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World File Search System总延迟
短期神经反馈促进
图2：总延迟测量的示意图。A.用CFIR（红色）和RECT（蓝色）方法提取信封的速度准确折衷。cfir优于所有延迟值。本研究中使用的CFIR设置（100 ms的延迟）以十字为标志。b：使用光电传感器同步“大脑时间”（顶部）和“ PC时间”（底部）。EEG信号（大脑事件）由计算机注册，脑电图滞后。计算机将信号发送到屏幕，该信号由光电传感器测量，然后通过辅助EEG频道将其发送回计算机，该通道具有相同的EEG到PC滞后。整体延迟是从感兴趣的大脑事件（瞬时α波段振幅）到相应的光电传感器事件的时间，这两个测量都指的是PC时轴。c：零延迟α振幅，y 0（t）（红色）和光电传感器p（t）（蓝色）捕获的实时NFB。d：在y 0（t）和p（t）的互相关函数作为时间滞后的函数。互相关峰的时间对应于整个NFB潜伏期。
基于门控循环单元模型的负载需求和光伏发电预测的纳米电网集群合作分散式点对点电力交易
摘要 本文提出了一种利用新型点对点 (P2P) 电力交易辅助纳米电网集群电源管理的方法。直流纳米电网的实时功率损耗较低，适合 P2P 交易。本文通过新提出的 P2P 交易方案降低了涉及不同类型光伏 (PV) 发电（作为次要能源）的集群的电力成本。对于单个集群的电源管理，采用多目标优化来同时最小化总功耗、电网功耗和调度导致的本地总延迟。集群自供光伏电力的暂时盈余可以通过 P2P 交易出售给另一个暂时电力短缺的集群。在 P2P 交易中，买卖双方采用合作博弈模型来最大化他们的福利。为了提高 P2P 交易效率，每个集群的电源管理都考虑了负载需求和光伏发电的预测，以解决负载需求和光伏发电之间的瞬时不平衡。采用门控循环单元网络预测未来负荷需求，纳米电网集群中的光伏发电可降低 29.2% 的电力成本。
光子集成电路的稳健表征
关键词：可编程光子集成电路、相位恢复、稳健表征 摘要：光子集成电路 (PIC) 提供超宽光学带宽，可为信号处理应用提供前所未有的数据吞吐量。动态可重构性可以补偿制造缺陷和波动的外部环境，调整自适应均衡和训练光学神经网络。PIC 重构的初始步骤需要测量其动态性能，通常由其频率响应描述。虽然测量幅度响应很简单，例如使用可调激光器和光功率计，但由于各种因素（包括测试连接中的相位变化和仪器限制），测量相位响应存在挑战。为了应对这些挑战，提出了一种通用且稳健的表征技术，该技术使用耦合到信号处理核心 (SPC) 的片上参考路径，其延迟大于或小于信号处理路径上的总延迟。芯片功率响应的傅里叶变换揭示了 SPC 的脉冲响应。该方法对低参考路径功率和不精确的延迟更具鲁棒性。使用有限脉冲响应 (FIR) 结构的实验证明了快速 SPC 训练，克服了热串扰和设备缺陷。这种方法为 PIC 特性提供了一种有前途的解决方案，有助于加快物理参数训练，以用于通信和光学神经网络中的高级应用。