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带有定制级联探测器阵列的片上光子计数重构光谱仪
超导纳米线单光子探测器（SNSPD）在不同基底和光子结构上的混合集成在开发基于单光子探测的复杂光子器件方面具有巨大潜力，例如用于单光子级微弱光光谱传感的光子计数重构光谱仪。本文引入SNSPD的级联吸收效应来开发光子计数重构光谱仪。该装置包括作为空间色散元件的罗兰光栅和位于光栅聚焦区域的定制级联SNSPD阵列。SNSPD的光谱响应可以通过其螺旋图案和阵列中的级联吸收进行灵活调制，并以此作为光谱重构的基础。设计和制作了一个原型装置来演示该方案的原理。实验结果表明了通过螺旋图案设计和SNSPD阵列的级联吸收效应调制光谱响应的可行性。它支持波长范围为1,495至1,515 nm的光谱测量和重构，光谱分辨率为0.4 nm。该方案仅通过SNSPD的设计就实现了光谱重构的基础，而无需额外光子结构的光谱调制效应。它为开发高光子利用率的器件提供了一种有趣且有前途的方法。
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利用准差异放大器单元的级联单级分布放大器的增强设计
级联的单阶段分布放大器（CSSDA）由于其显着的增益带宽产品而有助于微波应用实现超宽带扩增。但是，它们的功能通常会因内部噪声而损害，这会对响应的线性产生有害。通过引入准差分分布式放大器（QDDA）提出了对这个普遍问题的创新解决方案。实施0.18μm互补的金属氧化物半导体（CMOS）技术，设计，制造和测试了具有单级四级级联配置的QDDA。经验结果表明，高增益为20dB，并且具有30GHz的带宽。此外，观察到噪声图为4.809，紧凑的芯片尺寸为0.74mm²。使用高级设计系统（ADS）RF模拟器完成了此设计和结果发现。随后使用Cadence工具生成电路布局和规格。这项研究证明了QDDA显着提高CSSDA的性能的潜力，这有助于进步超宽带微波炉应用。
孟加拉国，不丹和尼泊尔的糖尿病护理级联
糖尿病已成为南亚发病率和死亡率的主要原因。使用2018 - 2019年期间在孟加拉国，不丹和尼泊尔进行的三种逐步监视（步骤）调查的数据，这项研究试图量化这三个南亚国家的糖尿病筛查，意识，治疗和控制的差距。糖尿病护理级联是通过将每个国家的糖尿病（糖尿病患病率）分解为五个相互排斥和详尽的类别：（1）未经筛查和未经诊断，（2）被筛选，未诊断但未被诊断但未经诊断，（3）被诊断出但未经诊断，但未经诊断，但未经诊断，但已有治疗，（5）对立，（5）对立，并且对照（5）对立。在糖尿病的参与者中，在孟加拉国，不丹和尼泊尔，14.7％，35.7％和4.9％的参与者接受治疗和控制，这表明糖尿病患者的85.3％，64.3％和95.1％的糖尿病人群分别不需要护理。多变量逻辑回归模型用于探索与糖尿病诊断意识相关的因素。孟加拉国和尼泊尔糖尿病诊断的常见影响因素生活在城市地区[孟加拉国调整后的奇数比（AOR）：2.1；置信区间（CI）：1.2、3.6，尼泊尔-AOR：6.2; CI：1.9，19.9]。
通过浅神经网络级联的模拟RF电路尺寸
摘要 - 提出了用于模拟电路组件自动尺寸的深神经网络体系结构，重点是2至5 GHz区域的射频（RF）应用。它解决了通常少数网络培训示例的挑战和多种解决方案的存在，其中该型解决方案是集成电路实现的不切实际值。，由于一系列专用的浅神经网络（SNN），我们通过一次将学习限制到一个组件大小来解决这些问题，在该级联限制了下一个网络的预测。此外，SNN是通过遗传算法单独调整预测顺序和准确性的。在每个步骤中的解决方案空间的缩小允许使用小型训练集，以及SNNS处理组件相互依赖的限制。该方法在三种不同类型的RF微电路上成功验证：低噪声放大器（LNA），电压控制的振荡器（VCO）和混合器，使用180 nm和130 nm CMOS实现。所有预测均在成分和性能水平的真实值的5％之内，所有响应均在4至47分钟后在不到5 s的情况下获得。在常规PC站进行培训。获得的结果表明，所提出的方法快速且适用于任意模拟电路拓扑，而无需为每组新的所需电路性能重新训练开发的神经网络。
研究论文 新型超低功耗镜像折叠级联跨阻放大器
背景和目标：本文首次设计并介绍了一种基于电流镜和折叠级联拓扑组合的新型折叠镜 (FM) 跨阻放大器 (TIA) 结构。跨阻放大器级是接收器系统中最关键的构建块。这种新型拓扑基于电流镜拓扑和折叠级联拓扑的组合，采用有源元件设计。其理念是在输入节点使用电流镜拓扑。在所提出的电路中，与许多其他已报道的设计不同，信号电流（而不是电压）被放大直到到达输出节点。由于使用二极管连接的晶体管作为电流镜拓扑的一部分，所提出的 TIA 具有低输入电阻的优势，这有助于隔离主要输入电容。因此，以相当低的功耗实现了 5Gbps 的数据速率。此外，设计的电路仅使用了六个有源元件，占用的芯片面积很小，同时提供 40.6dBΩ 的跨阻抗增益、3.55GHz 频率带宽和 664nArms 输入参考噪声，并且仅消耗 315µW 功率和 1V 电源。结果证明了所提出的电路结构作为低功耗 TIA 级的正确性能。方法：所提出的拓扑基于电流镜拓扑和折叠级联拓扑的组合。使用 Hspice 软件中的 90nm CMOS 技术参数模拟了所提出的折叠镜 TIA 的电路性能。此外，对晶体管的宽度和长度尺寸进行了 200 次蒙特卡罗分析，以分析制造工艺。结果：所提出的 FM TIA 电路提供 40.6dBΩ 跨阻增益和 3.55GHz 频率带宽，同时使用 1V 电源仅消耗 315µW 功率。此外，由于分析通信应用中接收器电路中输出信号的质量至关重要，所提出的 FM TIA 对于 50µA 输入信号的眼图打开约 5mV，而对于 100µA 输入信号，眼图垂直打开约 10mV。因此，可以清楚地显示眼图的垂直和水平开口。此外，跨阻增益的蒙特卡罗分析呈现正态分布，平均值为 40.6dBΩ，标准差为 0.4dBΩ。此外，FM TIA 的输入电阻值在低频时等于 84.4Ω，在 -3dB 频率时达到 75Ω。通过对反馈网络对输入电阻的影响的分析，得出了在没有反馈网络的情况下，输入电阻可达1.4MΩ，由此可见反馈网络的存在对于实现宽带系统的重要性。结论：本文本文介绍了一种基于电流镜拓扑和折叠级联拓扑组合的跨阻放大器，该放大器可放大电流信号并将其转换为输出节点的电压。由于输入节点存在二极管连接的晶体管，因此 TIA 的输入电阻相对较小。此外，六个晶体管中有四个是 PMOS 晶体管，与 NMOS 晶体管相比，它们的热噪声较小。此外，由于前馈网络中未使用无源元件，因此所提出的折叠镜拓扑占用的片上面积相对较小。使用 90nm CMOS 技术参数的结果显示，跨阻增益为 40.6dBΩ，频率带宽为 3.55GHz，输入参考噪声为 664nArms，使用 1 伏电源时功耗仅为 315µW，这表明所提出的电路作为低功耗构建块的性能良好。
泛素化级联调节癌症中的综合应激反应和生存
在某些情况下，突变致癌基因的小分子抑制剂的鉴定导致了显著的肿瘤反应。尽管取得了这些成功，但许多癌症并不含有可用药的致癌基因突变，单一药物疗法很少导致肿瘤完全消退。为了系统地鉴定出其表达对于癌细胞系亚群的增殖和/或存活必不可少的基因，我们和其他人开发了基因组规模的方法，在数百种癌细胞系中进行功能丧失[RNA干扰（RNAi）和CRISPR-Cas9]筛选，以鉴定出特定环境下的必需基因（1-7）。这些努力已鉴定出WRN是微卫星不稳定癌症中的合成致死靶点，PRMT5是MTAP缺失肿瘤中的必需基因，以及透明细胞卵巢癌中的选择性EGLN1依赖性（8-12）。这些研究大多侧重于鉴定特定环境下细胞适应性所需的单个基因。然而，其他研究已经利用这些癌细胞系的基因依赖性模式来揭示基因
使用 Cascade Transformer 完成单通道脑电图
脑机接口 (BMI) 旨在建立生物神经系统与外部机器之间的直接通信通路 [1, 2]。不同类型的神经信号已在各种 BMI 应用中得到展示。脑电图 (EEG) 是 BMI 场景中最常见的电生理信号之一，例如注意力评估 [3]、运动想象 [4]、睡眠分期 [5] 和癫痫发作检测 [6]。然而，EEG 记录过程很容易因无线传输中的数据包丢失、受试者的意外移动或电极接触不良而受到干扰，从而导致信号不完整。一些文献中提出了张量完成方法 (TCM)，通过将记录的 EEG 视为多通道张量来执行 EEG 完成 [7–10]。[9] 证明同时张量分解和完成 (STDC) 可以在几种 TCM 中实现更好、更稳健的性能。TCM 家族可以发现多通道信号的低秩表示，可进一步用于信号恢复。然而，TCM 家族依赖于多个脑电图通道，这对于单通道脑电图记录不起作用。序列到序列神经网络是脑电图补全的另一种解决方案。[11] 使用门层自动编码器 (GLAE) 将深度学习引入该领域。GLAE 在普通自动编码器之前添加了一个切换层。切换层在训练期间屏蔽了几个输入点。该模型学会了根据未屏蔽的点来补全屏蔽的点。GLAE 在两个稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 脑电图上实现了 0.02 到 0.05 的 RMSE 水平
阿尔巴尼亚德里尼河流域瀑布案例
1 地拉那理工大学机械工程学院能源系，1010 地拉那，阿尔巴尼亚； lmalka@fim.edu.al 2 地拉那理工大学数学工程与工程物理学院数学工程系，1010 地拉那，阿尔巴尼亚； a.daci@fimif.edu.al 3 CERIS，里斯本大学高级技术学院，1049-001 里斯本，葡萄牙 4 土木工程系，商业技术大学，10000 普里什蒂纳，科索沃 5 碳酸盐研究所（ICB-CSIC），Miguel Luesma Castán 4，50018 萨拉戈萨，西班牙； pbartocci@icb.csic.es 6 地拉那理工大学土木工程学院水力学与水利技术系，1010 地拉那，阿尔巴尼亚； ermonelamalka1@gmail.com * 通讯地址：alban.kuriqi@tecnico.ulisboa.pt