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0.0023 毫米$^2$/ch. 具有刺激伪影抑制功能的增量编码、时分复用混合信号 ECoG 记录架构
摘要 — 本文展示了一种可扩展的时分复用生物电位记录前端，能够实时抑制差分和共模伪影。增量编码记录架构利用了皮层脑电图 (ECoG) 记录的功率谱密度 (PSD) 特性，结合了 8 位 ADC 和 8 位 DAC，以实现 14 位动态范围。利用数字反馈架构的灵活性，将 64 个差分输入通道时分复用到共享混合信号前端，与最先进的技术相比，通道面积减少了 2 倍。用于增量编码的反馈 DAC 还可以通过片外自适应环路消除差分伪影。本文包括对该架构的分析以及 65 nm CMOS 测试芯片实现的硅片性能测量（包括工作台和体内）。
Amaan Chaudhry
国家农场2024年5月 - 2024年12月，软件工程师Intern遥控器●设计和实施AWS资源（Lambda，Glue，DynamoDB，S3，API Gateway，Athena，Athena），以优化数据配置工具的体系结构，改善数据目录中数据集的数据质量和完整性。●使用API Gateway和Lambda开发和部署了Restful API，集成了前端和后端组件，以提供无缝的数据分析解决方案，该解决方案在几秒钟到几分钟内介绍了大型数据集。●使用Terraform自动化基础设施供应，并建立了GitLab CI管道，改善了可扩展性并减少了手动努力。●与UI团队合作，以增强React前端功能，修复10多个错误并改善最终用户的用户体验。
学习使用移植网络
摘要。新颖的视力传感器，例如热光谱，极性 - ization和事件摄像机，提供了传统强度摄像机无法获得的信息。将这些传感器与当前强大的深神经网络一起使用的障碍是缺乏大型标记的培训数据集。本文提出了一种网络嫁接算法（NGA），其中由非常规的视觉输入驱动的新的前端网络重新构建了一个预定的深层网络的前端网络，该网络处理强度框架。自我监督的训练仅使用同步记录的强度框架和新型传感器数据，以最大程度地提高预验证的网络和移植网络之间的特征相似性。我们表明，增强的移植网络使用热和事件摄像机数据集达到对象检测任务上验证的网络的竞争平均精度（AP 50），而不会提高下降成本。特别是，由热帧驱动的移植网络在使用强度框架的相对改善中的相对改善为49.11％。移植的前端只有总参数的5-8％，可以在几个小时内的单个GPU进行培训，相当于5％的时间，即可从标记的数据中训练整个对象检测器。nga允许新视觉传感器利用先前预定的强大的深层模型，节省训练成本并扩大新型传感器的应用。
安全通告 坠落安全 - 陆军驻地
• 如果您无法及时停车以避免撞车，请在撞击前的最后一秒刹车，然后松开刹车。这将导致您的汽车前端抬起，增加被撞鹿从您汽车下方经过的几率 - 而不是撞到您的挡风玻璃并严重伤害您。
使用飞秒激光器对无内部增益层的 SiGe BiCMOS 单片硅像素探测器的时间分辨率
摘要：使用飞秒激光研究了为 MONOLITH H2020 ERC Advanced 项目生产的第二个单片硅像素原型的时间分辨率。ASIC 包含一个间距为 100 μ m 的六边形像素矩阵，由低噪声和非常快速的 SiGe HBT 前端电子设备读出。使用厚度为 50 μ m 的外延层、电阻率为 350 Ω cm 的硅晶片来生产完全耗尽的传感器。在测试的最高前端功率密度 2.7 W/cm 2 下，发现飞秒激光脉冲的时间分辨率对于由 1200 个电子产生的信号为 45 ps，对于 11k 个电子则为 3 ps，这大约相当于最小电离粒子产生的电荷最可能值的 0.4 倍和 3.5 倍。将结果与使用同一原型获取的测试光束数据进行比较，以评估电荷收集波动产生的时间抖动。
论文 3 - 工程论证论文
北方天然气网络公司 (NGN) 是一家负责向英格兰北部家庭和企业配送天然气的公司，该地区覆盖西约克郡、东约克郡和北约克郡、东北部和坎布里亚郡北部。NGN 已委托一名顾问对其东部地区——“东海岸氢气”进行前期前端工程设计研究，以支持净零排放和小型项目 (NZASP) 重启以及后续项目阶段，例如前端工程设计研究。东海岸氢气 (ECH 2 ) 旨在将该地区的工业集群与其他供应点连接起来，例如东米德兰兹氢气创新区和该地区的用户。该项目需要一种有效的方法来实现整个英格兰北部的氢气出口，从而实现企业向 100% 氢气的无缝转换（取决于政府的决定），这是氢气最佳部署的地方。
2024 JINST 19 P04029
摘要：使用飞秒激光研究了为 MONOLITH H2020 ERC Advanced 项目生产的第二个单片硅像素原型的时间分辨率。ASIC 包含一个间距为 100 μ m 的六边形像素矩阵，由低噪声和非常快速的 SiGe HBT 前端电子设备读出。使用厚度为 50 μ m 的外延层、电阻率为 350 Ω cm 的硅晶片来生产完全耗尽的传感器。在测试的最高前端功率密度 2.7 W/cm 2 下，发现飞秒激光脉冲的时间分辨率对于由 1200 个电子产生的信号为 45 ps，对于 11k 个电子则为 3 ps，这大约相当于最小电离粒子产生的电荷最可能值的 0.4 倍和 3.5 倍。将结果与使用同一原型获取的测试光束数据进行比较，以评估电荷收集波动产生的时间抖动。
推荐引用 推荐引用 Le, Viet；Bahadur, Tej；Shah, Jainee；Ara, Roushan，“使用 Python 和 JavaScript 的基于 Web 的 AI 助手应用程序”（2020 年）。专业研究学院。63. https://commons.clarku.edu/sps_masters_papers/63
4.1 研究项目概述 ................................................................................................................................ 13 JavaScript：前端开发 ................................................................................................................................ 18 Google Assistant API： ................................................................................................................................ 19 Python：后端开发 ................................................................................................................................ 19 4.2 研究方法的结果以及发生的任何未计划或意外的情况 ............................................................................. 23 4.3 假设的解释和精确的数据 ............................................................................................................. 24
![arXiv:2401.01229v2 [physics.ins-det] 2024 年 2 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7c8f638754f6a6deeb95ed0cf1caebbf17f0b4d3.webp)
arXiv:2401.01229v2 [physics.ins-det] 2024 年 2 月 11 日
摘要：使用飞秒激光研究了为 MONOLITH H2020 ERC Advanced 项目生产的第二个单片硅像素原型的时间分辨率。ASIC 包含一个间距为 100 𝜇 m 的六边形像素矩阵，由低噪声和超快的 SiGe HBT 前端电子设备读出。使用厚度为 50 𝜇 m 的外延层、电阻率为 350 Ω cm 的硅晶片来生产完全耗尽的传感器。在测试的最高前端功率密度 2.7 W/cm 2 下，发现飞秒激光脉冲的时间分辨率对于由 1200 个电子产生的信号为 45 ps，对于 11k 个电子则为 3 ps，这大约相当于最小电离粒子产生的电荷最可能值的 0.4 倍和 3.5 倍。将结果与使用相同原型获取的测试光束数据进行比较，以评估电荷收集波动产生的时间抖动。