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World File Search System数字处理
探索我们的内置计算器：对算术运算相关脑区进行非侵入性脑刺激研究的系统叙述性回顾
本系统综述全面调查了应用经颅磁刺激和经颅电刺激顶叶和非顶叶区域来研究符号算术处理的神经基础的研究。所有研究结果均根据数字处理的三重代码模型 (TCM) 的三个假设汇编而成。共确定了 37 篇符合条件的稿件（33 篇来自健康参与者，4 篇来自患者）。其结果与 TCM 的第一个假设大致一致，即顶内沟既保存量值代码，又参与需要数值操作的运算，如减法。然而，大量异质性结果与 TCM 的第二个假设相冲突，即左侧角回用于算术事实检索，如检索死记硬背的乘法结果。对 TCM 的第三个假设的支持也有限，即后顶上小叶参与心理数轴上的空间运算。此外，对中医所指脑区以外的脑区进行刺激的结果显示，双侧缘上回参与在线计算和检索，左颞叶皮层参与检索，双侧背外侧前额叶皮层和小脑参与在线计算认知要求较高的算术问题。总体结果表明，多个皮层区域有助于算术技能。
为什么 EMC 抗扰度测试不足以实现功能安全
简介 数字处理能力的成本以及固态功率转换的成本正在不断下降。因此，电子设备越来越多地用于涉及安全、安全相关和安全关键的应用中，尤其是在工业、商业、医疗和运输控制和自动化应用中。这些电子设备的准确性和可靠性是功能安全的一个问题。所有电子技术在其运行环境中受到电磁 (EM) 干扰时，本质上都容易出现不准确、故障甚至永久性损坏。现代电子设备中硅片特征的不断缩小使其功能更强大、成本更低 - 但这种缩小及其相关的较低工作电压使设备更容易受到电磁干扰 (EMI)。由于数字、开关模式和无线技术的使用日益广泛，环境中电磁干扰的强度和频率范围一直在恶化。再加上电子设备对 EMI 的敏感性不断增加，电子设备的可靠性本身正在下降，这对功能安全产生了重要影响。EMC 标准和法规围绕频谱控制问题而发展，并且（一般而言）不试图解决安全问题。安全标准和法规通常对 EMI 相关问题的覆盖面很差。因此，在涉及安全的/相关的/关键的系统中采用电子设备的制造商几乎没有标准和法规来指导他们，并且
用于将过程分布到多个温度层的量子误差校正的量子计算机体系结构
摘要 — 量子计算机能够比传统的经典计算机在更短的时间内完成大规模计算。由于量子计算机是在微观物理系统中实现的，因此由于环境之间的相互作用，量子态不可避免地会发生意外变化，从而导致计算错误。因此，需要量子误差校正来检测和纠正已发生的错误。在本文中，我们提出了用于量子误差校正的量子计算机架构，考虑到硅量子点量子计算机的组件在稀释制冷机内外分为多个温度层。控制量子位的模拟信号在稀释制冷机内的 4 K 台上精确生成，而实时数字处理在稀释制冷机外进行。然后，我们通过实验演示了用于量子误差校正的数字控制序列，并结合了在量子计算过程中模拟量子态的模拟器。包括确定前馈操作和传输前馈操作命令在内的实时处理由稀释制冷机外的 FPGA 在 0.01 毫秒内进行，以进行位翻转误差校正。与假设的弛豫时间相比，这是一个足够短的时间，而假设的弛豫时间是量子态可以保留的近似时间，这意味着我们提出的架构适用于量子误差校正。索引术语——量子计算机、量子计算、架构、量子误差校正、前馈
Sitnikova，M。A.等。 （2023）。低和高数学表演者中单词和数值格式的精确计算的神经相关性：fnirs stud
人们使用两个认知系统来理解和操作数字 - 非符号系统，主要依赖于无符号的幅度估计（例如，阿拉伯数字）和象征性系统，基于符号形式的数字处理（Ansari，2008; Feigenson，dehaene and dehaene and Spelke，dehaene and Spelke，2004; Waring and Pening and Penerner-wilger，2017）。数值认知的开发是一个逐步的过程，它是从非符号或近似数字系统开始的。近似数字系统是一个先天认知系统，它支持估计幅度的估计而不依赖语言或符号。然而，数量和基本算术技能的符号表示的作用随着年龄的增长而增加（Artemenko，2021）。基本的算术技能在日常生活，STEM教育以及许多涉及数学的科学中至关重要：在各种IT应用中，物理，化学，技术和工程学中都非常重要。更好地理解简单和复杂的精确计算的基本大脑机制对于数值认知非常重要，并深入了解了近似数字系统和精确符号表示系统中的网络中不同大脑区域之间的关系。实际上，将来可以使用这些知识来提高一个人的数字技能，消除与他们缺乏相关的问题（算术和数学素养的降低，dyscalculia）。已经表明，所有这些缺点都可能对整个经济和社会产生负面影响（Butterworth，Varma和Laurillard，2011年）。因此，实用
用于陆战的先进 ISR - 澳大利亚空军
ISR 能力涉及使用传感器在行动前和行动期间收集情报、监视感兴趣的区域和侦察空间。在冷战结束前的“模拟时代”，数字处理和存储体积庞大、价格昂贵，性能和容量有限。如今，专门处理芯片每块仅需几美元，即可批量生产以完成这项任务。二十年前，当苏联解体时，用于直接陆军支援或战场拦截等联合任务的大多数 ISR 系统都是模拟技术，少数关键系统采用美国服务数字技术。高质量光学和红外成像相机被广泛使用，一些成像效果非常好的合成孔径雷达 (SAR) 也是如此。几乎所有这些设备都将其图像捕捉到胶片上，然后必须对其进行处理和干燥，然后在相纸上“放大”以供审查。在战斗中，时间很重要，而模拟成像技术的现实意味着作战周期围绕捕捉图像、处理胶片，然后分析图像以产生情报所需的时间展开。在 1991 年的沙漠风暴行动中，整个目标瞄准周期大约需要 24 小时，这在当时被认为是一项非凡的成就。电子和信号情报收集也存在类似的周转时间问题，数据被收集并记录在磁带卷轴上，然后处理成规划人员及其
应用说明： - 位置和运动传感器解决方案
许多行业都需要感测铁质齿轮的速度和位置。几十年来，人们一直在寻求将重复经过的齿转换为电脉冲的能力。纯机械系统一直被使用，但随之而来的磨损和故障问题限制了其在低速和低占空比应用中的使用。霍尔效应轮齿感测利用霍尔元件来感测磁铁和经过的铁质轮齿之间的气隙中发现的磁通量变化。通过对霍尔信号进行数字处理，可以获得几个优势。峰值检测、峰值保持和电平比较都是以数字方式完成的。然后，与最后一个轮齿和谷值相对应的最大和最小霍尔信号将被无限期地记住，而不会出现与模拟技术相关的漂移。然后，电平比较将适应最后一个峰值。这创造了真正的零速自适应速度传感器。它不受方向要求的影响，可以跟踪齿轮速度直至运动停止。它将在通电后立即检测下一个齿的第一个边缘。数字信号处理确实会引入量化的不确定性，这种不确定性在速度较高时会更大。曲轴位置传感器中存在极其苛刻的计时要求，在高速下可能会损失精度。为了使用霍尔效应传感器检测通过的齿轮齿，必须提供磁能源。一种简单的方法是
biot5+：通过IUPAC整合和多任务调整
计算双学学的最新研究趋势越来越集中于整合文本和生物实体建模，尤其是在分子和蛋白质的背景下。，以前的努力（例如Biot5）在跨越各种任务的概括方面面临着挑战，并且缺乏对分子结构的细微理解，尤其是在其文本代表中（例如，IUPAC）。本文介绍了Biot5+，这是Biot5框架的扩展，该框架是为了增强生物学研究和药物发现而定制的。biot5+结合了几种新颖特征：IUPAC名称的集成，用于分子理解，包括Biorxiv和PubChem等来源的扩展生物文本和分子数据，用于跨任务的多任务中的多任务指定调整，以及用于数值的数字处理的数值数据。这些增强功能允许Biot5+弥合分子表示之间的差距及其文本描述，从而提供了对生物实体的更全面的理解，并在很大程度上改善了对生物质量和生物序列的基础推理。该模型经过预先训练和微调，并通过大量实验，包括3种类型的问题（分类，回归，一代），15种任务和21种基准数据集，在大多数情况下表现出了显着的性能和现状的结果。biot5+因其在生物学数据中捕获复杂的关系船的能力而脱颖而出，从而有助于生物信息学和计算生物学。我们的代码可从https：//github.com/qizhipei/biot5获得。
问卷调查 - SAV
我们研究了 X 射线微断层扫描在实现最佳分辨率、最小化测量不确定性、抑制 3D 图像重建中的伪影形成以及总体优化微断层扫描测量方法方面的局限性。我们探索了通过选择目标材料（钨、钼）控制减速辐射和特征辐射的比率来改变产生的 X 射线辐射光谱组成的可能性、X 射线辐射光谱组成对光束硬化效应的影响以及通过过滤 X 射线管的加速电压来影响 X 射线光谱的可能性。进一步开发和改进了用于测量微米范围内尺寸和使用球形标准测量材料孔隙率的 X 射线微 CT 校准方法。取得的最重要的成果包括为材料研究、工程、矿物学、生物学、考古学和文化遗产保护领域的微 CT 测量和无损检测的新方法提出建议。在材料研究领域，设计并优化了用于对 MgB 2 基超导体进行无损成像的微层析成像方法（由电气工程研究所 SAS 的 Kováč 博士开发），从而能够对各种结构不均匀性进行成像，并无损测量沿预制件拉出的导体的有效超导体横截面积。在成像技术在生物学和古生物学中的应用领域，已经提出了具有优化测量条件的方法，以提高对比度，并开发了用于对图像数据进行数字处理的方法。这可以大大增加结构在其整个体积中的可见性的复杂性，并补充了对结构选定尺寸的定量分析，同时可以实现较低的测量不确定度。
使用衍射型光学网络
定量相成像（QPI）是一种无标签的计算成像技术，用于各个领域，包括生物学和医学研究。现代QPI系统通常依靠使用迭代算法进行相位检索和图像重建的数字处理。在这里，我们报告了一个衍生光网络，该衍射光网训练，该网络训练了将随机扩散器后面的输入对象的相位信息转换为输出平面处的强度变化，从光学上执行相位恢复和对相位对象的定量成像，完全由未知的随机相位扩散器完全隐藏。此QPI衍射网络由连续的衍射层组成，轴向跨度延伸约70，其中照明波长；与现有的数字图像重建和相位检索方法不同，它形成了一个全光处理器，该处理器不需要超越照明光束的外部功率才能以光传播的速度完成其QPI重建。这个全光衍射的处理器可以通过随机的，未知的扩散器提供低功率，高框架速率和紧凑型替代方案，用于对相对的定量成像，并且可以在电磁频谱的不同部分进行生物医学成像和传感的各种应用。可以将所提供的QPI衍射设计集成到标准CCD/CMOS基于基于CMOS的图像传感器的活动区域，以将现有的光学显微镜转换为衍射QPI显微镜，在芯片上通过无线衍射层内的光衍射进行相位恢复和图像重建。
Max Ghiglione 先生 ESA - 欧洲航天局
本文深入探讨了人工智能在合成孔径雷达 (SAR) 技术中的最新进展，重点介绍了欧洲航天局 (ESA) 支持的发展。讨论涵盖了人工智能在 SAR 数据中的应用进展，特别强调了下一代 SAR 有效载荷的机载数字处理功能。先前的 SAR 任务，如 Sentinel-1，在其有效载荷中加入了传感通道，用于校准、特性描述和监控航天器有效载荷。强大的机载处理设备和增加的机载内存为开发认知微波仪器提供了新的可能性，特别是雷达和合成孔径雷达，它们可以在没有地面特定指令的情况下触发自主动作。认知雷达被定义为一种结合了自适应和智能信号处理的系统。在卫星中，示例包括根据监测场景适应操作模式或仪器配置，调整波形参数（如频率、脉冲宽度、脉冲重复间隔、发射功率）直至发射和接收天线方向图或卫星平台的指向。本文重点介绍了与具有机载处理能力的下一代有效载荷的认知雷达应用相关的最新技术突破和持续发展，包括自适应压缩技术的进步、原始雷达数据的目标检测和其他由机器学习实现的技术。此外，它还深入探讨了数字信号处理、数字波束成形和信号处理技术领域的持续研究和开发活动，旨在实现更灵活和自适应的 SAR 有效载荷。这些元素被视为认知系统及其在未来任务中的应用的基石。除了概述当前的技术状况外，本文还探讨了人工智能在 SAR 任务中的潜在未来应用。人工智能与合成孔径雷达系统的结合有望提高合成孔径雷达的性能指标、减少延迟，从而实现地球观测和遥感领域的创新下游应用。