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World File Search System唤醒
使用AD8232和ESP32 的基于IoT的ECG 妊娠糖尿病：羊to式危机的中心 Xingnao Kaiqiao的影响（通过开口孔唤醒脑觉醒） 研究尼泊尔博卡拉学校的碳足迹 糖尿病中凝块形成风险的计算分析
极端的医疗状况，残疾和死亡可以通过早期症状诊断大大减少。早期诊断出与人体复杂器官（例如心脏）相关的疾病，医生需要复杂的仪器和工具。ECG是一种测量和记录心脏电活动的方法。可以通过监视放置在身体表面上的电极来感测。可以从心电图信号测量的基本信息是心率和心律。例如，成人的正常心率是每分钟60到100次，并且由于心肌的电活动而引起的特定膨胀和收缩模式。临床医生试图检测到电钟表中记录的任何异常模式的存在。心脏的每个电活动都有独特的波形。
使用机器学习对船的唤醒可检测性
基于卫星的合成孔径雷达（SAR）采集中唤醒特征的可检测性取决于描述检测过程中当前情况的各种物理参数。SAR中的船舶唤醒签名是复杂的结构，该结构由多个唤醒组件组成，这些尾流组件的出现不同，具体取决于当前的检测情况。对这些唤醒组件的可检测性有影响的物理参数称为影响参数。尽管几十年以来就开发了自动检测唤醒的各种方法，但没有系统地分析尾流组合和影响参数之间的可检测性与影响参数之间的依赖性。在这项研究中，将机器学习应用于对所有受影响参数的所有尾流组件之间的依赖性建模。分析机器学习模型的组成，以得出有关影响参数和唤醒组件的可检测性之间物理关系的陈述。对于这种类型的应用程序，引入了可检测性的优点和衍生陈述不确定性的措施。基于SAR图像中的船舶唤醒及其可检测性的模拟和/或物理减免的文献形成对比。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的数据集上取得了 2.728 的价标签得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的数据集上取得了 2.3 的唤醒标签得分。
生理唤醒和类似睡眠的慢波的药理操作调节持续关注
图1：电子散射时的光子发射途径：（A-B）au/siO 2纳米球的时间平均Cl（橙色）和鳗鱼（紫色）光谱，以及薄的H –BN旋转显示出不同的吸收和发射特征。从这些相关时间平均光谱中，无法识别哪些吸收转变导致发射光。H-BN Cl频谱中≈2eV处的小强度发射是由于衍射光栅引起的4.1 eV缺陷发射的复制品。插图显示纳米球和H bn边缘的图像。cl和鳗鱼光谱已被归一化并垂直转移，以清晰度。（c）固体中的相对论非弹性电子散射事件可以产生不同的激发（垂直紫色箭头）：直接光学跃迁，NBE转换，散装等离子体的激发和核心水平过渡。激发不涉及单个颗粒（激子，散装和表面等离子体等）在基本（F）和激发（E）状态之间表示。这些可以通过不同的途径放松，从而激发了最终的光亮能级和光子发射（垂直橙色箭头）。
1.2 nW 神经形态增强唤醒无线电
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战，而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电，它具有神经形态预处理系统，均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调，并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能，这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外，输入功率的尖峰频率响应表明，所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效，最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
SamurAI：具有事件驱动唤醒和嵌入式 ML 加速功能的多功能物联网节点
摘要 — 现在，物联网应用需要增强识别和自适应等功能。虽然物联网节点功耗是这些应用的主要关注点，但由于通过无线网络连续传输传感器或图像数据，基于云的处理变得难以为继。因此，应在物联网节点中集成优化的 ML 功能和数据传输。此外，物联网应用在零星数据记录和耗能数据处理（例如图像分类）之间左右为难。因此，节点的多功能性是解决这种多样化能源和处理需求的关键。本文介绍了 SamurAI，这是一种多功能物联网节点，它通过利用两个片上子系统来弥补处理和能源方面的差距：低功耗、无时钟、事件驱动的始终响应 (AR) 部分和节能的按需 (OD) 部分。 AR 包含一个 1.7MOPS 事件驱动的异步唤醒控制器 (WuC)，唤醒时间为 207ns，针对零星计算进行了优化，而 OD 结合了深度睡眠 RISC-V CPU 和 1.3TOPS/W 机器学习 (ML)，可执行高达 36GOPS 的更复杂任务。这种架构分区实现了同类最佳的多功能性指标，例如峰值性能与空闲功率比。在应用分类场景中，它展示了系统功率增益，与基于云的处理相比高达 3.5 倍，从而延长了电池寿命。
Xingnao Kaiqiao的影响（通过开口孔唤醒脑觉醒）
2025;出版：2025年1月31日，摘要学术机构是由于大量学生人数，高能源使用，废物产生和广泛的运输需求而导致碳排放的重要贡献者。这项研究估计了Pokhara Metropolitan City（PMC）的八所公立和私立学校的碳足迹（CF），使用GHG协议在三个范围内进行：（1）校车和燃料的排放，（2）电力消费，（2）（2）（2）（2）（3）来自员工和学生车辆，废物，废物，废物，废物，废物，废物，杂物，杂货，教科书，纸和纸，以及Paper和Paper，Paper，Paper，Paper和Paper。通过目的和随机抽样对拥有1000多名学生的学校进行了取样，以确保代表公共机构和私人机构。使用问卷，访谈和学校记录收集数据，同时测量学生的袋子重量来计算范围3的教科书和副本的排放。使用活性数据和排放因子计算为CO 2等效的公制计算。总CF为409.76 mtco 2 E/年，平均为51.22 mtco 2 E/年（私立学校为76.25，公共公共场合26.19）。范围1，范围2和范围3排放分别贡献227.86、5.1和176.8 mtco 2 E。人均CF范围为0.011至0.055 mtco 2 E/年，平均为0.029 mtco 2 E/年。这项研究提供了减少温室气体排放，促进可持续发展并创建碳中性学术机构的关键见解。关键字
1.2 nW 神经形态增强唤醒无线电
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战，而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电，它具有神经形态预处理系统，均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调，并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能，这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外，输入功率的尖峰频率响应表明，所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效，最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
低能耗唤醒无线电技术概述
物联网 (IoT) 目前已用于许多无线传感器网络 (WSN) 应用中。传统上，WSN 的能耗被视为主要问题之一。能耗主要来自传感、数据处理、通信和其他浪费的能量，例如空闲监听、碰撞和偷听。这些传感器节点通常由外部电源供电，因此使用寿命较短。幸运的是，无线能量收集 (WEH) 的不同方法已经得到改进。因此，唤醒无线电 (WuR) 成为 WEH 的补救措施，它提供有源、无源和半无源电路消耗和其他协议。例如，最常用、最令人信服和最有效的是无源 WuR，它可以通过减少不必要的空闲监听来显著增加传感器网络 (SN) 中的网络寿命。最后，本文提出了有源、半无源的最新技术，主要以无源 WuR 为中心，并涵盖了应用领域。然后，概述了与物理层、介质访问控制 (MAC) 和路由层相关的 WuR。最后，本文强调了唤醒技术在未来 IoT 应用中的潜在研究机会。
带唤醒无线电的神经形态分割计算
摘要 — 神经形态计算利用时间数据的稀疏性，通过在每个时间步骤激活一小部分神经元和突触来降低处理能量。当部署用于边缘系统中的分割计算时，远程神经形态处理单元 (NPU) 可以通过使用稀疏脉冲无线电 (IR) 波形进行异步通信来降低通信功率预算。这样，输入信号稀疏性直接转化为计算和通信方面的节能。然而，对于红外传输，总能耗的主要贡献者仍然是维持主无线电开启所需的功率。这项工作提出了一种新颖的架构，将唤醒无线电机制集成到由远程、无线连接的 NPU 组成的分割计算系统中。基于唤醒无线电的神经形态分割计算系统设计的一个关键挑战是选择用于感知、唤醒信号检测和决策的阈值。为了解决这个问题，作为第二项贡献，本研究提出了一种新颖的方法，该方法利用物理系统的数字孪生 (DT)（即模拟器）以及称为“先学习后测试 (LTT)”的顺序统计测试方法，提供理论上的可靠性保证。所提出的 DT-LTT 方法广泛适用于其他设计问题，并在此展示了神经形态通信。实验结果验证了设计和分析，证实了理论上的可靠性保证，并说明了可靠性、能耗和决策信息量之间的权衡。