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使用 GAP9 SoC 进行实时闭环脑电图处理
项目描述 闭环可穿戴脑电图处理系统包括信号收集前端、数据预处理和活动识别信号处理单元以及意图呈现执行器。其中，处理单元在意图识别性能指标中起着关键作用，包括能耗、推理延迟以及识别准确性。Greenwaves Technologies 的 GAP9 为 AI 应用提供了一流的超低能耗神经网络性能，因此可以成为从脑电图信号中读取意图的完美候选。此外，GAP9 还具有用于高精度信号预处理的 DSP 单元、高功率效率和高源时钟以实现快速响应。该提案旨在测试 GAP9 上闭环电机想象识别的整体性能，您将有非常好的机会巩固您在机器学习、边缘设备推理以及脑电图相关科学方面的知识。要求/知识...
BioGAP：一款具有 10 核 FP 功能的超低功耗物联网处理器，具有医疗级 AFE 和 BLE 连接，可用于可穿戴生物信号处理
摘要 — 可穿戴生物信号处理应用正在推动临床和消费应用的小型化、节能物联网解决方案取得重大进展。但是，只有通过节能的边缘处理执行数据处理和机器学习 (ML) 近传感器，才能向高密度多通道前端扩展。为了应对这些挑战，我们推出了 BioGAP，这是一种新颖、紧凑、模块化、轻量级 (6g) 的医疗级生物信号采集和处理平台，由 GAP9 提供支持，GAP9 是一款十核超低功耗 SoC，专为高效多精度（从 FP 到积极量化的整数）处理而设计，满足高级 ML 和 DSP 的要求。BioGAP 的外形尺寸为 16x21x14 mm3，由两个堆叠的 PCB 组成：集成 GAP9 SoC 的基板、支持无线蓝牙低功耗 (BLE) 的 SoC、电源管理电路和加速度计；以及一个包含用于 ExG 采集的模拟前端 (AFE) 的屏蔽。最后，该系统还包括一个可灵活放置的光电容积图 (PPG) PCB，尺寸为 9x7x3 mm 3 和一个可充电电池（ϕ 12x5 mm 2）。我们在基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 应用上演示了 BioGAP。由于 FFT 计算任务的效率为 16.7 Mflops/s/mW，无线带宽减少了 97%，我们在流式传输中实现了 3.6 µJ/样本，在板载处理模式下实现了 2.2 µJ/样本，功率预算仅为 18.2 mW，运行时间为 15 小时。关键词——可穿戴 EEG、可穿戴医疗保健、超低功耗设计、嵌入式系统。
AraştırmaMakalesi/研究文章doi：https：//doi.org/10.35414/akufemubid.1348983AküBemübid24（2024）011001（01-07）Aku J. Sci。工程。 24 疫苗犹豫的方法：传达案例报告... 添加硼酸对抗菌的影响... 用废物产生发电的微生物燃料电池... 不同母体糖尿病类型的新生儿结局 带有嵌入式系统的无人飞行器基于深度学习的对象检测 İşhayatındaAnhedoniSorunu Anhedonia的问题... 评估杀菌剂控制植物疫霉菌诱导的西红柿的疗效 硝酸钙应用对植物发育的影响和在干旱deardio 下生长的葵花籽的某些生理特征
©Afyon KocatepeüNiversItesi抽象的细菌次生代谢物可用于控制微生物。在这项研究中，已经确定了来自Apis Mellifera和Varroa驱灾子的芽孢杆菌分离株的抗菌活性特性。根据椎间盘扩散方法研究了芽孢杆菌物种对某些细菌和致病酵母菌（念珠菌）的抗菌活性。研究的结果是，研究中使用的芽孢杆菌分离株的继发代谢产物以不同的速率抑制了测试的微生物的发展（1.1-8.4 mm抑制区）。两个分离株GAP2（枯草芽孢杆菌）和GAP9（苏云金芽孢杆菌）显示出较高的抗菌活性。从细菌分离株中分离的大多数代谢产物都对大肠杆菌ATCC2471和Marcescens ATCC13880（p <0.05）敏感。确定从GV6，GV7，GAP7，GAP8，GAP11，GAP13和GAP15分离株获得的产物不会影响实验中使用的任何细菌（P <0.05）。人们认为，产生次级代谢产物的芽孢杆菌菌株，尤其是GAP2和GAP9分离株，可能有可能用于医学，兽医，农业和食品工业的各种应用中的各种应用中。Anahtar Kelimeler：抗菌；抗真菌；芽孢杆菌；细菌;圆盘扩散测定；微生物学。