该芯片通过引线键合到 PCB 上,并放置在温控室 (Espec SH-241) 中。使用信号发生器 (Keysight 33500B),以 140kHz 的频率用 20 伏峰峰值 (Vpp) 15 周期方波脉冲驱动 pMUT,并使用示波器 (Keysight DSOX4024A) 捕获回声。使用高压配电盘在 TX 和 RX 模式之间切换 pMUT。值得注意的是,阵列中的所有 16 个膜都作为发射器 (TX) 脉冲,然后切换为接收 (RX) 回声信号。芯片被限制在 30 厘米长的有机玻璃管内,以最大限度地减少在没有放大电子器件的情况下由于扩散而造成的信号损失。室的温度以 10°C 为增量,从 30 到 90°C 不等。每次温度增加时,在测量之前都要观察 2 分钟的稳定时间
I.Purpose ...........................................................................................................................1 II.What is all other information (AOI) ...................................................................................1 III.所有进一步的安全性或有效性信息随着主要的技术部分提交或支持。Content of the AOI technical section ................................................................................2 V. When do we instruct sponsors to submit the AOI technical section .................................3 VI.参考.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Version history .................................................................................................................5
摘要 — 在能源和资源受限的可穿戴设备上自动识别健身活动消除了激烈健身期间的人机交互要求 - 例如轻触敲击和滑动。这项工作提出了一个微型且高精度的残差卷积神经网络,它在毫瓦微控制器中运行,用于自动锻炼分类。我们在三个资源受限的设备上评估了带量化的深度模型的推理性能:两个带有 ARM-Cortex M4 和 M7 内核的来自 ST Microelectronics 的微控制器,以及一个 GAP8 片上系统,后者是来自 Green-Waves Technologies 的开源多核 RISC-V 计算平台。实验结果表明,在全精度推理下,十一项锻炼识别的准确率高达 90.4%。本文还介绍了资源受限系统的权衡性能。在保持识别准确率(88.1%)和最小损失的同时,每次推理仅需要 3 s。得益于 8 个 RISC-V 集群核心,GAP8 上每次推理只需 2 毫秒。我们测量发现,它的执行时间比 Cortex-M4 和 Cortex-M7 核心快 18.9 倍和 6.5 倍,表明基于所述数据集以 20 H z 采样率进行实时板载锻炼识别的可行性。在最大时钟频率下,GAP8 上每次推理消耗的能量为 0.41 m J,而 Cortex-M4 上为 5.17 m J,Cortex-M7 上为 8.07 m J。当系统使用电池供电时,它可以延长电池寿命。我们还引入了一个开放数据集,该数据集由从十个受试者收集的 50 个 11 个健身房锻炼课程组成,可公开获取。索引术语 — 锻炼识别、健身房识别、锻炼分类、边缘计算、TinyML、PULP
海湾合作委员会国家的人工智能经济学作者:Mamduh M. Hanafi、Nir Kshetri 和 Ravi Sharma MM Hanafi、N. Kshetri 和 R. Sharma,“海湾合作委员会国家的人工智能经济学”,载于《计算机》,第 54 卷,第 12 期,第 92-98 页,2021 年 12 月,doi:10.1109/MC.2021.3113094。© 2021 IEEE。允许个人使用本材料。在任何现有或未来的媒体中,所有其他用途均须获得 IEEE 的许可,包括为广告或促销目的转载/重新发布本材料、创作新的集体作品、转售或重新分发到服务器或列表,或在其他作品中重复使用本作品的任何受版权保护的部分。摘要:本文回顾了人工智能在海湾合作委员会经济体关键经济部门的发展和使用方式。关键词:海湾合作委员会 |人工智能 | 机器学习 | 研究与开发文章:近年来,石油资源丰富的海湾合作委员会 (GCC) 经济体——巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国 (UAE)——已采取多项高调举措,推动人工智能 (AI) 产业和市场的发展。到 2030 年,人工智能对 GCC 国家的经济贡献预计将超过 2770 亿美元(图 1)。它们已经在人工智能领域取得了一定的全球知名度。例如,根据牛津洞察政府人工智能准备度指数 2020 报告,该报告基于政府将 AI 技术应用于公共服务的能力,GCC 经济体中有五个跻身世界前 50 个经济体之列(表 1)。
*所有其他地区 Aetna 计划针对居住在以下州的城市退休人员设计:亚利桑那州、康涅狄格州、特拉华州、佛罗里达州、乔治亚州、马萨诸塞州、马里兰州、北卡罗来纳州、内华达州、南卡罗来纳州、田纳西州、德克萨斯州和华盛顿特区。如果您居住在纽约州、新泽西州和宾夕法尼亚州,请参阅针对纽约州、新泽西州和宾夕法尼亚州的计划设计比较。**增强型医院 365 天可选附加险将涵盖共同保险,退休人员必须购买附加险。联邦医疗保险优势计划自动承保,无需额外费用,也不需要购买附加险。
摘要 — 近年来,基于脑电图 (EEG) 的神经反馈在耳鸣治疗中得到了广泛的研究。大多数现有研究依赖于专家的认知预测,而基于机器学习和深度学习的研究要么需要大量数据,要么不能很好地推广到新对象。在本文中,我们提出了一种基于 EEG 的耳鸣神经反馈的稳健、数据高效的模型,用于区分耳鸣和健康状态。我们提出了趋势描述符,一种精细度较低的特征提取器,以减少电极噪声对 EEG 信号的影响,以及以监督方式增强的孪生编码器-解码器网络,以学习精确对齐并获得跨受试者和 EEG 信号通道的高质量可转移映射。我们的实验表明,在分析受试者对 90dB 和 100dB 声音的脑电图神经反馈时,所提出的方法明显优于最先进的算法,在独立于受试者的环境中预测耳鸣和对照受试者的准确率达到 91.67%-94.44%。我们对混合受试者和参数的消融研究表明该方法的性能稳定性。
PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗?作者:John Morris 绝对正确!但既然如此,那么为什么在过去一年(2008 年 9 月至 2009 年 8 月)期间,[报告的] 事件(1)/ 事故(4 起致命)不幸增加?当局对所有 PC12 事故(视为已结案)以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍,通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞,将其归咎于飞行员,有时似乎是一个过于简单的借口,而且不公平,尽管将其归咎于其他人(或事物)已成为一种全国性的消遣。然而,与所有其他指责者不同,在提到人为因素的情况下,飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误,而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”,飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么?在我看来,我们需要另一次审查,也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用,至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理,即对 PC12 能力可能过度自信,导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中,我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全,这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终,重力总是占上风。因此,我们希望努力涵盖所有有形因素,并为无形因素做好准备。我很好奇,驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信?当今的技术比以往任何时候都更加神奇,而且变化/改进的速度不是几年,而是几个月。因此,我确实相信,这会产生问题,成为链条中的一个环节,直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口,甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息,因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性,从而知道何时使用标准、基本的飞行判断,如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度,而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助
功绩单位嘉奖。~根据陆军部长的指示,依据 AR 220-315,功绩单位嘉奖授予美国陆军下列单位,以表彰其在指定期间内表现突出、功绩卓著的部队。表彰内容如下:1.朝鲜通信区司令部司令、第 8 集团军司令、第 9 集团军司令因在 1952 年 8 月 1 日至 1954 年 1 月 31 日期间在朝鲜作战行动中表现突出、功绩卓著而被表彰。通过为第八集团军和所有其他驻韩联合国部队的当前和预期后勤需求进行广泛的必要规划和编程,第 8 集团军司令部(第 9 集团军司令、第 9 集团军司令、第 9 集团军司令)成功应对了任何战术紧急情况。连队成员决心坚决不让任何障碍影响连队的效率,无论障碍多么巨大,连队通过迅速处理和分配物资取得了优异的战绩,为单个战斗士兵的战备、健康、福利和士气做出了巨大贡献。此外,连队还关押了所有中国和朝鲜战俘,并帮助韩国重建饱受战争蹂躏和经济枯竭的国家。连队如此有效地规划、监督和管理整个指挥部的职能,以至于这些重大任务的完成提高了联合国在世界眼中的地位,并在物质上帮助加强了联合国对抗共产主义势力的立场。同样,在公司监督下,策划和协调了具有高度敏感性的国际重大行动,如交换和处置战俘的“小交换”、“大交换”和“回收”行动,并取得了巨大成功。领导、指挥和指挥“朝鲜通信区”行动始终如一。在执行极其困难的任务时表现出模范的忠诚,为联合国首次武装争取世界和平作出了实质性贡献。该公司成员表现出的忠诚、主动性和团队精神为他们自己和美国军队赢得了巨大的荣誉。