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采用 130nm CMOS 技术的射频功率放大器多级电源调制器：基于比较器的方法
摘要：节能功率放大器 (PA) 可以延长电池寿命，同时又不牺牲线性度，对移动设备来说越来越重要。包络跟踪 (ET) 设计中的电源调制器会影响射频 (RF) PA 的效率提升。本文介绍了一种基于比较器的电源调制器的设计，该调制器可动态控制驱动 PA 所需的电源电压。 前置放大器被设计用于放大 RF 输入信号，包络检测器在比较器的 0 - 3.3 V 摆幅范围内跟踪放大信号。 单位比较器被设计为工作在 2.1 GHz 频率下，最小上升时间延迟为 0.2 ns，并且它被级联以用作 8 位比较器。多级电源调制器接收来自 8 位比较器的输入。这通过限制流过由比较器关闭的晶体管的电流来确定流向 PA 的电流量。因此，基于比较器的包络跟踪系统旨在设计 ET 电路并将功率附加效率提高到大约 45%。此外，ET 电路不包含电感器等笨重元件，因此预计会占用较少的芯片面积。
“智能”供应链的兴起：AI和自动化如何革新物流基于Yolov8的多级交通标志检测方法
认识到交通标志是自动驾驶汽车的至关重要的任务，以提高道路安全性。在这项研究中，我们建议一本小说您只能看一次版本8（Yolov8）模型来识别交通标志。该模型已在Kaggle数据集上进行了培训，该数据集包含不同环境下的多个流量标志。Yolov8模型的准确性为80.64％，测试数据的召回率为65.67％。这些指标强调了该模型识别流量标志的能力。值得注意的是，Yolov8对早期版本进行了一些显着改进，例如在困难情况下增强的检测和增强的小规模标志识别。本文还探讨了整个模型训练阶段产生的困难，并提供了可行的解决方案，这些解决方案用于克服这些困难，从而提高了模型的性能。令人鼓舞的结果表明，实施基于YOLOV8的策略在实际交通管理系统中的生存能力，这是建立更复杂和可靠的交通信号识别技术的积极进步。
使用机器学习和过滤伊拉克糖尿病数据动态的多级糖尿病的预测建模
糖尿病是一种与血糖水平升高有关的持续代谢疾病，被称为血糖。随着时间的流逝，这种情况会对心脏，血管，眼睛，肾脏和神经产生不利影响。这是一种慢性疾病，当人体无法产生足够的胰岛素或无法有效使用其胰岛素的胰岛素时会产生。当糖尿病无法得到适当治疗时，通常会导致高血糖，这种疾病的特征是血糖水平升高或葡萄糖耐受性受损。这可能会对各种身体系统（包括神经和血管）造成重大伤害。在本文中，我们建议使用医学城医院数据动态实验室极度不平衡的实验室进行多类糖尿病检测和分类方法。我们还制定了一个新的数据集，该数据集是根据医疗城医院数据动态实验室中等不平衡的。要正确识别多类糖尿病，我们采用了三个机器学习分类器，即支持向量机器，逻辑恢复和k-nearest邻居。我们还专注于降低维度（功能选择 - 窗口，包装器和嵌入式方法），以修剪不必要的特征并扩大分类性能。要优化分类器的分类性能，我们通过超参数优化使用10倍网格搜索交叉验证来调整模型。通过根据基于包装器的顺序特征选择使用前9个功能，K-Nearest邻居为其他性能指标提供了0.935和1.0的精度。对于原始的极度不平衡数据集（具有70:30的分区和支持向量机分类器），我们达到了0.964的最高准确性，精度为0.968，召回0.964，F1得分为0.962，Cohen Kappa为0.835，为0.835和0.99的COHEN KAPPA和0.99的UC和0.99的uc auc of Top 4 Fift top 4 Feater fip Top 4功能。对于我们创建的具有80:20分区的中等不平衡的数据集，SVM分类器可实现0.938的最大精度，而对于其他性能指标，则可实现1.0。对于多类糖尿病的检测和分类，我们的实验表现优于医学城医院数据动力学实验室的研究。
心血管磁共振中的深度学习模型的多级比较：关于建筑变化的冗余
摘要：线粒体DNA（mtDNA）特别容易受到体细胞诱变的影响。潜在机制包括DNA聚合酶γ（POLG）误差和诱变剂（例如活性氧）的作用。在这里，我们研究了瞬时过氧化氢（H 2 O 2脉冲）对培养的HEK 293细胞MtDNA完整性的影响，并应用了Southern印迹，超深的短读和长阅读测序。在野生型细胞中，在H 2 O 2脉冲后30分钟，出现线性mtDNA片段，代表双链断裂（DSB），其末端的特征是短GC拉伸。完整的超涂层mtDNA物种在治疗后2-6小时内重新出现，并在24小时后几乎完全回收。与未经处理的细胞相比，H 2 O 2处理的细胞中BRDU掺入较低，这表明快速恢复与mtDNA复制无关，而是由单链断裂（SSB）快速修复和DSB生成的线性片段的降解所驱动的。遗传失活在外丝酶中降解的遗传降解有效POLG P.D274A突变细胞导致线性mtDNA片段的持续性，对SSB的修复无影响。总而言之，我们的数据突出了SSB修复和DSB降解的快速过程与氧化损伤后MTDNA的重新合成较慢之间的相互作用，这对MTDNA质量控制具有重要意义，对MTDNA质量控制和潜在的体细胞mTDNA删除。
带有模块化电池库的电动汽车动力总成与多级NPC逆变器绑定
摘要：如今，车辆中的内燃机被电动机取代，让位于电动汽车，从而降低了环境影响，较高的效率和降低温室气体的排放。电动汽车的动力总成是其最突出的子系统，电池和牵引逆变器是关键组件。因此，由于其相关性，两个组件的设计方面的进步至关重要。在本文中，与传统的两级动力总成设计相比，分析了通过将模块化电池库与多级NPC牵引逆变器拓扑结合使用的动力总成设计方法实现的潜在好处。分析了几个方面：模块化，复杂性，电池包装平衡，逆变器损耗，电动机交流电压谐波失真，电动机通用模式电压和可靠性。尤其是，根据选定的设计方案的比较研究，基于模块化电池组和多级技术的拟议设计方法显示，逆变器损失的可能减少高达55％，电动机电动机总谐波扭曲高达65％，在RMS平均电压电压中最多可减少75％。
电池模块化多级管理 (Bm3) 转换器应用于电动汽车和储能电池单元级
本文介绍了一种基于集成 3 开关逆变器拓扑的模块化电池系统，称为电池模块化多级管理 (BM3) 系统。3 开关拓扑可直接应用于电池单元级。与其他电池单元互连时，可在电池模块之间灵活地形成串联和并联连接，以合成任何类型的输出电压。通过这种方式，BM3 拓扑可以用作灵活的 DC/AC 或 DC/DC 转换器。此外，可以绕过单个电池，以便每个电池都可以根据其各自的容量进行充电和放电。因此，任何额外的被动或主动平衡电路都变得过时了。在本文的分析框架内，解释了 BM3 拓扑的基本功能，并使用小规模原型设置验证了其作为 DC/AC 逆变器的可能应用。
高级定量技术（K001282）
高级定量技术涉及多级分析。注意分析与社会学相关问题之间的联系。这些方法的统计数学方面及其在具体社会学问题中的使用构成了本课程的一部分。基本的随机截距多级模型经过深入研究，并扩展到完全随机的模型和（跨级）相互作用，以进行线性和逻辑回归分析。此外，我们进入了多级模型的更先进的变体（跨分类设计，荟萃分析，纵向分析，...）。在多级分析的一部分之前，将往年的定量分析课程内容进行了系统化并集成在实际研究中，并应用于真实的大规模数据集。
使用机器学习的多级阿尔茨海默氏病分类的基于语音的检测
采用，话语结构和语音错误。总的来说，痴呆症的Pitt Corpus数据集是研究神经退行性疾病的宝贵资源，尤其是阿尔茨海默氏病，并且已在该领域广泛使用，用于开发和评估机器学习模型，以诊断和预测这些疾病。我们与最初合作的数据集包含1200个条目和100多个功能，这些功能保存在CSV文件中。为了确保数据适合培训模型，您进行了大量清洁，包括删除冗余列以及处理缺失值和错误。此外，您将数据标准化，以防止任何功能对模型产生不成比例的影响。由于此预处理，您确定了50个用于训练模型的相关功能。
多级基本年度药品清单 – 更新日期：2024 年 10 月 1 日
通常，每种药品都会被放入最多六个会员支付等级之一：首选仿制药（第 1 级）、非首选仿制药（第 2 级）、首选品牌（第 3 级）、非首选品牌（第 4 级）、首选专科（第 5 级）和非首选专科（第 6 级）。非首选仿制药、非首选品牌和非首选专科药物未在本文件中列出。根据您的福利设计，药物可以放在这些等级中，也可以有更少的等级，例如，所有仿制药都在一个等级中。一些专科药物在特殊要求部分中标有“SP”。一些品牌可能位于仿制药等级，一些仿制药可能位于品牌等级。注意：涵盖的物质使用障碍药物（经 FDA 批准用于治疗阿片类药物滥用、酒精滥用和戒烟的药物）可能位于最低等级。根据您的福利计划，药物滥用品牌药物可能处于最低品牌层级，而仿制药则处于最低仿制药层级。这些药物含有丁丙诺啡-纳洛酮、纳曲酮、洛非西定、纳洛酮、双硫仑、阿坎酸、安非他酮（戒烟剂）、伐尼克兰和尼古丁替代疗法等活性成分。要验证您的药物付款金额，请访问 MyPrime.com 并登录或拨打您的身份证上的号码。
基于心电图和脑电图的检测以及使用机器学习对特定性别的压力进行多级分类：一项初步研究
心理健康，尤其是压力，对生活质量起着至关重要的作用。在月经周期的不同阶段（黄体期和卵泡期），女性对压力的反应可能与男性不同。因此，如果不考虑性别，这可能会影响机器学习模型的压力检测和分类准确性。然而，这方面从未被研究过。此外，只有少数压力检测设备经过科学验证。为此，这项工作提出了通过 ECG 和 EEG 信号对未指定和指定性别进行压力检测和多级压力分类模型。压力检测模型是通过开发和评估多个单独的分类器来实现的。另一方面，采用堆叠技术来获得多级压力分类模型。从 40 名受试者（21 名女性和 19 名男性）提取的 ECG 和 EEG 特征用于训练和验证模型。在低和高组合压力条件下，RBF-SVM 和 kNN 分别对女性（79.81%）和男性（73.77%）产生了最高的平均分类准确率。结合 ECG 和 EEG，平均分类准确率提高到至少 87.58%（男性，高压力）和高达 92.70%（女性，高压力）。对于从 ECG 和 EEG 进行多级压力分类，女性的准确率为 62.60%，男性的准确率为 71.57%。这项研究表明，性别差异影响压力检测和多级分类的分类性能。开发的模型可用于个人（通过 ECG）和临床（通过 ECG 和 EEG）压力监测，无论是否考虑性别。