设备。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
在人工耳蜗电极阵列插入中发现脆弱的阶段：体外模型的见解
目标：这项研究的目的是提高我们对插入侧壁耳蜗电极阵列涉及的机械的理解。设计：三名经验丰富的外科医生进行了一系列30个插入实验。根据已建立的软手术指南，在先前验证的人工颞骨模型中进行了实验。使用体外设置使我们能够全面评估相关参数，例如插入力，当经压力内压力和精确的电极阵列在受控且可重复的环境中。结果：我们的发现表明，在插入的后半部分中，强烈的后偏压瞬变更频繁，并且重新填充电极阵列是这种现象中的一个明显因素。对于选择最佳插入速度，我们表明，平衡缓慢运动以限制速度限制持续时间的缓慢运动至关重要，以限制震颤引起的压力尖峰，这挑战了一个普遍的假设
