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基于Memristor的低温可编程DC来源，用于可扩展的原位量子点控制
手稿于2022年12月16日收到；修订了2023年2月3日； 2023年2月7日接受。出版日期2023年2月20日；当前版本的日期2023年3月24日。这项工作得到了加拿大自然科学和工程研究委员会（NSERC）的部分支持；在加拿大第一研究卓越基金的一部分；在加拿大第一研究卓越基金的一部分是由Laboratoire纳米技术纳米纳斯特梅斯（LN2），该基金是法国 - 加拿大 - 加拿大联合国际研究实验室（IRL-3463），由中心由国家de la Recherche Scorentifique（CNRS），Universitedesitédesherbrooke，Unigabrooke，Comecomeitififique（CNR）中心资助和合作。 ÉcoleCentrale Lyon（ECL）和国家科学研究所（Institut National des Sciences）贴花（INSA）LYON；并部分由魁北克人的自然与技术（FRQNT）。本文的评论由编辑F. Bonani安排。（通讯作者：Pierre-Antoine Mouny。）Pierre-Antoine Mouny, Yann Beilliard, and Dominique Drouin are with the Institut Interdisciplinaire d'Innovation Technologique (3IT) and the Institut Quantique (IQ), Université de Sherbrooke, Sherbrooke, QC J1K 0A5, Canada, and also with the Laboratoire Nanotechnologies Nanosystèmes (LN2), CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大（电子邮件：Pierre-antoine.mouny.mouny@usherbrooke.ca）。SébastienGraveine，Abdelouadoud El Mesoudy，RaphaëlDawant，Pierre Gliech和Serge Ecoffey与Interdistut Interdisci-Plinaire d'innovation D'innovation D'Innovation Technologique（3IT），Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，QC J1K 0A 5，CANCALAINE，CANCALAITIE，以及CANCALATO，CANCARAITAN，以及CANCACATAINIIS Nanosystèmes（LN2），CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大。Marc-Antoine Roux与加拿大QC J1K 2R1的Sherbrooke大学量子研究所（IQ）一起。Fabien Alibart与加拿大Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke University Institute（3IT）的互助创新创新研究所，加拿大QC J1K 0A5，也与纳米技术实验室纳米系统（LN2）一起加拿大，还与法国59650 Villeneuve-d'ascq的电子，微电子学和纳米技术学院（IENN）一起。Michel Pior-Ladrière与纳米技术实验室纳米系统（LN2），CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大，以及与Sher-Brooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，QC j1 cancase cancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancance of sherbrooke，QC J1K 0A5本文中一个或多个数字的颜色版本可在https://doi.org/10.1109/ted.2023.3244133上找到。<数字OBJET标识符10.1109/TED.2023.3244133
使用低成本开源脑机接口和 3D 打印腕外骨骼诱导神经可塑性
摘要：脑机接口 (BCI) 已被证明可用于中风康复，但有许多因素阻碍了该技术在康复诊所和家庭中的使用，主要因素包括 BCI 系统的可用性和成本。本研究的目的是开发一种廉价的 3D 打印腕外骨骼，可由廉价的开源 BCI (OpenViBE) 控制，并确定使用这种设置进行训练是否可以诱导神经可塑性。11 名健康志愿者想象手腕伸展，这些伸展通过单次脑电图 (EEG) 检测到，作为响应，腕外骨骼复制了预期的运动。在使用外骨骼进行 BCI 训练之前、之后立即和 30 分钟后测量使用经颅磁刺激引起的运动诱发电位 (MEP)。BCI 系统的真阳性率为 86 ± 12%，每分钟有 1.20 ± 0.57 次误检。与 BCI 训练前的测量结果相比，MEP 在训练后立即增加了 35 ± 60%，在 BCI 训练 30 分钟后增加了 67 ± 60%。BCI 性能与可塑性诱导之间没有关联。总之，可以使用开源 BCI 设置检测想象运动并控制廉价的 3D 打印外骨骼，当与 BCI 结合时可以诱导神经可塑性。这些发现可能会促进 BCI 技术在康复诊所和家庭中的普及。然而，可用性必须提高，并且需要对中风患者进行进一步测试。
适用于特殊 FIB 应用的硼液态金属合金离子源
聚焦离子束 (FIB) 装置是一项关键技术，在纳米技术领域已得到广泛应用，可用于局部表面改性、掺杂、原型设计以及离子束分析。这种 FIB 系统的主要组成部分是离子源及其可用的离子种类 1 。目前，大多数仪器都采用 Ga 液态金属离子源 (Ga-LMIS)，但对其他离子种类的需求仍在增加 2 。一种非常受关注的元素是硼，它是元素周期表中最轻的元素之一，在微电子学中已得到广泛应用，可通过注入或扩散在硅中进行 p 型掺杂 3 。人们长期以来一直对硼在 LMAIS 中的应用感兴趣，并为此付出了很多努力，通过 FIB 对材料进行局部改性，从而避免 B 宽束注入和光刻步骤。硼有两种稳定同位素，质量为 10 u（19.9% 天然
并非全是悲观和沮丧：能源密集型和时间灵活的数据中心应用实际上如何促进可再生能源
摘要 为实现可持续能源系统，进一步增加可再生能源 (RES) 发电量势在必行。然而，RES 的开发和实施带来了各种挑战，例如，处理由于 RES 的间歇性而导致的电网稳定性问题。相应地，日益波动甚至为负的电价也对 RES 电厂的经济可行性提出了质疑。为了应对这些挑战，本文分析了 RES 电厂与计算密集型、耗能数据中心 (DC) 的集成如何促进对 RES 电厂的投资。开发了一个优化模型，用于计算由 RES 电厂和 DC 组成的综合能源系统 (IES) 的净现值 (NPV)，其中 DC 可以直接消耗来自 RES 电厂的电力。为了获得适用的知识，本文通过以下方法评估了所开发的模型：
BioPyC，一个用于离线脑电图和生理信号分类的开源 Python 工具箱
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 的研究变得更加民主，使用基于脑电图 (EEG) 的 BCI 的实验急剧增加。协议设计的多样性和对生理计算日益增长的兴趣要求同时改进 EEG 信号和生物信号（如皮肤电活动 (EDA)、心率 (HR) 或呼吸）的处理和分类。如果一些基于 EEG 的分析工具已经可用于许多在线 BCI 平台（例如 BCI2000 或 OpenViBE），那么在线使用算法之前，执行离线分析以设计、选择、调整、验证和测试算法仍然至关重要。此外，研究和比较这些算法通常需要编程、信号处理和机器学习方面的专业知识，而许多 BCI 研究人员来自其他背景，对这些技能的培训有限或没有培训。最后，现有的 BCI 工具箱专注于 EEG 和其他脑信号，但通常不包括其他生物信号的处理工具。因此，在本文中，我们描述了 BioPyC，这是一个免费、开源且易于使用的 Python 平台，用于离线 EEG 和生物信号处理和分类。基于直观且引导良好的图形界面，四个主要模块允许用户遵循 BCI 过程的标准步骤，而无需任何编程技能：（1）读取不同的神经生理信号数据格式，（2）过滤和表示 EEG 和生物信号，（3）对它们进行分类，以及（4）可视化并对结果进行统计测试。我们在四项研究中说明了 BioPyC 的使用，即根据 EEG 信号对心理任务、认知工作量、情绪和注意力状态进行分类。
汽车应用的混合源电池/超级电容器的尺寸
运输部门负责全球CO 2排放的27％[1]。它代表了全球变暖的主要原因之一。为了减少这些排放，已经启动了许多政策来提高热发动机的能效[1]。在运输领域，杂交方面最初专门研究化石源和电力源之间的能源管理研究，并在存在辅助电动机的情况下改善热发动机的性能。该链的潜力受嵌入式存储系统的限制。铅酸电池具有低功率，这在加速，减速和能量恢复期间对电链有影响。此外，这种电池技术的寿命非常低[2]。这就是为什么超级电容器与电池的关联可以解决问题的原因。本文所介绍的工作进一步采取了进一步的一步，并提出了由超级电容器制成的电源的锂离子电池杂交，以驾驶全电动车辆。提出了一个尺寸过程来定义混合源维度，并确认重量和成本方面的杂交益处。频率解耦策略[2]用于管理超级电容器 - 电池混合源。
基本支出指南，资金资料，2024年1月31日
对雇员用品，旅行或餐饮等物品的报销必须是出于有效的商业目的，并且必须在员工报告结构中以较高的权力批准个人。员工必须使用Chrome River报销系统。（有关其他信息，请参见Chrome River网站。）无论资金来源如何，都禁止购买供个人使用的物品。通常，任何非旅行的购买都应通过先前的计划以及以下首选购买方法之一进行：Procard，材料管理指定的合同供应商的办公用品的线路订单，港口采购申请/订单（包括校园存储室）（包括校园存储室）或毯子订单。请注意，所有使用赠款资金的购买都必须遵守授予机构和/或合同中的法规。使用基金会和机构信托基金的任何购买都必须遵守适用于基金的任何限制。对于无法通过上面列出的首选购买方法之一处理的购买，直接付款表可用于报销。直接付款表的利用应很不常见，并且只有在其他支付方法论不可用的情况下。任何此类批准的报销都必须适当记录为支出。原始的，详细的，逐项的收据是报销请求的首选文档。应在发生费用之日的30天内要求报销。
人工智能与医疗保健和医疗系统
抗菌耐药性（AMR）是本世纪全球公共卫生最严重的挑战之一。2014年4月发布的第一本《世界卫生组织全球关于AMR监视的报告》首次从国家和国际监视网络中收集了数据，证明了这种现象在世界许多地区的程度，以及在现有监视中存在很大的差距。鉴于多种耐药细菌的报道增加以及新许可治疗的短缺，研究人员已经开始研究严重且罕见的疾病，作为新的抗生素供应。链霉菌是革兰氏阳性丝状细菌的属，代表了抗生素研究中天然产物发现的基石。链霉菌物种以其创造广泛的生物活性次级代谢物的能力而闻名，其中包括超过三分之二的治疗抗生素。本文探讨了链霉菌的生物学和基因组特征，它们在自然产物生物合成中的作用以及最近利用这些生物来进行新型抗生素发现的进步。我们还讨论了解决抗生素耐药性和策略的挑战，以最大程度地利用链霉菌通过现代生物技术的潜力。抗菌素耐药性（AMR）已成为二十一世纪最严重的公共卫生问题之一，威胁着有效的预防和治疗不再因用细菌，寄生虫，病毒和真菌引起的不再受到常见抗生素易于对抗其对抗它们而不再敏感的感染范围。
gslab：用于荧光显微镜中高级相分析的开源平台
相拟合分析的基础在于使用相组合变换将图像的每个像素映射到二维空间中，称为相分子空间，基于该像素内部跨荧光寿命或光谱尺寸1,2的光子分布。每个像素在相量空间中的位置取决于光子分布的形状，并且独立于信号的强度。通过相量表示的分析不需要对样品的性质或模型的拟合的先验知识。此外，快速傅立叶变换算法的利用可实现快速计算。此分析简化了视觉检查和识别不同像素的种群，随后可以将其映射到原始的荧光图像（或图像集）3。此外，相量转换的数学特性使研究人员能够通过观察相量空间中代表的光子分布的变化来理解样品中发生的现象。在在线方法中提供了分析荧光寿命显微镜图像的相思方法背后的数学概述。