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硅压阻式压力传感器迟滞补偿
摘要：本文旨在研究补偿硅压力传感器的迟滞误差，以提高传感器精度。研究对象是基于MEMS技术的工业领域中的大量程扩散硅压阻式压力传感器。由于传感器的迟滞特性复杂，补偿困难，目前尚未见相关研究的先例。作者分析了迟滞特性的成因和影响因素，并通过实验证明了硅压力传感器满足广义Preisach模型的必要和充分条件。利用传感器的Preisach模型，采用逆广义Preisach模型的补偿算法对迟滞误差进行补偿，实验表明，补偿后迟滞误差明显减小，从而提高了传感器的精度。
外部评估报告《低特征舰船技术研究》
利用复合材料减少船上设备的振动传输 ⇒ ①② 利用信号处理减少声纳罩内的噪声 ⇒ ② 利用自适应机翼减少螺旋桨的辐射噪声 ⇒ ①② 通过优化船头形状减少破浪 ⇒ ②
IM8500 Rev B，压阻式压力传感器
ENDEVCO ® 8500 型扩散压阻式压力传感器是压力传感器系列，与 Endevco 生产高质量仪器的传统一脉相承。除了高质量和高性能之外，这些传感器还具有高度的微型化。该产品系列中最受欢迎的版本之一采用 10-32 UNF 螺纹外壳（直径 5 毫米）。由硅制成的压力传感表面的有效面积直径仅为 0.08 英寸（2 毫米）。性能和耐用性的关键在于独特的传感器设计，该设计结合了扩散到硅芯片中的四臂惠斯通电桥。Endevco 开发了一种特殊形状的硅芯片，而不是简单的平面隔膜，可将应力集中在电阻元件的位置。这可以提高给定共振频率的灵敏度，并大幅提高耐用性。小型传感器内包含桥平衡和温度补偿元件，以优化性能。这是通过使用混合电路制造技术实现的。
新兴的忆阻人工神经元和突触装置......
自从 20 世纪中叶麦卡洛克-皮茨神经元 1 和感知器 2 模型诞生以来，人工智能 (AI) 或人工神经网络 (ANN) 在很大程度上仍然是一个计算机科学术语。由于计算能力不足，本世纪后期的进展受到阻碍。1980-2000 年期间的集成电路制造无法在单个处理器和内存芯片上高密度集成晶体管。因此，在深度神经网络 (DNN) 或深度卷积神经网络 (DCNN) 3 上运行模拟并存储指数级累积的数据在时间和能源成本方面是不切实际的，尽管当时 ANN 模型已经相对完善 4-10 。随着芯片密度的提升以及对摩尔定律的追求带来的图形处理单元 (GPU) 等多核处理器的出现，再加上更高效的 ANN 算法 3,11,12，计算能力瓶颈在本世纪初得到成功解决。2012 年，具有十亿个连接的 DNN 被证明能够识别猫和人体等高度概念化的物体 13。同年，DNN 被证明在图像分类准确率方面与人类不相上下（基于 MNIST 数据库），甚至在交通标志识别方面也超越了人类 14。脉冲神经网络 (SNN) 由 Maass 于 1995 年提出 15,16，它采用脉冲
双数字隔离器数据表 (Rev. D) - 德州仪器
安全限制约束是绝对最大额定值表中指定的绝对最大结温。安装在应用硬件中的设备的功耗和结到空气热阻决定了结温。热特性表中假定的结到空气热阻是安装在 JESD51-3、引线表面贴装封装低有效热导率测试板中的设备的结到空气热阻，是保守的。功率是建议的最大输入电压乘以电流。结温是环境温度加上功率乘以结到空气热阻。
使用新的低级PPE堆积膜
在本文中，我们使用一种新型的低D K /D K /D F M-PPE（改良的聚苯苯基醚）堆积的干燥胶片材料以及5G /毫米波频段中传输特性的评估来报告RF滤清器底物的制造。用堆积层的过滤器底物是由SAP（半添加过程）制造的，它确保了铜和绝缘层之间的高粘附力。制造过滤器的传输特性评估表明，在28 GHz和39 GHz时，传输损失大大降低至1.0 dB。1。はじめに
靶向药物组合的开发阻断了多驱动器肿瘤发生
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忆阻材料、器件和系统的最新进展和未来前景
摘要：忆阻技术已迅速崛起，成为传统 CMOS 技术的潜在替代品，而传统 CMOS 技术在发展过程中面临着根本性的限制。自 2008 年氧化物基电阻开关被证明可用作忆阻器以来，忆阻器件因其仿生记忆特性而备受关注，有望显著改善计算应用的功耗。本文，我们全面概述了忆阻技术的最新进展，包括忆阻器件、理论、算法、架构和系统。此外，我们还讨论了忆阻技术各种应用的研究方向，包括人工智能硬件加速器、传感器内计算和概率计算。最后，我们对忆阻技术的未来进行了前瞻性展望，概述了该领域进一步研究和创新的挑战和机遇。通过提供忆阻技术最新进展的最新概述，本综述旨在为该领域的进一步研究提供信息和启发。关键词：忆阻器、内存计算、电阻开关存储器、铁电存储器、相变存储器、离子插层电阻、记忆晶体管、神经形态计算、传感器内计算