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生物医学工程理学硕士
BIEG 5301 反馈控制系统 3 学分 本课程强调使用经典和状态空间方法对闭环控制系统进行分析和综合，重点是机电系统。数学要求包括解决微分方程的拉普拉斯变换方法、矩阵代数和基本复变量。经典控制系统设计的讨论包括动态系统建模、框图表示、时间和频域方法、瞬态和稳态响应、稳定性标准、控制器动作 [比例 (P)、比例和积分 (PI)、比例、积分和微分 (PID) 和伪微分反馈]、根轨迹方法、奈奎斯特和波德方法以及动态补偿技术。状态空间方法的讨论包括状态方程的制定和求解（分析和基于计算机）以及极点位置设计。本课程整合了计算机辅助分析和设计工具 (MATLAB) 的使用，以确保与现实世界控制的机电系统的设计相关，使用案例研究和电气和机械系统的应用。包括 PID 控制系统的动手实验室（基于硬件）探索。本科同等学历：ENGR 4301。以前为 ME 0400。
基于Batio3/Moo3/ag的三元异质结构，用于高效且可重复使用的光催化应用
这项工作表明了通过将铁电batio 3（BTO）整合为底层，半导体MOO 3作为中间层和等离激元银纳米颗粒（Ag nps）作为顶层，将有效的三元异质结构光催化剂制造为底层，半导体MOO 3。Batio 3 /Moo 3 /ag（BMA）异质结构在紫外线batio 3 /ag（BA（BA）和MAO时，在UV -Visible Light Plintination下，若丹明B（RHB）染料的光降解和光催化效率为100％，在60分钟下显示为60分钟。BMA异质结构中的光催化活性增加归因于其增强的界面电场，这是由于BTO -MOO 3和MOO 3 -ag界面的电动双层形成。对BMA异质结构观察到的表面等离子体共振（SPR）峰的较高蓝光清楚地表明，在光照明下，电子向顶部AG NPS层的转移增加了。较高的电阻开关（RS）比，电压最小值的差异增加以及改善的光电流产生，从I – V特性中可以明显看出，这说明了BMA异质结构中增强的电荷载体的产生和分离。在BMA异质结构的Nyquist图中观察到的较小的弧形半径清楚地展示了其增加的界面电荷转移（CT）。还研究了BMA异质结构的CT机制和可重复使用性。
sq-cars：可扩展的量子控制和读数系统
摘要 - Qubits是量子处理器的基本构建块，量子处理器需要Giga Hertz频率范围内的电磁脉冲和纳秒频率的延迟，以进行控制和读数。在本文中，我们解决了与用于控制和测量超导码头的室温电子相关的三个主要挑战：可伸缩性，直接Mi-crowave合成和一个固定的用户界面。为了应对这些挑战，我们开发了基于ZCU111评估套件的系统。SQ-CARS设计为可扩展，可配置和相位同步，提供多数控制和读数功能。该系统提供了交互式Python框架，使其对用户友好。通过确定多个通道的确定性同步来实现对较大Qubits的可伸缩性。该系统支持从4到9 GHz的第二个Nyquist区域技术直接合成任意矢量微波脉冲。它还具有板载数据处理，例如可调的低通滤波器和可配置的旋转块，可实现锁定检测和量子实验的低延迟活动反馈。通过板载Python框架可以访问所有控制和读数功能。为了验证SQ-CARS的性能，我们进行了各种时间域测量值，以表征超导式的Transmon Qubit。我们的结果与类似实验中常用的传统设置进行了比较。通过确定控制和读取通道的确定性同步，以及用于编程的开源方法，SQ-CARS为具有超导码头的高级实验铺平了道路。
具有串联双线性的节能 delta-sigma ADC ...
Delta-sigma (ΔΣ) ADC 广泛用于信号采集和处理应用。因此，这种类型的 ADC 被用作编解码器和助听器，这些设备需要信号路径具有较大的动态范围 [1-4]。与奈奎斯特速率转换器相比，ΔΣ ADC 更易于设计，因为它们不需要具有严格参数的模拟组件。过采样转换器对输入信号带宽进行采样，因此无需使用抗混叠滤波器。通过中等过采样率和增加的采样率，可以设计高分辨率 ADC。这可以有效降低整个功耗，同时保持所需的分辨率 [5]。电压缩放适用于数字电路设计，以降低散热量，同时牺牲速度。已报道了几种解决该问题的技术，例如体驱动电路、SAR 操作、亚阈值操作 [6-9] 和过零电路 [10, 11]，但这些电路的性能非常低。delta-sigma ADC 是一种非常高效的结构，具有过采样和噪声整形特性。连续 ΔΣADC 的工艺缩放因子和带宽得到了改善。高性能模拟电路包括无运算放大器流水线 ADC [12, 13]、节能逐次逼近寄存器 (SAR) ADC [14, 15] 和数字校准技术 [16, 17]。为了在时域中处理信号，压控振荡器 (VCO) 起着重要作用 [18-24]。当触发器同步时，VCO 输出会在 VCO 中引入量化误差。
脑血流动力学的四维计算超声成像
引言超声超声（每秒> 5000帧）在过去20年中的出现，通过增加的计算能力和平行接收电子设备来实现，刺激了生物医学超声的multiple成像模式的发展（1，2）。在短（<1 ms）的时间窗口内的完整图像的形成可以准确地量化组织，血液和对比度运动。这促进了组织弹性和动脉刚度的测量（3，4），通过定位和跟踪单个微泡（5，6）的序列分辨率（5，6），并在广泛的视野（7）上大大增强了血液的成像。后者导致功能性超声成像（FUS或FUSI）的出现，一种神经影像学技术，能够检测到神经血管偶联引起的脑血容量的小变化（8，9）。与其他神经影像模式（例如功能磁共振成像）相比，FUS在较低的成本下提供了更大的易用性，同时提供了更高的时空重置，并且最近的演示与对比度相结合，可与6.5- spatial spatialssolution（10）相结合，以检测其能力。超声超声成像主要仍然是二维（2D）技术。此成像过程需要以高框架速率（≥5kHz）的一系列平面或分化波传输，同时记录以nyquist速率在空间和时间上采样的反向散射信号（1）。在3D成像的情况下，通常需要数千个元素（2D成像为64至256）和具有相关射频数字数字的相应数量的独立数据通道。最近的工作报告了3/4D心脏想象的1024个通道系统（11，12），超分辨率（13，14）和大鼠的功能成像（15）。但是，这些需要使用和同步
具有乘积图的多域信号自适应子采样
在标准信号处理中，采样理论指出，以高于奈奎斯特速率采样的带限信号可以完美重建。这一重要特性是欧几里得信号采样的基石。然而，当信号定义在更复杂的域上时，自适应采样策略的设计仍然是一个活跃的热门话题。为了处理位于不规则域上的信号，图信号处理 (GSP) [1, 2] 已成为标准方法的有力替代方案。在这种形式化中，图定义了一个支持，信号（现在称为图信号）在此支持上定义。这允许捕获信号演变的结构，从而提供比单独考虑信号更多的信息。通过将信号处理的概念和工具推广到图上记录的信号，GSP 已证明其在滤波 [3]、重构 [4] 和采样 [5] 等许多任务中都取得了成功。对于后者，在单变量情况下提出的一个想法是利用其底层图，从某些节点的测量中重建图信号。这种称为图采样集选择（或子集采样）的方法现在已得到充分研究 [6, 7, 8]。例如，（在无噪声设置下）假设图信号是带限的，可以证明随机选择合理数量的样本/节点足以以高概率实现完美重建 [9]。不幸的是，此类方法存在一些主要局限性。首先，到目前为止，大多数文章都集中在单变量信号上。然而，GSP 中最近的出版物主张需要多域图信号处理，以便处理张量数据或矢量数据 [10, 11]。事实上，在传感器网络等多个应用环境中，数据流被记录为在网络上演变的多变量时间序列，从而定义至少
几何光学限制量子密钥分布的概述
密码学的悠久历史[1-6]。在20世纪之前，Cryptog-raphy被视为一种主要依靠个人技能构建或破坏代码的艺术，而无需进行适当的理论研究[7]。专注于信息的态度，众所周知，经典加密术可确保在不同情况下或间谍之间或间谍之间的不同情况下进行沟通。经典密码学的重要代表是换位密码，它重新排列了信息以隐藏原始含义。在20世纪初期，在哈里·奈奎斯特（Harry Nyquist），拉尔夫·哈特利（Ralph Hartley）和克劳德·香农（Claude Shannon）建立了信息理论之后，对加密 - 拉皮（Cryptog-raphy）的研究开始利用数学工具。密码学也成为工程的一个分支，尤其是在使用计算机之后，允许数据加密。现代密码学的两个主要方案包括对称（私钥）加密章节，例如，数据加密标准（DES）[14]和高级加密标准（AES）[15]和非对称（公共键）密码学，例如RSA AlgorithM [16]。对称密码学取决于通信方（Alice和Bob）之间的共享密钥，而在非对称加密术中，加密密钥与解密密钥不同。通常，对称加密图比不对称的密码学更有效，具有更简洁的设计，但是在共享键的安全分布方面，它具有困难。另一方面，使用公共密钥和私钥进行加密和解密的非对称加密术，分别依赖于称为单向函数的数学问题，这些函数从一个方向（公共钥匙）[17] [17] [17] [17] [17]，并且在如今更广泛地用于避免在Symetric Crysetric Crystric Crypectrics中避免使用安全级别的Safe Safe Page of Secy safe Safe Pression。然而，随着量子计算的快速开发及其在解决常规单向函数方面的潜力，可以使用Shor的算法[20]和Grover's算法[21]中断当前的加密系统[19] [19]；因此，在信息安全的新时代，QKD现在变得越来越重要。与当今使用的非对称加密术不同，QKD基于对称密码学，保证了用量子力学定律确保秘密键的安全分布，即测量过程通常会扰乱
信息论在计算生物学和生物信息学中的应用进展和机遇
本社论旨在简要介绍信息论在计算生物学和生物信息学领域的应用历史；简洁地总结相关研究的现状和面临的挑战；并描述本期《熵》杂志特刊以“计算生物学中的信息论”为主题的特刊所邀请内容的范围。信息论作为一个研究领域，始于 1948 年克劳德·香农 (Claude Shannon) 的开创性专著《通信的数学理论》的出版[ 1 ]。这项工作引入了包括信息熵、互信息（后来由罗伯特·M·法诺 (Roberto M. Fano) [ 2 ] 创造的一个术语）和将信息表示为二进制数字（位，这个术语归功于约翰·图基 (John Tukey)）[ 3 ] 等概念。香农的工作超越了哈里·奈奎斯特和拉尔夫·哈特利在 20 世纪 20 年代以及阿兰·图灵和诺伯特·维纳在 20 世纪 40 年代的相关工作 [ 4, 5 ]，描述了数据传输和压缩的基本定律 [ 6 ] 以及在噪声信道上通信效率的理论极限 [ 7 ]。作为一个与概率、统计学和计算机科学 [ 6 ] 等许多学科相交叉的统一理论，信息论被用于研究各种系统中信息的提取、传输、处理和使用。香农的概念以及受其启发的概念构成了现代数字信息技术的基础 [ 5 ]。 20 世纪 60 年代，晶体学等实验方法的改进以及分子生物学方法在生物学分支学科的迅速扩展，使生物学家能够加深对各种现象的理解 [8]，包括 RNA 密码的特征 [9]、蛋白质的结构 [10,11] 以及基因和蛋白质的进化 [10,12–14]。分子生物学的中心法则 [15] 是在 RNA 转录和翻译过程的基础性发现之后发展起来的。随着 20 世纪 60 年代计算机科学理论的出现和现代计算时代的到来，应用计算策略解决生物学问题，开创了计算生物学领域 [16]。计算方法在生物学问题上的早期应用包括进化的计算研究[17]和蛋白质结构[18]，以及第一个序列比对算法的开发[19,20]。我们注意到，计算生物学有时与生物信息学[21-23]互换使用，尽管这些学科也经常以各种方式区分。我们做出以下区分：生物信息学致力于开发算法、数据库、软件工具和其他计算资源，以便对生物数据进行深入分析，包括其获取、存储、量化、注释、视觉探索和其他形式的处理 [ 23 ]。生物信息学项目的单个基于软件的产品通常可以广泛应用于解决各种生物学问题。作为对生物信息学范围的补充，计算生物学旨在
猕猴中肺肉芽肿的多模式分析揭示了结核病控制的细胞相关性
Hannah P. Gideon, 1 , 2 , 23 Travis K. Hughes, 3 , 4 , 5 , 23 Constantine N. Tzouanas, 3 , 4 , 5 , 23 Marc H. Wadsworth II, 3 , 4 , 5 , 6 Ang Andy Tu, 7 Todd M. Gierahn, 7 Joshua M. Peters, 4 , 7 Forrest F. Hopkins, 4 , 8 Jun-Rong Wei, 4 , 8 Conner Kummerlowe, 9 Nicole L. Grant, 1 Kievershen Nargan, 10 Jia Yao Phuah, 1 H. Jacob Borish, 1 Pauline Maiello, 1 Alexander G. White, 1 Caylin G. Winchell, 1 , 2 , 11 Sarah K. Nyquist, 3 , 4 , 5 , 9 , 12 Sharie Keanne C. Ganchua, 1 Amy Myers, 1 Kush V. Patel, 1 Cassaundra L. Ameel, 1 Catherine T. Cochran, 1 Samira Ibrahim, 3 , 4 , 5 Jaime A. Tomko, 1 Lonnie James Frye, 1 Jacob M. Rosenberg, 4 , 8 , 13 Angela Shih, 13 Michael Chao, 4 , 8 Edwin Klein, 14 Charles A. Scanga, 1 , 2 Jose Ordovas-Montanes, 4 , 5 Bonnie伯格（Berger），约书亚·T·马蒂拉（Joshua T. Shalek 3，4，5，6，6，18，24，25， * 1微生物学和分子遗传学系，匹兹堡大学医学院，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡研究中心，匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学，美国3号宾夕法尼亚州匹兹堡大学3.哈佛大学，马萨诸塞州剑桥，美国5麻省理工学院和哈佛大学，马萨诸塞州剑桥市6美国6化学系，马萨诸塞州理工学院，马萨诸塞州剑桥市，美国7 7生物工程系），sfortune@hsph.harvard.edu（S.M.F.美国马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州波士顿公共卫生学院9计算与系统生物学计划，马萨诸塞州技术研究所，美国马萨诸塞州剑桥市，美国10号非洲卫生研究所，南非德班，南非，肺部，过敏和重症监护医学司，匹兹堡大学，匹兹堡大学，匹兹堡，帕特斯堡，帕特斯堡，帕特斯堡，帕特斯堡，帕特斯堡，美国12级计算机。美国马萨诸塞州剑桥市技术，13美国马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州综合医院，美国马萨诸塞州波士顿，美国14号实验室动物研究部，匹兹堡大学，匹兹堡宾夕法尼亚州匹兹堡大学15美国匹兹堡，匹兹堡大学匹兹堡大学的传染病学系，美国15南非德班，纳塔尔17化学工程系，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国马萨诸塞州剑桥研究所18宾夕法尼亚州剑桥市的马萨诸塞州综合癌症研究所，马萨诸塞州科技研究所19 of KwaZulu-Natal, Durban, South Africa 21 Department of Infection and Immunity, University College London, London, UK 22 Department of Microbiology and Physiological Systems, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA, USA 23 These authors contributed equally 24 These authors contributed equally 25 Lead contact *Correspondence: joanne@pitt.edu (J.L.F.），shalek@mit.edu（A.K.S。）https://doi.org/10.1016/j.immuni.2022.04.004
CIS 堆叠技术
灵敏度 - 数字成像 - 像素 - 量子效率 - 复位 - 正向偏置 - 区域板 - 通道电位 - 全帧成像器 - PPD - 采样频率 - 光子散粒噪声 - VGA - 产量 - 暗固定模式噪声 - 反向偏置二极管 - 收集效率 - 逐行扫描 - 动态范围 - 薄膜干涉 - 固定光电二极管 - 光谱灵敏度 - 饱和电压 - 双线性成像器 - 光子传输曲线 - 行间传输图像传感器 - 电荷耦合器件 - 微透镜 - 暗电流散粒噪声 - E SD - 条纹滤波器 - 数码相机 - 拼接 - 高斯分布 - 硅 - 热噪声 - 传感器结构 - 亮度 - 浮动扩散放大器 - 转换因子 - 闪烁 - MOS 电容 - 辐射单位 - 移位寄存器 - 带隙 - 黄色 - 补色 - 光电门 - 列放大器 - 纹波时钟 - 反转层 - CMOS 成像器 - 对数响应 - 普朗克常数 - 电荷泵 - 阈值电压 - 埋通道 CCD - 暗电流 - 噪声等效曝光 - MSB - 转换因子 -缺陷像素校正 - 边缘场 - 分辨率 - 双相传输 - 正透镜 - 角响应 - PRNU - 波长 - 帧传输成像器 - 电荷注入装置 - 测试 - 通道定义 - 摄像机 - 光晕 - 隔行扫描 - 彩色滤光片 - 自动白平衡 - 虚拟相位 - 拖尾 - 单斜率 ADC - 表面电位 - 耗尽层 - 垂直防光晕 - 多相钉扎 - 电子快门 - PAL - 埃普西隆 - 相关双采样 - 蓝色 - CIF - 洋红色 - 填充因子 - 延迟线 - 线性响应 - 规格 - 结深 - 复位噪声 - 线性图像传感器 - 光学低通滤波器 - 二氧化硅 - 光电二极管 - 勒克斯 - 闪光 ADC - 定时抖动 - 拥有成本 - 封装 - 光刻 - 有源像素传感器 - DSP - 积分时间 - 三相传输 - 光子通量 - 晶圆级封装 - 电荷泵 - 滤光轮 - 有效线时间 - 吸收深度 - 玻尔兹曼常数 - 弱反转 - LSB - 水平消隐 - 光栅滤波器 - 帧抓取器 - 原色 - 拜耳模式- 缩放 - 功耗 - 单色仪 - 模拟数字转换 - 光固定模式噪声 - 无源像素传感器 - 彩色棱镜 - SGA - 氮化硅 - 温度依赖性 - 负透镜 - sigma delta ADC - 混叠 - 插值 - 传输效率 - F 数 - 红色 - 动态像素管理 - 栅极氧化物 - 热漂移 - 热噪声 - 扩散 MTF - 有源像素传感器 - 泄漏器 - 1/f 噪声 - 青色 - 信噪比 - 孔径比 - 奈奎斯特频率 - 非隔行扫描 - 像素内存储器 - 四相传输 - 技术 - kTC 噪声 - 辐射损伤 - 离子注入 - MOS 晶体管 - 内透镜 - 光度单位 - 表面通道 CCD - 延时和集成成像器 - 宽高比 - 绿色 - NTSC - 单芯片相机 -可见光谱 - 调制传递函数 - 同步快门 - 马赛克滤光片 - 背面照明 - 色彩串扰 - 量化噪声 - 逐次逼近 ADC - 压缩 - 漏极 - 多晶硅 - 堆叠 - 光子转换 - 飞行时间 - 吸收系数 - DIL - 收集体积 - 孔 - 四线性成像器 - 单相传输 - 填充和溢出 - 收集效率 - 垂直消隐 - 源极跟随器 - 雪崩倍增 - 辐射 - 横向防晕 - 晶圆上测试 - 自感场 - 自动曝光 - 泊松分布 - 电荷复位 - 伽马