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跑道入侵预防 - 技术解决方案
当飞机、车辆、地面人员或物体与在空中交通管制 (ATC) [1] 监督下起飞或降落在机场的飞机产生碰撞危险时，就会发生跑道入侵事件。尽管联邦航空管理局 (FAA) 尽了最大努力，但跑道入侵事件仍然越来越频繁。美国报告的入侵事件数量从 1993 年的 186 起增加到 2000 年的 431 起，增长了 132%。最近，美国国家运输安全委员会 (NTSB) 提出了减少跑道入侵的具体建议，其中包括建议 FAA“要求所有提供定期客运服务的机场都配备地面移动安全系统，以防止跑道入侵；该系统应能够直接向机组人员发出警告”[2]。为此，NASA 及其行业合作伙伴开发了一种先进的地面移动引导和控制系统 (A-SMGCS) 架构和操作概念，旨在防止跑道入侵，同时提高操作能力。该操作概念和系统设计已在主要机场设施的全任务模拟和操作飞行测试实验中进行了测试。将介绍轶事、定性和具体的定量结果，以及对装备技术准备情况的评估。
使用多输入ddtas
摘要：本文使用差异差异放大器（DDTAS）提出了一种通用的第一阶类似物过滤器。DDTA采用了在亚阈值区域运行的批量驱动（BD）多输入的MOS MOS驱动技术（MI-MIST）。这会导致低压和低功率操作能力。因此，DDTA在Cadence环境中使用UMC的130 nm CMOS技术设计，其运行速度为0.3 V，并且消耗了357.4 NW。与先前的作品不同，所提出的通用前类似物过滤器提供了单个拓扑内的低通，高通和全通滤波器的第一阶传输函数。所有滤波器都可以使用转移功能的非反转，反转和电压增益。此外，提出的结构提供了高输入和低输出阻抗，这是电压模式电路所需的。可以通过电子控制滤波器的极频率和电压增益。低通量过滤器的总谐波失真计算为-39.97 dB，施加的正弦波输入信号为50 mV pp @ 50 Hz。所提出的过滤器已用于实现正交振荡器，以确保新结构的优势。
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引导和自由空间波之间的转换对于实现综合的Terahertz（THZ）通信和信号过程至关重要。在此，提出了一种双向转换机制，用于桥接二维（2D）引导波和自由空间波，这是通过具有元孔（MWMH）的金属波导的波浪操作来证明的。与一维引导波和自由空间波之间的常规转换相比，在提出的双向转换过程中，元孔可以任意操纵较高尺寸的THZ波相位，从而实现更强的光束操作能力和更高的增益。用作传输天线时，MWMH表现出出色的性能，即高增益（33.3 DBI），高辐射效率（90％）和柔性束操作。当MWMH被反向用作接收天线以获得2D引导波的焦点时，它可获得27 dB的增益，而重点效率为50.4％。传输和接收天线的测量结果与仿真结果非常吻合。所提出的双向转换机制促进了THZ集成光子设备的发展，并有望在第六代移动通信，雷达检测和无损测试中应用。
采用可逆算法设计和实现 4 位 ALU ...
摘要：现代计算架构正在向计算可逆性发挥根本作用的系统发展。该领域的一项关键创新是开发一种新型算术逻辑单元 (ALU)，该单元保持完整的双向操作能力。这种先进的 ALU 架构采用复杂的多路复用器配置和精确的控制信号来实现可逆计算。作为中央处理单元中的关键组件，这种可逆 ALU 设计代表着向可编程量子计算系统迈出了重要一步。该架构利用基于多路复用器的操作选择，在保持信息保存的同时实现灵活的计算路径。通过实现可编程可逆逻辑门，该设计超越了传统的与/或门限制。所提出的 4 位 ALU 配置通过利用反向数据参考实现了更高的效率，显著降低了逻辑电路的功耗。通过使用包括 Verilog HDL、ModelSim Altera 和 Quartus Prime 在内的行业标准工具进行全面仿真验证了该实现，证实了该设计适用于下一代计算应用。这种创新方法代表了开发节能、量子兼容处理单元的关键进步。
通过对针对Aquaporin-4
这项工作报告了针对对Aquaporin-4（AQP4-ABS）的抗体的第一个电分析生物植物，其血清水平被认为是某些自身免疫性疾病的相关生物标志物。生物封装依赖于用生物素化蛋白修饰的磁性微粒用于捕获特定抗体的使用。将捕获的IgG用辅助抗体偶联的辣根过氧化物酶（HRP）酶标记。的放大测量传输，从而导致阴极电流变量与靶抗体的浓度成正比。评估开发的生物文化的分析和操作特征表明，它与迄今为止报道的唯一的生物传感器以及迄今为止的唯一生物传感器以及可商购的ELISA套件具有竞争力。所达到的检测值的限制为8.8 pg ml 1。此外，与ELISA套件相比，开发的生物平台在成本和护理操作能力方面是有利的。生物植物被应用于具有已知AQP4-ABS含量的对照血清样品的分析，以及来自健康个体的血清和被诊断为全身性红斑红斑（SLE）的患者（SLE）和阿尔茨海默氏症（AD）散发，可与Elisa方法相同的结果。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
学习使用高维接口控制复杂康复机器人
摘要 — 颈椎受伤会导致上肢功能丧失。辅助机器可以支持上肢运动功能的丧失。但是，要恢复日常生活活动（例如，自己进食）的功能，辅助机器需要能够在高维度上运行。这意味着需要具有匹配高维操作能力的界面。身体-机器界面提供了这种能力，并且已经证明它是一种适合行动不便人士的界面。这是因为它可以利用人们可用的残余身体运动。以前使用该界面的研究仅表明该界面可以控制低维辅助机器。在这项初步研究中，我们证明了该界面可以扩展到高维机器人，可以由未受伤的人群学习控制 7 维辅助机械臂，执行复杂的伸展和功能任务。我们还分享了各种分析的结果，这些结果暗示即使在性能极低的情况下也可以进行学习。解耦机器人控制维度之间的内在关联似乎是学习的一个因素——也就是说，独立激活每个控制维度的能力可能有助于学习和掌握高维机器人控制的技能。此外，我们表明，学习控制机器人和学习执行复杂的运动任务可以同时发生。
实验证明了1.2 kV的沟槽簇状隔热栅极双极晶体管
硅IGBT的开发一直以更高的功率效率和更高的当前处理能力来设计优化和降低电源转换器系统的成本。在过去的三十年中，通过引入沟槽几何学[1]，野外停机（FS）技术[2]和注射增强（IE）效应来取得重大进展。但是，在州绩效，切换频率和长期可靠性方面的进一步改善变得难以实现。这是因为动态雪崩（DA）在限制高电流密度操作能力方面起着关键因素[4-7]。要打破常规IGBT的基本限制，并保持与宽带差距（WBG）功率设备的竞争力，必须以可靠的方式实施创新的硅技术，以实现自由运营和显着降低功率损失，同时与WBG替代品相比保持硅的成本竞争力。这是因为无DA的操作可以降低门电阻，从而降低开关损耗并提高可靠性。沟槽簇的IGBT（TCIGBT）是唯一到目前为止已实验证明的无DA的解决方案[7-11]。其自晶状功能和PMOS操作可有效地管理沟槽门下的峰值电场分布。此外，即使将NPT-TCIGBT与FS-IGBT进行比较，固有的晶闸管操作也会提供更低的状态损失[10，11]。因此，TCIGBT提供了一种高度有希望的解决方案，可以超越当前IGBT技术的限制。
Intelecy如何使用Synadia ngs和Jetstream
Intelecy是无代码AI平台，可帮助工业公司通过实时机器学习见解来优化工厂和工厂流程。这些见解允许过程工程师手动或自动改善结果，质量和可持续性，而无需大量的自定义代码或硬件。旨在帮助工厂朝着更大的自动化和真实的“灯光”操作能力发展，Intelecy安全地从工厂中的数万传感器中牢固地收集了数据，并使用NAT和NGS全球数据结构将数据推入云中。然后，智能平台通过为工厂中的每个工业过程定制的机器学习模型运行数据，并将分析和洞察力返回传感器和控制系统，并近乎实时地返回系统，往返往返潜伏期不到一秒钟。intelecy可以以所有广泛使用的工业格式（包括SCADA，HMI，DCS和MES）摄入和处理数据。直觉客户来自各种工业部门，包括食品和饮料，材料，发电和采矿。Intelecy在云本机架构上运行，使用Kubernetes/Nomad精心策划的容器，Engoy Proxy，GRPC，用于消息传递的GRPC，单击“单击”时间序列数据存储以及用于数据流和智能持久性的NATS的NATS，使用kubernetes/nomad，grpc，grpc，grpc，grpc和智能持久性。
无GPS的精度：在复杂环境中自动无人机导航的多传感器融合
摘要 - 无人机技术的快速发展已扩大了其应用程序，包括递送服务，环境监控以及搜索和救援操作。然而，这些应用中的许多应用在受GPS污染的环境中遇到了重大挑战，例如密集的城市地区和森林森林森林茂密的地区，传统导航方法却摇摇欲坠。本文提出了一种新型的多传感器融合算法，旨在提高自主无人机的定位准确性而不依赖GPS。通过整合来自惯性测量单元（IMU），LIDAR和视觉传感器的数据，提出的方法有效地补偿了单个传感器的局限性，从而在复杂的环境中实现了可靠的导航。实验结果表明，该算法在城市地区达到1.2米的平均定位精度，在森林环境中达到1.5米，从而展示了其针对传感器噪声和环境挑战的弹性。循环封闭技术的实施进一步提高了长期导航准确性，使其适合长时间的任务。这项研究有助于自动无人机导航的知识越来越多，并为增强现实情况下无人机的操作能力带来了重大影响。未来的工作将集中于整合其他传感器，探索机器学习技术以进行自适应融合，并进行广泛的现场试验以验证系统在动态环境中的性能。
通过文本到图像RGBA实例生成生成构图场景
文本到图像扩散生成模型可以以繁琐的及时工程为代价产生高质量的图像。可以通过引入布局条件来提高可控性，但是现有方法缺乏布局编辑能力和对对象属性的细粒度控制。多层生成的概念具有解决这些局限性的巨大潜力，但是同时生成图像实例与场景组成限制了控制对细粒对象属性的控制，在3D空间和场景操作能力中相对定位。在这项工作中，我们提出了一种新型的多阶段生成范式，该范式专为细粒度的控制，灵活性和互动性而设计。为了确保对实例属性的控制，我们设计了一个新颖的训练范式，以使扩散模型适应带有透明度信息的RGBA图像，以生成孤立的场景组件。为了构建复杂的图像，我们采用了这些预生成的实例，并引入了一个多层复合生成过程，该过程平滑地组件在现实的场景中。我们的实验表明，我们的RGBA扩散模型能够生成具有对对象属性的精确控制的多样化和高质量实例。通过多层组成，我们证明了我们的方法允许从高度复杂的提示中构建和操纵图像，并通过对物体外观和位置进行精细的控制，从而获得比竞争方法更高的控制程度。