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Cochlear™Nucleus®Kanso®2声音处理器
现在可以在Nucleus Smart应用程序中获得一项新的电池健康功能，以帮助监视内置可充电电池的健康。您和您的患者将能够确定电池何时按预期运行（“好”或“好”），或者它是否需要“需要注意”或“无法充电”。当消息显示“需要注意”时，应更换电池，而不是等到消息显示“无法充电”之前。如果电池健康显示“无法充电”，您的患者可以使用便携式充电器为其声音处理器供电。如果需要，请联系您当地的人工耳蜗代表以寻求支持。
Cochlear™Nucleus®8声音处理器（CP1110）
1。人工耳蜗有限公司。D1190805。处理器尺寸比较。2022，4月*人工耳蜗建议675个锌空气电池设计用于人工耳蜗的使用。**典型的预期电池寿命是使用CI600系列或CI500系列植入物使用的默认地图设置来计算的。根据电池的年龄，每天使用的程序，植入物类型，覆盖植入物的皮肤厚度以及使用的电池大小和类型，每个用户的电池寿命各不相同。从兼容设备，真正的无线设备或FM进行流式传输可能会根据流媒体的频率和多长时间降低声音处理器电池寿命。†建议将SNR-NR，WNR和扫描提供给任何6岁及6岁以上的接收者，他们能够进行1）静态和噪音中的完整客观语音感知测试，以证明和记录性能以及2）报告对不同程序设置的偏好。††远前置只能通过听力植入专家启用。它只能为12岁及以上的用户激活，他们能够可靠地提供声音质量的反馈，并了解如何在移动不同或不断变化的环境时使用该功能。在安静的环境中使用前瞻性视频时，可能会减少语音理解。^耳蜗核8声音处理器是国际标准IEC60529的IP68的灰尘和水具有抗性。带有Aqua+的Nucleus 8 Sound处理器可以连续浸入水中，最多3米，持续2小时。始终阅读使用说明。使用Aqua+的Nucleus 8 Sound处理器是粉尘和水对国际标准IEC60529 IP68水平的抗性，当您使用耳蜗功率扩展可充电电池模块或耳蜗紧凑型电池可再充电电池模块时。参加长时间的水活动时应使用Aqua+附件。有关更多信息，请参阅相关用户指南。^^耳蜗核智能应用程序可在App Store和Google Play上找到。+耳蜗核8声音处理器与Apple和Android设备兼容。有关兼容性信息，请访问www.cochlear.com/compatibility。¥当此技术可用时，您的声音处理器将固件更新可让您连接到蓝牙LE音频兼容设备。请向您的卫生专业人员寻求有关听力损失的治疗方法的建议。结果可能会有所不同，您的健康专业人员将为您提供可能影响您结果的因素。并非所有产品都在所有国家 /地区提供。请联系您当地的人工耳蜗代表以获取产品信息。©Cochlear Limited 2022。保留所有权利。ace，偏离风格，AOS，Ardium，Autonrt，Autosositivity，Baha，Baha，Baha软件，BCDRIVE，BCDRIVE，BCDRIVE，BEAM，BEACH BATE，BATEN，BUTEN，CARINA，CARINA，CARINA，CARINA，COCHLEAR，COCHLEAR，科利耳，코클리어，코클리어，코클리어，同系，工人的软件，轮廓，轮廓，轮廓，轮廓，轮廓，自定义声音，自定义，自由，dermalock，derreferock，derrefe ofer，now，now，now，now，soy，now，soy，now，sere，now。And always, Hugfit, Human Design, Hybrid, Invisible Hearing, Kanso, LowPro, MET, MP3000, myCochlear, mySmartSound, NRT, Nucleus, Osia, Outcome Focused Fitting, Off-Stylet, Piezo Power, Profile, Slimline, SmartSound, Softip, SoundArc, True Wireless, the elliptical logo, Vistafix, Whisper, WindShield and Xidium是人工耳蜗公司的商标或注册商标。
具有定制的人工神经网络处理器...
摘要 — 本文介绍了一种具有自定义指令集架构的嵌入式可编程处理器的设计和实现，用于高效实现人工神经网络 (ANN)。ANN 处理器架构可扩展，支持任意数量的层和每层人工神经元 (AN) 数量。此外，该处理器支持具有任意 AN 间互连结构的 ANN，以实现前馈和动态循环网络。该处理器架构是可定制的，其中 AN 之间的输入、输出和信号的数值表示可以参数化为任意定点格式。本文介绍了一种设计的可编程 ANN 处理器的 ASIC 实现，用于具有多达 512 个 AN 和 262,000 个互连的网络，估计占用 2.23 mm2 的硅片面积，在 1.6 V 电源下以 74 MHz 运行，采用标准 32 nm CMOS 技术，功耗为 1.25 mW。为了评估和比较所设计的 ANN 处理器的效率，我们设计并实现了专用的可重构硬件架构，用于直接实现 ANN。本文介绍了所设计的可编程 ANN 处理器和 Xilinx Artix-7 现场可编程门阵列 (FPGA) 上的专用 ANN 硬件的特性和实现结果，并使用两个基准进行了比较，即使用前馈 ANN 的 MNIST 基准和使用循环神经网络的电影评论情绪分析基准。
i.MX 95 应用处理器系列
i.MX 95 系列功能包括一个多核应用域，最多可容纳六个 Arm Cortex ® -A55 内核，以及两个独立的实时域，用于安全/低功耗和高性能实时使用，由高性能 Arm Cortex-M7 和 Arm Cortex-M33 CPU 组成，结合了低功耗、实时和高性能处理。i.MX 95 系列旨在支持符合 ISO 26262 ASIL-B 和 SIL-2 IEC 61508 标准的平台，其中安全域是许多汽车和工业应用的关键功能。基于 i.MX 95 的平台可确保车辆中的安全基本操作（如语音警告、仪表和摄像头）符合汽车 OEM 设定的高可靠性标准。同样，在工业工厂自动化平台中，功能安全域可确保工业控制系统始终返回到预定状态，即使系统的其余部分发生故障也是如此。
RISC-V 处理器的物理实现 - Aaltodoc
摘要 开源指令集架构 RISC-V 在首次发布后就引起了人们的关注。该 ISA 提供了一组精简且可扩展的指令，而不会损害典型处理器的任何功能。2020 年，阿尔托大学启动了一个 RISC-V 处理器项目，以在阿尔托大学开展处理器研究并将其用作其他项目的 CPU。在此项目期间，称为“A-core”的处理器已发展成为一个功能强大的内核，可以驱动各种外围设备并运行汇编或 C 程序。本论文的目标是通过开发基于 RISC-V 的自动化开发平台来设计 A-core 的完整物理实现。通过开发物理实现，可以在实际物理约束下验证和确认处理器。此外，物理实现允许更广泛地开发软件，将处理器用作教学和驱动其他芯片的一部分。在这项工作期间开发的基于 RISC-V 的自动化开发环境提供了设计和研究物理实现的工具。该环境还提供了验证和确认工具，以便能够以最小的缺陷制造实现。因此，A-core 的物理实现包括在设计过程中添加的所有功能，例如加速器、流水线和微小的结构变化，并使用自动化开发环境工具验证了设计。该设计最终被送去制造。从制造商那里到达后，必须通过测量来验证设计，之后才能说它完全可以正常工作，并且可以在阿尔托大学未来的工作中使用。
超声波处理器零件编号 VCX750 & ...
请完整阅读本手册。我们提供了必要的说明和指导以确保本设备成功运行。请注意以下事项： 电源、转换器和高频电缆中存在高压。这些设备内部均没有用户可维修的部件。请勿尝试卸下电源盖或转换器外壳。 电源打开时，请勿触摸设备上任何断开的电缆连接。 请勿在转换器与高压电缆断开的情况下操作电源。电缆中存在高压，可能会造成电击危险。 设备运行时，请勿尝试断开转换器高压电缆。 电源必须使用三脚插头正确接地。插入设备之前，请测试电源插座是否正确接地。 将超声波电源安装在没有过多灰尘、污垢、爆炸性或腐蚀性烟雾的区域，并避免极端温度和湿度。（有关规格，请参阅第 5 页。）请勿将电源放置在通风柜内。
先进空间实验处理器（ADSEP）
Redwire 高级空间实验处理器 (ADSEP) 是一种全自动、多用途单舱式储物柜处理设施，用于进行各种生命和物理科学研究以及小批量生产。ADSEP 设施包含三个独立的热区，每个热区可容纳一个“微型实验室”盒式磁带，以及一台控制所有三个盒式磁带处理的内部计算机。每个盒式磁带外壳设计为为每个实验提供最多 2 级遏制，从而允许进行 HRL-2 级实验。该设施与盒式磁带的内容无关。因此，可以同时在不同的盒式磁带中进行完全独立的研究。盒式磁带是“热插拔”的，使工作人员能够成功地连续运行不同的实验。
NX586“处理器P90概况表
■NX586提供了第六代技术学今天Nexgen的RISC86™Microharchitecture是第六代RISC原则在X86指令集中的首次完整应用，并包括排序执行，投机性执行，注册重命名，重命名和数据伪造。Intel必须等待奔腾*'Pro来利用这种高水平的技术。
具有定制的人工神经网络处理器...
摘要 — 本文介绍了一种具有自定义指令集架构的嵌入式可编程处理器的设计和实现，用于高效实现人工神经网络 (ANN)。ANN 处理器架构可扩展，支持任意数量的层和每层人工神经元 (AN) 数量。此外，该处理器支持具有任意 AN 间互连结构的 ANN，以实现前馈和动态循环网络。该处理器架构是可定制的，其中 AN 之间的输入、输出和信号的数值表示可以参数化为任意定点格式。本文介绍了一种设计的可编程 ANN 处理器的 ASIC 实现，用于具有多达 512 个 AN 和 262,000 个互连的网络，估计占用 2.23 mm2 的硅片面积，在 1.6 V 电源下以 74 MHz 运行，采用标准 32 nm CMOS 技术，功耗为 1.25 mW。为了评估和比较所设计的 ANN 处理器的效率，我们设计并实现了专用的可重构硬件架构，用于直接实现 ANN。本文介绍了所设计的可编程 ANN 处理器和 Xilinx Artix-7 现场可编程门阵列 (FPGA) 上的专用 ANN 硬件的特性和实现结果，并使用两个基准进行了比较，即使用前馈 ANN 的 MNIST 基准和使用循环神经网络的电影评论情绪分析基准。
适用于网络应用的全光频率处理器
摘要 —我们提出了一种用于透明光网络的电光方法，其中频道在波长复用环境中主动转换为任何所需的映射。基于电光相位调制器和傅里叶变换脉冲整形器，我们的全光频率处理器 (AFP) 经过了数字检验，以用于频道跳变和广播的特定操作，并发现能够以有利的组件要求实现这些转换。通过基于互信息的系统优化指标扩展我们的分析，我们展示了如何在经典环境下在有限资源下优化转换性能，并将结果与使用量子信息驱动的指标（例如保真度和成功概率）得出的结果进行对比。鉴于其与片上实现的兼容性，以及频道切换中光电转换的消除，AFP 有望在硅光子网络设计以及高维频率箱门的实现中提供宝贵的潜力。