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在狭窄的线宽和宽度调谐范围内外腔内波长渗透激光
外部腔内波长激光，其特征在于其特殊的时间连贯性和广泛的调谐范围，它是尖端的纤维感应，例如纤维传感，刺激和光谱镜的至关重要的光源。光学通信技术的新兴增长升级了对线宽和广泛调整范围狭窄的激光器的需求，从而促进了外部波长 - 腔内扫描二极管激光及其多样化应用的迅速发展。本文全面地介绍了这些激光器的配置和操作原理，并对其发展状态进行了深入的审查，专门针对那些具有狭窄线宽和较宽调整范围的人。目的是为参与波长激光的开发和应用的研究人员提供宝贵的参考。
Cloud-Lora：使用基于增强学习的带宽 - 自动压缩
已经提出了云无线电访问网络（CRAN）体系结构，以解决通过大规模LORA网络的通过和可伸缩性挑战解决网络的一种方式。crans可以通过相干地汇总信号来改善网络吞吐量，并通过在云中实现接收器来扩展到多个通道。但是，在远程洛拉（Lora Deployments）中，克兰（Cran）对高架带宽的需求可能具有挑战性。因此，需要带宽感知的洛拉样品来收获crans的好处。我们介绍了云洛拉（Lora），这是洛拉（Lora）的第一个实用的cran，它可以检测到亚噪声洛拉信号并形成带宽自动压缩。据我们所知，这是Cran实时运作的Cran的首次演示。 我们将Cloud-lora在农业领域中部署了数天，将USRP作为门户。 然后使用蜂窝回程热点将Compers样品流式传输到Microsoft Azure服务器。 我们使用联合多门解码器和使用最新的接收器的联合多门解码和2倍吞吐量改进来证明超过6 dB的SNR收益，这是Cran在现实世界部署中实现的。据我们所知，这是Cran实时运作的Cran的首次演示。我们将Cloud-lora在农业领域中部署了数天，将USRP作为门户。然后使用蜂窝回程热点将Compers样品流式传输到Microsoft Azure服务器。我们使用联合多门解码器和使用最新的接收器的联合多门解码和2倍吞吐量改进来证明超过6 dB的SNR收益，这是Cran在现实世界部署中实现的。
红细胞分布宽度/ ... div>之间的关联
糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的常见微血管并发症之一，它已成为不可逆的失明的主要原因[1]。在2020年，DR的全球流行率为22.27％，预计到2045年[2]。对于DR患者，全部导致死亡率，大血管事件和心血管疾病（CVD）死亡率的风险显着增加[1，3]。因此，重要的是要探索与预后相关的指标，以鉴定预后不良风险高的DR患者。炎症因素在视网膜缺氧和缺血中起重要作用，这是DR的发展和进展中的关键组成部分[4]。红细胞分布宽度（RDW）是一种用于评估循环红细胞大小异质性的指标，传统上用于贫血的鉴别诊断[5]。证据表明，RDW与炎症有关，并被确定为一种新型的预后标记，反映了糖尿病患者的慢性炎症[6]。al-Jie等。报告说，RDW是糖尿病患者全因死亡率和心血管并发症的独立预测因子[5]。rdw与其他可行的指标相结合，可以更好地预测与糖尿病相关并发症患者预后的更好的危害能力[7]。白蛋白（ALB）是肝脏中合成的指标，并参与炎症反应的调节[8，9]。Wang等。 发现血清ALB与DR [10]的几率负相关。 Hong等。Wang等。发现血清ALB与DR [10]的几率负相关。Hong等。Hong等。rdw/alb比率（RAR）是一种新的组合指标，该指标被认为是一种预后标记，反映了严重急性胰腺炎，心力衰竭，急性心肌梗死和严重不良的肺炎患者的慢性炎症[11-14]。发现RAR是糖尿病足溃疡患者的全因死亡率的独立且可靠的标记[7]。Zhao等。 报告了RAR是DR [15]的独立危险因素。 但是，尚未报告RAR在DR患者预后中的关联和预测能力。 在这项研究中，我们旨在探索RAR与DR患者预后之间的关联。 此外，我们探索了RAR的预测价值，这可能会为识别预后不良的高危患者提供指导。Zhao等。报告了RAR是DR [15]的独立危险因素。但是，尚未报告RAR在DR患者预后中的关联和预测能力。在这项研究中，我们旨在探索RAR与DR患者预后之间的关联。 此外，我们探索了RAR的预测价值，这可能会为识别预后不良的高危患者提供指导。在这项研究中，我们旨在探索RAR与DR患者预后之间的关联。此外，我们探索了RAR的预测价值，这可能会为识别预后不良的高危患者提供指导。
硅光子芯片I/O用于超高带宽和节能的模具连通性
数据中心和高性能计算系统的流量需求在过去十年中成倍增长，这是由于机器学习，大数据分析，尤其是深度学习（DL）基于人工智能（AI）应用程序中数据密集型工作量的泛滥。最近在自然语言处理和内容产生中表明，大型语言模型的巨大潜力进一步加速了技术的进步，而采用了越来越大的更大的DL模型和数据集[1]。持续的趋势引发了巨大的努力，提高了计算硬件的能力，尤其是通过积极的并行性和专业化[2，3]，远远超过了基本通信基础设施的进步[4]。因此，将大量数据移动和芯片之间的移动已成为计算性能和能源效率的瓶颈，将这种系统的连续缩放缩放到Exascale [5]。
亚洲酸增加运动和头部宽度。
引言围产期低氧缺血（HI）出现在每1000个活产1.5–3中。这通常是后来婴儿神经发育障碍的最常见原因，可以表现为成年后的干扰，例如学习，记忆和注意力减少（Piešová和Mach，2020年）。活产的低氧缺血性脑病的发生率在3/1,000至6/1,000之间，其中15％–20％的受影响婴儿在新生儿时期死亡，25％的幸存者可能会经历一些长期的序列（Guan等人，2017年）。缺氧通常假定具有病理作用，但也参与了维持正常的生理功能（Chen等，2020）。hi在大脑中可能会出现产前，自然和产后发生，但是如果神经发育后遗症出现在产前和出生时期，则将更加严重。几项研究证明，产前期间大脑中的氧缺乏症将
使用原位宽频带宽声压检测线材和电弧增材制造中的缺陷
摘要 线材和电弧增材制造 (WAAM) 是一种增材制造 (AM) 工艺，可以生产大型金属部件，材料浪费少，生产率高。然而，WAAM 的高沉积率需要高热量输入，这可能导致孔隙、裂纹、未熔合或变形等潜在缺陷。为了在工业环境中实际实施 WAAM 工艺，必须确保无缺陷生产。然而，使用传统 NDT 技术（例如超声波、涡流、X 射线）进行 NDT 检测是一项非常艰巨的任务，尤其是在零件生产过程中。因此，需要可靠的在线 NDT 检测和监测技术来推广 WAAM 的工业应用。这项工作的目的是使用频率带宽为 10 至 1MHz 的现场采集声学数据来检测 WAAM 生产零件上的缺陷形成。WAAM 零件经过故意引入污染物的处理，同时获取其声学信号以将不同的信号特征与缺陷关联起来。为了识别缺陷形成，使用了两种不同类型的麦克风从同一沉积过程中获取数据。信号处理包括应用时域和频域技术，即功率谱密度和短时傅立叶变换。获得的声学特征可以区分有缺陷和无缺陷的信号，并确定污染物的空间位置。获取的声学信号还表明，传统麦克风获取的数据不足以完全表征 WAAM 工艺发出的声谱。这项工作展示了声学数据和信号处理在 WAAM 生产部件的在线检查中的潜力。关键词：WAAM、声学、傅里叶变换、光学麦克风、STFT
通过机载激光扫描估计树木年轮宽度的周期性年增量
摘要：大多数使用机载激光扫描 (ALS) 的森林生长研究都考虑了在重复的 ALS 数据采集中如何观察到森林属性的变化，但从 ALS 数据预测未来森林生长仍然是一个很少讨论的话题。本研究考察了 10 年内树木年轮宽度周期性年增量 (PAI) 的预测。这种方法的要求是在生长期开始时获取 ALS 数据。然后在给定的生长期后通过钻探对生长进行现场测量。使用基于区域的方法的原理，根据 ALS 指标对 PAI 进行建模。与强度相关的指标作为预测因子特别重要，而有效叶面积指数则不是。预测的均方根误差 (RMSE) 略高于 21%。额外的现场信息（土壤类型、管理操作）将 RMSE 提高了 2.7 个百分点。
磁双稳态可提高振动冲击摩擦电能收集器的带宽
摘要：振动产生的机械能广泛存在于周围环境中。可以使用摩擦发电机有效地收集这些能量。然而，由于带宽有限，收集器的效率受到限制。为此，本文对变频能量收集器进行了全面的理论和实验研究，该收集器集成了基于振动冲击摩擦电的收集器和磁非线性，以增加工作带宽并提高传统摩擦电收集器的效率。带有尖端磁铁的悬臂梁与另一个极性相同的固定磁铁对齐，以产生非线性磁排斥力。通过利用尖端磁铁的下表面作为收集器的顶部电极，将摩擦电收集器集成到系统中，而将附有聚二甲基硅氧烷绝缘体的底部电极放置在下方。进行了数值模拟以检查磁体形成的势阱的影响。讨论了结构在不同激励水平、分离距离和表面电荷密度下的静态和动态行为。为了开发具有宽带宽的变频系统，通过改变两个磁体之间的距离来改变系统的固有频率，以减小或放大磁力，从而实现单稳态或双稳态振荡。当系统受到振动激励时，梁会振动，从而导致摩擦电层之间产生撞击。收集器电极之间的周期性接触-分离运动会产生交变电信号。我们的理论发现得到了实验验证。本研究的结果有可能为开发有效的能量收集器铺平道路，该收集器能够在广泛的激励频率范围内从环境振动中获取能量。与传统能量收集器相比，在阈值距离处发现频率带宽增加了 120%。非线性冲击驱动的摩擦电能量收集器可以有效拓宽工作频率带宽并增强收集的能量。
带宽高效脑机接口的神经源编码
神经源编码 (NSC) 是一种利用 (深度) 神经网络的建模能力进行源编码的技术。其目标是将数据转换为低熵空间，然后可以使用经典的熵编码方案对其进行编码。在本文中，我们的目标是研究 NSC 在所谓的神经传感器网络中的使用，即一种由一组无线传感器节点组成的身体传感器网络，这些节点记录不同头皮位置的大脑活动，例如通过脑电图 (EEG) 传感器。所有节点都以无线方式将其数据传输到融合中心，然后由给定的深度神经网络对联合传感器信号进行推理。NSC 参数和推理网络是联合学习的，从而针对给定应用优化了准确性和比特率之间的权衡。我们在模拟 EEG 传感器网络中的运动执行任务上验证了此方法，并将得到的权衡与通过将传输数据直接量化为低位精度获得的权衡进行了比较。我们证明，对于非常低的位深度，NSC 比直接量化产生更有利的权衡，并且在所研究的脑机接口 (BCI) 任务中，可以在准确度损失很小的情况下获得较大的带宽增益。
串联刚化和π扩展是开发狭窄线宽的黄色超浮动OLED系统的关键工具。
高荧光（HF）是一种利用激子在两个发光体之间转移的相对较新的现象，需要对分子能级进行仔细的成对调整，并被认为是朝着开发新的高效OLED系统发展的关键步骤。迄今为止，据报道，几乎只有几个具有所需窄带发射但中等外部量子效率的HF黄色发射器（EQE <20％）。这是因为尚未提出一种系统的系统策略，该策略尚未提出，尚未提出作为有效激子转移的补充机制，尚未提出过Förster共振能量传递（FRET）和三重态（TTS）过渡。在此，我们提出了一种理性方法，该方法允许通过微妙的结构修改，这是由同一供体和受体亚基构建的一对化合物，但可以在这些歧义性碎片之间进行多种通信。TADF活性掺杂剂基于与甲壳唑部分相关的萘酰亚胺支架，通过引入额外的键不仅导致π-云的扩大，而且还导致刚性刚化，还会导致刚性和抑制供体的旋转。这种结构变化阻止了TADF，并允许引导带盖和激发状态能量同时追求FRET和TTS过程。使用呈现的发射器的新型OLED设备显示出极好的外部量子效率（高达27％）和最大狭窄的全宽度（40nm），这是能量水平很好的结果。提出的设计原理证明，仅需要进行较小的结构修饰才能获得HF OLED设备的商业染料。