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用于检测术中ECOG中高频振荡（HFO）的尖峰神经网络（SNN）
要获得癫痫发作的自由，癫痫手术需要完全切除癫痫脑组织。在术中电视学（ECOG）记录中，癫痫组织产生的高频振荡（HFO）可用于量身定制切除缘。但是，实时自动检测HFO仍然是一个开放的挑战。在这里，我们提出了一个尖峰神经网络（SNN），用于自动HFO检测，最适合神经形态硬件实现。我们使用独立标记的数据集（58分钟，16个记录），训练了SNN，以检测从术中ECOG测量的HFO信号。我们针对快速连锁频率范围（250-500 Hz）中HFO的检测，并将网络结果与标记的HFO数据进行了比较。我们赋予了SNN新型的伪影排斥机制，以抑制尖锐的瞬变并证明其在ECOG数据集中的有效性。该SNN检测到的HFO速率（中位数为6.6 HFO/ min）与数据集中发布的HFO率（Spearman'sρ= 0.81）相当。所有8例患者的术后癫痫发作结果被“预测”为100％（CI [63 100％]）的精度。这些结果为建造实时便携式电池式HFO检测系统提供了进一步的一步，该检测系统可在癫痫手术期间使用，以指导癫痫发作区的切除。
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
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HFC-152A，HFO-1234YF和HFC/HFO
摘要：京都协议强调了需要更换HFC制冷剂，因为它们的高GWP值会导致环境污染。因此，在本文中，制冷剂R1234YF，R152A和HFOS/HFCS混合物的R134A/R152A/R1234YF（例如ARM42）（例如8.5/14/14/14/14/14/14/14/14/14/77.5），ARM42A的比率为7/11/82的比率）理论上对家用冰箱中的HFC-134A进行了分析。体积冷却能力，压缩机排放温度，性能系数，压缩机能量消耗和制冷能力是估计冰箱性能的主要参数。结果表明，与HFC-134A相比，HFC-152A在COP以及相等的冷却和体积冷却能力方面的性能优于性能。但是，制冷剂HFC-152A是易燃的，并且以高压缩机出口温度运行，这可能会限制其使用情况。与HFC-134A相比，HFO制冷剂R1234YF显示出几乎相等的容量冷却能力，压缩机能耗，冷藏效果和COP。在制冷剂ARM42和ARM42A中，制冷剂ARM42A被选为HFC-134A的好选择，因为体积冷却能力和ARM42A的COP几乎等于HFC-134A。因此，当采用相应的安全要求时，ARM42A可以更好地选择家庭冰箱中HFC-134A的直接替代品。因此，在对制冷剂的每一个物业的总体比较中，我们可以得出结论，可以将R1234YF视为家用冰箱中HFC-134A的最佳替代品。
直升机飞行操作质量保证 (HFOQA)
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