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World File Search System信号能量
可逆计算技术的经济案例
然而，数字计算还有另一种范式，它有可能将数字技术的能效提高几个数量级，超出传统方法的限制。这种替代方案就是可逆计算，它的基础是避免数字信息的不可逆丢失及其相关信号能量的耗散。相反，我们可以以主要可逆的方式转换信息，同时将其几乎所有信号能量保持为有用的形式，以便在后续操作中重复使用。可逆计算的可行实现技术已在半导体和超导技术平台上得到验证。
CMOS 的局限性和绝热/可逆 CMOS 的前景
传统 CMOS 逻辑的能效正在快速接近实际极限，而这最终源于基本的物理考虑。根据 IRDS 路线图，到 2030 年左右，最小典型逻辑信号能量预计将降至最低，约为 0.2 fJ (1.25 keV)。这将加剧可实现的设备密度（随着行业转向 3D VLSI 技术，该技术可以在一个制造过程中集成多个“层”有源设备，设备密度将继续增加）与芯片封装内功率耗散密度保持可控的需求之间的矛盾。实际上，这些限制将导致实际芯片设计中潜在可用的设备数量资源越来越未得到充分利用，加剧了目前已经存在的“暗硅”问题。
神经营销研究：广告歌对消费者行为的影响
稿件类型：研究文章研究目的：本研究调查顶级品牌产品的广告歌对消费者行为的影响，通过大脑的短期记忆活动进行评估。设计/方法/方法：数据来自六名参与者，三男三女，年龄19-24岁。使用Contec KT88-1016数字16通道EEG机器和映射系统设备检索数据。通过对短期记忆区域内的EEG通道执行的L2范数能量计算，选择通道以确定最佳通道。研究结果：额叶区域的能量水平高于其他区域，最高点在F4通道。研究发现，产品中的广告歌能刺激短期记忆，影响消费者行为。这种影响可以通过EEG中通道能量的表示得到证明，与一般平均能量值相比，通道能量的值更高。理论贡献/原创性：本研究成功证明，通过广告歌曲刺激的脑电信号可以评估消费者在获得听觉刺激时的行为反应。研究结果明确与激活大脑的短期记忆区域有关。实践者/政策含义：拥有顶级品牌类别的品牌的信号能量高于非顶级品牌。
摘要
背景心血管疾病包括包括动脉粥样硬化的全球崛起，对准确的诊断工具的需求很高，可以在短暂咨询中使用。异常的血流模式是动脉粥样硬化病变位置，进展和斑块破裂的有力预测指标。特定于患者的血流模式通常是从基于3D成像的计算流体动力学获得的。但是，高计算成本使这些方法不切实际。在这里，我们提出了一种新方法，以加快数据还原（POD和T-SNE）和深度学习的组合加快3D速度场的重新构造。方法和结果我们开发了一种半自动管道，该管道产生了从动脉粥样硬化的猪冠状动脉（n = 7）获得的大型数据集（n = 3,500）（n = 3,500），以在经典方式（带有Abaqus）的方式中以数值模拟的血液。然后使用此数据集生成一个大的协方差矩阵，该矩阵被奇异值分解以获得“ eigen”模式，其中选择了五种模式以表示> 90％的信号能量。接下来，使用T-SNE降低了〜110,000个节点的网格。然后使用还原的数据集来训练一组神经网络，该神经网络准确地预测了看不见的动脉几何形状中的血流模式（> 95％）。新方法能够重现冠状动脉中的3D速度场及其衍生物（压力，WSS）的速度比以前快200倍。结论CFD天生就太慢了，无法在临床决策中具有重要意义。利益冲突没有在这里，我们提出了一种新的基于物理的技术，该技术能够在一分钟内在人类冠状动脉中产生3D生物力学图。
过完备小波框架扩展对脑电信息挖掘的潜力
脑电图 (EEG) 是通过放大和记录人体头皮上由大脑电流产生的电活动而获得的记录 (Zandi 等人，2011；Larson 和 Taulu，2018)。EEG 是脑成像科学中广泛使用的媒介，在脑机接口 (BCI；Gao 等人，2021) 研究中发挥着重要作用。BCI 是一种将脑信号转换为有用命令的在线计算机系统。到目前为止，不同类型的脑信号已被用于开发 BCI 系统。由于其方便和低成本，EEG 信号已成为 BCI 系统中的主要媒介。然而，实践证明，由于 EEG 信号能量较弱，EEG 信号的采集很容易受到各种噪声的干扰。为了从嘈杂的 EEG 信号中提取有用信息 (Shad 等人，2020)，在 EEG 信号分析中研究了各种信号处理方法。在脑信号分析中，提高信噪比是一个重要的预处理步骤。传统上，它是使用快速傅里叶变换（FFT）完成的（Wahab et al., 2021）。在BCI中，FFT也用于从EEG信号中实现显著特征的提取。短时傅里叶变换是FFT的增强，它可以生成EEG的二维频谱表示（Ha and Jeong，2019）。然而，STFT的主要缺点是其频率分辨率不可调。Huang提出了一种将STFT与卷积神经网络相结合用于生物医学信号分类的方法（Huang et al., 2019）。此外，基于傅里叶分析的数字滤波器也是EEG信号去噪的重要工具（Hsia and Kraft，1983）。它们的应用包括噪声伪影去除、特定频带的特征选择。尽管近年来新的脑电滤波技术不断涌现，但滤波技术并不是 BCI 研究的重点，相关研究也报告了数字滤波器的缺点（Alhammadi and Mahmoud，2016）。在过去的几十年中，随着计算能力的提高，许多更先进的信号处理方法被发明并投入实践。Upadhyay 提出了一种结合 S 变换和独立成分分析的新技术，用于脑电信号中的伪影消除和噪声抑制（Upadhyay et al.，2016）。Djemili 利用经验模态分解将脑电信号分解为固有模态函数，实现了正常和癫痫脑电特征的智能分类（Djemili et al.，2016）。Jiang 的研究中，提出了一种基于多词典的稀疏表示方法，用于癫痫脑电尖峰的自动检测（Jiang et al.，2020）。 Dora 应用变分模态分解来校正 EEG 测量中的伪影（Dora 和 Biswal，2020 年）。Chen 提出了一种稀疏傅里叶变换，并将其应用于电力线伪影消除（Chen et al.，2021b）。