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植入式神经接口在帮助瘫痪、截肢或各种神经系统疾病患者恢复功能方面具有巨大潜力。为了精确映射大脑各个区域的神经活动并提高信息传输速率,记录通道的数量显著增加,最近的系统集成了数千个或更多通道 [1-2]。这就需要能够处理数百 Mb/s 吞吐量的无线链路,这对无线植入物的功耗、尺寸和传输范围提出了重大挑战。由于体通道通信 (BCC) 能够实现毫米级外形尺寸,因此在脑植入物中的应用日益广泛 [3-4]。然而,它在数据速率和传输距离方面都面临限制。另一方面,脉冲无线电超宽带 (IR-UWB) 通信由于其高数据速率和低功耗而提供了一种有前途的解决方案 [5- 6]。然而,现有的 IR-UWB 发射器 (TX) 受到厘米级传输范围和较大尺寸的阻碍,使其并不适合长期植入。实现米级传输距离的远场射频辐射为患者提供了相当大的活动自由。然而,它需要一种高效的无线链路,符合大脑数十 mW/cm 2 的严格功耗要求。为了应对扩大植入式 TX 传输范围同时最小化其尺寸和功耗的挑战,本文介绍了一种经皮、高数据速率、完全集成的 IR-UWB 发射器,它采用新颖的协同设计的功率放大器 (PA) 和天线接口来增强性能。与最先进的 IR-UWB TX [5-6] 相比,通过协同设计的接口,我们实现了 49.8 平方毫米 (8.3 毫米×6 毫米) 的最小占用空间和 1.5 米的最长传输范围。图 1 展示了所提议的 TX 的架构,它结合了开关键控 (OOK) 调制方案和基于相移键控 (PSK) 的加扰。使用 PSK 加扰可以增强对极性的控制,从而有效地消除 OOK 输出频谱中的离散频谱音调,以符合 FCC 监管要求。正交本振 (LO) 信号由基于 2 级环形振荡器 (RO) 的整数 N 宽带锁相环 (PLL) 生成,提供类似 LC-VCO 的抖动性能。脉冲发生器输出 2ns 脉冲宽度的 OOK 数据,该数据被馈送到带有可编程延迟线 (DL) 的脉冲整形器 (PS)。PS 与开关电容 PA (SCPA) 一起在 RF 域中进行 FIR 滤波,从而提高频谱效率。无线链路由片外偶极天线建立,选择该天线是因为其与小型化植入物兼容,因为与单极天线相比,它不需要大的接地平面。图 2 显示了基于反相器的相位多路复用器 (PHMUX)、PS 和 SCPA 的框图。PHMUX 和 SCPA 均采用全差分架构,无需片外平衡器。为了提高功率和面积效率,同时确保有效的旁瓣抑制,采用了 4 位三角模板。该模板可以配置为对称或不对称,从而提高符号间干扰 (ISI) 性能。图 2(右上)将所提出的调制方案的模拟输出频谱与理想的三角包络进行了比较,表明在旁瓣抑制和主瓣带宽方面具有可比的性能。图 3 说明了数字/电压控制 RO 的电路实现,具有一对延迟元件和混合控制电阻器。振荡频率由 4 位数字控制字 (FC) 控制,以克服 PVT 变化,以及差分环路滤波器产生的两个模拟信号(即 VCP 和 VCN)。为了最大限度地减少基板噪声耦合,我们采用了差分电荷泵 (CP) 和环通滤波器 (LPF),与单端配置相比,调谐范围几乎增加了两倍。测量的 PLL 锁定频率范围
摘要 - 仿真是机器人技术中广泛使用的工具,可减少硬件消耗并收集大规模数据。尽管为模拟光学触觉传感器做出了预先的努力,但仍在有效合成图像并在不同的接触载荷下复制标记运动方面仍然存在Challenges。在这项工作中,我们提出了一个名为FOTS的快速光学式模拟器,用于模拟光学触觉传感器。我们利用多层感知器映射和平面阴影生成来模拟光学响应,同时采用标记分布近似来模拟由弹性体变形引起的表面标记的运动。实验结果表明,FOT在图像产生质量和渲染速度方面优于其他方法,用于光学仿真的28.6 fps和326.1 fps的单个CPU上的标记运动模拟326.1 fps,而无需GPU加速。此外,我们将FOTS仿真模型与Mujoco等物理引擎集成在一起,而PEG-In-inole任务则证明了我们方法在实现零拍摄的SIM2REAL学习触觉机器人机器人操纵技能方面的有效性。我们的代码可在https://github.com/rancho-zhao/fots上找到。
本手册实施空军部指令 (DAFPD) 13-1,指挥和控制 (C2) 企业。它为培训和认证在控制和报告中心 (CRC) 执行职责的人员制定了空军 (AF) 的最低标准。本手册适用于分配给空战司令部 (ACC)、美国欧洲空军和非洲空军 (USAFE-AFAFRICA) 以及空军国民警卫队 (ANG) 的所有战斗编码 CRC。本手册适用于为 C2 企业执行地面战斗管理的正规空军 (RegAF) 和 ANG 的所有文职雇员和制服成员。本出版物不适用于空军预备役、空中教育和训练司令部 (AETC) 正式训练单位 (FTU) 行动或美国太空部队。确保根据本出版物中规定的流程生成的所有记录均符合空军指令 (AFI) 33-322《记录管理和信息治理计划》,并按照空军记录信息管理系统中的空军记录处置计划进行处置。使用空军部 (DAF) 表格 847《出版物变更建议》将建议的变更和有关本出版物的问题提交给主要责任办公室 (OPR);通过适当的职能指挥链将 DAF 表格 847 从现场路由。本出版物可以在任何级别进行补充,但所有补充都必须在认证和批准之前发送到本出版物的 OPR 进行协调。通过指挥链将豁免请求提交给适当的层级豁免批准本出版物中,豁免联队或部队级别要求的权限在合规声明后以层级编号(“T-0、T-1、T-2、T-3”)标识。
该委员会由九名成员组成的董事会管理,将致力于通过促进太空探索和商业航天领域的创新,加强德克萨斯州在民用、商业和军用航天活动方面的领先地位。太空委员会将管理拨给太空探索和航空研究基金的 1.5 亿美元州政府资金。
本手册实施了空军政策指令 (AFPD) 11-4《航空服务》;AFPD 11- 2《机组人员操作》;空军互操作委员会 (AFIC) 航空标准航空医学 (ASM) 3003 第 1 版第 4 版《机组人员的航空医学/生理训练》;AFIC 航空标准 ASM 3010《高空跳伞员的航空医学/生理训练》以及 AFIC 信息出版物 ASM 3009 第 1 版第 3 版《空间定向障碍》;空军部政策指令 (DAFPD) 10-9《美国空军武器系统、非武器系统和活动的牵头指挥/牵头代理指定和职责》;DoD 7000.14-R《国防部财务管理条例》。本手册符合北大西洋公约组织 (NATO) 标准化协议 (STANAG) 3114《飞行人员航空医学培训》;NATO STANAG 3474《由于影响机组人员效率的外部因素而导致的临时飞行限制》 (https://nso.nato.int/nso/nsdd/ListPromulg.html)。本出版物适用于作为官方空军辅助部队执行任务的正规空军、空军预备役、空军国民警卫队、民航巡逻队的所有文职雇员和制服成员,以及那些根据合同有义务遵守空军部 (DAF) 出版物的人员。本手册不适用于美国太空部队。本手册要求收集和/或维护受 1974 年隐私法保护的信息,该信息由记录系统通知 DoD 0005 授权,国防培训记录可在以下网址获取:http://dpclo.defense.gov/Privacy/SORNs.aspx 。确保本出版物中规定的流程生成的所有记录均遵守 AFI 33-322《记录管理和信息治理计划》,并根据空军记录处置时间表进行处置,该时间表位于空军记录信息管理系统中。
根据空军部长的命令,本空军部指导备忘录立即将 AFMAN 36-2655(美国空军小型武器和轻武器资格计划)重新指定为空军部手册 (DAFMAN),并对 DAFMAN 36-2655 进行更改。因此,本指南适用于美国空军 (USAF)、美国太空部队 (USSF)、空军预备役 (AFR)、空军国民警卫队 (ANG)、所有空军部 (DAF) 文职雇员以及那些有合同义务遵守 DAF 发布条款的人,除非另有说明。任何对空军或空军人员的提及都将包括空军和警卫队,或空军和太空部队人员。必须遵守本备忘录。如果其指导方针与其他 DAF 出版物不一致,则此处的信息以空军部 (DAFI) 90-160《出版物和表格管理》为准。
摘要:最近,对具有优异磁性能的先进材料的需求不断增加,特别是在执行器领域。高矫顽力(H ci )是一种必不可少的磁性能,它对于磁执行器中可编程的形状变化至关重要,并对其性能产生深远影响。在本研究中,通过引入 Cu 并更精细地控制执行器复合材料中 Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 磁性成分的结构和形貌,修改了还原 − 扩散过程的温度(将其从 900°C 降低到 700°C),从而获得了具有高 H ci 的新型 Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 磁体。因此,Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 磁体显示出显著的 11.5 kOe 的 H ci,超过了非合金 Sm 2 Fe 17 N 3 在较低温度下达到的 6.9 kOe 的值。通过利用 Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 复合材料的增强磁性并将聚乙二醇加入弹性体基质中,我们成功制造出坚固的执行器。这种创新方法充分利用了硬磁体作为执行器的优势,在高温条件下具有稳定性、精确控制、长寿命、无线功能和能源效率,凸显了硬磁体在一系列应用中的巨大潜力。关键词:硬磁软执行器、Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 、还原扩散温度、矫顽力、软机器人、软磁复合材料、Sm − Fe − N
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摘要 — 及时识别对域生成算法 (DGA) 域的 DNS 查询在减轻恶意软件传播及其潜在影响方面起着至关重要的作用,尤其是在阻止协调的僵尸网络活动方面。我们推出了 Dom2Vec,这是一种创新方法,通过利用仅从 DNS 查询中观察到的域名中派生的词典特征来快速检测 DGA 生成的域。Dom2Vec 利用词嵌入将从域名中提取的标记映射到高度富有表现力的表示中。然后将这些表示与基于声誉的域名评分系统相结合,该系统利用 n-gram 与白名单域列表相关的共现频率。域嵌入、声誉分数和从域名派生的其他有意义的词典特征的融合为 AI/ML 驱动的 DGA 检测提供了强大的域名表示。通过对包含 25 个不同 DGA 域系列的数据集进行实验评估,我们证明 Dom2Vec 明显优于当前最先进的 DGA 检测和分析方法,将我们之前基于信誉评分的检测系统提高了至少 30%,误报率低于 1%。索引术语 —DGA 检测、Word2Vec、TF-IDF、n-gram、词典分析、DNS、机器学习。
