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2021 年军事和航空航天 EMC 指南
美国联邦航空管理局 (FAA) 针对商用飞机提出的一项流行且常见的航空航天 EMC 要求是 RTCA/DO-160《机载设备的环境条件和测试程序》。最新版本是 RTCA/DO-160 G，发布于 2010 年 12 月 8 日，第 1 次变更发布于 2015 年 12 月 16 日。DO-160 涵盖的远不止 EMC 问题，其 EMC 主题还包括输入功率传导发射和敏感度、瞬变、断线和延迟；电压尖峰，用于确定设备是否能承受通过电源线（交流或直流）到达设备的电压尖峰的影响；音频频率传导敏感度，用于确定设备是否能接受在空调中安装时通常预期的幅度的频率分量；感应信号敏感度，以确定设备互连电路配置是否能接受由安装环境引起的感应电压水平；射频发射和敏感度；雷电敏感度；以及静电放电敏感度。
356 第 25 部分——适航标准 - GovInfo
(c) 设备 HIRF 测试水平 1。（1）从 10 千赫 (kHz) 到 400 兆赫 (MHz)，使用连续波 (CW) 和 1 kHz 方波调制（深度为 90% 或更大）进行传导敏感度测试。传导敏感度电流必须从 10 kHz 时的最小 0.6 毫安 (mA) 开始，每十倍频率增加 20 分贝 (dB)，到 500 kHz 时的最小 30 mA。（2）从 500 kHz 到 40 MHz，传导敏感度电流必须至少为 30 mA。（3）从 40 MHz 到 400 MHz，使用传导敏感度测试，从 40 MHz 时的最小 30 mA 开始，每十倍频率减少 20 dB，到 400 MHz 时的最小 3 mA。 (4) 从 100 MHz 到 400 MHz，使用峰值至少为 20 伏特/米 (V/m) 的 CW 辐射敏感度测试和 1 kHz 方波调制，深度为 90% 或更大。
一个有前途的工具来协助初级阴道镜检查师
结果：对于 CIN2 + 和 CIN3 + 检测，CAIADS 的敏感度约为 80%，与资深阴道镜医师达到的敏感度相比并不显著较低（对于 CIN2 +：80.6 vs. 91.3%，p = 0.061 和对于 CIN3 +：80.0 vs. 90.0%，p = 0.189）。在 CAIADS 的帮助下，初级阴道镜医师的敏感度显著提高（对于 CIN2 +：95.1 vs. 79.6%，p = 0.002；对于 CIN3 +：97.1 vs. 85.7%，p = 0.039），与高级阴道镜医师的敏感度相当（对于 CIN2 +：95.1 vs. 91.3%，p = 0.388；对于 CIN3 +：97.1 vs. 90.0%，p = 0.125）。在检测宫颈癌方面，CAIADS 的敏感度最高，为 100%。对于所有终点，与高级和初级阴道镜医师相比，CAIADS 显示出最高的特异性（55–64%）和阳性预测值。当 CIN 等级升高时，专科医生的平均活检数量减少，CAIADS 要求每例病例的活检数量最少（2.2-2.6 个临界点）。同时，初级阴道镜医师的活检敏感性最低，但 CAIADS 辅助的初级阴道镜医师的活检敏感性更高。
利率预期对LDI策略的影响
未来几个月和几年，环境可能会有多种可能的情况，但为了从不对冲利率的决定中获益，收益率必须上升到比当前收益率曲线所暗示的还要高。换句话说，债券投资者整体（“市场”）预计收益率会上升，当前价格反映了这种观点。如果利率如预期上升，那么所有期限的债券回报率将相同。如果收益率上升，但低于预期，那么较长期债券的回报率将更高，对冲负债将更好。此外，收益率越低，对利率变化的敏感度就越高。例如，2000 年 12 月，彭博巴克莱长期信贷指数的收益率为 7.94%，敏感度（久期）为 9.3%。截至 2020 年 6 月底，同一指数的收益率为 3.16%，敏感度（久期）为 15.0%。因此，2020 年负债对收益率进一步下降的敏感度将提高 50% 以上。
大脑通讯 - 印第安纳大学印第安纳波利斯分校 ScholarWorks
视觉缺陷在包括阿尔茨海默病在内的神经退行性疾病中很常见。我们试图确定视觉对比敏感度与阿尔茨海默病相关病理生理学的神经影像学指标之间的关联，包括脑淀粉样蛋白和 tau 沉积与神经退行性变。共有 74 名参与者（7 名阿尔茨海默病患者、16 名轻度认知障碍患者、20 名主观认知衰退患者、31 名认知正常的老年人）接受了倍频技术 24-2 检查、结构性 MRI 扫描和淀粉样蛋白 PET 成像以评估视觉对比敏感度。在这些参与者中，46 名参与者（2 名阿尔茨海默病患者、9 名轻度认知障碍患者、12 名主观认知衰退患者、23 名认知正常的老年人）还接受了 [ 18 F]flortaucipir 的 tau PET 成像。使用偏皮尔逊相关评估了视觉对比敏感度与大脑淀粉样蛋白和 tau 以及神经变性之间的关系，并与年龄、性别、种族和民族协变。还评估了淀粉样蛋白和 tau 的体素关联。使用前向条件逻辑回归和受试者工作曲线分析评估了视觉对比敏感度预测淀粉样蛋白和 tau 阳性的能力。所有分析首先在完整样本中进行，然后仅在非痴呆风险个体（主观认知下降和轻度认知障碍）中进行。在整个样本中以及仅在主观认知下降和轻度认知障碍中观察到视觉对比敏感度与区域淀粉样蛋白和 tau 沉积之间的显著关联。体素分析显示视觉对比敏感度与淀粉样蛋白和 tau 之间存在很强的关联，主要在颞叶、顶叶和枕叶大脑区域。最后，视觉对比敏感度准确预测了淀粉样蛋白和 tau 阳性。视觉对比敏感度的变化与淀粉样蛋白和 tau 的大脑沉积有关，这表明该指标可能是检测阿尔茨海默病相关病理生理的良好生物标记。未来需要对更大的患者样本进行研究，但这些发现支持了这些视觉对比敏感度指标作为潜在新型、廉价且易于管理的生物标记的强大作用，可用于检测有认知能力下降风险的老年人的阿尔茨海默病相关病理。
使用基于 SRAM 的 FPGA 上的动态部分重配置对 TMR 开源 RISC-V 处理器进行故障注入
摘要 — 基于 SRAM 的 FPGA 经常用于太空应用中的关键功能。通常需要在这些 FPGA 中实现软处理器来满足任务要求。开放 ISA RISC-V 允许开发各种开源处理器。与所有基于 SRAM 的 FPGA 数字设计一样，这些软处理器容易受到 SEU 的影响。本文介绍了对一组新推出的开源 RISC-V 处理器的性能和相对 SEU 敏感度的研究。利用动态部分重构，这种新颖的自动测试设备可以快速部署不同的实现并通过故障注入评估 SEU 敏感度。使用 BYU 的新 SpyDrNet 工具，还将细粒度 TMR 应用于每个处理器，结果显示敏感度降低了 20 倍到 500 倍。
MIL STD 461E - CP Technologies
5.7.3.1 目的................................................................................................................48 5.7.3.2 测试设备..............................................................................................................48 5.7.3.3 设置。.................................................................................................................48 5.7.3.4 程序................................................................................................................49 5.7.3.5.数据呈现。................................................................................................50 5.8 CS103，传导敏感度，天线端口，互调，15 kHz 至 10 GHz.........................................................................................................................57 5.8.1 CS103 适用性....................................................................................................57 5.8.2 CS103 限制....................................................................................................................57 5.8.3.CS103 测试程序。................................................................................................57 5.8.3.1 目的...............................................................................................................57 5.8.3.2 测试要求...............................................................................................................57 5.9 CS104，传导敏感度，天线端口，抑制干扰信号，30 Hz 至 20 GHz.............................................................................................................58 5.9.1 CS104 适用性.......................................................................................................58 5.9.2 CS104 限制.......................................................................................................58 5.9.3 CS104 测试程序。.............................................................................................59 5.10.3.1 目的.................................................................................................................59 5.10.3.2 测试要求.......................................................................................................59 5.11 CS109，传导敏感度，结构电流，60 Hz 至 100 kHz。.........................60 5.11.1 CS109 适用性................................................................................................60 5.11.2 CS109 限制..............................................................................................................60 5.11.3 CS109 测试程序。................................................................................58 5.9.3.1 目的...............................................................................................................58 5.9.3.2 测试要求...............................................................................................................58 5.10 CS105，传导敏感度，天线端口，交叉调制，30 Hz 至 20 GHz.........................................................................................................................59 5.10.1 CS105 适用性.......................................................................................................59 5.10.2 CS105 限制.......................................................................................................59 5.10.3 CS105 测试程序。.............................................................................................60 5.11.3.1 目的.................................................................................................................60 5.11.3.2 测试设备.......................................................................................................60 5.11.3.3 设置。...........................................................................................................60 5.11.3.4 程序...............................................................................................................61 5.11.3.5 数据呈现。................................................................................................61 5.12 CS114，传导敏感度，批量电缆注入，10 kHz 至 200 MHz.................64 5.12.1 CS114 适用性.................................................................................................64 5.12.2 CS114 限制.......................................................................................................64 5.12.3 CS114 测试程序。...........................................................................................64 5.12.3.1 目的.................................................................................................................64 5.12.3.2 测试设备...............................................................................................................64 5.12.3.3 设置。.........................................................................................................64
2024 年 ELCC 风能太阳能和 ESR 研究报告
表 1. 夏季风电 ELCC 等级结果 ............................................................................................. 2 表 2. 冬季风电 ELCC 等级结果 ............................................................................................. 3 表 3. 夏季太阳能 ELCC 等级结果 ............................................................................................. 4 表 4. 冬季太阳能 ELCC 等级结果 ............................................................................................. 4 表 5. 夏季 ESR ELCC 等级结果 ............................................................................................. 5 表 6. 冬季 ESR ELCC 等级结果 ............................................................................................. 5 表 7. 夏季 ESR ELCC 结果需求响应敏感度 ............................................................................. 5 表 8. 冬季 ESR ELCC 结果需求响应敏感度 ............................................................................. 5 表 9. 夏季 ESR ELCC 结果恒定水电敏感度 ............................................................................. 6 表 10. 冬季 ESR ELCC 结果恒定水电敏感度 ............................................................................. 6 表 11. 等级指定示例 ............................................................................................................. 9 表 12. 系统风能 ELCC 计算示例 ...................................................................................... 11 表 13. 系统太阳能 ELCC 计算示例 ...................................................................................... 11 表 14. 系统 ESR ELCC 计算示例 ...................................................................................... 12 表 15. 风能增量 ELCC ...................................................................................................... 14 表 16. 太阳能增量 ELCC ...................................................................................................... 15 表 17. ESR 增量 ELCC ...................................................................................................... 16 表 18. ESR 增量 ELCC（无 DR）........................................................................................ 17 表 19. ESR 增量 ELCC（无 DR，恒定水力）........................................................................ 18
通过噪声谱评估硅量子点自旋量子比特环境
保持足够长时间的相干性以执行有意义的计算是实现大规模量子计算机的主要挑战之一。从环境中耦合的噪声是导致退相干的主要因素，但可以通过工程设计和控制解决方案来缓解。然而，这只有在彻底了解主要噪声源及其频谱后才有可能。在本文报告的工作中，我们使用硅量子点自旋量子位作为计量设备来研究量子位所经历的噪声环境。我们将此量子位对电噪声的敏感度与相同环境和测量设置中植入的硅供体量子位的敏感度进行比较。我们的结果表明，正如预期的那样，由于斯塔克位移较大，量子点自旋量子位对电噪声的敏感度高于供体自旋量子位，噪声光谱数据显示中频（2-20 kHz）的电荷噪声贡献明显。
慢性膝关节疼痛患者的脑灌注模式会发生改变……
摘要 慢性肌肉骨骼疼痛是全球普遍存在的问题。目前的证据表明，中枢疼痛通路适应不良与疼痛慢性化有关，例如膝关节置换术后疼痛。情绪低落、焦虑和灾难化倾向等其他因素也是重要因素。我们旨在基于脑血流 (CBF) 的多变量模式分析来研究导致疼痛慢性化的脑成像特征，作为适应不良的脑变化的标志。这是通过识别区分慢性疼痛和无痛状态的 CBF 模式并探索它们对被认为是导致疼痛慢性化的因素的解释力来实现的。在 44 名慢性膝关节疼痛和 29 名无痛参与者中，我们获得了 CBF 和 T1 加权数据。参与者完成了与情感过程和压力和袖带痛觉测量相关的问卷，以评估疼痛敏感度。从这些分数中提取了两个因子分数，代表负面情感和疼痛敏感度。对 CBF 进行空间协方差主成分分析，确定了 5 个可显著区分慢性疼痛患者和对照组的成分，统一网络的判别准确率（曲线下面积）为 0.83。在慢性膝关节痛中，前部默认模式和凸显网络中心明显存在相对低灌注模式，而后部默认模式、丘脑和感觉区域则存在高灌注。一个成分与疼痛敏感度评分呈正相关（r=0.43，p=0.006），这表明这种 CBF 模式反映了编码疼痛敏感度的神经活动变化。在本文中，我们报告了一种与慢性膝关节痛相关的独特的 CBF 表现，指出了疼痛敏感度核心方面的大脑特征。