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硬膜下皮质电刺激中的伪影传播
通过脑皮层电图 (ECoG) 进行皮层刺激可能是在双向脑机接口 (BD-BCI) 中诱导人工感觉的有效方法。然而，电刺激引起的强电伪影可能会显著降低或掩盖神经信息。详细了解刺激伪影通过相关组织的传播可能会改进现有的伪影抑制技术或启发开发新的伪影缓解策略。因此，我们的工作旨在全面描述和模拟硬膜下 ECoG 刺激中伪影的传播。为此，我们收集并分析了四名患有癫痫并植入硬膜下 ECoG 电极的受试者的雄辩皮层映射程序数据。从这些数据中，我们观察到伪影在所有受试者的时间域中都表现出锁相和棘轮特性。在频域中，刺激导致宽带功率增加，以及基频刺激频率及其超谐波的功率爆发。伪影的空间分布遵循电偶极子的电位分布，在所有受试者和刺激通道中，拟合优度中值为 R 2 = 0.80。高达 ± 1,100 µ V 的伪影出现在距离刺激通道 4.43 至 38.34 毫米的任何地方。这些时间、光谱和空间特性可用于改进现有的伪影抑制技术，启发新的伪影缓解策略，并有助于开发新的皮质刺激方案。总之，这些发现加深了我们对皮质电刺激的理解，并为未来的 BD-BCI 系统提供了关键的设计规范。
闭环可回收和不持久的聚乙烯 -
检测从Terahertz到可见光谱结构域的光脉冲的电场波形提供了平均场波形的完整特征，并具有量子光学的巨大潜力，时间域（包括频率bomb）光谱镜，高谐波，高谐波，高旋转性生成和Attosecond Science，可举几例。可以使用电磁抽样进行场分辨的测量，其中激光脉冲通过与另一个较短持续时间的另一个脉冲的相互作用来表征。测得的脉冲序列必须由相同的脉冲组成，包括其相等的载体 - eNvelope相（CEP）。由于宽带激光增益介质的覆盖率有限，在中红外创建CEP稳定的脉冲序列通常需要非线性频率转换，例如差异频率产生，光学参数放大或光学整流。这些技术以单次通道的几何形状运行，通常会限制效率。在这项工作中，我们展示了对谐振系统（光学参数振荡器（OPO））中产生的脉冲的现场分解分析。由于固有的反馈，该设备在给定的输入功率水平上表现出相对较高的转换效率。通过电磁抽样，我们证明了用CEP稳定的几个周期纤维激光脉冲泵送的亚谐波OPO会产生CEP稳定的中红外输出。完整的振幅和相信息使色散控制直接控制。我们还直接在时间域中直接确认了Opo的外来“翻转”状态，在时域中，连续脉冲的电场具有相反的符号。
有向图上时变信号的联合采样与重构
摘要 — 时变图信号的顶点域和时间域平滑性是可以利用的基本属性，从有限的样本中有效地重构图信号。然而，当信号的频率占用率随时间变化时，现有的方法并不直接适用。此外，虽然例如传感器网络应用可以从有向图模型中受益，但图特征向量的非正交性会对基于谱的信号重构算法提出挑战。在这种情况下，我们在这里考虑具有未知频率支持的 K 稀疏时变信号。通过利用变化图频率支持的平滑性并在有向图上采用移位操作，我们研究基于 Schur 分解的多个变化信号的联合采样，以通过正交频率分量重构每个信号。首先，通过提出两阶段单独联合采样方案来确定多个信号的联合频率支持。基于估计的频率支持，可以使用在单个采样阶段收集的数据恢复每个信号的 GFT 系数。提出了用于顶点集选择和图移位顺序选择的贪婪算法，从而能够对加性噪声进行鲁棒的信号重构。考虑到应用中的信号可能近似为 K 稀疏，我们进一步利用单个和联合采样阶段的样本，并将最优信号重构作为具有自适应频率支持选择的凸优化问题进行研究。所提出的最佳采样和重构算法优于随机网络和传感器网络数据收集中的几种现有方案。
评估脑电图 alpha-to-theta 和 theta-to-alpha 波段比值作为心理负荷指标
许多研究表明，EEG 波段，特别是 alpha 和 theta 波段，是潜在有用的认知负荷指标。然而，很少有研究可以证实这一说法。本研究旨在评估和分析 alpha-theta 和 theta-alpha 波段比率对支持创建能够区分自我报告的心理负荷感知的模型的影响。使用原始 EEG 数据集，其中 48 名受试者以多任务 SIMKAP 测试的形式进行静息活动和诱导任务要求练习。波段比率是根据额叶和顶叶电极簇设计的。构建和模型测试是使用从计算的比率随时间提取的频率和时间域的高级独立特征进行的。模型训练的目标特征是从休息和任务需求活动后收集的主观评级中提取的。模型是通过使用逻辑回归、支持向量机和决策树构建的，并使用准确度、召回率、精确度和 f1 分数等性能指标进行评估。结果表明，使用从 alpha-theta 比率和 theta-alpha 比率中提取的高级特征训练的模型具有较高的分类准确率。初步结果还表明，使用逻辑回归和支持向量机训练的模型可以准确地对自我报告的心理工作量感知进行分类。这项研究通过展示从 alpha-theta 和 theta-alpha EEG 频带比率中提取的时间、频谱和统计域中用于区分自我报告的心理工作量感知的信息的丰富性，为知识体系做出了贡献。
2025请致电论文
特殊焦点模块背面功率，3D集成，内存堆叠，异源集成（启用AI革命）新兴技术CMOS Technologies的缩放范围继续延伸，超出了当前3 nm节点的清晰外观，包括围绕技术周围的闸门。引入背部功率将为高级技术带来令人兴奋的新功能，但同时，带来了在提供的ESD设备中需要解决的新ESD挑战。使用高级技术，高应用程序性能和异质集成概念为ESD保护设计带来了新的挑战。对于2025年EOS/ESD研讨会，我们正在寻找展示技术层面的进步和挑战的原始出版物。设备测试技术缩放和包装的复杂性的增加需要更高级的ESD测试解决方案。现代包装技术还引入了制造过程中未知的ESD应力水平。初始测量结果显示出非常快的脉冲解决了次纳秒时间域。现有的测试方法适合在此时间域中的表征，还是我们需要新的方法？我们邀请提交这些问题以及在ESD测试其他领域的进步。制造控制商业高性能2.5D和3D IC的制造具有与ESD相关的特定挑战，其中包含新材料，自定义集成和相关测试方法的新组装过程。模具到磁力，晶圆到磁力粘结，堆叠的ICS和模块包括具有低ESD承受能力的子系统，具有大量和各种各样的模具到die接口和小凹凸音高。我们邀请提交的意见，以解决控制和处理方面的进步，以朝着低于5 V制度的ESD稳健性非常低的行业趋势。
黑海科学机器学习杂志...
阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，会逐渐丧失认知和神经功能，对人类生活产生负面影响，并且是不可逆转的。由于该疾病无法治愈，因此通过早期诊断减缓其进展至关重要。诊断阶段的延长会导致治疗延迟并增加认知和神经系统的损失。本研究的目的是利用机器学习方法根据脑电图（EEG）信号诊断阿尔茨海默病（AD），以尽量减少损失。在研究中，24 名 AD 患者和 24 名健康人的脑电图信号被分为 4 秒的时间段，重叠率为 50%。计算信号的独立成分分析（ICA）值，并根据ICA值从EEG通道中自动去除噪声。每个信号从时间域到谱域的转换都是采用Welch方法进行的。通过Welch频谱分析获得1~30Hz范围内的功率谱密度（PSD）信号，提取20个统计和频谱特征，并建立特征向量。利用Spearman相关系数检验各特征与标签的相关关系，并根据阈值选取9个特征构建新的特征向量。将获得的特征向量中70%作为训练，30%作为测试。采用 10 倍交叉验证对机器学习 (ML) 方法中的支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (kNN) 方法进行训练和测试，不使用和使用主成分分析 (PCA)。根据准确度、敏感度、特异性、精确度和 F-Score 值对结果进行比较。通过对由20个特征组成的特征向量进行PCA分析，利用SVM取得了AD诊断的最佳准确率（96.59%）。关键词：EEG、阿尔茨海默病、机器学习、SVM、kNN。
重新审视“非热”批量微波炉灭活微生物
在过去的几十年中，人们一直在积极讨论“非热”微波辅助微生物灭活机制。这项工作介绍了一种新颖的非侵入式声学测量方法，测量家用微波炉腔体磁控管的工作频率为 fo = 2.45 ± 0.05 GHz（λ o ~ 12.2 cm），并在时间域（0 至 2 分钟）内进行调制。测量结果揭示了腔体磁控管阴极灯丝冷启动预热周期和脉冲宽度调制周期（开启时间、关闭时间和基准周期，其中开启时间减去基准时间 = 占空比）。波形信息用于重建历史微波“非热”均质微生物灭活实验：其中自来水用于模拟微生物悬浮液；冰、碎冰和冰浆混合物用作冷却介质。实验使用文字、图表和照片进行描述。确定了影响悬浮液时间相关温度曲线的四个关键实验参数。首先，当所选工艺时间 > 时间基准时，应为每一秒的微波照射使用腔体磁控管连续波额定功率。其次，由于外部碎冰和冰浆浴的热吸收率不同，它们会产生不同的冷却曲线。此外，外部浴可能会屏蔽悬浮液，从而延缓时间相关的加热曲线。第三，由于周围没有冰块，内部冷却系统要求悬浮液直接暴露在微波照射下。第四，四个独立的水假负载隔离并控制悬浮液的热传递（传导），从而将一部分微波功率从悬浮液中转移出去。使用能量相空间投影将 800 W 时 0.03 至 0.1 kJ ⋅ m −1 的“非热”能量密度与报道的 1050 ± 50 W 时 0.5 至 5 kJ ⋅ m −1 的热微波辅助微生物灭活能量密度进行比较。
2024 Surps主题演讲者
抽象的时间域调查（例如ZTF，ASAS-SN和Panstarrs）发现了无数现象，例如在日常时间表上不断发展的超新星。这些系统通过观察单个瓷砖并定期重新访问先前观察到的区域，每晚每周至每周一次的全天空节奏，但它们可能会错过以更快的速度演变或出现在其视野外（FOV）以外的瞬态。达到这些快速，罕见的瞬态需要同时调查整个天空。evryscope遵循这种方法，每两分钟，一对北部和南部的望远镜每两分钟都在地平线上方调查天空。移至下一代的调查，Argus阵列是一个全天空系统，可将900个望远镜多路复用到单个安装座上。使用ArcSecond尺度采样，SCMOS探测器和宽场光学元件，Argus可以达到外层状瞬变。然而，随着分辨率接近观看限制的性能，Argus的物理数量级比Evryscope大。这需要一个自定义的安装座，能够支持和跟踪900望远镜，同时保持光学材料的挑战等同于为目前操作的机器人望远镜组合提供服务。我提出了针对这些挑战的解决方案，该挑战是在Argus Pathfinder阵列中实施的，这是我论文工作的中心主题。这个缩放的原型演示了如何构造和维护Argus数组。我详细介绍了我们的新假尾望远镜设计，在操作数百个单独的望远镜进行初始调试时，减少了维护开销。我们以Argus Pathfinder的早期绩效结果得出结论。i还提出可扩展的运动控制系统，驱动Argus阵列的当前设计。
工作说明 - 船舶结构委员会
该项目的目标是制定有限元分析在船舶结构设计和评估中的应用指导说明。当前的设计和评估实践包括广泛使用强大的数值建模技术，如果应用不当，可能会导致分析结果的质量和可靠性差异很大。该项目的目标是为审查与 FEA 质量保证 (QA) 相关的方面提供指导，包括进行 FEA、软件和人为因素所使用的程序。2.0 背景 2.1 船舶结构委员会 (SSC387) 于 1996 年处理了这个问题，然而，在过去的 15 年中，有限元建模的使用在以下方面取得了进展：• 可用工具（例如自动网格划分、与绘图/实体建模工具的交互），• 考虑的材料（钢、铝、塑料、复合材料、非线性（屈服后）行为），• 负载条件（例如流体结构相互作用、碰撞、爆炸模拟），• 分析类型（隐式与显式（时间域）建模），• 元素公式（非线性、混合和接触元素），以及• 结构几何形状（裂纹尖端元素、连接和焊件、接触/滑动部件装配）。2.2 此前 SSC 对此主题的处理以及其他行业指南提供的指导侧重于： • 船舶结构的线性弹性分析， • 仅限于自然频率（模态）分析的动态分析， • 结构组件而非连接和整船模型，不处理子结构， • 各向同性材料， • 局部载荷而非整船载荷， • 基准建模工具，以及 • 错误检查程序的开发。2.3 为了产生高质量的有限元分析结果，需要对模型准备和解释进行指导，以便从当前先进的数值建模工具中开发出一致的质量水平。本指南可以考虑： • 规划和准备， • 工程模型的开发， • 有限元模型的构建， • 有限元模型的执行，以及 • 结果的解释 3.0 要求
混合
背景和客观：睡眠阶段是睡眠障碍诊断的重要步骤，这对于专家来说是时间密集型和费力的手动执行这项工作。自动睡眠阶段分类方法不仅减轻了这些苛刻任务的专家，而且可以提高分类过程的准确性和效率。方法：一种新型的基于生物信号的新型模型，该模型是通过使用各种生理学信号的3D卷积操作和图形卷积操作的组合构建的。3D卷积和图形卷积都可以从相邻的大脑区域汇总信息，这有助于从生物信号中学习固有的连接。脑电图（EEG），EEC胶合图（EMG），电击图（EOG）和心电图（ECG）信号用于提取时间域和频域特征。随后，这些信号分别输入了3D卷积和图形卷积分支。3D卷积分支可以探索时间序列中每个通道中的多通道信号与多波段波之间的相关性，而图形卷积分支可以探索每个通道与每个频段之间的连接。在这项工作中，我们使用ISRUC数据集（来自子组1的亚组3和50个随机样本）开发了提出的多通道卷积组合睡眠阶段分类模型（Mixsleepnet）。结果：基于第一个专家的标签，我们生成的Mixsleepnet的精度分别为ISRUC-S3的F1得分和Cohen Kappa得分分别为0.830、0.821和0.782。对于ISRUC-S1数据集，它的准确性分别为0.812、0.786和0.756。根据第二专家进行的评估，ISRUC-S3和ISRUC-S1数据集的全面精度，F1分数和Cohen Kappa系数分别为0.837、0.820、0.789和0.829、0.829、0.791，0.791，0.791，0.7775。结论：拟议方法通过所提出的方法的绩效指标的结果要比所有比较模型的结果要好得多。在ISRUC-S3子数据库上进行了其他实验，以评估每个模块对分类性能的贡献。