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超快双模式预定器的设计和相位噪声测量130 nm sige：c bicmos
摘要 - 高速和功率电路的设计复杂性增加到更高的操作频率。因此，此手稿概述了如何使用两个可切换除法比率为4和5的双重模数预分量器设计和优化完全差异的发射极耦合逻辑（ECL）门。第一个预拉剂被优化为最高的运行频率，分别为5和4的分别为142 GHz，甚至166 GHz。此外，另一位预拉剂已针对广泛使用的80 GHz频段进行了优化，该频段已由汽车行业大量促进，并且该域中有大量组件。可以在具有较宽的除法比率范围的完全可编程频率分隔线中使用两个预分量员。作为对具有出色噪声性能的频率转换设备的添加期噪声的测量非常具有挑战性，因此在理论上进行了讨论，并实际上进行了。在100 Hz的集成极限内，测得的抖动在500 AS和1.9 FS之间，最高为1 MHz偏移频率。
双模式触觉反馈通过虚拟EMG控制的抓地力
摘要 - 使用肌电假体的高级肢体差异的个人缺乏进行日常生活的灵活活动所需的触觉感官信息。虽然大量研究重点是恢复这种触觉信息，但这些方法通常依赖于单模性反馈方案，这些反馈方案对于中枢神经系统采用的前馈和反馈控制策略不足。多模式反馈方法一直在几个应用领域引起人们的注意，但是，肌电假体的实用性尚不清楚。在这项研究中，我们通过脆弱的对象和可变的负载力在虚拟EMG控制的抓握和固定任务中提出了双模式触觉反馈的实用性。我们招募了n = 20名没有肢体差异的参与者，可以在四个条件下执行任务：无反馈，振动起步滑动，握把力的反馈以及双（振动 +挤压）的反馈反馈和抓地力的反馈。的结果表明，接收任何触觉反馈胜于任何触觉反馈要好，但是，双重模式反馈在防止对象破裂或掉落的方面远优于任何一种单模式反馈方法。用双模式反馈的控制也比任何一种单模式反馈方法都更加直观。
通过张量网络技术在Kitaev的量子双模型中进行热化
1简介2 2量子自旋系统4 2.1符号和基本特性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2当地哈密顿人的光谱差距。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3圆环上的周期性边界条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3 PEPS和家长汉密尔顿人13 3.1张量表示法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2 PEPS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.3家长哈密顿人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.4父母哈密顿族人的光谱差距。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.4.1边界状态和近似分解。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.4.2局部非注入性PEP的近似分解。。。。。。。。。。。。22 3.4.3近似分解条件的仪表不变性。。。。。。。。。。24 4 PEPS的热场Double 26 4.1量子双模型的描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.2 pepo基本张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.2.1星级操作员作为PEPO。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.2.2 Plaquette操作员作为Pepo。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 4.2.3 peps张量在边缘。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3128 4.2.2 Plaquette操作员作为Pepo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 4.2.3 peps张量在边缘。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31
双模高斯态压缩势与纠缠势的等价性
© 作者 2023。开放存取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
双模式智能鞋，用于偏瘫患者的定量评估“下肢”肌肉力量
摘要 - 中风会导致患者下肢和偏瘫的运动能力受损。准确评估下肢运动能力对于诊断和康复很重要。可以数字化此类评估，以便可以避免任何时间和主观性来追溯每个测试，我们测试如何将配备压力敏感鞋垫和惯性测量单元配备的双模式智能鞋用于此目的。设计了5m步行测试协议，包括左和右转弯。数据是从23名患者和17名健康受试者中收集的。对于下肢的运动能力，两名医生观察到了测试，并使用五个分级的医学研究委员会进行肌肉检查评估。同一患者的两个医生得分的平均值被用作地面真相。使用我们开发的功能集，在对患者和健康受试者进行分类时可以达到100％的精度。使用我们的功能集和回归方法实现了患者的肌肉强度，平均绝对误差为0.143，最大误差为0.395，比每个医生的得分更接近地面真实（平均绝对误差：0.217：最大误差：最大误差：0.5）。因此，我们验证了使用此类智能鞋的可能性，可以客观，准确地评估中风患者的下肢肌肉强度。索引术语 - 中途，机器学习，智能鞋，下肢的肌肉力量
电动汽车中的机器学习驱动的锂离子电池的数字双模型：评论
摘要：电动汽车（电动汽车）改变了汽车行业，并已成为一种更可靠，更一致的公共交通方式。电池供电的车辆在大力的帮助下，开发了自由污染环境和改善的生态环境。锂离子（锂离子）电池是电动汽车中使用最广泛的电池类型，因为与同行相比，其性能出色。电动汽车的核心是他们的电池管理系统（BMS），可以毫无疑问地改善电池的性能，操作，安全性和寿命。锂离子电池状态估计是BMS实施的最重要部分之一，因为它在安全可靠的电池操作中起着重要作用。最近，研究人员正在研究数字双胞胎模型，以利用机器学习（ML）算法和云计算来自动化和优化BMS状态估计过程。这项研究的目的是审查，表征和比较各种基于ML的方法，以估算不同的锂离子电池状态。首先，本研究描述并表征了近年来提出的几种锂离子电池状态估计方法。其次，讨论了电动汽车的电池状态估计。此外，提出了锂离子电池状态估计的挑战和前景。
结合刺激与双模电荷平衡和时域流水线记录的 CMOS BD-BCI
基于皮层脑电图 (ECoG) 的双向脑机接口 (BD-BCI) 引起了越来越多的关注，因为：(1) 需要同时进行刺激和记录以恢复人类的感觉运动功能 [1] 和 (2) 良好的空间分辨率和信号保真度以及临床实用性。在刺激方面，这种 BD-BCI 可能需要 >10mA 的双相电流来引发人工感觉，以及 >20V 的电压顺应性以适应各种生物阻抗 [1]。两个刺激相之间的电荷不匹配会导致电压积累，从而造成电极腐蚀和组织损伤。现有的电荷平衡 (CB) 技术，例如电荷包注入 (CPI) [2] 和基于时间的电荷平衡 (TCB) [1]，会在脉冲间隔内产生 CB 电流，导致不必要的二次感觉和过度的刺激伪影 (SA)。对于记录，低输入参考噪声 (IRN) 是获取小神经信号 (NS) 所必需的，而大动态范围 (DR) 则是容纳大 SA 所必需的。现有的记录系统采用 SAR [1] 或连续时间 delta-sigma (CT-ΔΣ) [3] ADC（图 4）。前者由于 DAC 不匹配而具有有限的 DR，而后者则受到环路延迟内大幅度尖锐 SA 引起的失真的影响。尽管在 [4] 中，ΔΣ-ADC 的采样频率会自适应地变化以适应 SA，但所需的稳定时间很长。为了解决上述问题，本文提出了一种基于 ECoG 的 BD-BCI，其中包括：(1) 具有双模基于时间的电荷平衡 (DTCB) 的高压 (HV) 刺激系统和 (2) 高动态范围 (HDR) 时域流水线神经采集 (TPNA) 系统。图 1 描绘了所提出的 BD-BCI。刺激系统包括 4 个刺激器，每个刺激器包括一个 8 位分段电流控制 DAC 和一个 HV 输出驱动器，用于生成刺激脉冲。为了执行 CB，每个刺激器都采用具有 2 种模式的 DTCB 环路，即无伪影 (AL) TCB 和脉冲间有界 (IB) TCB 模式。3 阶 II 型 PLL 为基于时间的量化创建所需的时钟。记录系统有 4 个通道，每个通道都采用低增益模拟前端 (LG-AFE)、HDR 电压时间转换器 (VTC)、两步流水线 (TSP) TDC 和一个数字核心，其中操作模式由状态机控制。受 [1] 的启发，所提出的 DTCB 的工作原理如图 2 所示。AL-TCB 监测电极电压 V ESn -V CM （1≤n≤N；此处，N=4）并调整后续刺激脉冲的幅度而不产生额外的 SA，而当 |V ESn -V CM | 过大而需要立即去除电荷时，IB-TCB 在下一个刺激脉冲之前完成 CB。在第一个 T CC 开始时，如果 |V ESn - V CM |≤V TH,AL （V TH,AL 是标志着需要立即去除电荷的过电位阈值），则 AL-TCB 导通，并且 V ESn - V CM 在第一个 T CC 周期内由 VTC 和 TDC 数字化。然后将数字数据 D TDCn 馈送到通道间干扰消除 (ICIC) 模块，该模块可补偿由于多极刺激导致的通道间干扰 (ICI) 引入的电压误差。接下来，数字直流增益增强器 (DDGB) 有助于提高 CB 精度，而不会降低 AL-TCB 环路稳定性。为了执行 CB，AL-TCB 的电流（例如，I AL-Cn ）（其大小由 DDGB 输出 D ALn 控制）被添加到后续刺激电流中以调整其大小。相反，仅当 |V ESn -V CM |>V TH,AL 时，IB-TCB 才会开启并在一个 T IP 内的几个 T CC 中执行 CB，直到 |V ESn - V CM |
利用双模压缩真空进行量子损失传感……
我们研究了当使用双模压缩真空态作为探针时，在损耗传感中的量子优势。在 PRX 4, 011049 中进行实验演示后，我们考虑了一种量子方案，其中信号模式通过目标，并在测量之前将热噪声引入闲置模式。我们考虑了两种具有实际意义的检测策略：巧合计数和强度差异测量，它们广泛用于量子传感和成像实验。通过计算信噪比，我们验证了即使在强热背景噪声下量子优势仍然存在，而经典方案使用直接受到热噪声影响的单模相干态。这种稳健性来自这样一个事实：在经典方案中信号模式受到热噪声的影响，而在量子方案中闲置模式受到热噪声的影响。为了进行更公平的比较，我们进一步研究了一种不同的设置，其中在量子方案中将热噪声引入信号模式。在这种新设置中，我们表明量子优势显著降低。然而，值得注意的是，在与量子 Fisher 信息相关的最佳测量方案下，我们表明双模压缩真空态确实在整个环境噪声和损耗范围内表现出量子优势。我们希望这项工作能为实验证明损耗参数传感中的量子优势提供指导，这种传感受有损和有噪声的环境影响。
双模铱基自毁化学传感器对活性氧的差异响应及其在糖尿病检测中的应用
在糖尿病中，血小板被多种刺激激活，活化的血小板产生活性氧（ROS）诱导血小板聚集，进而形成血栓，导致各种心血管疾病。因此，检测血小板中的ROS扰动可为诊断糖尿病提供线索。在本文中，报道了基于铱的自毁探针（1a-1c）通过光致发光（PL）和电化学发光（ECL）监测血液中ROS的扰动。探针是基于通过氨基甲酸酯部分与苯基硼酸频哪醇酯结合的铱配合物设计的。三种探针在苄基连接体的邻位上含有不同的吸电子基团；因此，它们对ROS的反应性预计会有细微的差异。正如预期的那样，这三种探针对过氧化氢 (H 2 O 2 ) 的 PL 变化最为明显，但它们对 ROS 的响应模式却截然不同。利用这种不同的 ROS 响应模式，建立了一种结合 PL 和 ECL 响应的鉴别策略，并成功证明了对糖尿病大鼠和对照大鼠血小板的鉴别。
基于Core -Shell cspbbr3@graphDiyne纳米晶体的光学调制双模式磁带阵列，用于完全回忆性神经形态计算硬件
在人工智能（AI）和物联网（IoT）时代，包括图像，声音，气味和伤害在内的大量感官数据是从外部环境中感知的，对以数据为中心任务的处理速度和能源效率施加了关键要求。1 - 3，尽管已经做出了巨大的努力来提高von Neumann计算机的计算能力和效率，但物理分离的处理和内存单元之间的恒定数据不可避免地会消耗巨大的能量并诱导计算潜伏期。4 - 9另外，基于人工神经网络（ANN）的人脑启发的神经形态计算已经证明了其在AI和机器学习等数据密集应用中的巨大优势。必须开发ANN的硬件实施，即人工突触和神经元，以模仿生物突触和神经元的生理活性。近年来，已经提出了各种神经形态设备，10 - 13，由于其简单的结构，高积分密度，高运行速度，低能量消耗和模拟行为，两个末端的内置构件被认为是最有希望的候选者。1,2,7,8,14 - 17尤其是，最近具有挥发性阈值转换（TS）行为的新型扩散的回忆录已证明它们在泄漏的整合和火灾（LIF）神经元中的潜力，5,7,18,19,19