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SOURIAU 的创新（航空航天市场）
后壳 EN 2997 ESC 10、11、15、16 FADEC 短接插头 馈线（电源）滤波器和防雷保护 防火墙馈通密封连接器 高速以太网四同轴高振动 38999 系列 III 轻型密封 MIL-C-83723 系列 MIL-DTL-38999 系列 I、II、III 电源连接器
采用 ... 的 100 MHz BW 72.6 dB-SNDR CT 调制器
摘要 — 本文介绍了一种 28 nm CMOS 工艺的四阶 100 MHz 带宽连续时间 (CT) delta-sigma 调制器。介绍了一种初步采样和量化 (PSQ) 技术，该技术几乎可以充分利用量化时钟周期，从而在 0.65 过量环路延迟 (ELD) 系数下延长后端量化器 (QTZ) 的可用转换时间。使用 PSQ，后端 QTZ 的采样和量化分为粗采样和细采样两个步骤，类似于子范围架构以节省功耗。QTZ 以 2 GHz 运行，仅需 1.4 mW 功率即可实现 7 位 (1 b 纠错)。通过在前馈 (CIFF) 拓扑中的积分器级联中添加前馈 ELD 补偿路径，此设计中只需要一个数模转换器 (DAC)。该调制器的信号带宽为 100 MHz，信噪比 (SNDR) 为 72.6 dB，功耗仅为 16.3 mW（1.1 和 1.5 V 电源供电）。原型的动态范围为 76.3 dB，Schreier FoM 为 174.2 dB，有效面积为 0.019 mm 2 。
I 型神经元定向兴奋网络中全局同步的出现
神经网络的集体行为取决于神经元的细胞和突触特性。相位响应曲线 (PRC) 是一种可通过实验获得的细胞特性测量方法，它量化了神经元的下一个尖峰时间的变化，该变化与刺激传递到该神经元的相位有关。神经元 PRC 可分为纯正值 (I 型) 或具有不同的正负区域 (II 型)。1 型 PRC 网络往往不会通过相互兴奋的突触连接进行同步。我们研究了相同的 I 型和 II 型神经元的同步特性，假设突触是单向的。通过对扩展的 Kuramoto 模型进行线性稳定性分析和数值模拟，我们表明前馈环路基序有利于 I 型兴奋和抑制神经元的同步，而反馈环路基序则破坏了它们的同步趋势。此外，大型有向网络（没有反馈基序或有许多反馈基序）已从相同的无向主干构建，并且对于具有 I 型神经元的有向无环图观察到高同步水平。结果表明，I 型神经元的同步性取决于网络连接的方向性和其无向主干的拓扑结构。前馈基序的丰富性增强了有向无环图的同步性。
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜向网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对沿输出方向的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
未来能源系统自下而上模型中存储的入门知识。存储运营的基本原理和竞争性长期均衡的投资
4 请注意，方程 (7) 中的最大算子被选择用来表示在增加的剩余需求为负的情况下的可再生能源削减，即可再生能源馈入量超过需求和可能的存储充电的总和。这个公式意味着，削减波动的可再生能源是防止供应过剩的最终控制。因此，它反映了许多立法中赋予可再生能源的优先调度。然而，这也意味着这种削减是免费的。
人类大脑海马 CA1 和 CA3 神经记录
目的 颅内人脑记录通常使用无法区分单个神经元动作电位的记录系统。在这种情况下，无法通过功能电路内的位置来识别单个神经元。本文展示了在 CA3 和 CA1 细胞场内单独记录的海马神经元的定位验证。方法 在 23 名接受侵入性监测以识别癫痫发作灶的人类患者体内植入了大-微深层电极。通过位于海马内的大-微深层电极记录的细胞外动作电位波形来分离和识别单个神经元。使用 3T MRI 扫描对 23 名植入患者以及 46 名正常（即非癫痫）患者和 26 名有癫痫病史但没有深层电极放置史的患者的海马进行形态测量调查，从而提供海马沿典型植入轨迹的平均尺寸。根据记录电极位置、深部电极的立体定位与形态测量调查的对比以及术后 MRI，暂时确定其在 CA3 和 CA1 细胞场内的定位。根据波形和放电频率特征，将细胞选为候选 CA3 和 CA1 主要神经元，并通过功能连接测量确认其位于 CA3 至 CA1 神经投射通路内。结果互相关分析证实，近 80% 的假定 CA3 至 CA1 细胞对表现出与细胞间前馈连接相符的正相关，而只有 2.6% 表现出反馈（逆）连接。即使排除了同步和长延迟相关性，在总共 4070 对中的 1071 对（26%）中发现了 CA3-CA1 对之间的前馈相关性，这与已发表的动物研究中报告的 20%–25% 前馈 CA3-CA1 相关性相比更为有利。结论 本研究证明了在活体中记录人类大脑特定区域和子域神经元的能力。随着脑机接口和神经假体研究的不断扩展，有必要能够识别感兴趣的神经回路内的记录和刺激位点。
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
摘要 神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对输出方向上的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
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