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对硅检测器的VUV优化涂料技术的测试
• Complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) image sensors and charge coupled devices (CCD) • Image sensor design and customization • Sensor characterization and calibration • Radiation damage effects in space • Interaction of radiation with matter, shielding • Semiconductor physics and device simulations • Cryogenics and vacuum • Electronics
癫痫皮层脑电图检测仪的小型化...
摘要 — 癫痫是一种神经系统疾病，其特征是由大脑异常电活动引起的突发和反复发作。反应性神经刺激 (RNS) 为药物难治性癫痫患者提供了一种有希望的治疗选择。反应性神经刺激 (RNS) 是一种采用闭环系统的植入式设备。它通过皮层脑电图 (ECoG) 记录持续监测大脑活动。当系统检测到癫痫发作活动时，它会向大脑发送直接电刺激以抑制癫痫发作。癫痫发作检测算法需要针对患者进行优化，这导致近年来人们对深度学习方法的兴趣日益浓厚。虽然更深的网络架构通常可以提高检测准确性，但它们在植入式设备中的实现受到硬件资源有限和可用于 ECoG 监测的电极通道数量有限的限制。为了确保 RNS 的实际可行性，系统地最小化患者特定深度学习模型的计算成本和连接的 ECoG 电极数量至关重要。本研究通过分析在 3D ECoG 数据上训练的 3D 卷积神经网络 (3D CNN) 的第一个卷积层学习到的时空核，系统地减少了癫痫检测模型中的电极通道数量和计算成本。这种方法充分利用了网络学习网格电极之间的空间关系和 ECoG 信号的时间动态的能力。缩小后的癫痫检测 CNN 模型与原始 CNN 模型之间的性能比较表明，至少对于某些患者，可以在减小模型尺寸的同时保持推理性能。
生成人工智能导致白领工人的位移，但减少了区域机会差异
图3：基于α-MOO 3的EUV检测器的性能：（a）在不同的光子能量和偏置电压下测量当前时间（I-T）曲线，而EUV辐射在周期中关闭并在循环中打开。时间归一化，以在同一面板中显示所有数字。随着偏差的增加，信号增加，但黑电流也有所增加。（b）。在分贝（𝑑𝐵）中作为光子能量的函数的信噪比（SNR）在低偏置时显示出强信号强度约为15 dB。由于在给定较高的偏置电压下暗电流值增加，在较高的偏置电压下，信号强度降低。（c）EUV在给定光子能量下诱导的电流对光子通量依次增加的响应，表明在检测极高的通量〜10 12𝑃ℎ/𝑠时没有饱和或降解，显示了设备稳定性。（d）记录电流的密度图与极高通量（〜10 12𝑝ℎ𝑜𝑡𝑜𝑛𝑠/𝑠）下的100个连续重复测量的偏置电压（-5至5𝑉）的函数进行了测试，以测试该设备的
基于 SiC 的辐射探测器前端电子器件
摘要 — 在高剂量脉冲带电粒子束中，所有在线探测器都会因离子复合而饱和。因此，不可能单独计数探测器脉冲。碳化硅由于其高带隙、高热导率和高位移能量而被视为替代品。实时分析波形在带宽、可测量能量范围、传感器尺寸、数据速率方面具有挑战性。在此背景下，设计了一个用于辐射信号处理的模拟前端 (AFE)。它基于跨阻放大器 (TIA) 和电荷敏感放大器 (CSA) 来分析生成信号的形状。描述了用于表征高探测器电容 AFE 的方法。还介绍了从辐射环境中的模拟、实验和测量中提取的结果。
2025 年 1 月 24 日 用于量子应用的混合像素单光子探测器 | Shazia Farooq
到达时间（秒） XY TPX3 0.00405912969 56 239 TPX3 0.00405912969 0 214 TPX3 0.00405912969 121 163 TPX3 0.00405912656 68 145 TDC 0.00405912655 - - TPX3 0.00405920938 133 197 TPX3 0.00405912500 32 98 TXP3 0.00405956094 12 228 TDC 0.00405956096 - -
D5™ 激光探测器
D 5™激光警告系统通过将任何商业或军事靶向激光排放的佩戴通知其佩戴者通知当今战场环境中的安全性和生存能力。两个独特的（每个具有2个传感器）宽带探测器（750 nm至1700 nm）在200 AZ x 120 x 120 EL学位领域中检测激光信号，以及可选的音频，视觉和/或触觉反馈通知佩戴者的佩戴者。激光警告可以通过USB-C轻松地与ATAK或其他设备集成。虚假检测是在保持不到50毫秒的超快速响应时间的同时最小化的。D 5™系统可以在体内任何地方佩戴；通常，在头盔的胸部，背部或侧面。D 5™也可以用作地面机器人或车辆平台顶部的激光警告系统，以及安装在无人机上的底部。
4G秋季检测器Pro＆Pro II用户指南
Contents What's in the Box ................................................................ 3 Overview ............................................................................. 3 Powering the Alarm On and Off .......................................... 4 About the Screen ................................................................ 4 Charging Your Medi Alarm .................................................. 5 What Happens When the Alarm is Activated ...................................................................................................................................................................................................................................................................警报............................................................................................................... 10如何检查警报的GPS位置........................................................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................... 17
CEPC顶点检测器的性能和背景分析
作为下一代对撞机，CEPC远远超出了Higgs工厂：•寻找H，Z，B和𝜏的异国情调或罕见衰减以及新物理学•巨大的测量潜在的SM：HIGGS，HIGGS，Electroweak Physics，electroweak Physics，flain Physics，QCD/QCD/Top
radarnext：基于4D MMWave Imaging Radar
摘要 - 3D对象检测对于自动驾驶（AD）和高级驾驶员辅助系统（ADA）至关重要。但是，大多数3D检测器优先考虑检测准确性，通常会忽略实际应用中的网络推理速度。在本文中，我们提出了基于4D MMWave雷达点云的实时可靠的3D对象检测器RadarNext。它利用可重新参数的神经网络来捕获多尺度功能，降低记忆成本并加速推理。此外，为了突出雷达点云的不规则前景特征并抑制背景混乱，我们提出了一个可变形的可变形前景增强网络（MDFEN），以确保检测准确性，同时小型地牺牲了速度的牺牲和参数的过多。dive viewt和tj4dradset数据集的实验结果验证了Radarnext的出色性能和效率，使用我们提出的MDFEN实现了50.48和32.30映射的变体。值得注意的是，我们的radarnext变体在RTX A4000 GPU上达到了超过67.10 fps的推理速度，而Jetson AGX Orin上的推理速度则达到了28.40 fps。这项研究表明，Radarnext带来了基于4D MMWave雷达的3D感知的新颖有效的范式。索引项 - 4D mmwave雷达； 3D对象检测；基于边缘的感知；轻量级感知模型