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World File Search System允许信号
演讲者手稿 – 2024 年所有诺贝尔奖
• 就在此时此刻，当你在思考和学习新知识时，你大脑中的神经元（神经细胞）正在通过所谓的突触相互发送信号。 • 大脑的神经元通过这些突触相互连接，形成一个网络，当你学习某些东西时，一些神经元之间的连接会变得更强，而其他神经元之间的连接则会变得更弱。 • 为了模仿大脑的神经细胞，人们设计了计算机系统，其中的神经元由节点表示，这些节点连接在一起形成一个网络，允许信号以各种方式来回发送。任何两个节点之间的连接都可以变得更强或更弱。 • 科学家可以使用这样的系统来训练计算机将一种语言翻译成另一种语言、解释图片或进行对话。 • 如今，这些系统被许多不同领域的科学家使用，例如气候科学家或寻找其他太阳系行星的天文学家。
基于频率的深度学习实现多伪影脑电图去噪
摘要 脑电图 (EEG) 信号是神经科学研究和临床应用（如脑机接口和神经系统疾病诊断）的基础。这些信号通常是神经活动和噪声的组合，来自各种来源，包括眼球和肌肉运动等生理伪影。在这种情况下，我们解决了区分神经活动和噪声相关来源的挑战。我们开发了一种在频域中运行的新型 EEG 去噪模型，利用有关噪声频谱特征的先验知识自适应地计算用于噪声分离的最佳卷积滤波器。该模型经过训练可以学习一种经验关系，将噪声和噪声信号的频谱特性与允许信号去噪的非线性变换联系起来。在 EEGdenoiseNet 数据集上的性能评估表明，所提出的模型根据时间和频谱指标都实现了最佳结果。发现该模型可以从输入的 EEG 数据中去除生理伪影，从而实现有效的 EEG 去噪。事实上，该模型的性能与基准模型相当甚至更好，证明可以有效去除肌肉和眼部伪影，而无需对特定类型的伪影进行任何训练。
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超新星（SNS）是星际介质中重要的能量来源。超新星（SNR）的年轻残留物在X射线区域显示峰值发射，使其成为X射线观测的有趣对象。尤其是，由于其历史记录，接近性和亮度，Supernova Remnant SN1006引起了极大的兴趣。因此，已对其进行了许多X射线望远镜进行了研究。改善此残留物的X射线成像是一项重要但具有挑战性的任务，因为它通常需要对图像整个对象进行不同仪器响应的多次观察。在这里，我们使用Chandra观测来证明使用信息字段理论（IFT）的贝叶斯图像重建能力。我们的目标是从X射线观测值重建，脱卷和空间 - 光谱分辨的图像，并将发射分解为不同的形态，即弥漫性和点状。此外，我们的目标是将来自不同检测器和点的数据融合到马赛克中，并量化结果的不确定性。通过利用有关扩散发射和点源的空间和光谱相关结构的先验知识，该方法允许信号有效分解为这两个组件。为了加速成像过程，我们引入了一种多步进方法，其中使用单个能量范围获得的空间重建用于得出完整时空光谱重建的知情起点。我们将此方法应用于2008年和2012年的SN1006的11个Chandra观察结果，提供了残留物的详细，剥夺和分解的观点。尤其是，弥漫发射的分离视图应提供对残留物中心和冲击前剖面中复杂的小规模结构的新见解。例如，我们的分析揭示了在SN1006的冲击阵线下，锋利的X射线通量最多增加了两个数量级。
传输和接收FM，SSB和DSD-AM，QPSK ...
摘要本研究包括使用Softrock Ensemble RXTX SDR收发器和频率ShıftKeyng（FSK）传输和接收FM信号。FM signals are generated and plotted using MATLABalong with two input frequencies and a modulation index as inputs for the developed system, the DSB-SC modulated signals as well as DSB-WC signals are generated by multiplying the message with a carrier, while the SSB ones are generated by filtering out the lower sidebands of the DSB-SC modulated signal.此外，通过载波波的离散频率变化传输数字信息的频率调制方案。高级调制和解调是通过计算机图像的基本程序，这些图像变成了传输通道质量完美的波形； QPSK允许信号使用相同的带宽携带的信息是普通PSK的两倍。关键字：FM，RXTX SDR，FSK，SSB，QPSK 1。简介线绝缘子振幅调制（AM）技术的主要两种类型是单个边带（SSB）和双侧带（DSB）。SSB被认为是一种仅具有一个边带的AM，而没有载波波抑制[1]。另一方面，DSB也被视为具有两个边带的AM；上层和下部，波载体被抑制。实际上，DSB与SSB接收器一致，其中接收器仅拒绝冗余或不需要的边带[2]。考虑到FM，技术，优势，劣势和应用程序的操作范围，基于最先进的研究进行了研究。FM信号频率的工作范围为88-108 MHz [3]，在其中，这些信号不太容易受到人类的方向和存在和尺寸较小的对象[1]，[4]。此外，FM信号主要比Wi-Fi信号强，因为它们可以简单地覆盖有效的室内渗透率[5]。FSK利用两种不同的复发率达到了0和1 [6]的信息估计。较低的复发性可能与1说话，较高的复发可能与0。符号的复发由基带信号控制。通过以前的修正案，您可以到达4PSK
COFEB/TA/...
自旋轨道扭矩对于控制自旋装置至关重要。旋转厅效应在内存和振荡器设备中发现了广泛的应用，从而实现了磁化开关和自动振荡。然而，自旋霍尔效应的有效性受设备的几何特性的约束，这限制了旋转电流的流量和极化方向。另一种自旋轨道耦合现象的自旋交换效果通过提高灵活性在任何所需方向上产生旋转电流来克服这些约束。这是通过将初始旋转电流的方向和极化转换为独特的二次自旋电流来实现的[1]。通过自旋交换生成平面外旋转的最新成功证明了其在垂直磁化系统中的旋转器设备中的有效性[2]。自旋交换不仅可以在具有特定带结构的材料中，而且还可以发生在中心对称材料（例如3D过渡铁磁铁）中，该材料很容易沿磁化方向产生自旋极性电流，使其非常适合自旋交换来源[3]。然而，尚未尝试使用混合电信号阻碍的3D铁磁性交换的定量分析。铁磁层的共振向相邻层提供了极化的旋转，作为自旋交换的主要自旋。具有不同有效磁化的磁性层的共振提供了不同的共振场，从而允许信号分化，如图1（b）所示。通过反旋转大厅效应（ISHE）和异常霍尔效应（AHE）或自旋交换效果，将扩散到其他层的泵送自旋电流转化为具有不同角度依赖性的电荷电流。如图1（c）所示，与PT/CO中的ISHE主导信号不同，PT/CO中的信号在COFEB/TA/COFEB中具有独特的角度依赖性，包括自旋交换效应，验证了这种现象。COFEB/TA/COFEB表现出旋转交换效果，即在Ishe＆Ahe中观察到的1/3。本研究中的定量分析提供了每种自旋交换源材料的贡献。自旋交换效果的利用将导致旋转器设备的能源效率和无场操作。