只有当你有正当理由缺席考试(比如生病、家人去世、交通事故等)时,才可以补考期中考试 1 和 2。如遇生病或紧急情况,你必须提供支持性正式文件。另外需要注意的是,补考将以期末考试的形式进行,涵盖所有科目。 III. 延迟提交政策 延迟提交的试卷将不予评分。小测验和家庭作业/作业不予补考。错过作业和小测验将导致成绩为零 (0)。 IV. 参与 在他们的《成人学生生存与成功指南》一书中,Al Siebert 和 Mary Karr 建议最有效的学习方法是通过提问和回答问题来学习。养成阅读教科书、做笔记和通过提问和回答问题学习的习惯。当你这样做时,你可以节省很多学习时间,并有时间与家人或朋友共度。提出和回答问题有多种方法。
在数字化时代,微电子技术日益渗透到我们的日常生活和工作环境中。微电子芯片不仅存在于智能手机、笔记本电脑和办公电脑中,它们还可以调节我们的电源、控制移动互联网的数据流,并实现安全互联的自动化移动。微电子处理器也是人工智能的大脑。在医疗保健和工业制造等领域,微电子技术可确保服务和产品满足最高的功能和质量标准。这使得微电子技术成为数字化时代繁荣的重要基础:通过提供改善生活质量的服务并确保可持续的价值创造和就业。
2。仅读取内存(ROM):ROM代表仅阅读的内存,其名称源于以下事实:尽管可以从这种类型的计算机内存中读取数据,但通常无法将数据写入其中。这是一种非常快速的计算机内存类型,通常安装在主板上的CPU附近。rom是一种非易失性内存,这意味着即使没有收到电源的功率,也可以在记忆中存储的数据仍然存在于内存中,例如计算机关闭。从这个意义上讲,它类似于辅助内存,该内存用于长期存储。ROM通常包含“ Bootstrap Code”,这是计算机需要执行的基本指令集,以了解存储在辅助内存中的操作系统,并将部分操作系统加载到主内存中,以便它可以启动并准备好使用。
两种最常见的微芯片架构类型是专用集成电路 (ASIC) 和现场可编程门阵列 (FPGA)。ASIC 是量身定制的,专为特定目的而设计和优化,具有优化该应用的性能和效率的优势。GPU 是一个常见的例子。另一方面,FPGA 则更为通用,它牺牲了对任何一种应用的优化,以在更广泛的应用中获得更大的规模经济。正如“现场可编程”所暗示的那样,FPGA 更适合需要不断更新算法的应用,例如无线通信和驾驶辅助系统。2 在国防领域,FPGA 常见于声纳和雷达等应用的信号处理板上。3 然而,这种明确的区别在实践中往往很模糊,因为 FPGA 越来越多地针对人工智能 (AI) 或 5G 等更具体的应用进行量身定制,并且这两种芯片架构在复杂性和精密性方面都涵盖了广泛的产品。
医疗保健、机器人和生物电子学等众多科学技术领域已经开始将其研究方向从开发“高端、高成本”工具转向“高端、低成本”解决方案。本文讨论了石墨烯电子纹身 (GET) 的制造协议,由于其出色的机电性能,它是未来可穿戴技术的理想基石。GET 由高质量、大规模石墨烯组成,将其转移到纹身纸上,从而形成一种像临时纹身一样贴在皮肤上的电子设备。在这里,我们提供了一个全面的 GET 制造协议,从石墨烯生长开始到集成到人体皮肤上结束。所提出的方法是独一无二的,因为它利用了高质量的电子级石墨烯,而加工则使用低成本和现成的方法完成,例如机械切割绘图仪。 GET 既可以与先进的科学设备结合使用,进行精密实验,也可以与低成本的电生理板结合使用,在家中进行类似的操作。在此方案中,我们展示了如何将 GET 应用于人体,以及如何使用它们来获取各种生物电位,包括脑电图(脑电波)、心电图(心脏活动)、肌电图(肌肉活动),以及体温和水分监测。由于石墨烯可从商业来源获得,整个方案仅需约 3 小时的劳动时间,并且不需要训练有素的人员。本文中描述的方案可以在简单的实验室(包括高中设施)中轻松复制。
可以说,电子衍射的发现是由伽利略开创的。但我并不打算效仿这位以伊甸园事件为起点讲述家乡历史的绅士。我将以导致物理学家最终接受光在某些用途上必须被视为粒子这一观点的事件作为一个方便的起点。这一观点在 1800 年被托马斯·杨平息后,又在 1899 年再次困扰着自满的物理学界。这一年,马克斯·普朗克提出了光能在某种程度上是量子化的这一观点。正如他所展示的那样,这一观点如果被接受,将提供一种完全解释黑体辐射光谱中能量分布的方法。这种量化使得辐射和物质之间的能量转移以与辐射频率成比例的量突然发生。这些量之间的比例因子是不断重复的普朗克常数 h。因此,光在某种意义上是微粒的想法重生了。这种关于光的微粒方面的间接证据是否能被接受为结论,仍是一个猜测的问题,因为已经从实验室的秤和仪表中取下了指向同一结论的第一批直接证据;关于光的真相正在从大自然中逼出——有时,在这种情况下,是一个最不情愿的证人。
能够实时记录生理信号并提供适当治疗的高性能可穿戴和植入设备在个性化医疗改革中发挥着关键作用。然而,刚性无机设备与柔软有机人体组织之间的机械和生化不匹配会造成严重问题,包括皮肤刺激、组织损伤、信噪比降低以及使用时间有限。因此,人们投入了大量研究精力,通过使用灵活、可拉伸的设备设计和软材料来克服这些问题。在这里,我们总结了软生物电子学的最新代表性研究和技术进展,包括可变形和可拉伸的设备设计、各种类型的软电子材料以及表面涂层和处理方法。我们还重点介绍了这些策略在新兴软可穿戴和植入设备中的应用。我们最后总结了目前的一些局限性,并对这一蓬勃发展的领域的未来前景进行了展望。
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号,因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO),这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性,该系统可以实时在线分析数据。在这里,我们介绍了一种神经形态系统,该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG,并展示了它如何可靠地检测 HFO,从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
CX1084 系列可调和固定电压调节器旨在提供 5A 输出电流,输入输出差压低至 1V。器件的压差在最大输出电流时保证最大为 1.5V,在较低负载电流时降低。片上微调可将参考电压调整至 1%。电流限制也经过微调,最大限度地减少过载条件下调节器和电源电路的应力。CX1084 器件与较旧的三端调节器引脚兼容,采用 3 引线 TO-220、2 引线 TO-252 封装以及 3 和 2 引线 TO-263(塑料 DD)封装。