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使用 CBO 扩展马尔可夫转换模型估计经济预测的不确定性
有关第一步的讨论，请参阅 Robert W. Arnold，《国会预算办公室如何制定十年经济预测》，工作文件 2018-02（国会预算办公室，2018 年 2 月），www.cbo.gov/publication/53537。有关第三步的讨论，请参阅国会预算办公室，“使用国会预算办公室的贝叶斯向量自回归模型估计经济预测的不确定性”（2023 年 1 月），www.cbo.gov/publication/58883。有关相关讨论，请参阅 Mark Lasky，《国会预算办公室的小规模政策模型》，工作文件 2022-08（国会预算办公室，2022 年 9 月），www.cbo.gov/publication/57254。
MoS2 纳米器件中环境条件电开关的全光学原位研究
我们最近开发出了第一种非侵入性技术，它可以通过等离子体增强暗场 (DF) 纳米光谱在纳米尺度和环境条件下原位追踪材料形貌。[28–30] 在这里，我们利用纳米拉曼和纳米光致发光提供的附加功能对其进行扩展，以研究 MoS 2 中的切换机制。该方法的原理如图 1a 所示。将一个 80 nm 的金纳米粒子 (AuNP) 放置在金基底附近，用白光 (λ ≈ 400–900 nm) 照射，以在 AuNP 内产生等离子体共振 (单模)，并在 AuNP 和基底之间的间隔物中产生等离子体共振 (间隙模式)。[31,32] 使用 DF 散射显微镜配置检测共振，间隙模式的波长和强度取决于间隔物的折射率、厚度和几何形状。 [31,32] 使用 AuNP 作为电开关的纳米尺寸（≈ 700 nm 2 ）顶部触点 [29,33] 会导致纳米级开关通道内局部出现强场增强。这大大增强了拉曼和光致发光 (PL) 信号，[34] 方便地突出了原本无法检测到的纳米级开关动力学。文献中提出了许多针对 MoS 2 的开关机制，如表 1 所示。这些机制包括硫空位（VS）的迁移[3,9,10]、氧化 MoS 2 中氧的运动[6,12]、电荷捕获和脱捕获[2]、从半导体（2H）到金属（1T'）的相变[4,7]、以及金属离子从电极中嵌入[5,13,17,18,20]。我们注意到，所有上述机制都会引起光信号（拉曼，PL）的变化，这些变化可以通过我们的实验能力检测到。特别是，通过透射电子显微镜（TEM）研究的所有 MoS 2 纳米片中都观察到的 VS 密度[36–38]与 ≈ 750 nm 处的 PL 峰[39,40]、MoS 2 的 A/B 激子的强度比[39,41]相关
利用超顺磁体中的概率切换实现神经形态系统中的时间信息编码
摘要 — 脑启发计算利用神经科学原理来支撑大脑在解决认知任务方面无与伦比的效率 — 正在成为一种有前途的途径，以解决当今深度学习面临的若干算法和计算挑战。尽管如此，当前的神经形态计算研究是由我们在执行确定性操作的计算平台上运行深度学习算法的完善概念驱动的。在本文中，我们认为在概率神经形态系统中采用不同的方式执行时间信息编码可能有助于解决该领域的一些当前挑战。本文将超顺磁隧道结视为一种潜在的途径，以实现新一代脑启发计算，它结合了计算神经科学的两个互补见解的各个方面和相关优势 — — 信息如何编码以及计算如何在大脑中发生。硬件算法协同设计分析证明 97。由于时间信息编码，状态压缩的 3 层自旋电子学使随机脉冲网络在 MNIST 数据集上具有高脉冲稀疏度，准确率为 41%。
使用 RL78/I1A 的无 IPD 数字开关电源电路
图 3-3 显示了交流电源接通后到开关开始前电压 V CC 和 V DD 的波形。在 LDO 之前有一个 RC 电路。接通电源后，电容 C1 逐渐充电。当电容 C1 充满电后，通过控制其 CONTROL 引脚信号激活 LDO。但是，MCU 高速运行所需的电流无法仅通过电阻分压电路提供。因此，在 LDO 激活后，C1 逐渐放电。为此，为了防止 V CC 降至 LDO 输入输出电压的指定电压以下，MCU 进入待机模式（以减少 MCU 电流），或切换到从辅助绕组提供电流以恢复 V CC 。在图 3-3 中，MCU 被激活并进入待机模式。然后由外部输入信号开始开关。 图 3-3 电压 V CC 和 V DD 的波形
多输入软转换DC – DC转换器连接DC微电网中的可再生能源
摘要本文提出了一种新的多输入软转换DC – DCμukconventer，以清洁和可再生能源。所提出的转换器可以在DC微电网中产生恒定的DC输出电压，并增加可再生能源的不同电压。在拟议的转换器中，边缘共振软转换模块用于执行比常规的多输入转换器更好。边缘共鸣的软转换模块中的所有开关都可以意识到零电流开关转机和零电压开关转换。通过使用这些模块，所提出的转换器可以达到开关的较低电流应力，更宽的软开关范围以及较高的功率效率，而不是传统的多输入转换器。这些优势是在边缘振动模块中实现的，该模块优化了软转换状态和成本。此外，由于边缘共振的软旋转模块具有较宽的软切换范围，因此可以轻松实现软开关状态。此外，提出的转换器可以将生成的功率从可再生能源传递到直流微电网。在本文中，将详细讨论拟议转换器的操作原理和性能。通过实验室规模的原型和全尺度的实时硬件实验获得的实验结果来验证理论分析。
适用于交换的 Cisco DNA 软件订阅矩阵
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在患有难治性混合组织细胞增多症患者中切换MEK抑制剂后的戏剧性反应
我们报告了一个进行性多系统混合组织细胞增多症患者的病例，将兰格汉细胞组织细胞增多症（LCH）和Erdheim-Chester疾病（ECD）与骨髓相关联，其病变涉及MAP2K1 E102-I102-I103DEL。在MEK抑制剂Trametinib下进行初步改进后，治疗仅是有效的且耐受性不佳的。最终，尽管稳定状态下的曲米替尼的槽血液水平在预期的范围内，但这种疾病逐渐危及生命的情况，伴有脑部参与和anasarca。切换到MEK抑制剂联合替尼作为打捞疗法会导致剧烈的，快速的疾病反应，并且患者在3年后的治疗中保持无病。外周血中MAP2K1缺失的负荷与疾病活性相关，并与cobi-Metinib相关，尽管在最后一次随访中仍然可以检测到。
精神疲劳前后任务切换过程中脑功能网络重组
摘要：心理疲劳因其严重的负面影响而受到广泛研究。但心理疲劳前后任务切换的神经机制如何仍是一个问题。为此，本研究旨在利用脑功能网络特征来探索这一问题的答案。具体来说，记录了20名被试的任务状态脑电信号。任务包括400秒的2-back任务（2-BT），接着是6480秒的心算任务（MAT），然后是400秒的2-BT。根据选定的任务切换状态提取和分析网络特征和功能连接，在心理疲劳之前从Pre_2-BT到Pre_MAT，在心理疲劳之后从Post_MAT到Post_2-BT。结果表明，根据网络特征的显著变化和在Pre_2-BT和Post_2-BT之间使用支持向量机（SVM）获得的98%的高分类准确率，长期MAT成功诱发了心理疲劳。当任务从Pre_2-BT切换到Pre_MAT时，所有网络特征中delta和beta节律均出现显著变化，选定的功能连接呈现增强趋势。而当任务从Post_MAT切换到Post_2-BT时，beta节律的网络特征和选定的功能连接与心理疲劳前任务切换的趋势相反。我们的研究结果为理解大脑在任务切换过程中的神经机制以及在心理疲劳过程中的神经机制提供了新的见解。
基于二维铁电半导体极化切换的高线性和对称突触记忆晶体管
基于人工突触的受脑启发的神经形态计算硬件为执行计算任务提供了有效的解决方案。然而，已报道的人工突触中突触权重更新的非线性和不对称性阻碍了神经网络实现高精度。在此，这项工作开发了一种基于 α -In 2 Se 3 二维 (2D) 铁电半导体 (FES) 中的极化切换的突触记忆晶体管，用于神经形态计算。α -In 2 Se 3 记忆晶体管利用记忆晶体管配置和 FES 通道中电配置极化状态的优势，表现出出色的突触特性，包括近乎理想的线性度和对称性以及大量可编程电导状态。因此，α -In 2 Se 3 记忆晶体管型突触在模拟人工神经网络中的数字模式识别任务中达到了 97.76% 的高精度。这项工作为在先进的神经形态电子学中使用多端 FES 记忆晶体管开辟了新的机遇。
计算开关电路所有诊断的量子算法
故障本质上是随机的，而大多数人造系统（尤其是计算机）的工作方式是确定性的。这就需要将概率论与数学逻辑、自动机和开关电路理论联系起来。本文通过量子信息理论提供了这种联系，这是一种直观的方法，因为量子物理学遵循概率定律。在本文中，我们提供了一种使用基于门的量子计算机计算开关电路诊断的新方法。该方法基于将代表故障的量子位叠加并同时计算所有（通常是指数级）诊断的想法。我们通过经验将诊断的量子算法与基于 SAT 和模型计数的方法进行了比较。对于组合电路的基准，我们在估计故障的真实概率时建立了小于百分之一的误差。