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World File Search System低通滤波器
巴西航空工业公司 190/195 飞机 DC-Link VSCF 交流电源系统的设计
介绍了一种用于 Embraer 190/195 运输类飞机的新型 DC-Link VSCF AC-DC-AC 电力系统转换器。所提出的转换器可以取代现有的基于 CSCF IDG 的传统系统。几架当代生产飞机已经将 VSCF 作为主要或备用电源。过去，较旧的 VSCF 系统存在问题；然而，开关电源电子和数字控制器已经成熟，我们认为现在可以安全地集成并取代现有的为 CSCF AC 发电机供电的恒速液压传动装置。使用 IGBT 功率晶体管进行中等水平的功率转换和相对快速有效的切换。利用 VSCF 进行电力发电、转换、分配、保护和负载管理可提供传统 CSCF IDG 系统所不具备的灵活性、冗余性和可靠性。针对 E190/195 提出的 DC-Link VSCF 系统利用 12 脉冲整流器、降压转换器和 3-w 12 步逆变器（带 DY、YY 和 YD 3-w 变压器）提供多个级别的 3-w 交流和直流电源，即 330/270/28 VDC 和 200/115/26 VAC。使用三个参考交流相位信号和高达 100 kHz 三角载波的传统双极双边载波脉宽调制可用于消除所有偶数和许多奇数超谐波。无源低通滤波器用于消除高次谐波。RL 交流负载与同步和感应交流电机连接时处于活动状态，还包括无源交流负载。总功率因数超过 85%。电压和电流的总谐波失真低于 5%，因此满足 MIL-STD-704F 和 IEEE Std. 519 电能质量标准，同时避免了有源滤波器的需要。使用连续周期调谐方法设计和调谐了几个用于调节同步发电机直流励磁和逆变器组的 PI 和 PID 控制器，以提供所需的性能和反馈回路的稳定性。Mathworks 的 Simulink TM 软件用于电气元件和电路的仿真。模拟了飞机运行的几个关键场景，例如复飞，以评估 VSCF 系统的瞬态行为。
为 Embraer 190/195 飞机设计 DC-Link VSCF 交流电源系统
提出了一种用于 Embraer 190/195 运输类飞机的新型 DC-Link VSCF AC-DC-AC 电力系统转换器。所提出的转换器可以取代现有的基于 CSCF IDG 的传统系统。几架当代生产的飞机已经将 VSCF 作为主要或备用电源。过去旧的 VSCF 系统存在问题；然而，开关电源电子和数字控制器已经成熟，我们认为现在可以安全地集成并取代现有的为 CSCF AC 发电机供电的恒速液压传动装置。使用 IGBT 功率晶体管进行中等水平的功率转换和相对快速有效的切换。利用 VSCF 进行电力生成、转换、分配、保护和负载管理提供了传统 CSCF IDG 系统所不具备的灵活性、冗余性和可靠性。针对 E190/195 提出的 DC-Link VSCF 系统利用 12 脉冲整流器、降压转换器和 3-w 12 步逆变器（带 D-Y、Y-Y 和 Y-D 3-w 变压器）提供多个级别的 3-w 交流和直流电源，即 330/270/28 VDC 和 200/115/26 VAC。使用三个参考交流相位信号和高达 100 kHz 三角载波的传统双极双边载波脉宽调制可用于消除所有偶数和许多奇数超谐波。无源低通滤波器用于消除高次谐波。RL 交流负载与同步和感应交流电机相关，并且还包括无源交流负载。总功率因数超过 85%。电压和电流的总谐波失真低于 5%，从而满足 MIL-STD-704F 和 IEEE Std.519 电能质量标准，同时避免了有源滤波器的需要。使用连续周期调谐方法设计和调谐了几个调节同步发电机直流励磁和逆变器组的 PI 和 PID 控制器，以提供反馈回路所需的性能和稳定性。Mathworks 的 Simulink TM 软件用于电气元件和电路的仿真。模拟了飞机运行的几个关键场景，例如复飞，以评估 VSCF 系统的瞬态行为。
胎儿时期的语言经验塑造大脑
引言 人类婴儿习得语言非常容易。这一技能可能很早就开始了，甚至可能在出生前就已开始（1-5），因为听觉在妊娠 24-28 周时就已开始发挥作用（6）。宫内环境充当低通滤波器，衰减 600Hz 以上的频率（2,7）。因此，在经过低通滤波的产前语音信号中，单个语音会被抑制，但韵律，即语音的旋律和节奏，则会保留下来。胎儿已从这种产前经验中学习（5,8）：新生儿更喜欢母亲的声音，而不是其他女性的声音（1），并且更喜欢母亲在怀孕期间所说的语言，而不是其他语言（3）。出生后，婴儿开始接触全波段语音信号，到出生后第一年末（9-13 岁）他们就会对母语声音模式的细节感到熟悉。然而，哪些神经机制使发育中的大脑能够从语言经验中学习，这一点仍不清楚。在此，我们要问，语音刺激是否会诱发能够支持新生儿大脑学习的动态变化，以及这种调节是否特定于产前听到的语言。我们使用脑电图 (EEG) 在 10 个额叶、颞叶和中央电极部位测量了产前接触法语的新生儿（n = 49，年龄：2.39 天；范围为 1 至 5 天；19 名女孩）的神经活动，当时婴儿正在医院的摇篮里休息（图 1，A 和 B）。我们首先测量了 3 分钟的静息状态活动（沉默 1）。然后，让婴儿听三种不同语言的讲话——法语、西班牙语和英语，每段 7 分钟。最后，再次测量静息状态活动 3 分钟（沉默 2；图 1C）。语言的顺序是伪随机的，并在参与者之间保持平衡，因此 17 名婴儿听到法语，18 名婴儿听到英语，14 名婴儿听到西班牙语作为沉默 2 之前的最后一段。除了产前听到的法语之外，我们还选择了西班牙语和英语作为不熟悉的语言来测试产前经验的影响。西班牙语在节奏上与法语相似，而英语则不同（14）。从行为上讲，新生儿可以区分节奏不同的语言，即使
基于视频的光学系统产生的高能波下的波滤波浪区环流
摘要：本文探讨了基于光流视频的技术在存在波浪破碎诱导泡沫的近岸估计波浪滤波表面电流的潜力。该方法使用破碎波通过后留下的漂流泡沫作为准被动示踪剂并跟踪它以估计表面水流。首先从图像序列中去除与海浪相关的光学特征，以避免捕获传播波而不是所需的泡沫运动。通过对图像的每个像素应用时间傅立叶低通滤波器来去除波浪。然后将低通滤波图像输入光流算法以估计泡沫位移并产生平均速度场（即波浪滤波表面电流）。我们使用一周连续的 1 Hz 采样帧，这些帧是在白天通过位于 La Petite Chambre d'Amour 海滩（法国西南部安格雷）的单个固定摄像机收集的，当时处于高能条件，显著波高范围为 0.8 至 3.3 米。将光流计算的速度与从安装在水下礁石上的一个洋流剖面仪获取的时间平均原位测量值进行了比较。将计算出的环流模式与不同场条件下的碎浪区漂流物轨迹进行了比较。光流时间平均速度与洋流剖面仪测量值显示出良好的一致性：判定系数（r2）= 0.5–0.8；均方根误差（RMSE）= 0.12–0.24 m/s；平均误差（偏差）= − 0.09 至 − 0.17 m/s；回归斜率 = 1 ± 0.15；相干性 2 = 0.4–0.6。尽管低估了持续波浪冲击礁石时的离岸速度，但光流能够正确再现漂流轨迹所描绘的平均流模式。这些模式包括裂口环流、主要的向岸表面流和充满活力的沿岸流。我们的研究表明，开源光流算法是一种很有前途的沿海成像应用技术，特别是在高能波浪条件下，当现场仪器部署可能具有挑战性时。
TA2020-020 立体声 20W (4Ω) CLASS-T™ 数字音频...
TA2020-020 是一款功率（高电流）放大器，工作在相对较高的开关频率下。放大器的输出在驱动高电流的同时，以高速在电源电压和地之间切换。该高频数字信号通过 LC 低通滤波器，以恢复放大的音频信号。由于放大器必须驱动电感 LC 输出滤波器和扬声器负载，因此放大器输出可能被输出电感中的能量拉高至电源电压以上和地以下。为避免 TA2020-020 受到可能造成损坏的电压应力，良好的印刷电路板布局至关重要。建议在所有应用中使用 Tripath 的布局和应用电路，并且只有在仔细分析任何更改的影响后才可以偏离。下图是 Tripath TA2020-020 评估板。板上最关键的组件是电源去耦电容。电容 C674 和 C451 必须放置在引脚 22 (VDD2) 和 19 (PGND2) 的旁边，如图所示。同样，电容 C673 和 C451B 必须放置在引脚 25 (VDD1) 和 28 (PGND1) 的旁边，如图所示。这些电源去耦电容不仅有助于抑制电源噪声，更重要的是，它们可以吸收由放大器输出过冲引起的 VDD 引脚上的电压尖峰。类似地，肖特基二极管 D1、D2、D3 和 D4 可最大程度降低相对于 VDD 的过冲，肖特基二极管 D702、D703、D704 和 D728 可最大程度降低相对于电源接地的下冲。为了获得最大效果，这些二极管必须位于输出引脚附近，并返回到各自的 VDD 或 PGND 引脚。二极管 D1、D2、D3 和 D4 仅适用于 VDD>13.5V 的应用。在高电流开关事件（例如短路输出或在高电平下驱动低阻抗）期间，输出电感器反激也可能导致电压过冲。如果这些电容器和二极管距离引脚不够近，则可能会对部件造成电气过应力，从而可能导致 TA2020-020 永久损坏。输出电感器 L389、L390、L398 和 L399 应放置在靠近 TA2020-020 的位置，而不会影响靠近放置的电源去耦电容器和二极管的位置。将输出电感器放置在靠近 TA2020-020 输出引脚的位置是为了减少开关输出的走线长度。遵循此准则将有助于减少辐射发射。
考虑异质性头皮血流动力学时，功能性近红外光谱中的短通道回归更为有效
功能性近红外光谱 (fNIRS) 通过监测血液中氧合血红蛋白 ( O 2 Hb ) 和脱氧血红蛋白 ( HHb ) 的浓度变化，能够无创地测量人类大脑活动。1 – 4 fNIRS 已经从一种基础研究工具发展成为一种广泛用于研究非约束环境中大脑活动的技术。5、6 尽管其用途广泛，但仍存在一些挑战，特别是连续波 fNIRS 对非神经元来源的血流动力学变化的敏感性。 2、7-10 这些通常被称为生理“噪音”或“干扰”，包括全身活动，例如心脏脉动（1 至 2 Hz）、呼吸（0.2 至 0.4 Hz）、低频振荡（约 0.1 Hz）和极低频振荡（0.01 至 0.05 Hz），11 以及通过交感神经活动导致的血流增加。12 这些伪影产生的信号变化可能会模仿或掩盖真实的任务诱发的血流动力学反应（HR），并可能导致假阳性或假阴性。8、10、13 近年来，fNIRS 社区已经承认了这一挑战，并认识到了其重要性。 8 尽管对非神经元信号的敏感性特定于 fNIRS 的测量原理，但所有通过血流动力学变化推断大脑活动的技术，即 fNIRS、功能性磁共振成像和正电子发射断层扫描，都会受到影响。作为低频振荡的主要贡献者，Mayer 波 (MW) 是动脉血压中的节律性血流动力学振荡，14 并且大概是某些受试者无法恢复功能性心率的主要原因。15 当针对特定测量协议和任务/刺激持续时间进行适当选择时，可以使用低通滤波器去除心脏和呼吸信号。16、17 其他系统信号的去除更加困难，并且需要应用更复杂的信号处理，因为它们的频率内容与功能性心率重叠。18 – 20 短通道回归方法已被提出作为将大脑活动与全身活动分离的一种方法。 21 , 22 通过短间隔 (SS) 通道（通常 < 15 毫米，理想长度为 8.4 毫米 23 , 24 ）单独测量头皮血流动力学，可获得主要包含全身和最小脑活动的信号。为了从长间隔 (LS) fNIRS 测量（通常为 30 毫米）中提取大脑的贡献，需要从 LS 信号中减去 SS。短通道回归已被证明可以显著提高恢复的功能性脑活动的质量。18 , 21 , 22 , 25
考虑异质性头皮血流动力学时，功能性近红外光谱中的短通道回归更为有效
功能性近红外光谱 (fNIRS) 通过监测血液中氧合血红蛋白 ( O 2 Hb ) 和脱氧血红蛋白 ( HHb ) 的浓度变化，能够无创地测量人类大脑活动。1 – 4 fNIRS 已经从一种基础研究工具发展成为一种广泛用于研究非约束环境中大脑活动的技术。5、6 尽管其用途广泛，但仍存在一些挑战，特别是连续波 fNIRS 对非神经元来源的血流动力学变化的敏感性。 2、7-10 这些通常被称为生理“噪音”或“干扰”，包括全身活动，例如心脏脉动（1 至 2 Hz）、呼吸（0.2 至 0.4 Hz）、低频振荡（约 0.1 Hz）和极低频振荡（0.01 至 0.05 Hz），11 以及通过交感神经活动导致的血流增加。12 这些伪影产生的信号变化可能会模仿或掩盖真实的任务诱发的血流动力学反应（HR），并可能导致假阳性或假阴性。8、10、13 近年来，fNIRS 社区已经承认了这一挑战，并认识到了其重要性。 8 尽管对非神经元信号的敏感性特定于 fNIRS 的测量原理，但所有通过血流动力学变化推断大脑活动的技术，即 fNIRS、功能性磁共振成像和正电子发射断层扫描，都会受到影响。作为低频振荡的主要贡献者，Mayer 波 (MW) 是动脉血压中的节律性血流动力学振荡，14 并且大概是某些受试者无法恢复功能性心率的主要原因。15 当针对特定测量协议和任务/刺激持续时间进行适当选择时，可以使用低通滤波器去除心脏和呼吸信号。16、17 其他系统信号的去除更加困难，并且需要应用更复杂的信号处理，因为它们的频率内容与功能性心率重叠。18 – 20 短通道回归方法已被提出作为将大脑活动与全身活动分离的一种方法。 21 , 22 通过短间隔 (SS) 通道（通常 < 15 毫米，理想长度为 8.4 毫米 23 , 24 ）单独测量头皮血流动力学，可获得主要包含全身和最小脑活动的信号。为了从长间隔 (LS) fNIRS 测量（通常为 30 毫米）中提取大脑的贡献，需要从 LS 信号中减去 SS。短通道回归已被证明可以显著提高恢复的功能性脑活动的质量。18 , 21 , 22 , 25
33.2 低于 1µJ/级的耳机集成思维意象和……
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC，适用于 VR/MR 应用，具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统，例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro，最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣，在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而，大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪，缺少一个重要的信息来源，即大脑活动。因此，人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示，现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括：（1）佩戴麻烦且用户外观不佳，（2）缺乏低延迟操作的现场计算支持，（3）无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈，（4）由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战，这项工作引入了一种思维意象设备，该设备集成到现有的 VR 耳机中，而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括：（1）支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC，（2）与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择，以提高用户接受度和体验，（3）具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA)，支持广泛的心智意象操作，（4）混淆矩阵引导的师生 CNN 方案，可在 AI 操作期间节省电量，（5）EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片，并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6]，但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化，SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中，在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务，8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集，例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感（例如情绪）监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降（从 90.4% 下降到 85.2%），但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分
语言产前经验塑造大脑
语言的产前经验塑造大脑Benedetta Mariani 1,2，Giorgio Nicoletti 1,2,3，Giacomo Barzon 1,2，MaríaClemenciaortízBarajas4，Mohinish Shukla 2,5 2,5，RamónGuevara1,2,5，Samir Simon Sueis 1,00 kein samir simon Sueis 1,2,22，2,2,2，2,2,2，2,2,2，2，2 Physics and Astronomy, University of Padua, Italy 2 Padova Neuroscience Center, University of Padua, Italy 3 Department of Mathematics, University of Padua, Italy 4 Integrative Neuroscience and Cognition Center, CNRS and Université Paris Cité, Paris, France 5 Department of Developmental and Social Psychology, University of Padua, Italy Abstract Human infants acquire language with striking ease compared to adults, but the他们对语言的显着脑可塑性的神经基础尚未了解。首次应用神经振荡的缩放分析来解决这个问题，我们表明，新生儿的电生理活动表现出与语音刺激后的长期时间相关性的增加，尤其是在产前听到的语言中，表明本地语言的大脑专业化的早期出现。主要的人类婴儿可以轻松地获取语言。这一壮举可能会早点开始，甚至可能是在出生1-5之前，因为听力是在妊娠24-28周之前进行的。宫内环境充当低通滤波器，降低了600Hz 2,7以上的频率。因此，在低通滤波的产前语音信号中抑制了单个语音，但韵律，即言语的旋律和节奏被保留了。哪些神经机制允许发展的大脑从语言经验中学习，但是，人们的理解仍然很差。胎儿已经从这种产前经历中学习了5,8：新生儿更喜欢母亲的声音，而不是其他女性声音1，并表现出对母亲在怀孕期间说的语言而不是其他语言的偏爱3。出生后，随着婴儿暴露于全乐队的语音信号，他们在9 - 13年生命的第一年结束时就可以调整其母语的良好细节。在这里，我们询问语音刺激是否可能引起动态变化，能够支持新生儿大脑活动的学习，以及该调制是否特定于产前听到的语言。我们使用脑电图（EEG）（EEG）在10个额叶，时间和中央电极部位上测量了产前法国曝光的新生儿（n = 49，年龄：2.39天；范围1-5天； 19个女孩）神经活动，而婴儿则在其住院底部休息时（图1A-B）。我们首先测量静息状态活动3分钟（沉默1）。然后，婴儿用三种不同的语言（法语，西班牙语和英语）以7分钟的障碍听到了演讲。最后，再次测量静息状态活性3分钟（静音2；图1C）。在参与者中，这些语言的顺序是伪随机和平衡的，例如17位婴儿听到法语，18名婴儿英语和14个婴儿西班牙语作为沉默之前的最后一个街区。除了
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