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World File Search System多通道
引用：Wang YM，Fan F，Zhao HJ等。 Terahertz主动多通道涡流，具有平均对称性破坏和基于近/远场多路复用
带有轨道角动量（OAM）的涡流梁对于高容量通信和超分辨率成像具有重要意义。但是，芯片上的自由空间涡旋（FVS）和等离子涡旋（PVS）之间存在巨大差距，而主动操纵以及更多的通道中的多路复用已成为紧迫的需求。在这项工作中，我们演示了由螺旋等离子元素层，液晶晶体（LC）层和螺旋介质元素层组成的Terahertz（THZ）级联的MetadeVice。通过旋转轨道角动量耦合和光子状态叠加，PV和FV的平均模式纯度平均产生超过85％。由于螺旋跨面的反转不对称设计引起的，实现了OAM的均衡对称性破裂（拓扑电荷数不再以正面和负为正面发生，但所有这些都是正面的），产生了6个与脱钩的旋转状态和近距离/远距离位置相关的6个独立通道。此外，通过LC集成，可以实现动态模式切换和能量分布，最终获得多达12个模式，调制比率高于70％。这种主动调整和多渠道多路复用元点在PVS和FVS之间建立了桥梁连接，在THZ通信，智能感知和信息处理中显示出有希望的应用。
优化的多通道与常规TDC的功效用于重大抑郁症治疗：一项随机对照试验
nitsche 1,8，90 1心理学和神经科学系，莱布尼斯莱布尼兹工作环境和人为因素研究中心，德国多特蒙德2学院2认知科学学院，基础科学研究所（IPM），伊朗伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗科学系3号，医学院，伊朗科学院校，医学院4.大脑，认知和行为，拉德布德大学，荷兰Nijmegen 5信息技术和电气工程系，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士6号，瑞士6生物医学工程系，电气工程学院，K。N.伯特利基金会的医院精神病学和心理治疗诊所9德国心理健康中心，德国Bochum。 *相应的作者
宽带刺激的拉曼成像基于多通道锁定检测的光谱组织病理学
自发的拉曼显微镜通过直接揭示分子的振动光谱，以无标记和非侵入性方式揭示了样品的化学成分。但是，其极低的横截面可防止其应用于快速成像。刺激的拉曼散射（SRS）得益于非线性过程的连贯性，通过几个数量级扩大信号，从而解开了提供分析信息以阐明具有亚纤维分辨率的生化机制的高速显微镜应用。尽管如此，在其标准实现中，窄带SRS一次只能以一个频率提供图像，这不足以区分重叠的拉曼频段的成分。在这里，我们报告了配备有自制的多通道锁定放大器的宽带SRS显微镜，同时在32频率下测量SRS信号，集成时间降至44μs，从而允许详细的，高空间分辨率的样品映射。我们通过测量单个脂质液滴水平的肝细胞中不同脂肪酸的相对浓度，通过测量不同脂肪酸的相对浓度来区分异质样品的化学成分的能力，并通过将纤维固醇模型中的肿瘤与脑肿瘤组织与周围肿瘤区分开来。©2022作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1063/5.0093946
多尺度特征和多通道选择……
摘要：目的：受医疗保健4.0的推动，本研究旨在基于人工提取的特征（包括时域和频域中的统计特征）降低传统脑电特征的维数。方法：使用四阶巴特沃斯滤波器和小波包变换从UNM和Iowa数据集中提取了总共22个多尺度特征。基于单通道验证，从59个公共通道池中选择了R2得分最高的29个通道。在UNM数据集上验证了所提出的通道选择方案，并在Iowa数据集上进行了测试，以将其通用性与未进行通道选择训练的模型进行比较。结果：实验结果表明，所提出的模型实现了100％的最佳分类准确率。此外，通过基于Iowa数据集的样本外测试验证了通道选择方法的泛化能力结论：使用单通道验证，我们提出了一种基于传统统计特征的通道选择方案，最终选择了29个通道。该方案显著降低了帕金森病相关脑电特征向量的维数 50%。值得注意的是，该方法在 UNM 和 Iowa 数据集上都表现出了相当好的分类性能。对于闭眼状态，最高分类准确率为 100%，而对于睁眼状态，最高准确率达到 93.75%。
一种具有脉冲减少和位置特征的全自动多通道神经脉冲分类算法
摘要 目的：对 Neuropixels 等多通道和高通道神经探针记录的神经尖峰数据进行分类，尤其是实时分类，仍然是一项重大的技术挑战。大多数神经尖峰分类算法侧重于事后对神经尖峰进行高分类精度——但这些算法通常无法减少处理延迟以实现快速分类，甚至可能是实时分类。 方法：我们在此报告我们的图形网络多通道排序 (GEMsort) 算法，该算法主要基于图形网络，可以对多个神经记录通道进行快速神经尖峰分类。这是通过两项创新实现的：在 GEMsort 中，通过仅选择任何通道中幅度最高的神经尖峰进行后续处理，从多个通道记录的重复神经尖峰被从重复通道中消除。此外，记录代表性神经尖峰的通道被用作附加特征，以区分从具有相似时间特征的不同神经元记录的神经尖峰。 主要结果：合成和实验记录的多通道神经记录用于评估 GEMsort 的分类性能。 GEMsort 的排序结果还与其他两种最先进的排序算法（Kilosort 和 Mountainsort）在排序时间和排序一致性方面进行了比较。意义：GEMsort 可以快速对神经脉冲进行排序，非常适合用数字电路实现，以实现高处理速度和通道可扩展性。
在多通道超图神经网络上进行课程推荐的分层增强学习
随着大规模开放在线课程的广泛流行，个性化的课程推荐由于吸引用户的学习效率而变得越来越重要。在实现有希望的表演时，目前的作品在用户和其他MOOC实体中所遭受的不同。为了解决这个问题，我们建议使用多个通道H ypergraphs神经网络进行H ierarchical增强学习（称为HHCOR）。具体来说，我们首先构建了一个在线课程超图作为环境，以考虑所有实体，以捕获复杂的关系和历史信息。然后，我们设计了一种多通道的预言机制来汇总在线课程超图中的嵌入，并通过注意力层提取用户。此外，我们采取了两级决策：评级课程的低级效力，而高级级别则将这些考虑因素整合在一起以最终确定该决定。最后，我们在两个现实世界数据集上进行了广泛的实验，定量结果证明了该方法的有效性。
案例研究Pinflow使用多通道Megaeis System
„由Kolibrik开发的Megaeis系统是氧化还原电池电化学分析的真正革命。它使我们能够同时测量所有单个单元，从而使我们精确地概述了在充电，放电期间甚至在零电流下每个单元的情况。此功能对于我们的实验室规模研究始终至关重要，但是现在与Kolibrik.net合作，我们拥有允许对大型系统进行复杂测试的工具，包括电池堆栈中的每个单个单元，”JiriVrána，联合创始人与管理，电池集成和销售。
NSI8608 用于数字输入模块的多通道隔离数字输入接收器
产品概述 NSI8608 是完全集成的隔离数字输入接收器，具有 IEC 61131-2 1、2 和 3 类特性。该设备接收 24 V 至 60 V 数字输入信号并提供隔离数字输出。无电源的现场侧输入通过集成整流桥支持吸电流和源电流输入。该设备集成了限流功能，可有效降低解决方案的整体温度。电压转换阈值符合 1、2 和 3 类标准，可使用外部电阻进一步提高。NSI8608 使用“自适应 OOK”调制技术将数字数据传输到基于二氧化硅的隔离屏障上。发射器发送高频载波穿过屏障以表示一种数字状态，不发送信号以表示另一种数字状态。接收器在高级信号调节后解调信号并通过缓冲级产生输出。主要特点
多通道恒温金属槽校准系统设计
1 南京航空航天大学自动化系仪器科学与技术专业，江苏省南京市江宁区将军大道 29 号，211106，zhuoxiaobingling@sina.com 2 新疆维吾尔自治区计量测试研究院热工计量测试研究所，乌鲁木齐市河北街 258 号，830011，li_1221@sina.com，ykzhao2005@sina.com 3 新疆大学机电工程学院，新疆大学博多校区，新疆乌鲁木齐市水磨沟区华瑞街 777 号，830011，乌鲁木齐市，lilixiu_z@163.com 4 中国科学院大学微电子研究所，北京市海淀区邓庄南路 9 号， 100094，中国，zhouweihu@ime.ac.cn