摘要 - 电流镜是在Mi-Croelectronics中广泛使用的电路,尤其是在模拟IC设计中。它们作为原理是输出节点处参考电流的复制品的生成。本文旨在对NMOS电流镜的不同拓扑,特别是简单的电流镜,cascode电流镜和Wilson Current Mirror进行比较研究。我们分析了它们有关晶体管的通道宽度(W)和工作温度的电气特征。Cadence Virtuoso被用作模拟工具,目标过程技术为130 nm。结果,我们发现,通过增加晶体管的W,最小输出电压会降低。此外,我们注意到三个拓扑中的温度比输出电流产生的影响。最后,可以得出结论,当前的镜子遵循了主要文献的预期模式,并朝着代表命令MOSFET晶体管的主要方程式的方向融合。索引项 - cascode电流镜,简单电流镜,Wilson Current Mirror。
本项目计划以简化提案流程后最优秀提案的方式进行采购,采购规模估算为200万日元(含国家及地方消费税)。 因此,在准备依据第六款规定提交的文件时,提案内容不应超出业务规模。 (2)合同预定日期:2024年11月 (3)合同执行期限
2025 年 1 月 7 日 — 救世军(仅限 FPL 客户)。3629 S. US Highway 1。佛罗里达州皮尔斯堡... Development Christian。中心。Glenview Court 9999。圣露西港。使徒...
配置,这对于集成应用程序很方便。此外,由于其高Q值和高功率能力,它们具有广泛的应用。在参考文献13中,设计了TM01模式单片介电滤波器,该滤光滤光片结合了使用带有低二电恒定恒定支撑的U形金属探针实现的负耦合。在参考文献14中,使用深层盲孔来基于介电波导结构实现负耦合。在参考文献15中分析了波导滤波器电容电容式负耦合理论。但是,这些类型的耦合需要高加工精度,并且需要一次成型,这不利于质量生产。这项研究涉及基于介电波导腔的一种正耦合结构的建议以及负耦合结构。该结构涉及一种集成的设计,可以通过简单地通过二线波导中的孔或盲孔来实现。在预期的位置钻孔或盲孔发射并模压滤波器的介电波导后,并且介电波导的表面完全金属化并同时涂层,这对于制造和调试非常方便。以四阶带通滤波器为例,本研究涉及一种介电波 - 导向器交叉耦合过滤器的设计。正耦合使用两个浅盲孔在对称的上方和下方的两个浅盲孔中,而中间通过一个连接两个盲孔的孔。负耦合是使用对称上方和下方的两个浅盲孔实现的。分析了正耦合设计理论,并阐明了过滤器的正向设计过程。制成的过滤器的总尺寸为27×27×5 mm,中心频率为3.5 GHz。带宽为5%,插入损失小于0.5 dB,带内的返回损耗大于15 dB,并且在3.25和3.65 GHz时产生了两个带外的传输零。
海浪力量是间歇性可再生能源的最持久,最集中和可预测的形式之一。全球估计的资源量达到近3tw的年平均功率,波浪能在将来可能涵盖间歇性可再生能源混合的显着部分。从波浪中收集能量非常具有挑战性,并且该行业仍然不成熟,世界各地只有少数商业前系统。现有的波能转换器(WEC)复杂而昂贵,构建,安装和维护。它们也容易受到海洋环境(经历大型冲动载荷和腐蚀)的攻击,并显示出有限的能量转换效率。在这种情况下,介电弹性体发生器(DEGS)可以提供使波能利用的技术突破。DEG是由不可压缩的弹性介电层和兼容的电极制成的可变形电容器,可用于通过可变电容静电生成来将机械能将其转换为电能。1
风振对双子座 8m 主镜的影响 Myung K. Cho 1,2 、Larry Stepp 1 和 Seongho Kim 3 (1)双子座 8m 望远镜项目;(2)亚利桑那大学光学科学中心;(3)亚利桑那大学航空航天和机械工程学院 摘要 大型望远镜的关键设计因素之一是控制由风压变化引起的主镜畸变。为了量化望远镜风荷载效应,双子座天文台在实际山顶条件下进行了一系列风试验。在南双子座望远镜的调试期间,同时测量了镜面多个点的压力,以及穹顶内外多个位置的风速和风向。在测试期间,我们改变了穹顶相对于风的位置、望远镜仰角、挡风玻璃在观测狭缝中的位置以及通风门的开口大小。针对 116 种不同的测试条件,以每秒十次的数据采样率记录了五分钟的数据。这些数据集经过处理,可提供每个时刻镜面上的压力图。根据这些压力图,使用有限元分析计算主镜的光学表面畸变。开发了数据缩减程序,以增强测试数据和镜面畸变的可视化。测试结果对
微创心脏手术技术的进步为传统全胸骨切开手术提供了可行的替代方案。这些方法的开发是为了减少组织创伤,缩短恢复时间,并满足对微创治疗方案日益增长的需求。本综述探讨了内镜微创心脏手术的最新进展,该手术使用精密仪器和先进的成像技术来执行复杂的心脏手术,例如瓣膜手术、冠状动脉搭桥术和先天性缺陷的矫正。通过回顾我们在这些技术方面的经验,我们为希望采用微创心脏手术的外科医生提供了实用信息。微创心脏手术的规划和执行中突出的创新反映了心脏手术向更安全、更高效的方向发展的趋势。
脑肿瘤的识别很耗时,因此开发一个使用成像技术的自动化系统非常重要。使用磁共振图像 (MRI) 将脑肿瘤分类为良性或恶性。从基于 MRI 的脑肿瘤图像中,提取特征对于模式识别至关重要,模式识别可根据颜色、名称、形状等确定对象。因此,分类器依赖于形状、颜色等特征的强度,然而,分类器依赖于使用深度学习分类器提取的特征,而深度学习分类器依赖于提取的特征。医学领域的深度学习算法引起了计算机视觉研究人员的兴趣,它在执行过程中耗费时间。提出的扩张 U-Net 模型扩展了用于提取多尺度上下文信息的感受野。基于高分辨率条件,使用大规模特征图生成大规模特征图和高分辨率条件。它提供了丰富的空间信息,可用于执行语义分割。使用 U-Net 实现语义图像分割,因为它添加了一条扩展路径来生成属于源图像中发现的特征的像素分类。现有的基于核的 SVM 模型获得了 99.15% 的准确率,非支配排序遗传算法卷积神经网络 (NSGA-CNN) 获得了 99% 的准确率,具有自适应模糊聚类的深度 Elman 神经网络获得了 98% 的准确率,3D 上下文深度监督 U-Net 获得了 92% 的准确率。然而,与现有模型相比,所提出的基于扩张 U-Net 的 CNN 模型获得了 99.5% 的准确率。关键词:脑肿瘤、深度学习分类器、扩张 U-Net CNN 模型、磁共振图像。
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37。大脑皮层的裂片,地形细分,内侧,侧向皮质田的结构和功能38。地形和基底神经节和diencephalon(Thalamus,下丘脑)的成分,第三个心室。39。的地形和脑干的成分(中脑,PON,髓质长圆形),第四脑室。40。大脑的动脉,静脉和淋巴循环