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Q-PPG：可穿戴设备上基于节能 PPG 的心率监测
摘要 — 使用低成本光电容积描记法 (PPG) 传感器，越来越多地在腕戴式设备中执行心率 (HR) 监测。然而，由受试者手臂运动引起的运动伪影 (MA) 会影响基于 PPG 的心率跟踪的性能。这通常通过将 PPG 信号与惯性传感器的加速度测量相结合来解决。不幸的是，大多数此类标准方法都依赖于手动调整的参数，这会削弱它们的泛化能力及其对现场真实数据的适用性。相比之下，基于深度学习的方法尽管具有更好的泛化能力，但被认为过于复杂，无法部署在可穿戴设备上。在这项工作中，我们解决了这些限制，提出了一种设计空间探索方法来自动生成丰富的深度时间卷积网络 (TCN) 系列用于心率监测，所有这些网络都来自单个“种子”模型。我们的流程涉及两个神经架构搜索 (NAS) 工具和一个硬件友好的量化器的级联，它们的组合可以产生高度准确和极其轻量级的模型。在 PPG-Dalia 数据集上进行测试时，我们最准确的模型在平均绝对误差方面创下了新的最高水平。此外，我们将 TCN 部署在具有 STM32WB55 微控制器的嵌入式平台上，证明了它们适合实时执行。我们最准确的量化网络实现了 4.41 每分钟 (BPM) 的平均绝对误差 (MAE)，能耗为 47.65 mJ，内存占用为 412 kB。同时，在我们的流程生成的网络中获得 MAE < 8 BPM 的最小网络的内存占用为 1.9 kB，每次推理仅消耗 1.79 mJ。
免税设备
•持有一年以上资产的资本收益的30％。这些收益完全包括在联邦应税收入中，尽管长期收益应以低于普通收入的税率征税。•美国政府债券的利息，该债券可能不征税。•从密尔沃基市和县退休基金，州教师退休基金以及1964年1月1日之前的公务员退休系统的人收到的养老金。此外，退伍军人的养老金免于威斯康星州所得税。•所有用于联邦目的应征税的社会保障福利。最多85％的社会保障福利受到联邦税，但威斯康星州不征税社会保障福利。•一部分失业补偿。失业补偿仅在已婚夫妇的收入超过18,000美元的收入和大多数其他申报人的12,000美元时才缴纳威斯康星州税。•向威斯康星州的高等教育机构和明尼苏达州威斯康星州覆盖的明尼苏达州的学校支付学费。对于每位合格的学生，减法限制为威斯康星大学系统四年制机构向居民本科生收取的平均金额的两倍。•一部分健康保险费尚未排除在联邦收入之外。
各种量子计算设备中的先进 3D 集成技术
摘要 作为扩大摩尔定律扩展的关键方法，3D 集成技术使半导体行业实现了集成电路的小尺寸、低成本、多样化、模块化和灵活组装。因此，将这些技术应用于处于起步阶段且通常需要大规模集成才能实用的量子计算设备至关重要。在这篇评论中，我们重点关注四种流行的量子比特 (qubit) 候选者 (捕获离子、超导电路、硅自旋和光子)，它们由不同的物理系统编码，但本质上都与先进的 CMOS 制造工艺兼容。我们介绍了每种量子比特类型的特定可扩展性瓶颈，并介绍了当前使用 3D 集成技术的解决方案。我们根据层次结构评估这些技术并将其分为三大类。还提供了有关热管理的简要讨论。我们相信这篇评论有助于就互连、集成和封装对正在快速发展的量子计算领域的贡献提供一些有用的见解。
电气与计算机工程（专注于微系统、材料和设备），MSECE
戈登工程领导力学院 电气与计算机工程硕士学位，主修微系统、材料和设备，并获得工程领导力研究生证书 学生可以完成电气与计算机工程理学硕士学位，主修微系统、材料和设备，同时获得工程领导力研究生证书 (https://catalog.northeastern.edu/graduate/engineering/multidisciplinary/engineering-leadership-graduate-certificate/)。 学生必须申请并被戈登工程领导力项目录取才能选择此选项。 该课程要求完成获得工程领导力研究生证书所需的 16 学期课程，其中包括与多位导师一起进行的行业挑战项目。 综合的 40 学期学位和证书将需要 24 学期的经顾问批准的微系统、材料和设备技术课程。
特刊 - 超表面光学和器件的进展
《材料》（ISSN 1996-1944）于 2008 年创刊。该期刊涵盖 25 个综合主题：生物材料、能源材料、先进复合材料、先进材料特性、多孔材料、制造工艺和系统、先进纳米材料和纳米技术、智能材料、薄膜和界面、催化材料、碳材料、材料化学、材料物理、光学和光子学、腐蚀、建筑和建筑材料、材料模拟和设计、电子材料、先进和功能性陶瓷和玻璃、金属和合金、软物质、聚合物材料、量子材料、材料力学、绿色材料、通用材料。《材料》为投稿高质量文章和利用其庞大的读者群提供了独特的机会。
WiFi和Lora能源消耗比较IOT ESP 32/ SX1278设备 div> 通过使用高性能电离微电极阵列与光学成像相关的高性能电离微电极阵列
摘要 - 物联网（IoT）设备的使用已通过许多不同的领域传播。农业的运输，健康和能源管理是使用物联网系统的一些领域。对物联网系统的无线通信技术的选择对于其最佳性能至关重要。但是，必须考虑此选择的因素，例如所需的覆盖范围或能源消耗。在本文中，已经执行了使用低成本物联网设备的WiFi和Lora低功率广泛区域网络（LPWAN）传输后确定可获得的电池寿命。具有5秒的传输间隔和默认设置，WiFi和Lora都获得了类似的结果。此外，WiFi的表现优于默认设置和30秒的传输间隔。最后，洛拉（Lora）在更改的设置变化时确实跑赢了wifi，因为洛拉（Lora）的传输功率为10 dbm。
通过机械荧光变色揭示微流控装置中微藻的摩擦应力
人们对聚二乙炔的机械荧光变色行为进行了深入研究：通过二乙炔前体的光聚合获得的蓝色非发光固相在机械刺激下转化为红色发光固相。受这些化合物作为微尺度力探针的巨大潜力的启发，机械荧光变色在微藻生物技术中得以实现。事实上，微流控芯片中的机械诱导可以削弱细胞包膜并促进微藻产生的高附加值化合物的提取。据报告，基于聚二乙炔的机械荧光变色传感器能够检测微通道中施加在微藻上的应力。设计了一种三乙氧基硅烷二乙炔前体，它在紫色低发射相中光聚合，并在机械应力下转化为红色高发射相。此后，制定了一项协议，以化学方式在微流体通道中接枝一层聚二乙炔层，并最终证明，在有限区域内压缩莱茵衣藻微藻时，摩擦应力会通过聚二乙炔的机械荧光变色响应显示出来，导致荧光显著增强，最高可达 83%。这种微尺度力探针原型为微流体环境中的微尺度应力检测奠定了基础，它不仅适用于微藻，还适用于任何机械响应的细胞样本。
基于残余运动分类的用户界面，用于完全四肢瘫痪患者控制辅助设备
摘要 — 目的：完全性四肢瘫痪会使人失去手部功能。辅助技术可以提高自主性，但用户仍然需要符合人体工程学的界面来操作这些设备。尽管四肢瘫痪的人手臂瘫痪，但他们可能仍保留着残留的肩部运动。在这项研究中，我们探索了这些运动作为控制辅助设备的一种方式。方法：我们用一个惯性传感器捕捉肩部运动，并通过训练基于支持向量机的分类器，将这些信息解码为用户意图。结果：设置和训练过程只需几分钟，因此分类器可以是用户特定的。我们对 10 名身体健全和 2 名脊髓损伤参与者测试了该算法。平均分类准确率分别为 80% 和 84%。结论：提出的算法易于设置，操作完全自动化，所取得的结果与最先进的系统相当。意义：手部功能障碍人士使用的辅助设备在用户界面上存在局限性。我们的工作提出了一种新方法来克服这些限制，即对用户动作进行分类并将其解码为用户意图，所有这些都只需简单的设置和培训，无需手动调整。我们通过对最终用户的实验证明了它的可行性，其中包括完全四肢瘫痪、没有手部功能的人。
利用机器学习实现医疗设备的网络安全
摘要 - 本研究旨在通过识别漏洞和推荐有效策略来增强起搏器设备的网络安全框架。目标是查明网络安全弱点，利用机器学习预测安全漏洞，并根据分析趋势提出对策。文献综述强调了起搏器技术从基本的固定速率设备向具有无线功能的复杂系统的转变，这在改善患者护理的同时，也带来了重大的网络安全风险。这些风险包括未经授权的进入、数据泄露和危及生命的设备故障。本研究的方法采用定量研究方法，使用 WUSTL-EHMS-2020 数据集，其中包括网络流量特征、患者的生物特征和攻击标签。机器学习预测的分步方法包括数据收集、数据预处理、特征工程和使用支持向量机 (SVM) 和梯度提升机 (GBM) 进行模型训练。实施结果使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来表明 GBM 模型优于 SVM 模型。 GBM 模型的准确率高达 95.1%，而 SVM 的准确率仅为 92.5%，精确率高达 99.6%，而 SVM 的准确率仅为 96.7%，召回率高达 94.9%，而 SVM 的召回率仅为 42.7%，F1 得分高达 76.3%，而 SVM 的 F1 得分仅为 59.0%，这使得 GBM 模型在预测网络安全威胁方面更为有效。这项研究的结论是，GBM 是一种有效的机器学习模型，可通过分析网络流量和生物特征数据模式来增强起搏器网络安全。未来改善起搏器网络安全的建议包括实施 GBM 模型进行威胁预测、与现有安全措施集成以及定期更新和再训练模型。