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来自脑电图的机器学习脑特异性生物标志物
脑电图（EEG）作为研究大脑功能的临床工具的悠久历史，其为各种应用提供生物标志物的潜力远非筋疲力尽。机器学习（ML）可以通过利用复杂的EEG信号来隔离相关的大脑活动来指导未来的创新。然而，脑电图中的ML研究倾向于忽略生理伪像，这可能会导致中枢神经系统（CNS）提出生物标志物的问题。我们提出了一个框架，用于从CNS与用脑电图测量的外围信号进行概念化机器学习。基于Morlet小波的频谱跨频谱的通用信号表示使我们能够定义传统的大脑活动特征（例如日志功率）和最先进的ML方法（协方差矩阵）使用的替代输入。使用来自大型公共数据库（TUAB，TDBRAIN）的2600多种脑电图录音，我们研究了外围信号和伪影技术对ML模型的影响，对模型的年龄和性别预测分析。跨基准，基本的伪影抑制改善了模型性能，而使用ICA进一步删除外围信号降低了性能。我们的分析表明，外围信号可实现年龄和性别预测。但是，他们仅解释了大脑信号提供的性能的一小部分。我们表明，脑信号和身体信号都反映在脑电图中，可以预测个人特征。尽管这些结果可能取决于特定的预测问题，但我们的工作表明，当目标是使用ML开发CNS特定的生物标志物时，需要非常小心来分离这些信号。
来自脑电图的机器学习脑特异性生物标志物
脑电图（EEG）作为研究大脑功能的临床工具的悠久历史，其为各种应用提供生物标志物的潜力远非筋疲力尽。机器学习（ML）可以通过利用复杂的EEG信号来隔离相关的大脑活动来指导未来的创新。然而，脑电图中的ML研究倾向于忽略生理伪像，这可能会导致中枢神经系统（CNS）提出生物标志物的问题。我们提出了一个框架，用于从CNS与用脑电图测量的外围信号进行概念化机器学习。基于Morlet小波的频谱跨频谱的通用信号表示使我们能够定义传统的大脑活动特征（例如日志功率）和最先进的ML方法（协方差矩阵）使用的替代输入。使用来自大型公共数据库（TUAB，TDBRAIN）的2600多种脑电图录音，我们研究了外围信号和伪影技术对ML模型的影响，对模型的年龄和性别预测分析。跨基准，基本的伪影抑制改善了模型性能，而使用ICA进一步删除外围信号降低了性能。我们的分析表明，外围信号可实现年龄和性别预测。但是，他们仅解释了大脑信号提供的性能的一小部分。我们表明，脑信号和身体信号都反映在脑电图中，可以预测个人特征。尽管这些结果可能取决于特定的预测问题，但我们的工作表明，当目标是使用ML开发CNS特定的生物标志物时，需要非常小心来分离这些信号。
文章稿件 Ua
在进行各种研究的过程中，观察到保护环光电二极管的暗电流水平不受控制地增加的问题，这种问题在温度T 293 K 时和（很大程度上）在高温（T 358 K）下测试设备时都表现出来。众所周知，微电子技术总是使用半导体器件和集成电路的表面保护（钝化）。在这种情况下，最好的解决方案是热生长SiO 2 层。然而，即使是受介电层保护的表面也并不总是保持稳定。本文介绍了基于高电阻率p型硅的ap-i-n光电二极管的开发结果，该光电二极管具有更高的响应度和更低的保护环在1064 nm波长处的暗电流水平。在提出的光电二极管设计中，晶体外围氧化物的厚度减小，以减少电流和电荷态的位错分量对逆特性的影响。磷扩散（驱入）后，除去磷硅酸盐玻璃，并进行额外的光刻，在此期间整个外围氧化物层都被蚀刻掉。在磷扩散（蒸馏）的第二阶段，在光敏区域和晶体外围生长厚度为190-220 nm 的抗反射氧化物。光敏区域、保护环和晶体外围部分由在第一次热操作中生长的650-700 nm 厚的氧化物隔开。光电二极管的生产采用与商业生产相同的操作条件，并将其参数与标准设计制造的器件进行了比较。分析表明，与商用器件相比，所提出设计的光电二极管不仅在室温下，而且在358 K 的温度下都具有更低、更稳定的暗电流。
![arxiv：2402.18703v2 [Quant-ph] 2 Jul 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\6\629bf2f9c7927c2d96ab300dabb1043c2bb73845.webp)
arxiv：2402.18703v2 [Quant-ph] 2 Jul 2024
考虑具有（离散时间）马尔可夫动力学的开放量子系统。我们的任务是将信息存储在系统中，即使系统要任意长时间发展，也可以完美地检索信息。我们表明，这是不可能的（分别是量子）当动力学混合时精确信息（分别渐近纠缠破裂）。此外，我们在最小时间内提供了紧密的通用上限，此类动态将“争夺”超出完美检索点的编码信息。另一方面，对于不具有这种动态的动态，我们表明信息必须在与动态相关的外围空间内部编码，以便将来随时可以完全恢复。这使我们能够根据动力学的外围空间的结构来推导最大信息的明确公式。
轴D4100-E网络strobe Siren
轴D4100-E是用于众多应用的完全网络频闪警笛。通过Vapix®，MQTT或SIP，它连接到任何轴设备，轴VM或第三方VM，以使用Strobe Lighting和Siren Alarms发出信号和警报。例如，它是轴外围防守者外围保护的理想选择，或者使用车牌识别（LPR）摄像头改进停车场管理。包括各种声音夹和白色/RGBA光图案，可以使用配置文件进行设置以触发不同的响应。采用POE供电，这种强大的IP66-，NEMA-4X和IK10级设备具有一流的质量，支持和5年保修。
GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
CS5095EA 适用于TYPE-C接口,集成30V OVP功能, 最大1.2 ...
CS5095EA是一款5V输入，最大1.2A充电电流，支持 三节锂电池串联应用的升压充电管理IC。 CS5095EA集 成功率MOS，采用异步开关架构，使其在应用时仅需 极少的外围器件，可有效减少整体方案尺寸，降低 BOM成本。 CS5095EA的升压开关充电转换器的工作 频率为500KHz，转换效率为90% 。 CS5095EA内置四个环路来控制充电过程，分别为恒 流 （CC） 环路、恒压 （CV） 环路、芯片温度调节环 路、可智能调节充电电流，防止拉垮适配器输出，并 匹配所有适配器的输入自适应环路。 CS5095EA集成30V OVP 功能，输入端口能够稳定可 靠承受 30V 以内的耐压冲击，并在输入超过 6V 时停止 充电，非常适用于 T Y P E - C 接口的应用。同时芯片 BAT 输出端口耐压 30V ，极大提高了系统的可靠性。 CS5095EA 提供了纤小的 ESOP 8 L 封装类型供客户选 择，其额定的工作温度范围为 -4 0 ℃ 至85 ℃ 。