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一种改进的实数编码遗传算法用于大规模平面阵列综合
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常，平面阵列用于基于电池使用的通信应用，例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此，选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件，相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
标题：在体内测试 - 重测的定量表征回波平面成像的显而易见的扩散系数可重复可重现
标题：在1.5T MR-LINAC平台上对头颈癌的显而易见的扩散系数的回波平面成像的重新延伸系数的重现：使用QIBA计量学的技术验证作者：Brigid A. McDonald 1，Dina El-Habashy 1，Renjie He 1，Sammir 1，Sam Mir Bir 1，2 Mohamed 1, 3 , Sara Ahmed 1 , Yao Ding 4 , Jihong Wang 4 , Stephen Y. Lai 5 , Alex Dresner 6 , John Christodouleas 7 , Clifton D. Fuller 1 Affiliations: 1 The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Department of Radiation Oncology, Houston, TX, USA 2 UT MD Anderson Cancer Center UTHealth Houston Graduate School of Biomedical Sciences, Houston,美国德克萨斯州3贝勒医学院，放射肿瘤学系，美国德克萨斯州休斯敦4 4美国德克萨斯州安德森大学癌症中心，放射物理系，美国德克萨斯州休斯顿，美国5号，美国德克萨斯州癌症中心，德克萨斯州癌症中心，德克萨斯州休斯敦，德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州休斯敦，美国6美国菲利普斯医疗保健MR on Ceport，美国埃尔克斯郡，美国7月，美国埃尔克斯郡。目的：为了检测放射治疗期间的明显扩散系数（ADC）值的变化，用于生物图像引导的自适应放射治疗，必须表征ADC的变异性。我们评估了1.5T MR-LINAC上头颈癌中ADC值的可重复性。方法：39例头颈癌患者（36例原发性肿瘤，55个淋巴结）在1.5T MR-LINAC上在辐射疗法开始之前的两个时间点上以回声 - 平面成像扩散加权MRI成像。为每个病变测量平均值和中位ADC值和体积。绝对性和可重复性系数（RC）。线性回归分析和F检验，以确定病变体积或扫描之间的时间是否影响可重复性。Results: For primary tumors & lymph nodes: mean ADC, median ADC, and volume were 1.27 ± 0.33 mm 2 /s & 1.17 ± 0.34 mm 2 /s, 1.25 ± 0.35 & 1.16 ± 0.37 mm 2 /s, and 8.8 ± 12.3 cm 3 & 6.5 ± 7.2 cm 3 , respectively.对于肿瘤和节点，平均ADC的RC值为0.355 mm 2 /s＆0.355 mm 2 /s，％RC值为29.1％和31.1％；中值ADC非常相似。可重现性与体积或扫描间隔没有显着相关，但是观察到较小体积的可重复性较差的趋势。结论：考虑到先前的报告，最佳％∆ ADC在头颈癌中的响应预测阈值约为15-30％，MR-LINAC上的这种序列具有可接受的可重复性来检测较大的ADC变化，但仍可能错过一些临床上显着的变化。
通过层间策略提高平面片上锌离子微电池的电化学性能
必须开发具有高容量电极和更环保、更经济、更稳定的系统的平面片上微电池，这对于为即将推出的微型片上系统智能设备供电至关重要。然而，由于制造工艺复杂、循环过程中微电极的稳定性以及在有限的设备体积内保持更高容量的挑战，高稳定性微电池领域的研究受到限制。为了满足这一需求，本研究专注于提供高度稳定和高容量的微电极。这涉及在电极材料和集电器之间添加 PEDOT 层，应用于平面聚苯胺阴极和锌阳极设备结构中以增强电荷存储性能。这种简单的策略不仅可以提高设备在长期循环中的稳定性并降低电荷转移阻力，还可以将 0.1 mA cm − 2 时的电荷存储容量从 17.64 μ Ah cm − 2 提高到 19.75 μ Ah cm − 2 。因此，锌离子微电池实现了显著的峰值面积能量和功率，分别为 18.82 μ Wh cm − 2 和 4.37 mW cm − 2。这项工作提出了一种有效的策略来提高平面微电池的电化学性能，这对先进便携式电子产品的发展至关重要。
国际平坦化/CMP技术会议
ICPT 作为平面化/CMP 的国际研讨会，为讨论包括 FEOL 和 BEOL CMP、3D/TSV、CMP 基础、抛光工艺、耗材、设备、绿色设备、新应用、计量、清洁、缺陷控制、工艺控制、CMP 替代品、SiC、GaN、蓝宝石和钻石在内的技术提供了绝佳的机会。会议为研究人员和工程师提供了一个会面、讨论和分享各自知识领域经验的地方。无论演讲者来自哪个国家或组织，担任什么职位，或在哪个技术领域积累了经验或成为专家，都希望在平等的基础上进行热情洋溢的演讲和讨论，就像晶圆表面一样平坦。
准确解决的平面差异系统...
近年来在二阶非线性普通差方程的研究中取得了迅速的进步。这些方程中的某些方程式特别有趣，因为它们在其他科学领域频繁出现。作为示例，我们可以引用li´enard方程[17，35]，瑞利方程[37]和自治系统，导致这些类型的方程（例如Kukles的系统[5，19]和Kolmogorov System [36]）。然而，在研究这些非线性差方程和系统的研究中，重要的挑战之一是确定哪些是可以集成的。这可以通过研究可集成性来实现，这可以从解决方案中明确收集所有必要的数据，也可以从不变的第一个积分，逆积分因子和不变的代数曲线等中隐含地收集。我们记得，如果n -1独立的第一个积分具有n -1个独立的第一个积分，则维度n的自主差异系统是完全可以集成的，因此可以通过与这些第一个积分的水平集相交（有关更多详细信息，请参见[9，28]）。对于平面差异系统，对第一个积分的知识在研究其动力学行为中至关重要。已经提出了几种分析方法来解决可集成性，每种方法都有其自身的优势和缺点。这些方法包括Noether对称性[34]，Lie对称性[32，6]，Darbouxian的综合性理论[14]，直接方法[21，22]和Painlev´e分析[7，13]。作为最后一种方法的一个特别有趣的例子，Nucci和Leach [31]提出了一种由x = - βxy -µx +γy + µk表达的传染病模型，
使用机器设计和优化平面天线...
摘要 - 如今，在包括电磁应用在内的所有科学和工程领域中应用机器学习技术是不可避免的。传统的天线优化方法涉及为每次迭代的原始天线设计的修改版本求解，从而导致耗时的过程取决于收敛标准和迭代时间。这项工作介绍了一种方法，用于设计针对第五代（5G）无线网络的6 GHz频段量身定制的平面天线。天线具有线性极化特性，旨在覆盖3.3-3.7 GHz频带。使用在HFSS软件中进行的参数分析创建建议的天线的数据集以帮助优化过程。机器学习算法随后被用来优化天线设计的反射系数（S11）。通过这些机器学习技术获得的结果与HFSS软件中的模拟值紧密一致。最后，对优化的天线设计进行了策略和严格测试，为在低6 GHz频谱中有效的5G通信提供了有前途的解决方案。
酯抑制酯对永生的人子宫内膜基质细胞的侵袭和迁移
100 o c环境，2022年10月13日至11日80 o C环境，2022年11月23日至12日60 o C环境，2022年10月11日至2023年1月2日蓝色= 0.38毫米;绿色= 0.31毫米；红色= 0.21 mm
四倍的机器人控制：使用身体平面运动控制，腿阻抗控制和贝齐尔曲线
摘要：在机器人技术中，已经证明了四足机器人在工业，采矿和灾难环境中执行任务的能力。为了确保机器人安全执行任务，其脚部位置的细致计划和精确的腿部控制至关重要。四足机器人的传统运动计划和控制方法通常依赖于机器人本身及其周围环境的复杂模型。建立这些模型由于其非线性性质可能会具有挑战性，通常需要大量的计算资源。但是，存在一种更简化的方法，该方法着重于机器人浮动基础进行运动计划的运动学模型。这种简化的方法更易于实现，但也适用于更简单的硬件配置。将阻抗控制纳入腿部运动是有利的，尤其是在穿越不平坦的地形时。本文提出了一种新颖的方法，其中四足机器人对每条腿采用阻抗控制。它利用六度的贝齐尔曲线来生成从平面运动模型中用于身体控制的腿部速度的参考轨迹。该方案有效地指导机器人沿预定义的路径。使用机器人操作系统（ROS）实施了拟议的控制策略，并通过GO1机器人的模拟和物理实验进行验证。这些测试的结果证明了控制策略的有效性，使机器人能够跟踪参考轨迹，同时显示稳定的步行和小跑步态。
pokerrt：戳戳作为平面非划痕操纵的技巧和失败恢复策略
摘要 - 在这项工作中，我们介绍了Pokerrt，这是一种新颖的运动计划算法，该算法证明了戳记是一种有效的非纹章操纵技巧，以实现快速操纵对象并增加机器人可及工作空间的大小。，我们将戳戳作为一种失败恢复策略，在挑选和地位最初失败或无法实现的情况下，与拾取和位置协同使用。我们的实验证明了拟议框架在计划对象进行调查中使用戳戳操纵在整洁和混乱的环境中的效率。除了定量和定性地证明了Pokerrt对模拟和现实世界中不同方案的适应性外，我们的结果还表明，在成功率和任务时间方面，戳戳而不是推动和抓住的优势。