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tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
用随机尿液 ACR 检测 2 型糖尿病患者糖尿病肾病的发生率及其相关危险因素
摘要 目的：利用随机尿液 ACR 比值确定 2 型糖尿病患者的糖尿病肾病发病率并确定其相关危险因素。 研究设计：描述性横断面研究。 研究地点和持续时间：本研究于 2023 年 2 月 1 日至 2023 年 7 月 31 日在巴基斯坦白沙瓦穆罕默德教学医院 (MTH) 医学部进行。 方法：共调查了 150 名 2 型糖尿病患者。样本量是使用 WHO 样本量计算器计算的，使用一项参考研究，2 型糖尿病患者糖尿病肾病的患病率为 10.8%；置信区间 = 95%，误差幅度为 5%。 结果：标准差 ± 5.146，平均年龄为 49 岁。有 87 名（58%）女性和 63 名（42%）男性。对 150 名受试者的随机尿液 ACR 进行了分析。其中，47 名（31%）患有微量白蛋白尿（少于 300 mg/m），28 名患者（19%）患有大量白蛋白尿（超过 300 mg/m），而 6 名（4%）患有终末期肾病，GFR < 30 ml/m -1.73 m2。对 150 名受试者进行了一项研究以确定糖尿病肾病的状况。其中，81 名（54%）患有糖尿病肾病，69 名（46%）没有。结论：使用随机尿液 ACR 比率，我们的研究表明 46% 的 2 型糖尿病患者患有糖尿病肾病。糖尿病病程 5-10 年的患者的发病率为 24%，糖尿病病程 11-15 年的患者发病率为 26%。糖尿病病程16至20年的患者发病率为50%。总之，糖尿病病程越长，患糖尿病肾病的风险就越大。
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
通过小光学频率调谐控制和锁定量子级联激光频率梳
最近已经证明了Terahertz（THz）发射量子级联激光（QCL）梳子的全相控制，即使是最苛刻的应用，也为新的视角开辟了新的观点。在此框架中，简化控制这些设备的设置将有助于加速其在许多领域的传播。这项研究报告了一种使用非常简单的实验设置来控制THZ QCL梳子的发射频率的新方法，从而利用了普通的白色光发射二极管的不相干发射。在这些条件下可访问的略有扰动式允许调整半导体的复杂折射率，而不会破坏宽带激光增益。软执行器的表征并与另一个执行器（QCL驱动电流）进行了比较。显示了这种额外的自由度对于频率和thz QCL梳子的相位稳定的适用性，并讨论了观点。
基于频率的方法研究以从TLP测量中提取ESD保护动态香料模型
摘要 - 为了确保在设计阶段的早期系统的可靠性，使模型能够预测暴露于静电排放（ESD）的系统的行为变得至关重要。这是越来越多的必要性，因为嵌入式电子产品的数量正在增长，并且由于它们被用于人们安全的应用，例如汽车和航空应用。到目前为止，准静态保护设备的准静态模型成功地在失败预测（主要是硬故障）中提供了相当好的结果。今天，此类设备的频率范围的增加需要动态模型能够重现其瞬态行为。在本文中，我们调查了通常在频域中使用的线性设备建模的常规方法，可用于获得ESD保护设备的等效频率模型，ESD保护设备表现出非线性行为。提出并详细介绍了从传输线脉冲（TLP）测量中提取ESD保护香料模型的方法，以解决瞬态和频率模拟。我们证明，在明确的条件下，此类频率模型可以提供准确的结果，以预测与保护设备触发延迟相关的过冲。对模型的验证是在三个现成设备上的TLP和人类金属模型（HMM）条件下进行的。
德国风力发电量低事件发生频率和持续时间
摘要 在向可再生能源系统过渡的过程中，风力发电量低的事件受到越来越多的关注。我们基于 40 年的再分析数据和开放软件，分析了德国陆上风力发电此类事件的频率和持续时间。我们发现，冬季风力发电量低的事件比夏季少，但最大持续时间在各月份的分布更均匀。虽然短时间事件很常见，但长时间事件却很少见。每年都会出现大约连续五天的平均风力发电量系数低于 10% 的时期，每十年会出现近八天的时期。如果只考虑冬季，这些持续时间会减少。数据中最长的事件持续了近十天。我们得出的结论是，公众对冬季风力发电量低事件的担忧可能被高估了，但建议建模研究考虑多个天气年，以正确解释此类事件。
对听觉节律刺激的持续性皮质振荡反应的频率选择性
有人提出，皮质振荡通过神经同步机制在语音和音乐感知、注意力选择和工作记忆中发挥功能性作用。神经同步的一个常被忽视的特性是，它对持续振荡的调节作用比节奏刺激更持久。我们通过在被动感知范式中研究旋律刺激期间和之后皮质神经振荡来测试这种现象的存在。旋律由嵌入在 2.5 Hz 流中的 60 和 80 Hz 音调组成。通过对男性和女性的颅内和体表记录，我们发现，在响应音调时，整个皮质（远远超出了听觉区域）的高 c 波段都出现了持续的振荡活动。相比之下，在响应 2.5 Hz 流时，未观察到任何频带的持续活动。我们进一步表明，我们的数据可以通过阻尼谐振子模型很好地捕获，并且可以分为三类神经动力学，具有不同的阻尼特性和特征频率。该模型为人类皮层中听觉神经同步的频率选择性提供了机械和定量解释。
使用开关电池的超低频率DC-DC转换器
比例[1] - [2]。SCC输出阻抗与电容器值C fly和工作频率F SW的乘积成反比[3]。因此，将工作频率提高10倍或多或少地降低了具有相似因素的被动组件的足迹。但是，开关损耗增加了10倍，从而降低了功率效率。低功率 - 例如MW量表及以下 - 如图1如果保持大于90％的效率，则开关损耗限制了可实现的工作频率。由于工作频率有限，因此电容密度较高的电容器是增加功率密度（w/mm 3）[4] - [5]的替代方法。尽管如此，电容密度的增加限制为几个200 nf/mm 2 [6]（深部电容器），无法保持低功率下的不可忽略的开关损失。另外的电容器和电感器，第三能量