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嵌入式 MEMS 能量收集器的电气模型和性能
在大多数考虑的应用中，收集源信号的振动能量发生在特定的频带上，因此 MEMS 的频率响应需要足够宽的带宽。所研究的收集器的频率响应如图 5.a 所示，该图显示了在 MEMS 模型的负载下对一组偏置电压 V b 测得的电路输出功率。图 5a 清楚地表明了“软化”效应，其中谐振频率的降低随着 V b 的增加而减小，这与 MEMS 的实际行为一致 [3]。该模型还表明，我们可以在高偏置电压下达到较大的工作带宽，但代价是较低的 P peak 。该模型预测随着 V b 的增加，带宽会显著增加，P Peak 会呈非线性变化。它表明，MEMS 的最佳工作条件是偏置电压足够高（>30V），其中带宽足够大，V out 与其最大值（~10V）不会有显著差异。根据以上结果和观察，我们可以根据以前的研究 [6] 定义一个可靠的 FoM：
人工智能的设计、验证和嵌入式部署
当无法直接测量目标信号或物理传感器增加过多成本和设计复杂性时，虚拟传感器（也称为软传感器）建模是一种模仿物理传感器行为的强大技术。在为电气化系统开发电池管理系统 (BMS) 时，获得准确的电池充电状态 (SOC) 值是一个关键的设计元素，而直接测量 SOC 是一项挑战。人工智能 (AI) 技术可以作为卡尔曼滤波器和其他知名技术的替代或补充。但是，必须使用整个系统的其他部分验证和测试 AI 模型，以确保运行的可靠性和安全性。在部署到资源受限的嵌入式设备上时，AI 模型还应满足计算要求。
用于细胞培养和共培养的嵌入单层纳米纤维的微流体通道
模拟细胞微环境对于类器官和器官芯片研究非常重要。当前的课题之一是将类似血管的结构引入培养系统以改善细胞和组织功能，这值得在设计和系统考虑方面付出特别的努力。基于标准的设备配置，我们制作了一个类似血管的组件，可以轻松集成以进行细胞共培养。该组件由位于开放通道顶部的嵌入单层明胶纳米纤维组成。然后可以用带有模制腔、通道和标准 Luer 连接器的上部塑料板将其封闭。首先将人脐静脉内皮细胞 (HUVEC) 引入类似血管的通道中，并借助旋转装置进行三维培养。然后，施加流动进行细胞骨架重塑，得到致密且排列整齐的 HUVEC 层。随后，将人类胶质母细胞瘤细胞（U87）引入纤维层的上部，并施加流动以进行上部细胞层培养。我们的结果表明，在单层明胶纳米纤维的两侧均形成了 HUVEC 和 U87 细胞层，从而为各种共培养试验提供了可靠的支持。
co在石墨烯中稳定嵌入的单原子催化剂上的吸附
的确，受限的金属原子显示宿主系统费米水平附近的局部原子状态。这些状态，无论是填充还是空，都可以分别有利于氧化或还原化学过程。出现的问题是：（i）SAC的化学活性主要取决于被困的金属原子的类型，还是由二二剂GR层中的金属限制来决定，这意味着金属本身的性质不太相关，并且（ii）底层金属是否扮演着作用。回答这些问题对于设计基于智能SAC的系统至关重要，因为它需要理解有助于系统反应性的所有因素，从而确定具有更大意义的人，从而适当地指导材料准备。遵循此流，在我们最近的工作中，[31]我们成功创建并彻底地表征了基于GR的系统，其中单个CO原子被困在GR
具有嵌入式机器学习能力的医学成像的新ASIC
- d 0富集相同创建的pythia8 EP，NC，10x100，Q 2> 100事件（〜493m），使每个事件组成一个D 0→K-ᴨ+被称为信号，从24.12.0/epic_craterlake/epic_craterlake/sidis/sidis/sidis/d0_abconv/d0_abconv/pythia和pythia8.3066-1.1.1.1.1.1/q.1/q2 984589
M.Tech。嵌入式和机器学习系统
他从牛津大学获得了印度的罗德大学学者的博士学位。他获得了Warangal地区工程学院的学士学位，并获得了最佳即将离开的学生的金牌。他在IIT Bhilai担任访问教授职位，并在悉尼大学，澳大利亚大学和德国麦克斯·普朗克大脑研究所担任访问职位。他曾在英国当选为工程和技术机构以及皇家摄影学会的会员。他获得了IEEE传感器理事会黄金早期职业成就奖和Myril B. Reed最佳纸张奖。他曾担任欧洲IEEE信息和通信技术工作组（ICT）的2019年主席，目前是德国IEEE Circits and Systems Society分会的主席。他的研究兴趣包括CMOS图像传感器，MEM，数码相机和人工智能
PCB 嵌入式二极管功率循环期间的在线温度测量
功率循环测试是研究功率转换器可靠性性能和评估其相对于温度应力的寿命的主要方法之一。在传统的功率循环方法中，结温测量是使用热敏电参数 (TSEP) 进行的，例如低电流下的通态电压（对于双极元件：IGBT 和二极管……）[1] 或 MOSFET 的阈值电压 V 𝑡ℎ [2]。当在 PWM 类型的电气约束下进行功率循环时，这些方法的实现很复杂。测试前还需要对每个组件进行精确校准。本文提出了一种创新的测试台，用于在功率循环期间在线测量结温，以研究嵌入在 PCB 中的功率二极管的可靠性 [3]。所提出的方法基于使用导通期间正向电压 𝑉 𝐹 和正向电流 𝐼 𝐹 的变化来估算热电压 𝑈 𝑇 并从而实时估算结温。这有助于即使在高循环频率（> 1 kHz）的情况下也能获得良好的近似值。表 1 对经典方法和所提出的方法进行了简要比较。首先，给出了该方法的描述，然后介绍了功率循环电路的代表性设计。
在非循环时空中嵌入循环信息论结构：不确定因果关系的不成立结果
量子信息和时空物理学界所采用的因果关系概念是截然不同的。虽然经验告诉我们，这些概念在物理实验中以兼容的方式一起发挥作用，但它们的一般相互作用在理论上却鲜为人知。因此，我们开发了一个理论框架，将这两个因果关系概念联系起来，同时也清楚地区分它们。该框架描述了通过反馈回路进行的量子操作组合，以及将由此产生的可能循环的信息理论结构嵌入非循环时空结构中。然后，相对论因果关系（禁止超光速通信）作为这两个结构之间的图论兼容性条件。通过证明量子信息界广泛研究的不确定因果顺序 (ICO) 过程可以在我们的框架内表述，我们阐明了不确定因果关系和循环因果关系之间的联系，以及有关它们的物理性的问题。具体来说，有几项实验声称在闵可夫斯基时空中实现了 ICO 过程，这提出了一个明显的理论悖论：不确定的信息论因果结构如何与确定的时空结构相一致？我们通过不定理来解决这个问题，表明作为相对论因果关系的结果，(a) ICO 过程的实现必然涉及时空中系统的非局部化，(b) 仍然可以在更细粒度的层面上用确定的、非循环的因果顺序过程来解释。这些结果是通过引入细粒度概念实现的，细粒度概念允许在不同细节层面上分析因果结构。这完全解决了明显的悖论，并对 ICO 实验的物理解释具有重要意义。我们的工作还阐明了时空中量子信息处理的极限，并对固定时空范围内外不确定因果关系的操作意义提供了具体的见解。