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专用于超低功耗应用的无电感多模 RF-CMOS 低噪声放大器
摘要 本文介绍并分析了一种专用于 2.4 GHz 无线传感器网络 (WSN) 应用的多模式低噪声放大器 (LNA) 的设计。所提出的无电感器 LNA 采用 28 nm FDSOI CMOS 技术实现，基于共栅极配置，其中嵌入共源级以提高电路的整体跨导。该 LNA 经过专门设计和优化，可解决三种操作模式。重新配置是通过电流调谐以及切换放大晶体管的背栅极来完成的。所提出的实现方式可使品质因数 (FOM) 在不同操作模式下保持恒定。在低功耗模式下，LNA 仅消耗 350 uW。它实现了 16.8 dB 的电压增益 (G v ) 和 6.6 dB 的噪声系数 (NF)。在中等性能模式下，增益和噪声系数分别提高到 19.4 dB 和 5.4 dB，功耗为 0.9 mW。在高性能模式下，增益最大，为 22.9 dB，噪声系数最小，为 3.6 dB，功耗为 2 mW。输入参考三阶截点 (IIP3) 所表示的线性度恒定，接近 -16 dBm。报道的 LNA 仅占用 0.0015 mm 2 。
用尖峰纳米层的超快神经采样
由于它们在带宽，功率效率（尤其是速度）方面具有显着优势，因此已经成为传统半导体设备的有趣替代品。最近，首先证明了具有激发行为的晶体晶体纳米剂。根据泵送强度，它们在纳秒时间尺度上以各个间隔发出短的光学脉冲（尖峰）。在这项理论工作中，我们展示了如何通过从学习的概率分布中采样来将这种光子尖峰神经元的网络用于贝叶斯推断。我们提供了从传统采样网络（例如Boltzmann机器）到光子尖峰网络的翻译规则的详细推导，并在一系列具有一系列的任务中演示了它们的功能。最后，我们提供了处理速度和功耗的估计，我们预计与当前最新神经形态系统相比，我们预计几个数量级。
可穿戴的光子设备用于多个生物标志物采样和无血液检测
†ZL和BJ对这项工作也同样贡献。10 *信函作者：11 Mei X. Wu博士：mwu5@mgh.harvard.edu 12 13摘要：14个血液抽血或使用针的血液术在诊所实践了几个世纪，而15个通常会导致疼痛，不适和不便。在此，我们通过整合Microlens阵列（MLA）和光学微针阵列（OMNA）来创建一个可穿戴的光子设备16，具有17个免疫识别能力，以实现安全且无针的生物标志物采样和检测。MLA-18在595 nm处通过Omna进入皮肤的LED光的综合OMNA，19绕过表皮层中的光吸收黑色素，并均匀地分布在毛细血管20富含20的毛细管中。595 nm的光优选地被21毛细血管内的血红蛋白（Hb）和氧-Hb吸收，从而触发毛细血管的热扩张而不会损害它们或引起Petechiae。22光照明导致皮肤中各种血液23生物标志物的浓度显着增加，这由于毛细血管扩张和生物标志物的渗出。这些奢侈的24个生物标记物专门与OMNA结合，该标志物用捕获抗体共价装饰，每只25个微针与一种特定的抗体固定。多功能OMNA进行了广泛的26修改，以扩大免疫联系信号并获得优于酶-27连接的免疫吸附测定法（ELISA）试剂盒的灵敏度。这种经济高效的30设备为血液生物标志物的无血，多重检测提供了一个有希望的平台。31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42作为概念证明，我们验证了28个原型的功能，用于微创采样和精确的多重血液生物标志物检测，以量化急性炎症和特定的抗体产生。
如果在层流罩下发生阳性被动空气采样，且胚胎培养中没有可检测到的污染，则 IVF 周期是安全的
胚胎培养基中的微生物污染可能会影响 IVF 过程中胚胎的早期发育和临床结果。生殖道感染是培养污染的最常见原因，但环境空气质量也可能对接受 IVF 程序的不孕夫妇的生殖结果产生不利影响。胚胎学实验室的微生物污染监测是强制性要求，并且每天在层流垂直罩下进行检测。在本研究中，我们调查了在实验室 5 年活动中，当层流罩下发生阳性被动空气采样且胚胎培养中没有明显污染时进行的 IVF 结果。我们进行了 570 次空气采样，在 13 例（2.28%）的 TSA 沉降板中分离出至少 1 CFU 的微生物。由于显微镜下没有可检测到的微生物或肉眼可见培养基浑浊度/颜色变化（污染率为 0%），因此不怀疑培养基中存在感染。 “受污染”的 P 组和“阴性”的 N 组在生化妊娠率、活产率和流产率方面没有统计学上的显著差异。令人惊讶的是，我们发现 P 组的临床妊娠率比 N 组更高，这一发现可能是由于 P 组的意外年龄较低（p = 0.0133）。数据显示，在胚胎培养基中没有可检测到的污染的情况下，当 A 级环境中出现空气阳性样本时，IVF 周期是安全的。
通过在线学习中使用BUNDIT反馈
由于沟通成本高，联合学习（FL）系统需要采样每一轮培训的客户的子集。因此，客户采样在FL系统中起着重要作用，因为它影响了用于训练机器学习模型的优化算法的收敛速率。尽管其重要性，但如何有效地对客户进行采样的工作有限。在本文中，我们将客户取样作为在线学习任务，并使用Bandit反馈进行，我们使用在线随机镜下降（OSMD）算法来解决，该算法旨在最大程度地减少采样差异。然后，我们在理论上展示了我们的采样方法如何在广泛使用的均匀采样上提高联合优化算法的收敛速度。通过模拟和实际数据实验，我们从经验上说明了拟议的客户采样算法的优势，而不是统一采样和现有的基于在线学习的采样策略。所提出的自适应采样程序适用于此处研究的FL概率，可用于改善随机优化程序的性能，例如随机梯度下降和随机坐标下降。
基于纯幅度数据的天线诊断自由系统
摘要 — 本文介绍了一种基于纯幅度数据的便携式天线诊断和特性分析系统。通过在被测天线 (AUT) 孔径前移动由运动捕捉系统跟踪的手持式探头来获取纯幅度样本。使用无相位源重构方法处理获取的测量值，以计算 AUT 孔径上的等效电流分布。最后，通过评估相应的辐射积分可以获得 AUT 的辐射图。与以前的工作不同，使用纯幅度数据避免了对相位参考的需求，为在操作条件下诊断和特性分析天线铺平了道路。这一事实，加上手持功能，使该系统非常方便测量已部署和机载天线。此外，这些纯幅度采集还简化了所需的硬件。该系统已通过从 Ka 波段到 300 GHz 的宽频率范围的测量得到验证。尽管不能期望达到与实验室条件下（包括无回声环境和高精度定位器）相同的精度，但该系统表现出了出色的故障检测能力，例如错误的幅度/相位分布，以及对远场的合理估计。
从减少剂量到最大化对比度：深度学习能否放大造影剂对脑部 MRI 图像质量的影响？一项读者研究
材料和方法 这项回顾性单中心研究考虑纳入 2019 年 11 月至 2021 年 3 月在 Gustave Roussy 癌症园区（法国维尔瑞夫）获取的共 250 张多参数脑 MRI。定义了独立的训练（107 例，年龄 55 岁±14 岁，58 名女性）和测试（79 例，年龄 59 岁±14 岁，41 名女性）样本。患者患有神经胶质瘤、脑转移、脑膜瘤或无增强病变。在所有病例中均获取了具有可变翻转角的梯度回波和涡轮自旋回波对比后 T1 序列。对于形成训练样本的病例，还获取了使用 0.025 mmol/kg 造影剂注射的“低剂量”对比后梯度回波 T1 图像。以标准剂量 T1 MRI 为参考，训练了一个深度神经网络来合成增强低剂量 T1 采集。训练完成后，对比增强网络用于处理测试梯度回波 T1 图像。然后由两名经验丰富的神经放射科医生进行读片，以评估原始和处理后的 T1 MRI 序列的对比增强和病变检测性能，以快速自旋回波序列为参考。结果对于增强病变的病例，处理后图像的对比噪声比（44.5 比 9.1 和 16.8，p<.001）、病变与脑组织比（1.66 比 1.31 和 1.44，p<.001）和对比增强百分比（112.4% 比 85.6% 和 92.2%，p<.001）均优于原始梯度回波和参考快速自旋回波 T1 序列。两位读者都更喜欢处理后的 T1 的整体图像质量（平均评分为 3.4/4 比 2.7/4，p<.001）。最后，对于大于 10 毫米的病变，所提出的处理方法将梯度回波 T1 MRI 的平均灵敏度从 88% 提高到 96%（p=.008*），而误检率则没有差异（两种情况下均为 0.02/例，p>.99）。考虑所有大于 5 毫米的病变时观察到了相同的效果：灵敏度从 70% 提高到 85%（p<.001*），而误检率保持相似（0.04/例 vs 0.06/例，p=.48）。如果包括所有病变，无论其大小如何，原始和处理后的 T1 图像的灵敏度分别为 59% 和 75%（p<.001*），相应的误检率为 0.05/例和 0.14/例（p=.06）。
使用基于标记扩增子的 NGS 检测方法通过液体活检基因组分析确定具有可操作突变的致癌成瘾晚期 NSCLC 患者的预后
基于循环肿瘤 DNA (ctDNA) 的分子分析正在通过多基因下一代测序 (NGS) 面板在晚期癌症患者的临床实践中迅速获得关注。然而，临床结果仍然描述不详，需要通过对血浆 ctDNA 中检测到基因组改变的患者进行个性化治疗来进一步验证。在这里，我们描述了通过 ctDNA 液体活检检测 InVisionFirst ® -Lung 在血浆中发现可操作改变的致癌成瘾晚期 NSCLC 患者的结果、3 个月时的疾病控制率 (DCR) 和无进展生存期 (PFS)。对 81 名晚期 NSCLC 患者进行了汇总回顾性分析，这些患者具有预测对目前 FDA 批准药物有反应的所有类型的改变：致敏常见 EGFR 突变（78%，n = 63）和 T790M（73%，46/63）、ALK / ROS1 基因融合（17%，n = 14）和 BRAF V600E 突变（5%，n = 4）。所有患者均通过先前的组织基因组分析确认了液体活检中检测到的可操作驱动改变，并且所有患者都接受了个性化治疗。在接受匹配靶向治疗的 82 名患者中，10% 为一线患者，41% 为二线患者，49% 为二线以上患者。 73% (46/63) 的患者在 TKI 复发时被检测到获得性 T790M，所有潜在患者 (34/46) 均根据 ctDNA 结果开始奥希替尼治疗。81 名可评估患者的 3 个月 DCR 为 86%。中位 PFS 为 14.8 个月 (12.1-22.9 个月)。基线 ctDNA 等位基因驱动基因分数与个性化治疗的反应率无关 (p = 0.29)。ctDNA 分子分析是一种准确可靠的工具，可用于检测晚期 NSCLC 患者中临床相关的分子改变。靶向治疗的临床结果支持将基于扩增子的 NGS ctDNA 分析液体活检用于晚期 NSCLC 患者的一线和复发检测。
评估生成扩散模型，以增强范围和全原子分辨率的折叠和无序蛋白质态采样
图2：基于扭转角的主成分分析（PCA），TRP型栅格和α-突触核蛋白的自由能表面（FES）。（a）和（d）分别沿TRP-CAGE和α-类核蛋白的整个分子动力学（MD）模拟数据集沿第一个两个主要成分（PC-1和PC-2）显示了2D FES图。（b）和（e）使用仿真数据的子集描绘了FES图，相当于TRP -cage的总数据的10％，而α-突触核蛋白的50％。与完整数据集相比，这些子集突出了采样自由能表面的稀疏性。（c）和（f）介绍了由DDPM训练的模型产生的FES图，这些模型在还原的子集上进行了训练。值得注意的是，DDPM生成的FES图与完整数据集的FES相似，并有效地采样了（b）和（e）中观察到的稀疏区域。
Brour Jiangsu HPV DNA采样
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