XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfollower
耳鼻喉科和颈部手术社论中的生成人工智能：成为未来或追随者的演员
耳鼻喉科是在创新时代的悬崖上，准备将人工智能（AI）整合到其研究框架中。AI有可能使用大量数据集来提高诊断，疾病早期探测，治疗计划和患者监测的精度。机器学习算法可以分析超出人类感知的声音细微差别，从而允许早期干预和改善患者预后。此外，聊天机器人可以彻底改变患者的互动。在术后护理中或在慢性耳鼻喉科迷失方面的管理期间，聊天机器人，例如Chatgpt（Openai，OpenAI，美国旧金山，美国），可以促进实时症状跟踪并提供即时建议。这不仅增强了患者的依从性，而且还弥合了临床环境之外的沟通差距。此外，研究中的AI驱动工具可以通过文献筛选，提出假设，甚至可以预测
基于低压体驱动翻转电压跟随器的...
本文提出了一种低压高性能运算跨导放大器设计。所提出的架构基于体驱动准浮栅金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET)，支持低压操作并提高放大器的增益。除此之外，通过在输入对处使用翻转电压跟随器结构以及体驱动准浮栅 MOSFET，消除了运算跨导放大器 (OTA) 的尾电流源要求。与传统的体驱动架构相比，所提出的运算跨导放大器的直流 (DC) 增益增加了五倍，单位增益带宽增加了三倍。用于放大器设计的金属氧化物半导体 (MOS) 模型采用 0.18 微米互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，电源为 0.5 V。
低功率翻转电压追随者电流镜具有改进的输入输出阻抗
摘要。高性能子伏电流镜被广泛用于构建混合模式低功率VLSI系统。电流镜的性能取决于其关键参数，其中包括较大的操作范围，低输入合规性电压，宽秋千，大带宽以及非常低的输入和非常高的输出电阻。在本文中，显示了高性能低功率电流镜的设计。所提出的电流镜基于电压跟随器，使电流镜在低压下工作。为改善输入输出电阻，提出的电流镜由超级晶体管和超级cascode阶段使用。在微电瓦范围内的功率耗散时，直到1mA达到了最小误差的当前镜像。所达到的带宽为2.1 GHz，低输入和高输出电阻分别为0.407 ohm和50 giga ohm。在本文中还显示了过程角，温度分析和提议的电流镜的噪声分析。使用0.18 UM技术的HSPICE以0.5 V的双电源电压进行完整分析。