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最佳自适应电极选择，以同时记录神经元的产量
神经矩阵样式，用于脑机界面（BMIS）和神经科学研究的高密度电极阵列需要使用多路复用：每个记录通道都可以路由到阵列上的几个电极位点之一。此功能允许用户富裕地将记录通道分发给可以解决最理想的神经信号的位置。例如，在神经质探针中，可以通过384个记录通道来解决960个电极。但是，目前尚无自适应方法使用记录的神经数据来优化/自定义每个记录上下文的电极选择。在这里，我们提出了一种称为基于分类的选择（CBS）的算法，该算法优化了所有记录通道的关节电极选择，以最大程度地提高检测到的神经元的隔离质量。我们在使用非人类灵长类动物中的神经质子的实验中表明，该算法会产生与同时记录所有电极同时记录所有电极相似的隔离神经元。神经元计数比以前发表的电极选择策略提高了41-85％。通过CBS选择的电极分离的神经元是73％的匹配，通过尖峰时间到探针周围的完整可记录神经元集。CBS选择的电极表现出较高的平均每个记录通道信号 - 噪声比。CBS以及一般的选择优化可能在BMI神经技术的开发中起重要作用，因为信号带宽成为越来越有限的因素。代码和实验数据已提供1。
最佳自适应电极选择，以同时记录神经元的产量
神经矩阵样式，用于脑机界面（BMIS）和神经科学研究的高密度电极阵列需要使用多路复用：每个记录通道都可以路由到阵列上的几个电极位点之一。此功能允许用户富裕地将记录通道分发给可以解决最理想的神经信号的位置。例如，在神经质探针中，可以通过384个记录通道来解决960个电极。但是，目前尚无自适应方法使用记录的神经数据来优化/自定义每个记录上下文的电极选择。在这里，我们提出了一种称为基于分类的选择（CBS）的算法，该算法优化了所有记录通道的关节电极选择，以最大程度地提高检测到的神经元的隔离质量。我们在使用非人类灵长类动物中的神经质子的实验中表明，该算法会产生与同时记录所有电极同时记录所有电极相似的隔离神经元。神经元计数比以前发表的电极选择策略提高了41-85％。通过CBS选择的电极分离的神经元是73％的匹配，通过尖峰时间到探针周围的完整可记录神经元集。CBS选择的电极表现出较高的平均每个记录通道信号 - 噪声比。CBS以及一般的选择优化可能在BMI神经技术的开发中起重要作用，因为信号带宽成为越来越有限的因素。代码和实验数据已提供1。
基于cAN的逼真的骨超声图像和标签合成，以改善分割⋆
摘要。为提供安全的替代方案，用于术中的流体镜检查，已研究超声（US）作为各种计算机辅助矫形外科手术（CAOS）的替代安全成像方式。然而，低信号与噪声比，成像伪影和骨表面出现几毫米（mm）的厚度，阻碍了我们在CAOS中的广泛扩散应用。为了为这些问题提供解决方案，研究集中于精确，健壮和实时骨分割方法的发展。最近基于深度学习的方法显示出非常有希望的结果。但是，在训练深度学习模型时，骨头数据的稀缺引入了显着的挑战。在这项工作中，我们提出了一种基于一种新的生成对抗网络（GAN）结构的计算方法，以（1）生成合成的B模式US图像和（2）实时实时的骨表面掩模。我们展示了如何针对此类任务实现偶性概念。由两个卷积块武装，称为自预测和自我发项块，我们提出的gan模型合成了现实的B模式US图像和分割的骨骼面膜。使用两种不同的美国机器对27名受试者收集的1235次扫描进行了定量和定性评估研究，以显示我们模型与最先进的GAN的比较结果，用于使用U-NET进行骨表面分割的任务。
A2,4,12，X60120第1页，共6个IAC-20，...
在非常低的地球轨道（VLEO）中摘要，高度低于450 km，卫星的空气动力学特性主要取决于流动状态，游离分子流以及原子氧与飞船表面的相互作用。稀有的轨道空气动力学研究（Roar）设施是一种新型的实验设施，旨在模拟这些条件在受控环境中，以表征材料的空气动力学特性。它是Discoverer的一部分，这是一个Horizon 2020项目，开发了使卫星在VLEO中可持续运行所需的不同技术。由于咆哮并不打算进行侵蚀研究，因此在这项工作中讨论了其他原子氧气暴露实验及其特征。咆哮由一个超高真空系统组成，负责产生自由分子流量条件，轨道速度处的高温氧原子和质谱仪的来源；后者用于表征气体表面相互作用，因此是材料的空气动力学性能。本文包括对咆哮的主要成分的描述，以及用于材料测试和早期结果的实验方法。在要考虑的主要参数之间是原子氧通量，束形和能量扩散，质量分辨率和信号噪声比。关键字：原子氧，非常低的地球轨道，气体表面相互作用，游离分子流，真空，质谱。首字母缩写/缩写vleo vleo非常低的地球轨道原子氧咆哮稀有轨道空气动力学研究设施INMS离子与中性质谱仪1。简介
个性化皮质网络地形的遗传力
与成年人相比，新生儿的大脑很小。在一个典型的分辨率（例如一个立方MM）上进行成像会在新生儿中比成年人在新生儿中产生更多的部分体积伪像。对新生儿脑的MRI的解释和分析是通过较高的空间分辨率可以实现的部分体积平均而有益的。不幸的是，高空间分辨率MRI的直接采集速度很慢，这增加了运动伪像的潜力，并且遭受了信噪比降低。因此，这项研究的目的是，与快速成像协议结合使用超分辨率重建，以合适的信号噪声比和更高的空间分辨率构建新生儿脑MRI图像，而不是通过直接傅立叶编码来实际获得的。，我们在6分钟成像时间的各向同性0.4 mm的空间分辨率上实现了高质量的大脑MRI，使用了从三个短持续时间扫描，具有切片选择方向可变的超分辨率重建。运动补偿是通过将三个短持续时间扫描结合在一起来实现的。我们将此技术应用于20个新生儿，并评估了我们重建的图像的质量。实验表明，我们对超分辨率重建的方法在空间分辨率和信噪比的比率方面取得了显着改善，而与直接高分辨率采集相比，与直接降低了扫描时间。实验结果表明，我们的方法允许对科学研究和临床研究进行快速和高质量的新生儿脑MRI。
高灵敏度的配色元面纳米晶体结构的光学设计CMOS图像传感器Chulsoo Choi 1，Jonghoon Park 1，Yunki Lee 1，
1 System LSI部，三星电子，Yongin-si，Gyonggi-Do，韩国共和国，电子邮件：chulsoo.choi@choi@samsung.com 2 Samsung高级技术研究所，Suwon，Suwon，Gyeonggi-do，Gyonggi-do，韩国，韩国，3 Semiconductor R＆D Center，Semiconductor R＆D Center，Samiconductor R＆D Center，Samsong remolon oferea Electronemonge oferon oferon oferon oferon oferon oferon oferon oferon oferon，wore，hissi si，gye，he gye， 4铸造司，三星电子，扬宁 - 锡，朝鲜共和国摘要 - 在本文中，一种称为Nano-Prism（NP）设计的元体型结构是由完整的EM-WAVE分析工具设计的，严格耦合的波浪分析（RCWA），并在0.64μmpixel Image Sensor上应用于50MMM，并将常规μ-镜头。为了将NP结构应用于产品级别图像传感器，不仅要在直接光中固定特征，而且还要在倾斜的光条件下使用主要射线角（CRA）保护特征。在本文中，描述了NP设计和改进的像素特征在斜光条件下。此外，NP的关键优势之一是光谱响应可以通过安排图案设计而不更改颜色滤镜材料来调节，这在本文中得到了验证。此外，在本文中也证明了创新的量子效率（QE）提高（QE）的提高（QE），这导致了25％的灵敏度和1.2dB的信号与噪声比（SNR）的改善，以及其他重要的传感器特性，例如自动对焦和分辨率。
基于混乱理论和细胞自动机的使用的使用
通过公共渠道交换大量信息已成为日常发生，这种情况在可能发生网络攻击的情况下会产生巨大的风险，并激发学术和科学界制定新的强大安全计划。该研究的目的是使用数学和人工智能工具来提出新的安全计划。下面介绍了用于文本的加密货币算法的设计和实现。所采用的方法包括使用细胞自动机检测载体图像的边缘，利用颜色对比度的多样性以及Tinkerbell混沌吸引子生成两个伪随机序列：一种用于加密方案，而另一个用于选择载体图像的边缘像素图像的边缘像素图像隐藏。此外，还包括一个验证阶段，其中接收器提供了一个代码以确认未更改stegoimage。使用Diffie-Hellman算法在发件人和接收方之间共享系统密钥。对所提出的算法进行了一系列地理和加密性能测试，包括熵分析，均方根误差（MSE），相关系数，关键敏感性，峰值信号 - 噪声比（PSNR），归一化的根平方误差（NRMSE）以及结构相似性指数（SSI）。将PSNR，MSE和SSI测试的结果与科学基准进行了比较，揭示了与信息安全标准保持一致的指标。最后，由于学术练习的结果，对加密货币算法进行了整合，其指标使其可能适用于现实世界中的环境。
使用电活化的定量相成像
抽象检索纳米级在纳米级的电阻图迅速通过无损的信号噪声比快速检查是一种未满足的需求，这可能会影响从生物医学到能量转化的各种应用。在这项研究中，我们开发了一种多模式功能成像仪器，其特征在于阻抗映射和相位定量，高空间分辨率和低时间噪声的双重能力。为了实现这一目标，我们推进了一个定量的相成像系统，称为Epi-Magnififer图像空间光谱显微镜结合了电动启动，以提供光路和电阻抗的互补图。我们用光路差和电阻抗变化的高分辨率图展示了我们的系统，这些图可以区分纳米化的，半透明的结构化涂层，涉及两种具有相对相似电性能的材料。我们绘制的异质界面对应于与钛（二氧化物）在玻璃支撑上沉积的钛（二氧化物）的过层中的直径较小的孔暴露的二锡氧化物层。我们表明，在宏观电极的相位成像期间的电气调制是决定性地检索具有亚微米空间分辨率的电阻抗分布，并且超出了基于电极的技术（表面或扫描技术）的局限性。发现，这些发现是通过理论模型证实的，该模型可以很好地拟合实验数据，从而可以通过高空间和时间分辨率实现电流图。新颖的光电化学方法的优点和局限性为测量本地电力场测量的更广泛的电气调制光学方法提供了基础。
对Alice 3实验的110 nm技术中增益层的整体CMOS传感器的初步结果
近年来，在下一代高性能硅顶点设计中，单层活性像素传感器（MAP）已成为混合检测器的有效替代品，以及用于高能物理（HEP）实验和其他研究领域的高能物理（HEP）实验和其他研究领域（如医学成像和空间应用）的跟踪探测器。此操作是LHC运行的Alice 3实验的飞行探测器的技术之一。地图的主要特征之一是，它们可以使用商业CMOS流程进行成本效益实施，而无需昂贵的互连。在这种情况下，完全耗尽的单片活性像素传感器（FD-MAP）代表最先进的检测器技术，因为它们具有通过漂移来收取电荷的优势，从而使比像素矩阵的快速且均匀的响应能够。Arcadia项目尤其是通过创新的传感器设计开发FD-MAP，该设计利用背面偏置电压充分耗尽了传感器并提高了电荷收集效率和时机性能。最近的发展已经解决了在地图中引入增益层的可能性。借助Signal乘法，可以达到较高的信号与噪声比，从而将其转化为相对于没有增益的标准地图的较低功率消耗。这种特殊性使这些设备对空间应用非常有吸引力，而低功耗是非常需要的。将提出实验室测量，以及在PS，CERN进行的测试光束的初步结果。这项工作说明了具有额外增益层的整体CMOS传感器的第一个表征，这是基于与LFOUNDRY合作开发的标准110 nm CMOS技术，用于Arcadia Project的第三次运行。得出结论，将指出正在进行的研发的未来观点和下一步。
Quantum非马克维亚语难以捉摸
简介。是通往量子信息处理路径的关键障碍是噪声[1]。量子噪声的常规模型，负责Qubits的分辨率，做出了许多简化的假设。关键假设之一是噪声是无记忆或马尔可夫人[2]；这是错误的，并且已经启动了一般的量子信息处理器和量子信息处理器的巨大努力[3-6]。虽然非马克维亚噪声比马尔可夫更为复杂，但这并不是更有害的。实际上，表现为时间相关的非马克维亚效应可用于改善量子信息处理器的功能[7-9]。因此，建模和表征非马尔可夫噪声的不同品种具有强大的兴趣。这项努力的第一个挑战是能够在量子制度中的马尔可夫和非马克维亚噪声之间差异，这不是一件容易的事。通常，商号噪声与指数衰减曲线相关，例如，一个量子，可放松到最大混合状态的速度快速。但是，在某些情况下，量子量显示了指数衰减，但是尽管如此，但仍在进行非马克维亚过程[10，11]。一个著名的例子是由于Lindblad造成的，被称为浅口袋（SP），最近在动态脱钩[12，13]，信号[13]和多时间相关性[14]方面已详细审查。（请参阅参考[15]用于sp。）另一方面，有一类系统环境动力学，生成的在每种情况下，很明显，看似简单的马尔可夫噪声实际上是复杂的非马克维亚噪声，可以利用该噪声来实现系统的连贯性时间。