XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System功率降低
IQ电池10TIQ电池10T
1。从交替的电流到电流的交替电流到25°C的标称功率的50％（生命开始时）。实际回报产量可能会根据环境温度，负载模式和其他外部因素而有所不同。2。在日常操作的正常情况下，可用的电池容量支持负载并为PV提供供电。可用的容量包括2％的关键安全限制，该限制在长期网络故障的情况下保护客户资产。一夜之间，还保持了3％的容量以用于电子电池备份。有关更多信息，请参见https://enphase.com/en-gb/download/iq-battery-5p-usable-capacity-tech-brief。3。生活开始时。4。在低于15°C的温度和大于45°C的温度下，负载功率的降低会发生，并且在5°C以下的温度和大于50°C的温度下，放电功率降低。5。支持PV分支的所有逆变器，包括Fronius，Solaredge，SMA，Solarmax和Kostal。6。根据地方法规，支持奥地利和德国的阶段失衡管理。7。欧盟（DOC）合格声明的全文可在https://enphase.com/de-de/download/eu-konformitatserklarung上获得。8。无论先到达什么人。限制适用。
通过同轴热成像对定向能量沉积的融化池监测和过程优化
在基于激光的金属粉末的定向能量沉积中，使用优化参数可以使用无缺陷的材料，而与这些优化的参数不同，通常会导致高孔隙率，高稀释度，高稀释度或不同的轨道几何形状。构建复杂的地理网格时的主要挑战之一是沉积的几何和热条件正在不断变化，这需要在生产过程中调整过程参数。为了促进此过程，可以使用诸如热摄像机之类的传感器从过程中提取数据并调整参数以保持过程稳定，尽管外部干扰。在这项研究中，研究了从同轴热摄像机中提取的不同信号并进行了比较以优化过程。为了研究这种可能性，以恒定激光功率沉积了五个重叠的轨道，以提取平均像素值以及熔体池面积，长度，宽度和方向。每个轨道沉积的行为是根据激光功率建模的，这些模型用于计算和测试基于不同信号的激光功率降低策略。结果表明，熔体池面积是用于有效过程控制的最相关的信号，导致稳定过程，仅轨道到轨道的信号变化的±1.6％。
mGlu3 受体的依赖性细胞表面表达
代谢型谷氨酸受体 3 型 (mGlu3) 控制睡眠/觉醒结构，这在精神分裂症的谷氨酸能病理生理学中发挥作用。有趣的是，精神分裂症患者大脑中的 mGlu3 受体表达减少。然而，人们对调节细胞膜上 mGlu3 受体的分子机制知之甚少。亚细胞受体定位强烈依赖于蛋白质 - 蛋白质相互作用。在这里，我们表明 mGlu3 与 PICK1 相互作用，并且这种支架蛋白对于海马原代培养物中 mGlu3 表面表达和功能很重要。通过 mGlu3 C 端模拟肽或 PICK1 的 PDZ 结构域抑制剂破坏它们的相互作用会改变神经元中 mGlu3 受体的功能性表达。接下来，我们研究了破坏 mGlu3-PICK1 相互作用对 WT 雄性小鼠体外和体内海马 θ 振荡的影响。我们发现器官型海马切片中 θ 振荡频率降低，与之前在 mGlu3 KO 小鼠中观察到的情况相似。此外，在脑室内注射 mGlu3 C 末端模拟肽后，快速眼动睡眠、非快速眼动 (NREM) 睡眠和清醒状态下的海马 θ 功率降低。因此，针对 mGlu3-PICK1 复合物可能与精神分裂症的病理生理学有关。
改进的吉尔伯特 - 瓦尔沙莫夫（Gilbert – Varshamov）绑定了纠缠 -网格拥塞缓解和电池降解最小化，使用基于PV的微电网中的模型预测控制
摘要 - 电网中光伏（PV）系统的整合在峰值功率进料过程中引起拥塞。PV系统中的电池存储会增加自我消费，以实现消费者的好处。然而，随着传统的自我消费（MSC）控制电池调度的控制，网格拥塞的问题未解决。电池往往会在一天的早期充满电，并且峰值功率仍然易于网格。这还增加了由于高电荷（SOC）水平的停留时间增加而增加的电池降解。为了解决此问题，此工作使用模型预测控制（MPC）在PV系统中进行调度，并使用电池存储，以实现最大程度地减少电池降解，网格拥塞，同时最大化自我消耗的多个目标。为了证明改进，此工作比较了用于电池调度的MPC和MSC方案的性能。通过绩效指数（例如自消耗率，峰值功率降低和电池容量逐渐消失）来量化改进。对预测误差下MPC性能的计算负担和最大恶化的分析也进行了。得出的结论是，与MSC相比，MPC在PV系统中实现了相似的自我消费，同时还可以减少电网充血和电池降解。
下一代功率解决方案：释放CMOS
1 Veena Vijayan 1来宾讲师，电气和电子工程的1台，1 NSS理工学院，潘达拉姆，喀拉拉邦，喀拉拉邦，印度摘要：随着半导体技术的进步，随着半导体技术的进步，对电子设备有效的电力消耗的需求不断提高，尤其是电子设备，尤其是移动装备，已成为最重要的。在追求低功率电路时，本研究探讨了各种技术，包括拟议的预先泄漏方法，以减轻功率损失，强调泄漏功率的关键问题，这可以占总体电力消耗的50％。该研究检查了由于VLSI电路中泄漏引起的功率耗散。列出了对泄漏减少方法的全面分析，例如堆栈技术，Lector技术，源偏置方法，堆栈Onofic方法和建议的方法。该研究采用CMOS逆变器模型，揭示了泄漏功率的显着降低50％，证明了该方法的功效。列出了和讨论的结果，包括各种电路和技术的功耗和传播时间，为将来的低功率VLSI电路设计提供了宝贵的见解。索引项 - 功率降低，VLSI，泄漏，CMO，泄漏电流，晶体管。
基于现场编程的门阵列...
摘要 - 离散傅里叶变形（DFT）的数字实施是对记录的生物电势评估的特征评估，尤其是在量化神经系统疾病状态的生物标志物中用于自适应深脑刺激。快速傅立叶变换（FFT）算法和体系结构在可植入的医疗设备中的机载电池中呈现了巨大的功率需求，因此需要在资源约束环境中开发超低功率傅立叶变换方法。许多FFT架构旨在通过计算效率优化功率和资源需求；但是，优先考虑以其他计算为代价减少逻辑复合物可能是平等或更有效的。本文引入了最小的体系结构单延迟反馈离散傅立叶变换（MSDF-DFT），用于超低功率字段可编程的门阵列应用程序，并显示了对先进的FFT方法的能量和功率改进。与最先进的FFT算法相比，我们观察到动态功率降低了33％，在神经传感应用中降低了4％的资源利用率。虽然设计用于闭环深脑刺激和医疗设备实现，但MSDF-DFT也很容易扩展到任何超低功率嵌入式应用程序。
功率MOSFET WAFERS的降压 - 电气
Wafer Warpage是半导体制造商面临的基线问题，实际上，在与制造功率金属氧化物半导体磁场效应晶体管（MOSFET）的制造的人中尤为明显。这是因为垂直MOSFET与传统的外侧对应物相比会经历更大的经线效应。wafers超过其临界价值的瓦金（Wafers）在自动处理过程中无法通过吸尘器吸附来削减其临界价值；晶圆上制造的设备也面临可靠性问题。本文介绍了用于减少电源MOSFET晶体经纪的各种机制的分析。通过改变背面金属化（BSM）厚度，膜沉积的溅射功率和晶片温度（即将低温条件引入过程中）来检查扭曲行为。结果表明，当前端制造过程完成后，BSM厚度和晶圆的温度都与晶圆经膜的相关性明显相关。晶圆弓水平与溅射功率的大小直接成比例。当溅射功率降低时，诱发残留应力较小以变形晶片结构。因此，可以调整溅射功率，以确保扭曲效应保持在其临界值以下。关键字：经形，功率MOSFET，残余压力，背面金属化，溅射功率，低温温度
文章量化微波脑刺激装置的生理生物标志物
摘要：生理信号是即时的，对脑刺激引起的神经和心血管变化很敏感，被认为是评估脑刺激与认知表现之间关联的量化工具。在设备齐全的临床环境之外进行脑刺激需要使用低成本的移动微型系统。这项双盲、随机、假对照研究的目的是量化微波脑刺激 (MBS) 装置诱导的神经和心血管系统的生理生物标志物。我们研究了主动 MBS 和假装置对十名志愿者（平均年龄 26.33 岁，70% 为男性）心血管和神经反应的影响。使用便携式传感设备以半小时为间隔记录初始静息状态、中间状态和最终状态的脑电图 (EEG) 和心电图 (ECG)。在实验期间，参与者参与了认知工作量。在主动 MBS 组中，与假手术组相比，EEG 中高 alpha、高 beta 和低 beta 波段的功率增加，而低 alpha 和 theta 波的功率降低。RR 间隔和 QRS 间隔与 MBS 刺激有显著关联。心率变异性特征显示两组之间没有显著差异。可穿戴 MBS 模式可能适用于生物医学研究；MBS 可以调节神经和心血管对认知工作量的反应。
儿童重度抑郁症中的错误相关大脑活动
背景：错误相关负波 (ERN) 反映了错误监控的个体差异。然而，关于成人和青少年抑郁症的 ERN 研究结果并不一致。分析时域和时频域中的脑电图 (EEG) 数据有助于更好地量化对错误的神经反应。本研究旨在检查患有和不患有抑郁症的青少年早期的错误监控的皮层电测量。方法：在 29 名（25 名女性）患有抑郁症的青少年早期和 34 名不患有 MDD 的青少年早期（29 名女性）的箭头版侧翼任务中收集 EEG 活动。结果：与对照组相比，抑郁症组的 ERN 幅度降低、错误相关的 θ 功率降低和错误相关的 β 功率增加。当同时考虑与 MDD 诊断相关的所有变量时，θ 和 β 功率（而非 ERN）与被诊断为抑郁症的可能性增加独立相关。结论：通过检查时域和单独的时频测量，本研究提供了有关青少年抑郁症中错误监控变化的新证据，表明青少年时期的抑郁症可能以错误监控减少（即 ERN 和错误相关 θ 减少）和错误后抑制（即错误相关 β 功率增加）为特征。这些结果支持时频测量可能比时域测量更适合检查 MDD 中的错误相关神经活动。
![arxiv：2302.11129v1 [CS.HC] 2023年2月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a8d13b5b48ad7b0636951ad07d9ef4a81c90dda4.webp)
arxiv：2302.11129v1 [CS.HC] 2023年2月22日
先前的研究表明，自然行走会降低VR病的可疑性。但是，许多用户戴着可以在房间规模的空间中免费行走的VR耳机时仍然会出现VR病。本文研究了用户使用脑电图（EEG）耳机和全身运动捕获系统在身临其境的虚拟环境中行走时，研究VR疾病和姿势不稳定性。该实验通过逐渐增加了用户的检测阈值而逐渐增加翻译的增长来引起VR疾病。患有和没有VR疾病症状的参与者之间的小组间比较发现姿势稳定性有显着差异，但在步行过程中没有步态模式上的差异。在脑电图分析中，患有VR病的组显示出α功率的降低，α功率降低了，这种现象先前与更高的工作量和维持姿势控制的努力有关。相比之下，没有VR疾病的组表现出与认知运动控制相关的大脑活动。脑电图结果提供了对姿势不稳定理论的新见解：VR病的参与者可以以更高的认知工作量为代价保持其姿势稳定性。我们的结果还表明，低频功率的分析可以补充固定和移动VR设置中连续VR疾病检测的行为数据。