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声波如何彻底改变癌症（免疫）......
图 2. 应用于肿瘤的热或机械治疗超声方案的示例。聚焦超声 (FUS) 波（顶部，浅蓝色：代表性声波模式）可调节到消融或亚消融暴露水平，从而对肿瘤组织（棕褐色；红色：血管）产生广泛的生物效应。这些包括（从左到右）血脑/肿瘤屏障 (BBB/BTB) 打开，微泡用于药物或基因 (绿点) 输送；机械破坏（即机械消融）导致细胞膜破坏和组织分馏；热消融导致凝固性坏死，即组织“烧灼”（灰色椭圆）；以及亚消融加热导致高热，即组织“变暖”（粉色）。超声处理可以应用于多种模式，以实现全部或部分肿瘤覆盖（白色箭头）。图中未显示的是其他已知的作用机制，例如放射增敏和声动力疗法。改编自 Curley 等人（2017 年），版权归 Ivyspring International Publisher 所有；根据 Creative Commons Attribution-Noncommercial 4.0 International（CC BY NC 4.0）许可证（creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0）获得许可。
PathWave 高级电力应用套件
Keysight Technologies PW9252A PathWave 高级电源控制和分析软件专为高级电源而设计，可让您快速轻松地访问 N6705 直流电源分析仪、RP7900 系列再生电源系统和/或高级电源系统 (APS) N7900 系列电源的高级供电和测量功能，无需任何编程。它们可以控制安装在 N6705 主机中的 N6700 系列 36 多个直流电源模块中的任何一个、RP7900 系列的 23 种型号中的任何一个以及 APS N7900 系列的 12 种型号中的任何一个。当用于控制 N6781A SMU 时，它们可用于高级电池耗电分析应用。PW9252A 还支持 RP7900 系列在主/次模式下运行，这使得并联单元可以轻松配置以获得更大的输出电流。
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人工智能硬件：第二次浪潮（2025-2027）
– 1) ASP 随着每个节点而跳跃。过渡到 HBM3E 预计将使 HBM ASP 每 GB 提高约 25%。HBM4 预计将比 HBM3E 额外获得约 50% 的价格溢价。– 2) 每层 GB 增加：HBM3E 与 HBM3 相比，每层 GB 增加 50%。HBM4E 将再次改进 HBM3E/HBM4。– 3) 层数增加：12Hi 的采用在 2024 年下半年开始，主要采用在 2025 年 Blackwell 加速时。HBM4 预计将在 2025 年年底推出，采用时间为 2026 年。HBM4E 应该会看到 16hi（甚至可能更高），从而进一步增加 GB/单位。– 4) 围绕每个加速器设计了更多 HBM 单元。 HBM3E 12hi 的出货量应在 24 年达到 800 万片，然后在 25 年跃升 7 倍至 5700 万片，然后在 26 年实现 HBM4 12hi 的商业化。图 1 27 年以后，HBM4E 预计将具有 16 至 20 层。SK Hynix 最近表示乐观，认为混合键合可以实现堆叠超过 20 层，而高度不超过 775 微米。
毫米波集成硅器件：有源与……
𝜖 O3 = 𝑆 0P 𝑑𝐵−𝑁𝐹。（5）𝜖 O3 可视为初步评估 LNA 基本性能的定性参考，与接收器性能的潜在优势有关。图 1(a) 和 (b) 中的 LNA 分别显示 𝜖 O3 为 -0.3 dB 和 3.1 dB。这意味着，图 1(a) 中的 LNA 具有负 𝜖 O3（NF 高于增益），可能会损害整体接收器性能，并且从成本效益的角度来看，采用它可能是不合理的，因为这取决于接收器下一阶段的性能，甚至可能导致性能下降和功耗浪费。对于图 1(b) 中的 LNA，𝜖 O3 略微超过 3dB，这可以视为其在接收器中采用的初步定性要求。尽管噪声系数略有增加，但 MT 0 和 𝜖 O3 均支持具有 IIM 的共源共栅放大器对于 MPmCN 的优势。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
用于半波和全波的双功能运算放大器电路...
摘要 — 本文介绍了一种使用 IC741 的双功能运算放大器电路的新型设计，该电路无需修改电路元件即可进行半波和全波整流。该设计的创新之处在于它只需调整一个反馈电阻即可在整流模式之间切换，从而无需使用额外或替代元件。该电路利用 IC741 的多功能特性来实现这种灵活性，为需要整流的应用提供了一种经济高效且节省空间的解决方案。详细的分析和实验验证表明，所提出的电路在两种整流模式下均保持出色的性能和可靠性。这种双功能方法为紧凑型电子系统中的多用途信号处理开辟了新的可能性。索引词 — 双功能运算放大器、半波整流、全波整流、IC741 运算放大器、可调反馈电阻、多模式整流电路、紧凑信号处理、经济高效的整流设计、多功能运算放大器应用、无需修改组件的整流。
使用MM-Wave Radar在车辆中监视生命体征...
近年来，雷达传感器和机器学习的结合改变了生命体征监测，尤其是在医疗保健和汽车行业。本研究使用车辆中的MMWave雷达技术来监视生命体征，这解决了诸如驾驶员疲倦之类的问题。与机器学习集成时，该技术在诸如患者护理设施和车辆舱的设置中提供了非侵入性，保护隐私的生理监测解决方案，同时仍在苛刻的环境中有效地执行。机器学习通过处理大量传感器数据来提高基于雷达的监视的准确性，但是在诸如车辆之类的嘈杂情况下保持精确度很难。本研究通过正确监视驾驶员和乘客来解决这些问题（Ahmed＆Cho，2024）。本演示文稿讨论了硬件限制，实施的解决方案以及与生命体征获取有关的当前软件问题。诸如高斯噪声添加和生成对抗网络（GAN）之类的技术可以提高收集的数据集的准确性和可靠性。自动编码器比Kalman过滤器（例如Kalman过滤器）优选，因为它们可以有效地解决非线性问题并消除噪音和背景。机器学习方法，例如卷积神经网络（CNN）和自校准的长期短期记忆（LSTM），在各种环境条件下对特征提取更有效（Zheng等，2021）。关键字生命体征监视 - MM波雷达 - 机器学习参考Ahmed，S。，＆Cho，S。H.（2024）。传统的自回旋模型对噪声敏感，因此，建议使用诸如时间卷积网络（TCN）之类的机器学习方法来进行信号处理，实时生命体征记录以及无连接传感器而重建心率变异性。研究团队利用了雷达和图形处理机（例如雷森·纳米（Jetson Nano））等尖端硬件解决方案（例如雷森·纳米（Jetson Nano））来应对实时机器学习的挑战（Zhang等，2022）。医疗保健雷达的机器学习：人类生命体征测量和活动识别的最新进展。IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269
增强5G-NR MM波：使用MMSE进行CPE补偿的相位噪声模型评估
I.简介阶段同步是5G新无线电（NR）毫米波（MMWave）通信系统性能的关键组成部分。准确的相位同步对于保持通信的可靠性和效率至关重要，尤其是在MMWave频段内，通常从24 GHz到100 GHz。这些高频带实现了前所未有的数据速率和带宽，这对于满足对高速无线连接的需求不断增长至关重要。5G-NR的演变在很大程度上依赖于MMWave技术来提供增强的移动宽带服务，超可靠的低潜伏期通信和大规模的机器型通信，从而解决了传统频带的容量限制[1-3]。但是，5G-NR MMWAVE网络的部署伴随着重大挑战，尤其是在相位误差的准确估计和补偿中。这些错误来自各种来源，包括振荡器缺陷，通道效应和硬件障碍，所有这些都会引起常见相位误差（CPE）。CPE估计和补偿对于确保MMWave系统中可靠的通信至关重要，因为即使是较小的相位偏差也会大大降低系统性能，从而导致错误率提高和信号质量降低[4]。
Rosemount™ 5300 液位变送器 - 导波雷达
第 7 章 服务和故障排除................................................................................................................155 7.1 安全消息...............................................................................................................................155 7.2 查看诊断...............................................................................................................................157 7.3 诊断消息...............................................................................................................................159 7.4 LCD 错误消息.......................................................................................................................171 7.5 LED 错误消息.......................................................................................................................172 7.6 F OUNDATION™ 现场总线错误消息....................................................................................173 7.7 故障排除指南....................................................................................................................176 7.8 服务和故障排除工具....................................................................................................180 7.9 应用挑战....................................................................................................................211 7.10 更换变送器头部....................................................................................................................219 7.11 更换探头....................................................................................................................220 7.12 服务支持....................................................................................................................223