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空客展望未来 - SAE International
虽然 2012 年下半年，尤其是最后一个季度，财政悬崖和国防预算可能受到冲击等问题似乎令人担忧，但商业航空公司及其机队供应商的前景相对乐观。事实上，作为《国防技术简报》的补充，《航空航天工程》的这期创刊号中的两篇专题文章都提到了未来几十年对商用飞机的需求将不断增长。正如第 34 页的专题“下一代航空航天结构的先进铝制解决方案”中所述，“在未来 30 年内，波音和空客都预计对 737 和 A320 等单通道飞机的需求将达到约 19,000-23,000 架。除了能够实现性能改进之外，用于制造这些未来飞机的任何结构技术和材料都必须能够满足所需的建造速度。”虽然空客 A350 和波音 787 等项目强调并提倡在新型飞机中增加使用复合材料，但有些人很愿意说，“没那么快。” 尤其是铝行业的人。该专题改编自美铝工程师撰写的技术论文，详细介绍了铝合金在过去几年中取得的进展，以及它们相对于复合材料的优势。“先进的铝和铝锂合金能够改善结构性能，同时利用当前的制造供应链，降低制造风险并支持速度准备。”
第二单元 生态系统和生物多样性
用于杀死昆虫。过量使用这种不可生物降解的化学物质会导致土壤营养过剩，其浓度会随着食物链的推移而增加。II. 能量流动 - 所有生态系统都是能量驱动的综合体。与生态系统有关的能量是光能、化学能、热能，所有这些能量的来源是“太阳能”。这种能量逐渐转化为光能、化学能和热能。总能量的 1% 落在植物上用于光合作用，这是生态系统正常运转的唯一能量来源。植物对太阳能的固定和生物体以食物形式利用太阳能遵循热力学的两个定律。第一定律：能量既不能创造也不能毁灭；它只能从一种形式转化为另一种形式。第二定律：它指出，每次能量转换都伴随着能量从浓缩形式到分散形式的同时降解。能量流总是单向的。能量流模型：生态系统中各个营养级的能量流可以用各种能量流模型来解释。它们是：A. 通用能量流模型 B. 单通道能量流模型 C. 双通道或 Y 形流模型通用能量流模型：该模型表明，随着能量流的发生，每个级别的能量都会逐渐损失，如图所示。这主要是由于呼吸、运动和其他代谢活动而发生的。
RAE 对全天候着陆的贡献
第二次世界大战后，人们重新燃起对确保飞机能够在能见度极低的天气条件下安全着陆这一长期目标的兴趣，这促使英国、法国和美国开展了自动着陆系统的研究和开发计划。在回顾了着陆辅助设备的早期发展历史之后，本文介绍了 1945 年至 20 世纪 60 年代初英国皇家飞机研究院盲着陆实验组在导航系统、自动驾驶仪耦合器和操作技术方面所做的工作。其中进行的分析和实验工作促成了 Avro Vulcan 轰炸机单通道自动着陆系统的设计，本文也详细介绍了这些工作。同样，本文还介绍了英国飞机和航空电子设备制造商、民航局和航空登记委员会对霍克西德利三叉戟、维克斯 VC10 和其他民用运输飞机上采用的多通道系统的后续开发和适航认证所做的贡献。本文最后总结了波音 737、747、767 和协和式飞机的自动着陆能力。 1. 简介和早期历史 民航客机在各种天气条件下的自动着陆已成为民航的常规组成部分，并有助于提高航空运输的安全性和可靠性。英国在这一发展中发挥了重要作用，皇家航空研究院的盲着陆实验单元就是其中之一
体感皮质的生物映射多通道微刺激传达了仿生手的高分辨率力反馈
手动相互作用与对象相互作用受到手的触觉信号的支持。这种触觉反馈可以通过体感皮质（S1）的心脏内微刺激（ICM）在脑控制的仿生手中恢复。在基于ICMS的触觉反馈中，可以通过基于仿生手上力传感器的输出调节刺激强度来发出接触力，这又调节了感知的感觉的幅度。在本研究中，我们在三名参与者中衡量了基于ICMS的力反馈的动态范围和精度，这些参与者植入了S1中的微电极阵列。为此，我们测量了由于ICM振幅增加以及参与者区分不同强度水平的能力而导致的感觉幅度的增加。然后，我们通过实施“仿生” ICMS培训来评估是否可以提高反馈的忠诚度，旨在唤起神经元活动的模式，这些模式更紧密地模仿那些自然接触的人，并一次通过多个通道传递ICMS。我们发现，多通道仿生ICMS产生的感觉比单通道对应物更强，更有区别。最后，我们用仿生手实施了仿生多通道反馈，并让参与者执行合规性歧视任务。我们发现，仿生多通道触觉反馈对单渠道线性对应物产生了改善的歧视。我们得出的结论是，多通道仿生的ICMS传达了精细分级的力反馈，该反馈更接近自然接触所赋予的灵敏度。
基于深度学习的局部场势事件解码
摘要 大脑皮层如何处理信息？为了回答这个问题，人们付出了很多努力来创造新的和进一步开发现有的神经成像技术。因此，fMRI 设备的高空间分辨率是准确定位认知过程的关键。此外，电生理装置的时间分辨率和记录通道数量的增加为研究神经活动的确切时间打开了大门。然而，在大多数情况下，记录的信号是多次（刺激）重复的平均，这会抹去神经信号的精细结构。在这里，我们展示了一种无监督机器学习方法可用于从单次试验的电生理记录中提取有意义的信息。我们使用自动编码器网络来减少单个局部场电位 (LFP) 事件的维度，以创建可解释的不同神经活动模式集群。令人惊讶的是，某些 LFP 形状对应于不同记录通道中的延迟差异。因此，LFP 形状可用于确定大脑皮层中信息流的方向。此外，在聚类之后，我们解码了聚类中心，以逆向工程底层的原型 LFP 事件形状。为了评估我们的方法，我们将其应用于啮齿动物的神经细胞外记录和人类的颅内 EEG 记录。最后，我们发现自发活动期间的单通道 LFP 事件形状来自可能的刺激诱发事件形状的范围。迄今为止，这一发现仅在多通道群体编码中得到证实。
在混合硅BTO平台中生成光子对
使用图1中描述的设置用于表征此混合平台中的光子生成过程。用带宽为0.52 nm的脉冲激光器以1550.97 nm为中心，脉冲宽度为1 ps，用Erbium-poped纤维放大器（EDFA）放大，为此过程产生强泵。然后通过变量光衰减器（VOA）通过，以使功率完全可调至-60 dB，而无需更改脉冲特性。使用≥80dB的组合抑制带抑制的两个密度波长多路复用器（DWDM）过滤器，用于从进入信号和惰轮收集带宽的激光器中消除泵噪声。将它们放置在极化控制器之前，以优化插入的光，以用于设计光栅耦合器的TE极化。a 99：1梁分离器允许通过安装在探针站的一个臂上的V型槽光纤阵列来监视所测试设备的功率（DUT）。从探测站输出后，使用多通道DWDM模块驱动信号和惰轮频率并拒绝泵。然后将一个额外的单通道DWDM放在信号和怠速通道上以进行额外过滤。芯片后这种过滤还为每个通道提供了≥80dB的排斥带抑制。最后，将两个通道通过光纤网络路由到两个连接到时间间隔分析仪（TIA）的光子柱超导纳米线单光子探测器（SNSPD）。
FASQuiC：可扩展自旋量子比特控制的灵活架构
摘要 随着扩展成为大规模量子 (LSQ) 计算的关键问题，硬件控制系统的资源成本将变得越来越高。本文介绍了一种适用于自旋量子位的信号生成紧凑型直接数字合成 (DDS) 架构，该架构在波形精度和同步通道数量方面是可扩展的。该架构可以以 5 GS/s 的速度产生斜坡、频率梳和任意波形生成 (AWG) 的可编程组合，最坏情况下的数字反馈延迟为 76.8 ns。基于 FPGA 的系统具有高度可配置性，并利用比特流切换来实现可扩展校准所需的高灵活性。该架构还提供 GHz 速率多路复用 I/Q 单边带 (SSB) 调制，用于可扩展反射测量。该架构已在 Xilinx ZCU111 FPGA 上的硬件中得到验证，展示了复杂信号的混合以及多路复用控制和测量的频率梳生成的质量。这种设计的主要优势在于提高了数模转换器 (DAC) 频率斜坡的控制能力，与现有的基于 AWG 的架构相比，内存需求降低了几个数量级。单通道硬件非常紧凑，默认配置下，一个 DAC 通道仅占用 2% 的 ZCU111 逻辑资源，为集成反馈、校准和量子误差校正 (QEC) 留下了大量电路资源。
引用：Arteev DS、Sakharov AV、Nikolaev AE、Zavarin EE、Tsatsulnikov AF，基于 2DEG 的多层 AlGaN/GaN 异质结构，具有较低的 sh
由于 III-N 材料体系的独特性质，AlGaN/GaN 基异质结构可用于制造高电流 (> 1 A/mm [1, 2]) 和高功率 (> 40 W/mm [1]) 的高电子迁移率晶体管和肖特基势垒二极管等器件。此类结构中二维电子气 (2DEG) 浓度的典型值为 N s = 1.0–1.3·10 13 cm -2，电子迁移率 μ ~ 2000 cm 2 V -1 s -1 。通过增加势垒层中的 Al 摩尔分数进一步增加浓度会受到应变弛豫的阻碍 [3]。此外，当 2DEG 密度增加时，2DEG 迁移率通常会大幅下降 [4]，因此电导率保持不变甚至变得更低。使用具有多个 2DEG 的多通道设计的结构可能是实现更高电导率的替代方法 [5, 6]。有关 GaN 多通道功率器件的进展、优点和缺点的更多详细信息，请参阅最近的评论文章 [6]。这种设计能够在不降低迁移率的情况下增加总电子浓度。然而，强的内部极化电场会导致导带能量分布发生显著改变，因此一些无意掺杂的结构的通道可能会完全耗尽，总电导率会明显低于预期。另一方面，向势垒层引入过多的掺杂剂可能会导致寄生传导通道的形成。因此，需要优化设计。在本文中，我们研究了单通道和三通道 AlGaN/AlN/GaN 异质结构的设计对其电学性能的影响。
使用脑电信号和卷积神经网络自动分类睡眠阶段
睡眠阶段分类是研究人类生活质量的新课题之一，因为它在养成健康的生活方式方面起着至关重要的作用。睡眠异常变化或缺乏正常睡眠可能导致不同的疾病，如心脏相关疾病、糖尿病和肥胖症。一般来说，睡眠分期分析可以使用脑电图 (EEG) 信号进行。本研究提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的睡眠阶段分类方法，使用六个通道采集的 EEG 信号将其转换为时频分析图像。所提出的方法包括三个主要步骤：(i) 将 EEG 信号分割成 30 秒长的时期，(ii) 使用时频分析将时期转换为 2D 表示，以及 (iii) 将 2D 时频分析输入到 2D CNN。结果表明，所提出的方法是稳健的，对通道 C4-A1 实现了 99.39% 的非常高的准确率。所有其他通道的准确率均超过 98.5%，这表明任何通道都可用于高精度的睡眠阶段分类。所提出的方法在总体准确率或单通道准确率方面优于文献中的方法。它有望为医生，尤其是神经科医生带来巨大益处；为他们提供一种新的强大工具来支持睡眠相关疾病的临床诊断。
使用脑电图神经反馈系统的焦虑控制应用
引言：本研究旨在调查 16 名 17-21 岁青少年运动员样本中脑电图 (EEG) 波段振荡与焦虑水平之间的相关性。该研究利用移动 EEG 系统收集 EEG 波段振荡数据。目的：本研究旨在调查放松过程中的脑电波振荡，特别是使用最先进的无线 EEG 耳机系统比较睁眼和闭眼状态脑电图 (EEG) 之间的对比。方法：该系统结合了由 NeuroSky 独家开发的干式、非相互作用的 EEG 传感器电极。此外，添加 ThinkGear 模块和 MindCap XL 头骨有助于记录 EEG。本研究的目的是调查睁眼和闭眼状态对前额叶皮质 α 波段活动的影响结果显示这两种状态之间存在统计学上的显着差异 (p≤0.006)。本研究考察了前额皮质的 alpha 波段与焦虑水平之间的关系。具体来说，我们考察了闭眼条件下这些变量之间的关系。结果：我们的分析揭示了统计学上显著的相关性，其中 alpha 波段显示负斜率（p≤0.029）。本研究比较了单通道无线设备获得的数据与传统实验室获得的数据。本研究结果显示，两种设备获得的结果惊人地相似。本研究的目的是调查年轻运动员前额皮质的脑电图 (EEG) alpha 波段振荡与眼位和焦虑水平之间的相关性的具体特征。结论：本研究旨在阐明这种振动与个体内部认知和情感状态之间的可能关系。