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基于射频的设备的基础科学
本章概述了射频（RF）技术的基础科学和特定操作原理，重点是最小侵入性应用，增强了吸脂性程序。在讨论射频辅助脂解（RFAL）和分数RF RF下层治疗的参数，设置和技术之前，了解RF技术和应用的基础科学的基础知识很重要。本章准确地描述了基于RF的治疗过程中发生的过程的物理，以及影响其安全有效结果的因素。对基于RF的设备的讨论将使用FDA电脑设备指南提供的术语和定义。还提出了作者进行的测量和计算机模拟，以说明不同参数对于皮肤和皮下脂肪的特定处理的重要性。
探索基于射频的无人机识别系统
随着无人机在众多关键应用中广泛使用并具有许多强大的功能（例如侦察和机械触发），越来越多的案件涉及滥用无人机进行不道德甚至犯罪活动。因此，识别这些恶意无人机并使用数字取证追踪其来源至关重要。用于取证的传统无人机识别技术（例如，RF通信，使用摄像头识别地标等）要求无人机高度合规。但是，恶意无人机不会配合甚至欺骗这些识别技术。因此，我们提出了一种基于无人机独特硬件特征（例如，类似于人类的指纹和虹膜）的可靠和被动识别方法的探索，用于取证目的。具体而言，我们研究并模拟了射频询问下寄生电子元件的行为，这是一种由无人机上的电子系统调制的特殊被动寄生响应，具有独特性且不太可能被伪造。基于这一理论，我们设计并实现了 DroneTrace，这是一种面向数字无人机取证的端到端可靠被动识别系统。DroneTrace 包括一个经济高效的毫米波 (mmWave) 探头、一个用于提取和处理寄生响应的软件框架，以及一个基于定制的深度神经网络 (DNN) 算法来分析和识别无人机。我们用 36 架商品无人机评估了 DroneTrace 的性能。结果表明，DroneTrace 可以识别无人机，准确率超过 99%，等错误率 (EER) 为 0。009，在 0。1 秒的传感时间预算。此外，我们在一系列真实情况下测试了可靠性、稳健性和性能变化，其中 DroneTrace 保持了 98% 以上的准确率。DroneTrace 能够抵御各种攻击并保持功能性。在最佳情况下，DroneTrace 能够以小于 5% 的误差识别 10 4 规模的单个无人机。
带射频的卷积神经网络，带有射频旋转纳米驱动器
摘要卷积神经网络（Lecun and Bengio 1998脑理论与神经网络手册255-58； Lecun，Bengio和Hinton 2015 Nature 521 436-44）在现代信号处理和机器视觉中是最先进的，无处不在。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。 这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。 SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。 然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。 在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。 这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。 我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。 我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。 我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。对于每个人，我们解释了如何同时调整许多人工突触，从而利用了突触重量共享特定的卷积。我们通过使用自旋振荡器作为人工微波神经元来展示如何通过使用自旋振荡器在卷积层之间传输信息。最后，我们模拟了这些射频谐振器和自旋振荡器的网络，以求解MNIST手写数字数据集，并获得与软件卷积神经网络相当的结果。由于它可以与纳米设备的单一步骤完全平行运行卷积神经网络，因此本文提出的架构对于需要机器视觉的嵌入式应用程序（例如自主驾驶）很有希望。
物联网的实用跨层射频基于射频的身份验证方案
摘要常染色体显性症（AD）高IGE综合征（HIE）的抽象患者患有一系列表现形式，包括复发细菌和真菌感染，严重的特应性和骨骼异常。这种情况通常是由单相关的显性阴性（DN）STAT3变体引起的。在2020年，我们描述了来自八名具有DN IL6st变体的八种幼虫的患者，导致了一种新形式的AD HIE。这些变体编码了截短的GP130受体，具有完整的细胞外和跨膜结构域，但缺乏细胞内回收基序和四个STAT3结合残基，导致无法循环和激活STAT3。我们在这里报告了三个无关的HIS-AD家庭中IL6ST的两个新的DN变体。这些变体的生化和临床影响与先前报道的变体的生化和临床影响不同。p。（Ser731Val f s*8）变体，在来自两个家族的7例患者中鉴定出来，缺乏回收基序和所有STAT3结合残基，但其在细胞表面的水平仅略有升高，并且它的基础是轻度生物学表型，具有可变的临床表达性。p。（arg768*）在单个患者中鉴定出的变体缺乏回收基序和三个最远端的STAT3结合残基。这种变体在细胞表面积聚，并构成严重的生物学和临床表型。p。（Ser731Val f s*8）变体表明，在细胞表面上以接近正常水平表达的DN GP130可以是异质临床表现的基础，范围从轻度到重度。p。（arg768*）变体表明，截短的GP130蛋白保留了一种STAT3结合残基可以是严重HIE的基础。
纽约州立大学理工学院
NY CREATES 正在与纽约、全国乃至世界各地的合作伙伴共同加速未来几十年在经济发展中发挥重要作用的领域的技术发展：集成光子学、神经形态计算/人工智能、量子技术、用于电力和射频的宽带隙电子学、纳米生物设备
毫米波传感器如何为独立“辅助”生活创造技术优势
60 GHz 毫米波 (mmWave) 雷达是一种用于检测和跟踪家庭健康状况和行为的替代传感技术。雷达有助于解决多种传感难题，包括确定房间是否有人（以及有多少人）、识别运动特征以识别跌倒事件，以及测量人的生命体征以评估睡眠质量等。毫米波雷达本质上是一种基于射频的传感器，无需接触身体即可感应，而且由于传感器不提供任何视觉可识别的信息，因此可以安装在卧室或浴室等敏感区域。在应用层面将这些功能结合在一起可以帮助家庭监控系统让亲人和护理人员确信人是安全和健康的。
自治Akin更新 - 2024年8月
在这个夏末版中，我们想提请您注意联邦对未衣飞机系统（UAS）的几个重大发展。在劳动节之前，联邦通信委员会使用5 GHz频谱发布了期待已久的未拖航空规则。我们已经在下面的新规则上进行了简要介绍，当您浏览这个新框架时，您非常欢迎您与我们联系。也值得注意的是，众议院通过了《 CCP无人机法》，该法案将把无人机制造商DJI置于FCC的“覆盖列表”中。覆盖实体无法获得FCC设备授权，这是在美国发射，营销或出售射频的设备所需的。这将阻碍DJI推销新产品的能力，鉴于DJI在美国的市场份额较大，可能会产生深远的影响。有关此开发的更多信息如下。一如既往地感谢您的阅读！
生物传感和 - 电子
最近的MSC本文：•使用可穿戴传感器和饮食原木的血糖预测（2024）•在原始石墨烯上吸附17-βBeta-雌二醇 - 一项原告结构搜索研究（2024）（2024）（2024）•设计和评估针对射频的应变型（2024）•摄影（2024）•心速率的效果•202•心速率变化（2024纳米管电化学（2024年）•伤口护理中的成本效益：决策和公共采购的健康经济证据（2023）•一种基于碳的电化学适音器检测万古霉素（2023年）（2023年）•评估无线电磁环境中的无线电磁环境（20223）•2023年•2023年•2023年•2023年） （2023）•纳米级工程以控制碳基电极上的传质（2023）
LIDAR欺骗符合新代表：能力的改进，破坏的假设和新的攻击策略
为了填补这些关键的研究空白，我们对对象探测器进行了首次大规模测量研究，该研究用9个受欢迎的激光盆进行对象探测器，涵盖了第一和新的生物激光痛，以及3种对5个不同数据集训练的主要对象探测器。为了促进测量值，我们（1）确定了史舍式改进，可显着提高最新的欺骗能力，（2）确定一种新的对象删除攻击，克服了新生物激光射频的最新方法的适用性限制，并且（3）基于我们的测量结果对对象注入和拆卸攻击进行新的数学模型，以基于我们的测量结果进行。通过这项研究，我们能够发现总共15个新颖的发现，包括由于测量角度的新颖性，不仅包括全新的发现，而且还可以直接挑战此问题空间中最新的理解。我们还讨论防御。