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scalo：可扩展的脑部计算机接口的富含加速器的分布式系统
scalo是第一个分布式的脑部计算机界面（BCI），用于放置在不同大脑区域上的多个无线网络植入物。Scalo解锁了新的治疗方法，用于破坏性神经系统疾病和对脑部网络行为的新研究。实现实时处理所需的快速和低功率通信，历史上将BCI限制在单个大脑部位。Scalo还遵守紧密的功率，但可以实现快速分布的处理。Scalo效率的核心是它的意识到具有富含加速器的计算的完整堆栈分布式脑植入物。scalo平衡模型系统分层与积极的跨层硬件软件共同设计，以集成计算，网络和存储。恢复是通过从头开始设计具有硬件加速器的能节能网络分布式系统的课程。
人工智能对因结算失败而面临新现金罚款的银行有帮助
SmartStream 人工智能和机器学习产品经理 Jethro MacDonald 表示：“人们设定的门槛不同，因此他们可能会对不同对账结果进行完全不同的分类，即使是在同一个公司或同一个司法管辖区内。”“假设你是一家公司，任何超过 5 美元的 Smart
关于研究主题的社论：揭示医疗保健领域 AI 软件开发和集成的最佳实践
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采用混合熔覆工艺，实现高温下更耐磨损的表面处理
开发了一种新型混合熔覆工艺，通过结合直接能量沉积 (DED) 和超声纳米晶体表面改性 (UNSM) 来控制内层金属熔覆层的力学性能。混合工艺允许操纵熔覆层的内部和外部力学性能，以获得所需的表面和体积性能。为了验证该方法的有效性，对 Inconel-718 熔覆层在 200 和 400 C 高温下进行了耐磨性试验，并证实耐磨性分别提高到 25.4% 和 14.4%。这项工作分析了 DED 工艺中有无 UNSM 处理的耐磨特性。所提出的方法是改变熔覆层内部力学性能的一种有前途的方法，具有很高的可控性和可重复性。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
CMOS前端用于插入自旋式霍尔纳米振荡器，用于GHz范围的神经形态计算
摘要：自旋效应的纳米振荡器在当前可用的CMO设备之外有望，并且有可能用于模仿计算神经元系统中神经元的功能。当它们在4-20 GHz范围内振荡时，它们有可能用于构建高速加速的神经硬件平台。然而，由于它们的产出极低的信号水平和高阻抗以及其微波范围的工作频率，因此，当使用CMOS技术实施其状态读出电路时，SHNO是否振荡是否会带来巨大的挑战。本文介绍了第一个CMOS前端读出电路，该电路在180 nm上实施，以shno振荡频率高达4.7 GHz，设法辨别了100 µV的SHNO SHNO幅度，即使对于障碍物的障碍也达到300ω，并且噪声效果高达300ω，并且噪声效果为5.3 db db 300ω。提出了该前端的设计流以及其每个块的架构。对低噪声放大器的研究在设计中的固有困难中加深了深化，满足了SHNOS的特征。
从头脑机接口改变了人类大脑皮层中群体神经活动模式的多样性
摘要 人类大脑能够调节先天活动以适应新的环境和任务；对于感觉运动神经系统来说，这意味着获得丰富的活动模式库，从而提高行为表现。为了将在执行任务过程中获得神经系统功能的过程直接映射到表现改进上，我们分析了女性和男性在通过脑机接口 (BCI) 操作学习其自愿调节过程中的净神经群体活动。对记录的全头部高密度头皮脑电图 (EEG) 进行降维算法，以捕捉皮质活动模式的变化，以适应过程中神经元振荡的同步为代表。虽然降维后目标特征的保留方差为 20%，但我们发现活动模式和检测运动尝试的 BCI 分类器之间存在系统性相互作用；基于模型的固定分类器会将嵌入空间中得到的神经流形与 EEG 的运动相关特征一起拉伸，但自适应分类器则不会，因为自适应分类器会根据用户活动不断重新校准。此外，基于生物学上非自然的特征，具有固定决策边界的从头分类器会将流形变形为与边界正交。总的来说，人类皮质信号模式的灵活性 (即可塑性) 只有通过分类器需要固定活动的 BCI 操作才能诱导，即使该要求与生物学上自然的反应不一致，也可以诱导适应。这些宏观层面的神经适应原理可能是人类学习广泛行为技能和适应新环境能力的基础。
可穿戴超分辨率肌肉-机器接口
肌肉是所有人类行为的执行器，从日常工作和生活到交流和情感表达。肌动图记录来自肌肉活动的信号，作为机器硬件和人类湿件之间的接口，允许直接和自然地控制我们的电子外围设备。尽管最近取得了重大进展，但传统的肌动图传感器仍然无法实现所需的高分辨率和非侵入式记录。本文对最先进的可穿戴传感技术进行了批判性回顾，这些技术以高空间分辨率（即所谓的超分辨率）测量深层肌肉活动。本文根据这些肌动图传感器在测量肌肉活动时记录的不同信号类型（即生物力学、生物化学和生物电）对这些肌动图传感器进行分类。通过描述每个肌动图传感器的特点和当前发展以及优点和局限性，研究了它们作为超分辨率肌动图技术的能力，包括：（i）传感单元的非侵入性和高密度设计及其对干扰的脆弱性，（ii）检测极限以记录深层肌肉的活动。最后，本文总结了这一快速发展的超分辨率肌动图领域的新机遇，并提出了有希望的未来研究方向。这些进步将使下一代肌肉-机器界面能够满足医疗保健技术、辅助/康复机器人和扩展现实的人体增强等现实生活中的实际设计需求。
面临替代能源前景的障碍...
随着由于人口的增加和人口增长，经济进步以及能源消耗行为的提高，利比亚的电力和电力需求增加，以及政府需要将石油和天然气作为国民收入的主要来源的需求。所有这些因素都可能表明可再生能源是增加能源需求问题的解决方案，尤其是利比亚拥有不止一种可再生能源。尽管所有这些可再生能源仍在实施中面临挑战。这些挑战与政治障碍，技术障碍和社会障碍有关，这是面对实施和使用可再生能源的障碍。因此，这项研究旨在通过使用定性研究设计来调查利比亚（Libya）在利比亚地区的可再生能源实施的挑战和障碍，使用定性研究设计，通过对利比亚的六个官员的访谈，通过在线范围内进行了分析。影响利比亚可再生能源的实施。尽管利比亚最近发生了政治变化，但很明显，可再生能源仍然具有至关重要的战略意义。鉴于利比亚政府补贴的化石燃料价格低廉，数据分析显示，防止利比亚人民转向清洁能源的最大障碍是政治因素，因为没有法规或法律保护投资者。关键词：障碍和挑战，可再生能源的实施，向替代能源的过渡。简介利比亚是北非一个石油出口国，覆盖约1,750,000公里的地区，长2000公里。最近利比亚成为天然气和石油等能源的重要供应商[1]。传统能源价格的转移影响了利比亚以及世界上许多国家。寻找更清洁，环境友好，更便宜和更可用的能源成为许多国家的追求，以便能够代替石油作为主要能源。石油被认为是利比亚的主要收入来源[2]。在可再生能源方面，利比亚具有很高的潜力，尤其是风能和太阳能。可再生能源可以提供其他好处，例如创造当地就业机会，推动当地经济体以及减少碳污染[3]。因此，该国的目标是通过提高另一种收入来源以及寻找能够应对能源需求不断增长的其他能源来减少对石油的依赖[4]。这可以通过使用其他可再生能源（例如风能）来完成，太阳能将帮助利比亚降低其对石油的依赖。在这项研究中，我们旨在通过使用一种定性方法来调查利比亚，尤其是在黎波里地区实施可再生能源的挑战和障碍，该方法旨在为问题提供更广泛的愿景。
面向客户的金融服务中的人工智能
摘要 目的——本研究旨在系统回顾面向客户的金融服务中人工智能 (AI) 的文献，概述已探索的背景和研究重点，找出文献中的空白，并为未来的研究制定全面的议程。 设计/方法/方法——结合数据库（即 Scopus、Web of Science、EBSCO、ScienceDirect）和手动期刊搜索，作者使用 TCCM（理论、背景、特征和方法）框架，确定了 90 篇发表在澳大利亚商业院长委员会 (ABDC) 期刊上的文章进行调查。 结果——结果表明数据驱动和理论驱动的研究存在分歧，大多数研究要么采用实验研究设计，重点是测试 AI 算法的准确性和性能以协助信用评分，要么研究银行环境中的 AI 消费者采用行为。 作者呼吁开展更多研究，建立总体理论或扩展现有的理论观点，例如行动者网络。需要进行更多的实证研究，尤其是关注消费者的金融行为以及人工智能在金融服务环境中（如保险或养老金）的监管、道德和政策的作用。研究的局限性/含义——本综述重点关注面向客户的金融服务中的人工智能。未来的工作可能希望调查后台和运营环境。原创性/价值——作者是第一个系统地综合关于人工智能在面向客户的金融服务中使用的文献的人，为未来的研究提供了宝贵的议程。关键词系统文献综述、人工智能、金融服务、银行营销论文类型研究论文
使用基于双有源桥的多端口转换器将独立负载与可再生能源和混合储能系统连接起来
摘要 — 用于为可再生能源 (RES) 供电的独立电力系统提供备用电源的电池通常使用寿命有限，因为负载和/或发电突然变化会产生高充电和放电电流。为了防止这种情况，使用超级电容器 (SC) 来提供高频 (HF) 电涌。在本文中，提出了一种通过采用基于电流馈电双有源桥 (DAB) 转换器的多端口转换器 (MPC) 将混合储能系统 (HESS) (电池 + SC) 与 RES 和负载连接的新方法。所提出的方法使 MPC 能够调节负载电压，同时跟踪 RES 的最大功率点 (MPP) 并保护电池免受负载和/或可再生能源发电变化引起的瞬变的影响。SC 用于跟踪 MPP，以便 RES 发电的瞬变不会导致电池电流突然上升/下降。所采用的 MPC 结构设计为大多数功率处理仅在一个阶段进行，从而降低损耗。通过合并电源转换级，开关数量减少，有助于降低成本。本文介绍了实验室原型在各种静态和动态条件下的实验结果。