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石墨烯厅效应传感器的性能：偏置电流，混乱和费米速度的作用
1 de toulouse大学，Insa-CNRS-UPS，LPCNO，135 AV。Rangueil, 31077 Toulouse, France 2 Centre d'Elaboration des Matériaux et d'Etudes Structurales (CEMES), UPR8011 CNRS, Université Toulouse 3, 31055 Toulouse, France E-mail: lassagne@insa-toulouse.fr Graphene-based Hall effect magnetic field sensors hold great promise for the development of ultrasensitive magnetometers with very low power 消耗。经常使用所谓的两通道模型对其性能进行分析，其中简单地添加了电子和孔电导率。不幸的是，该模型无法捕获所有传感器的特性，尤其是磁场灵敏度的偏置电流依赖性。在这里，我们提出了一个高级模型，该模型对基于石墨烯的霍尔传感器如何运行并证明其定量评估其性能的能力有深入的了解。首先，我们根据石墨烯的不同品质报告了传感器的制造，最好的设备可实现高达5000ω/𝑇的磁场敏感性，表现优于最佳的硅和基于窄间隙的半导体传感器。然后，我们使用所提出的数值模型详细检查了它们的性能，该模型将Boltzmann的形式主义与电子和孔的不同Fermi水平结合在一起，以及一种引入底物诱导的电子孔 - 水坑的新方法。重要的是，磁场灵敏度对偏置电流，无序，底物和霍尔杆几何形状的依赖性首次定量再现。此外，该模型强调，由于电流堆积物的出现和霍尔酒吧边缘附近的损耗区域的出现，具有电荷载体扩散长度宽度的设备受到偏置电流的影响很大，比常规HALL效应预测大得多。这些区域的形成诱导了横向扩散荷载载体通量，当Hall电场取消在Ambipolarememime中，能够抵消由Lorentz力诱导的载体。最后，我们讨论了Fermi Velocity Engineering如何增强传感器性能，为将来的超敏感石墨烯效果传感器铺平了道路。关键字：石墨烯，石墨烯霍尔传感器，磁场传感器，霍尔效应，玻尔兹曼形式主义，费米速度重新归一化，电子孔布丁
从单速度Baer-Nunziato和Kapila Systems的两相多孔介质系统的定量推导
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用表面速度和高程的观察结果验证UpernavikIsstrøm（1985- 2019年）的合奏历史模拟
响应气候变暖的潮汐水冰川的未来是格陵兰冰盖对全球海平面上升的贡献的最大不确定性来源之一。在这项研究中，我们研究了冰片模型通过开处方前部的质量和表面升高的过去演变的能力。为了实现这一目标，我们通过Weertman和正规化的-Coulomb摩擦法运行了两个模拟。我们表明，冰流模型必须包括在快速流动区域的冰锋上游的前15公里中减少摩擦，以捕获1985年至2019年期间观察到的趋势。没有这个过程，整体模型高估了2005年沿前部撤退之前的冰流，并且在撤退期间没有完全再现其加速度。这导致了1985年至2019年之间总质量损失的50％（300 vs 200 GT）的高估。使用基于方差的灵敏度分析，我们表明，摩擦定律和冰流法的不确定性对模型结果的影响要比表面质量平衡和初始表面升高更大。
水平的眼球震颤带有速度增强的波形，催眠后白血病术中的波形：病例报告
心脏病和糖尿病因眼睛运动异常而被转诊至神经科。在手术后三个月内，他接受了康德疗法，并因甲状腺弥漫性轴突损伤而受到弥散的轴突损伤，并因交通碰撞引起的宫颈椎间盘破裂。最近，由于心脏AR猝死引起的缺氧 - 缺血性脑损伤，该患者表现出异常的眼球运动。神经系统检查表明，他的眼睛处于营养状态，头部固定向左转，四肢瘫痪。学生的大小正常，并且对光反应。角膜和堵嘴反射也是双侧完整的。视频记录术显示，左侧的眼球震颤和小小的下滑，并在患者的角度（从患者的角度来看）扭转组件。去除光不会导致重大变化（图1a，补充视频
使用循环脉冲神经网络从皮质脉冲序列解码手指速度
摘要 — 侵入式皮质脑机接口 (BMI) 可以显著改善运动障碍患者的生活质量。尽管如此，外部安装的基座存在感染风险，因此需要完全植入的系统。然而，这样的系统必须满足严格的延迟和能量限制，同时提供可靠的解码性能。虽然循环脉冲神经网络 (RSNN) 非常适合在神经形态硬件上进行超低功耗、低延迟处理，但它们是否满足上述要求尚不清楚。为了解决这个问题，我们训练了 RSNN 来解码两只猕猴的皮质脉冲序列 (CST) 中的手指速度。首先，我们发现大型 RSNN 模型在解码精度方面优于现有的前馈脉冲神经网络 (SNN) 和人工神经网络 (ANN)。接下来，我们开发了一个微型 RSNN，它具有较小的内存占用、较低的发放率和稀疏连接。尽管计算要求降低了，但生成的模型的性能明显优于现有的 SNN 和 ANN 解码器。因此，我们的结果表明，RSNN 在资源受限的情况下提供了具有竞争力的 CST 解码性能，并且是完全植入式超低功耗 BMI 的有希望的候选者，具有彻底改变患者护理的潜力。索引术语 — 脉冲神经网络、脑机接口、皮质脉冲序列解码、神经形态硬件
机器学习技术适用于基于光摄像学信号
摘要 - 芳香剂股骨脉冲波速度（CF-PWV）是对动脉刚度的金标准测量，该测量已被认为是有效的心血管疾病（CVD）风险生物标志物。尽管可靠且准确，但是测量CF-PWV的参考方法是耗时的，需要合格的从业者的干预。Photoplethysmography（PPG）是一种非侵入性成本效益的技术，其中包含有关心血管系统的各种信息。本文旨在通过PPG脉冲波分析来探索估计CF-PWV的潜力，以进行大规模的CVD风险筛查。我们的工作包括涉及两个机器学习模型和各种传感器位置的比较分析。基于从silico ppg信号中提取的基准点及其衍生物作为XGBoost和支持向量回归（SVR）模型的输入的一组功能。这些模型在模拟传感器位置上进行了训练，在不同的噪声水平上进行了评估，与以前的研究相比，具有可比性或优越的性能。该提出的方法可在低功率嵌入式处理器上部署。浅表颞动脉位置的信号表现出最佳性能，其R²为1.00，根平方误差（RMSE）为0.13。PPG信号与所提出的方法相结合，尤其是在使用表面颞动脉信号时，尤其是在使用表面上的PWV估计的潜力。我们的结果为所述方法的未来体内验证铺平了道路。索引术语 - 绘画学，机器学习，脉冲年龄，脉冲波速度
月球环境下航天器MMOD防护结构超高速撞击评价技术,三菱重工技术评论第61卷第1期(2024年)
对于月球表面的开发，日本国内外都在开发月球轨道站 (Gateway)、月球着陆器和月球探测车。此外，还正在研究旨在在月球表面生活的建筑和发电技术。特别是，为载人操作而设计的系统需要配备防护结构，以防可能来袭的微流星体和轨道碎片 (MMOD) 造成人员伤亡 (1)。载人航天器的典型 MMOD 防护结构是惠普尔防护罩，由称为“保险杠”的板和后壁组成，保险杠通过隔离物 (2) 连接到后壁的外表面，如图 1 (a) 所示。目前运行的国际空间站（ISS）日本实验舱（JEM）和H-II转移飞行器（HTV）均采用了三菱重工株式会社开发的MMOD防护结构，没有因微流星体或空间碎片撞击而出现功能损坏（图1（b））。
II 型 RAF 抑制剂托沃拉非尼在复发/难治性儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 中的应用：II 期 FIR 中生长速度可逆性降低
1 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院费城儿童医院儿科肿瘤科；2 美国伊利诺伊州芝加哥安与罗伯特 H. 卢里儿童医院；3 澳大利亚新南威尔士州兰德威克悉尼儿童医院儿童癌症中心；4 澳大利亚新南威尔士州悉尼新南威尔士大学洛伊癌症研究中心儿童癌症研究所；5 澳大利亚新南威尔士州悉尼新南威尔士大学临床医学院；6 美国华盛顿特区儿童国家医院；7 丹麦哥本哈根哥本哈根大学医院 - Rigshospitalet 儿科和青少年医学部；8 荷兰乌得勒支马克西玛公主儿科肿瘤中心；9 澳大利亚昆士兰州南布里斯班昆士兰儿童健康医院和健康服务中心； 10 瑞士苏黎世大学儿童医院肿瘤科；11 美国纽约州纽约市纽约大学朗格尼健康中心；12 加拿大魁北克省魁北克市拉瓦尔大学儿童太阳中心儿科；13 美国加利福尼亚州旧金山市加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系；14 美国加利福尼亚州布里斯班 Day One Biopharmaceuticals；15 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学
临界速度的理论与数值研究
联络通道是地铁隧道内常见结构，为事故隧道人员快速疏散至对面安全隧道提供通道。地铁隧道联络通道通风是通过隧道两侧通风系统的协同作用实现的。同时，列车堵塞、车厢内热量积聚等因素也会影响地铁隧道内烟气运动，前者需要进一步细化，以预测防止烟气进入地铁隧道联络通道所需的临界速度和驱动力。通过一维理论分析和全尺寸冷烟实验，研究了两侧隧道风机送风参数与联络通道通风速度之间的关系，提出了隧道联络通道烟气控制对侧安全隧道风机选型计算模型。通过数值模拟，量化了列车位置、火灾热释放速率和主隧道通风速度对联络通道临界速度的影响。结果表明：畅通条件下联络通道内临界速度大于阻塞条件下的临界速度，且临界速度在畅通和阻塞条件下均表现出相对稳定性。在无量纲分析的基础上，提出了一种分段函数来预测隧道联络通道内临界速度。研究结果可为类似结构的隧道防火防烟措施的实施提供有益指导。
在具有速度障碍的大型动作空间中为移动机器人计划移动机器人的蒙特卡洛
动态环境中的抽象运动计划是一项具有挑战性的机器人任务，需要避免碰撞和实时计算。最新的在线方法作为速度障碍（VO）保证安全的本地计划，而基于强化学习或图形离散化的全球计划方法在计算上效率低下或不可证明是碰撞的安全性。在本文中，我们将蒙特卡洛树搜索（MCT）与VO结合起来，以修剪不安全的动作（即相撞速度）。以这种方式，即使在非常大的动作空间（60个动作）中，我们可以进行极少的MCT模拟计划，比使用许多模拟的纯MCT获得更高的累积奖励和更低的计算时间。此外，由于与VO的动作修剪，我们的方法可以保证避免碰撞，而纯MCT则没有。在本文中铺平了在实际机器人和多代理分散运动计划上计划MCT计划的道路。