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使用电阻记忆和超声波换能器进行神经形态物体定位
现实世界的传感处理应用需要紧凑、低延迟和低功耗的计算系统。混合忆阻器-互补金属氧化物半导体神经形态架构凭借其内存事件驱动计算能力，为此类任务提供了理想的硬件基础。为了展示此类系统的全部潜力，我们提出并通过实验演示了一种用于现实世界对象定位应用的端到端传感处理解决方案。从仓鸮的神经解剖学中汲取灵感，我们开发了一种生物启发的事件驱动对象定位系统，将最先进的压电微机械超声换能器传感器与基于神经形态电阻式存储器的计算图结合在一起。我们展示了由基于电阻式存储器的巧合检测器、延迟线电路和全定制超声传感器组成的制造系统的测量结果。我们使用这些实验结果来校准我们的系统级模拟。然后使用这些模拟来估计对象定位模型的角度分辨率和能量效率。结果揭示了我们的方法的潜力，经评估，其能量效率比执行相同任务的微控制器高出几个数量级。
利用超薄硅像素探测器实现皮秒计时
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/62/CERN_LHC_Proton_Source.JPG https://cdn.zmescience.com/wp-content/uploads/2015/05/cern-lhc-aerial.jpg H t tp://sites.uci.edu/energyobserver/files/2012/11/lhc-aerial.jpg
通过同时多光谱光声波动成像（MS-PAFI）和超声多普勒
我们提出了一种方法和设置，可提供血液氧合（通过定量光声成像）和血流动力学（通过超声多普勒）的互补三维（3D）图像。所提出的方法不含标签，利用了血液诱导的波动，并在仅有256个元素的稀疏阵列上实施，并以市售的超声电子功能驱动。我们首先实施3D光声波动成像（PAFI）来对鸡胚胎进行图像，并获得血管形态的全部视频图像。我们同时获得具有可比图像质量的3D超声功率多普勒。然后，我们引入了多光谱光声波动成像（MS-PAFI），并证明它可以提供吸收的光学能量密度的定量测量，并具有完全可见性和增强的对比度，与常规的延迟延迟式延迟式多光谱摄影成像相比。我们最终展示了MS-PAFI之间的协同作用和互补性，该MS-PAFI提供了3D定量氧合（SO 2）成像和3D超声多普勒，该成像提供了有关血流动力学的定量信息。MS-PAFI代表了基于模型的反转的有希望的替代方案，其优势是通过使用直接处理方案解决所有可见性人工制品而没有事先和正则化。
AI可以指导获取诊断质量肺超声图像
Cristiana Baloescu，M.D.，M.P.H.，来自康涅狄格州纽黑文的耶鲁大学医学院，同事们研究了AI在多中心诊断研究中通过THCPS指导THCP的诊断质量LUS图像的能力。年龄在21岁或以上的参与者从四个临床站点招募了两次超声检查：一名使用肺指导AI的THCP操作员和一个没有AI的训练有素的LUS专家。参与之前，THCP进行了标准化的AI培训以获取LUS。
纳米晶石墨烯，用于超敏表面...-虹膜
信息工程，基础设施和可持续能源部（DIIES），雷格·卡拉布里亚（Reggio Calabria）的大学“地中海”。feo di vito，89122意大利雷吉奥·卡拉布里亚（Reggio Calabria），b agenzia nazionale per le nuove tecnologie，l'Energia e lo sviluppo经济索斯替尼比尔（Enea）（Enea），Casaccia Casaccia研究中心，罗马00123，ITALY C ITALY IBERIAN IBERIAN IBERIAN NANOTECHNOLOGE BRAIG-3 33 D YSESE大学材料科学与工程系，首尔，北大韩民国材料科学与工程系，首尔国立大学材料科学与工程部，首尔市长08826，大韩民国高级材料研究所高级材料研究所（RIAM），首尔国立大学，首尔国立大学，首尔08F826，韩国共和国Gustorea Gyernied Instuperiity offector offerea thepsier offeraea h himea keprotied首尔国立大学，首尔08826，大韩民国
物理学家在新的超薄材料中发现电子的意外晶体
他们还发现了另一个不寻常的电子现象：整数量子异常霍尔在多种电子密度中的效应。分数量子异常霍尔效应被认为是在电子“液体”相中出现的，类似于水。相比之下，团队现在观察到的新状态可以解释为电子“固体”阶段 - 与电子“冰”的形成相互作用 - 当系统的电压在超低温度下仔细调谐时，该状态也可以与分数量子异常的霍尔同存。
与Atlas的超细胞PB+PB碰撞中光子诱导的过程
在LHC处的Atlas [3]在光核（γ + Pb）事件中已经研究了两粒子方位角相关性。这些结果表明明显的非零椭圆形和三角形流coe ffi cients，它们是用流体动力学模型来解释的。参考。[4]，作者做出了一个具体的预测，即径向流量是夸克 - 格鲁恩血浆的特征之一，在γ + pb和p + pb碰撞中相似，并且可以通过产生的hadron的平均横向动量（P t）来测量。因此，通过γ + pb中的Atlas和P + PB碰撞中的Atlas测量了原代电荷Hadron的包含屈服与假性（η）和P t的函数[5]。图1显示了P t> 0 GEV的带电Hadron的平均p T，这是两个η区域中带电粒子多重性（N CH REC）的函数，[ - 1。6， - 0。8]和[0。8，1。6]，对于γ + Pb和
emass和weebit nano使用reram
Emass的创始人Mohamed M. Sabry Aly评论说：“这项合作代表了AI硬件创新的新时代。Emass最近从MRAM技术过渡了，因为RERAM能够更好地支持物联网，汽车和消费电子产品中的下一代系统。通过将Weebit的替代重新拉动与我们的超低功率AI技术相结合，我们为下一代解决方案奠定了基础，该解决方案将重新为AI应用程序重新提供能源效率。这种集成可以增强系统性能，并确保可扩展性和可持续性，为更智能，更自主的边缘设备铺平道路。通过这种协同作用，我们准备在AI计算中实现无与伦比的进步，在物联网，医疗保健，汽车和工业自动化等行业中造成有意义的影响。”
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Emass的创始人Mohamed M. Sabry Aly评论说：“这项合作代表了AI硬件创新的新时代。Emass最近从MRAM技术过渡了，因为RERAM能够更好地支持物联网，汽车和消费电子产品中的下一代系统。通过将Weebit的替代重新拉动与我们的超低功率AI技术相结合，我们为下一代解决方案奠定了基础，该解决方案将重新为AI应用程序重新提供能源效率。这种集成可以增强系统性能，并确保可扩展性和可持续性，为更智能，更自主的边缘设备铺平道路。通过这种协同作用，我们准备在AI计算中实现无与伦比的进步，在物联网，医疗保健，汽车和工业自动化等行业中造成有意义的影响。”
对自动乳房超声和光谱乳房摄影的诊断性能的比较分析作为乳房X线摄影检查的补充方法
乳房D类型是乳腺癌造成疾病的独立危险因素，研究人员进行了数量测试，这可能是在这组患者中进行筛查的补充工具。对比增强乳房X线摄影（CEM）是一种具有对比剂施用的诊断方法，可进行对比剂的应用，可进行低能图像采集（这是FFDM等效性）和带有脂肪组织衰减的减法图像和可见的后交换后病理学增强灶[7-9]。该检查使用新血管生成现象，发生在局灶性病变中[10-13]。contrast增强，并显示了恶性病变的真实程度，使病变成分的可视化和其他焦点可以被FFDM上的脂肪组织重叠[14,15]。根据进行的研究，CEM比FFDM显示出更高的灵敏度和准确性，并促进了对更多局灶性病变的检测[16-18]。到目前为止进行的研究表明，CEM具有可比且经常具有更高的诊断效率作为乳房杂志的共振成像（BMRI），这被认为是最准确的方法[19-22]。因此，CEM性能的指示与BMRI相似，即基本成像检查（FFDM或手持超声 - HHU）的不确定结果，在实施治疗前的分期，新辅助化学治疗过程中的治疗反应监测以及乳腺癌手术后的患者检查[23]。CEM为患有幽闭恐惧症或BMRI禁忌症患者构成了替代方案。EXA的开采比BMRI更快，通常由患者容忍。它的缺点是在小剂量中进行电离施用的必要性，静脉内碘对比剂的给药，这可能会导致潜在的染色体反应和肾脏损害和乳房压缩，这是患者不适的来源，以及运动型工件的产生者。在CEM指南下的活检尚不广泛。自动乳房超声（ABUS）是一种基于超声的新诊断方法。与HHUS相反，此EXA开采是由电 - 放射学家进行的。患者仰卧位置，超声头放置在4个沿着乳房移动的基本定位中。一个典型的EXA矿化由前后，侧面和内侧视图中每个乳房的3张自动扫描组成。获得的图像被发送到可以重复审查的工作站，或者可以创建多平台重建[24-27]。检查不需要任何特殊的准备，并且患者可以很好地耐受。到目前为止进行的研究证实，使用ABU作为FFDM的附加工具允许检测更多局灶性病变，主要是在腺体乳房的情况下[28-31]。进行ABU的主要指示是在无症状患者中，尤其是那些乳房密集的患者中进行互补筛查。ABU的优点包括脱落操作员的依赖，图像存储在专用