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World File Search System回退
宽带顺序负载调制平衡...
摘要：介绍了顺序负载调制平衡放大器（SLMBA）的基本理论，分析了其有源负载调制的工作原理。为了进一步提高SLMBA的性能，提出了一种有别于传统耦合器设计的耦合器与功率放大器（PA）联合设计的方法。该耦合器-PA联合设计方法根据SLMBA的回退点和饱和点，可以使耦合器和三通PA的工作状态更接近实际情况，提高了SLMBA的整体性能。然后通过预设的输出功率回退（OBO）10 dB确定控制PA与平衡PA的最大输出功率比，通过平衡PA的负载调制阻抗走线确定相位补偿线。为了验证所提方法，设计了工作在1.5～2.7 GHz（57%相对带宽）的SLMBA。版图仿真结果表明该器件饱和输出功率达到40.7～43.7 dBm，小信号增益为9.7～12.4 dB，饱和点和10 dB OBO点的漏极效率分别为52.7%～73.7%和44.9%～59.2%。
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。
安装人员和用户参考指南 - 大金欧洲
15.5.10 设定点模式................................................................ 30 15.5.11 设定值回退................................................................. 30 15.5.12 独立气流方向........................................................ 31 15.5.13 设定点范围................................................................ 31 15.5.14 气流方向范围............................................................. 31 15.5.15 防通风............................................................................. 31 15.5.16 存在检测............................................................................. 31 15.5.17 错误和警告............................................................. 32 15.5.18 设备编号............................................................................. 32 15.5.19 过滤器自动清洁............................................................. 32 15.5.20 AirNet 地址............................................................. 32 15.5.21 组地址............................................................................. 32 15.5.22 现场设置............................................................................. 32 15.5.23 值班轮换...................................................................... 33 15.5.24 测试操作...................................................................... 33
已批准 - 培训和评估大纲报告 - Army.mil
条件：该单位正在从其既定位置支持指定行动。布雷德利战车 (BFV) 维修小组已收到现场级维护支持和现场维修/恢复/回退请求，这些请求来自受支持和有机单位。要维修/恢复/回退的设备的位置已经确定。执行任务的所有资源都已到位并可操作。BFV 维修小组基地车间已建立并准备好提供现场级维护、检查和设备分类。ATP 4-42、ATP 4-33、所需技术出版物以及该部门的内部和外部标准操作程序 (SOP) 均可用。威胁能力涵盖全方位，包括信息收集；敌对势力同情者；包括自杀式爆炸在内的恐怖活动；以及化学、生物、放射和核 (CBRN) 环境中的常规、空中支援和增援小队行动。必须包括四种或更多种作战环境条件，包括混合威胁、各种地形、时间限制、社会（人口、文化和语言影响）。其他变量可能包括信息（媒体、人口认知）、基础设施（桥梁、电力、道路、城市地区）或经济（当地供应商、合同和供应影响）。所有通信系统都可能因多种因素而中断，包括敌方活动、天气、设备故障以及民用和军用基础设施的中断或损坏。作战环境：1.军事：主要威胁包括常规和非常规部队。这些部队可能以班或排规模渗透到作战区域，目的是收集情报、骚扰、破坏或彻底摧毁友军。主要交战方式是使用轻型步兵武器进行伏击，通常是通过地雷或简易爆炸装置 (IED) 发起的。此外，恐怖分子、犯罪分子和敌方同情者可能会通过伏击、绑架或任何类型的 IED 袭击进行交战，并可能参与将当地
用于空间的 GaN MMIC 堆叠 Doherty 功率放大器...
摘要 — 本文介绍了单片微波集成电路功率放大器的设计和实验结果，其中将 FET 堆叠方法与 Doherty 架构相结合，以最大限度地提高可实现的性能。具体而言，堆叠单元是通过将共源设备拆分为两个较小的设备来实现的，从而形成非常紧凑和对称的结构，而 Doherty 理念则用于实现高回退效率。该芯片采用 100 nm 栅极长度的硅基氮化镓技术实现，面向下行卫星 Ka 波段。两级放大器不仅满足功率要求，还满足空间使用的热约束。在 17.3 GHz 至 20.3 GHz 的频率范围内，测量结果显示线性增益约为 25 dB，峰值功率为 38 dBm，功率附加效率大于 35%。索引词 — Doherty 放大器、高效率、空间应用、氮化镓
基于复阻抗轨迹的负载调制平衡放大器设计方法
摘要 本文介绍了一种负载调制平衡放大器 (LMBA) 的设计方法，重点是减轻 AMPM 失真。通过引入二次谐波控制作为设计自由度，可以选择复杂的负载轨迹来补偿设备中的 AMPM 非线性，而不会显著影响效率。数学推导伴随着基于闭式方程的设计程序，以仅基于负载牵引数据来制造 LMBA。通过对三种不同设计进行测量比较来验证该理论，这些设计在伪 RF 输入 Doherty 类 LMBA 配置中以 2.4 GHz 运行，具有 J 类、-B 类和 -J* 类主 PA。J 类原型的性能优于其他设计，在峰值输出功率和 6 dB 回退时分别具有 54% 和 49% 的漏极效率，并且在此功率范围内只有 4 度的 AM-PM。当使用 10 MHz、8.6 dB PAPR LTE 信号驱动时，无需数字预失真，即可实现 40.5% 的平均效率和优于 − 40.5 dBc 的 ACLR。
![arxiv：2503.04572v1 [physics.soc-ph] 2025年3月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\45394e8068ae0b08b94635d9f852e4df72c1b4d9.webp)
arxiv：2503.04572v1 [physics.soc-ph] 2025年3月6日
在疫苗预防疾病（例如麻疹和水痘）的疫苗接种覆盖范围下，随着Vacincine犹豫不决的日益增长，它们使他们令人惊讶的复出并构成了巨大的公共卫生挑战。疫苗的回退和拒绝通常是由对疫苗e FF的感知和夸大风险的看法的信念所推动的。在这里，我们量化了竞争信念的影响 - 抗疫苗与疫苗不中性 - 对疫苗接种的社会模仿动态以及不缓解传播的流行病学动态。这些信念可能是现有的，固定的，或者是共同发展的态度。信念，行为和疾病动态之间的这种相互作用表明个人不是完全理性的。相反，他们将疫苗采用决定基于信念，个人经验和社会影响。我们发现，一小部分固定疫苗不良信念的主张会大大加剧疫苗接种困境，从而使滞后循环中的临界点对个人的感知成本变化和疫苗E FF的可感知成本的变化更加敏感。但是，在竞争信念与疫苗接种行为同时扩散的情况下，它们的双刃影响可以导致疫苗与行为和行为之间的自我纠正和对齐。结果表明，疫苗信念和行为的共同进化使种群对疫苗成本和疫苗成本的突然变化更为敏感，而不是没有案情的情况。我们的工作提供了有价值的见解，以利用即使是疫苗不中心态度的社会传染，以克服疫苗的犹豫。
Slimflow：训练带有整流流量的较小的一步扩散模型
摘要。扩散模型在高质量产生中表现出色，但由于迭代采样而导致缓慢的推断。尽管最近的方法已成功地将扩散模型转换为单步生成器，但它们忽略了模型尺寸的减小，从而将其适用性限制在计算受约束的情况下。本文旨在通过探索推理步骤和模型大小的关节压缩来开发基于强大的整流流框架的小型，有效的一步扩散模型。使用两种操作，回流和蒸馏，整流的流框架训练一步生成模型。与原始框架相比，挤压型号的大小带来了两个新的挑战：（1）在回流过程中，大型老师和小学生之间的初始化不匹配； （2）小型学生模型上天真蒸馏的表现不佳。为了克服这些问题，我们提出了退火回退和流引导的蒸馏，这共同构成了我们的Slimflow框架。使用新颖的框架，我们训练一个一步扩散模型，其FID为5.02和1570万参数，在CIFAR10上表现优于先前最新的一步扩散模型（FID = 6.47，1940万参数）。在Imagenet 64×64和FFHQ 64×64上，我们的方法产生了与较大模型相当的小型单步扩散模型，从而展示了我们方法在创建紧凑，有效的一步扩散模型时的效率。