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低功率双尾动态比较器的ECG
在设计ECG系统时，主要问题之一是功耗，尤其是用于移动和可穿戴设备。本文提出了DTLC适用于使用具有负面偏置的双尾比较器的低端和高端应用程序，以改善使用Mentor图形建模的ECG信号监测系统。使用180nm CMOS技术的EDA工具集成的电路设计，以0.8V的电源提高了电力消耗，而不会下降汽车的性能。参数（包括功耗和功耗产品（PDP））以20 kHz的时钟频率从1.33μW降低到12.5 PW，而PDP降低到27°C时的0.251 AJ，可以改善功耗（PDP）。这些优化使所提出的比较器非常适合低功率，高性能ECG系统，尤其是在便携式和可穿戴的医疗设备中，在这些设备中，作为资源利用和交付的精度是重要因素。设计为公司的数字过渡提供了一个声音平台。心脏信号监测中的类似物到数字转换器（ADC）作为客户对医疗行业中节能声音元素的需求的增长。通过这种方式，功率释放效率得到提高，并且过多的能耗受到限制。根据准确性要求，拟议的比较器可以视为最适合现代心电图应用程序的比较。
比较在电荷方案和温度的几个参数下，快速充电对三个锂离子细胞周期寿命的影响
几次学习（FSL）的目的是学习如何从少数培训检查中认可图像类别。一个核心挑战是，可用的培训检查通常不足以确定哪些视觉效果是所考虑类别中最具特征的。为了应对这一挑战，我们将这些视觉特征组织成方面，从直观地将相同的特征分组（例如，与形状，颜色或纹理相关的功能）。这是从以下假设中的动机：（i）每个方面的重要性因类别而异，并且（ii）可以从类别名称的预训练的嵌入中预测Facet的重要性。尤其是我们提出了一种自适应的相似性度量，依靠对给定类别的预测的重要性权重。该措施可以与各种现有的基于度量的甲基甲化组合使用。在迷你胶原和CUB上进行的实验表明，我们的方法改善了基于公制的FSL的最新方法。
用于监视和比较多光子显微镜系统
我们认为量化协议是必要的，原因是几个原因。首先，作为开发人员，早期采用者，建筑商，用户和设施经理，我们意识到，在执行相关测量结果时，并非总是需要达成共识，也不总是就最佳实践达成共识。我们想共享我们认为提供最关键的测量的实践。这种测量可以提供有关系统性能的有价值的诊断信息，尤其是在定期执行表征时。第二，我们的目标是进一步将多光子显微镜从边界技术转变为常规工具，类似于共聚焦显微镜。第三，我们希望这项工作将有助于对实验室内部和整个实验室的结果进行更可靠的比较。第四，最后，我们渴望让制造商以类似的定量方式指定其显微镜的性能，并为这种表征开发更好的工具。总的来说，我们希望推动该领域以提高数据质量和严格目的
比较内部家庭系统疗法和基于心理的认知疗法对童年创伤女性焦虑敏感性和身体异常的有效性。
背景：创伤性儿童期经历可以具有焦虑，抑郁和创伤后应激障碍等症状。最近，内部家庭系统和基于正念的认知疗法已用于具有创伤经历的个体中的广泛心理问题。这项研究旨在比较内部家庭系统疗法和基于正念的认知疗法对患有童年创伤经历的女性的焦虑敏感性和身体烦躁不安的有效性。方法：研究方法是准实验性的，具有预测试的设计，并且由对照组进行了为期2个月的随访。研究参与者包括89名具有童年创伤经验的妇女，她于2023年参观了拉希扬市的咨询中心。使用目的抽样方法，选择了60人，并随机分为三组20个人。数据收集工具包括Bernstein等人的儿童创伤问卷。（2003），泰勒和考克斯（Taylor and Cox）（1998）的焦虑敏感性指数（ASI -R），以及Phillips等人的身体畸形障碍的评级量表。（1997）。在完成干预措施之前，之后和两个月之前收集了数据。第一个实验组接受了Schwartz和Sweezy的内部家庭系统治疗套件，进行了十次90分钟的课程，第二个实验组接受了Segal等人。的基于正念的认知疗法套件，用于9个100分钟的课程，两组每周一次。对照组未接受任何干预。根据受试者的辍学，最终使用SPSS-24软件分析了每组16人的数据，并重复测量统计分析ANOVA。结果：结果表明，两种干预措施都对焦虑敏感性和身体畸形有效，并且在随访期间的治疗效果稳定（P <0.001）。同样，结果表明，内部家庭系统治疗和基于正念的认知疗法对焦虑敏感性和身体烦躁不安之间没有差异。结论：考虑到基于焦虑敏感性和身体烦躁不安的正念的内部家庭系统治疗和认知疗法的有效性，这两种干预措施都可以用作有效的治疗方法，以改善经历过创伤的人的焦虑敏感性和身体烦躁不安。
定量相显微镜：准确性比较
抽象的定量相显微镜（QPM）在生物形象中起关键作用，提供了补充荧光成像的独特见解。他们提供了有关质量分布和运输的基本数据，无法访问荧光技术。此外，QPM不含标签，消除了光漂白和光毒性的关注。但是，在可用的QPM技术中导航可能很复杂，因此选择最适合特定应用程序的QPM技术。本教程审查对主要QPM技术进行了详尽的比较，重点是它们在测量精度和真实性方面的准确性。我们专注于8种技术，即数字全息显微镜（DHM），跨颗粒波前显微镜（CGM），基于QLSI（四边形剪切干涉术），衍射相显微镜（DPM），差异相位（DPC）显微镜（DPC）显微镜，相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 季节 - 季节 - 季节 - 季节 - 想象 - 想象相关（DPM）显微镜（FPM），空间光干扰显微镜（Slim）和强度方程（TIE）成像。为此，我们使用了基于离散偶极近似（IF-DDA）的自制数值工具箱。此工具箱旨在计算显微镜样品平面处的电磁场，而与物体的复杂性或照明条件无关。我们升级了此工具箱，以使其能够建模任何类型的QPM，并考虑射击噪声。简而言之，结果表明，DHM和PSI固有地没有人工制品，而却遭受了连贯的噪音。在CGM，DPC，DPM和TIE中，精确度和真实度之间存在权衡，可以通过改变一个实验参数来平衡。在大多数情况下，FPM和Slim遭受了固有的伪像，这些伪像无法在实验中被丢弃，这使得技术不是定量的，尤其是对于涵盖大部分视野视野的大物体，例如真核生物细胞。
比较苯酚从水中去除的ZnO/CEO2和ZnO/YB2O3混合系统的光催化活性：一种技工方法
近年来，许多效果已致力于寻找作为光催化剂的新材料。对光触发的催化过程的极大兴趣源于利用地球上最清洁，最丰富的能源，即来自阳光的电磁辐射。它代表了应对日益增长的全球警告以及严格连接的空气污染和水污染的独特且不可错过的机会[1，2]。这项不含化石燃料的生态友好技术的开发导致高级氧化和还原过程能够补充废水[3，4]，从而从水分拆料中产生H 2 [5-7]，并分别将CO 2减少到燃料中[8，9]。在这些年中，关于太阳能转化的最佳态度的材料类是基于过渡金属氧化物的半导体[10-12]。通常，半导体材料的特征是带有带子带（VB）的电子，可以通过吸收通过事件光带来的适当能量带来的能量，从而在VB中留下照片诱导的孔[13]。因此，VB中的光促进氧化孔和CB中的还原电子产生了半导体表面的复杂氧化还原反应。由于TIO 2在3.2 eV附近保持带隙，因此需要进行掺杂过程，该事实属于电磁频谱的紫外线范围。从历史上看，第一代半导体光催化剂基本上是基于Tio 2材料的发展[14]。随后是第二代材料，其中Tio 2用金属和非金属元素掺杂[15，16]。实际上，影响地球表面的太阳辐射的UV成分仅为5％，不足以将TiO 2作为光催化剂激活。另一方面，可见的组件徘徊在43％附近；这样的数量促使科学家提高了
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
比较两种低成本3D打印技术，用于从MRI乳房图像构建幻象
开发X射线设备，用于评估，评估图像质量以及质量保证计划所需的物理乳房幻像。理想情况下，这样的幻象应反映乳房的物理特征。首先，组成材料必须具有与乳房组织相同的X射线衰减特性。其次，所使用的幻象应反映实际器官的解剖特征，例如剪影，组成组织的3D分布和变异性（1,2）。所需的解剖现实主义可以源自具有专用乳房计算机层析成像（BCT）扫描仪（2,3）的临床图像，其空间分辨率相对较高。但是，这种方法受到从BCT扫描仪获得的临床乳房图像的全球稀缺限制（4-6）。相反，利用磁性
对内部的生成AI模型的比较研究...
Shruti Langhe 1，Prasanna Kandekar 2计算机系，Savitribai Phule University摘要：能源的需求日益增加，因此必须使用非规定的能源来源。太阳是非传统的能源来源。常规太阳能电池板将太阳能转换为电能。塑料太阳能电池是使用有机电子产品的光伏类型的类型，可通过光伏效应来吸收光吸收和电荷传输，从而从阳光下产生电力。聚合物在室温下提供了溶液处理的优势，这是较便宜的，并且可以使用塑料。因此，如果将硅用聚合物纳米线代替，那么太阳能电池将更轻，最终成本降低。这些太阳能电池很薄，直径几微米，并从太阳辐射中清除所有光线。塑料太阳能电池技术基于共轭聚合物和分子。聚合物太阳能电池引起了极大的兴趣，因为它提供了过去几十年来具有环保，柔性，轻巧，低成本，高效太阳能电池的可能性。塑料太阳能电池在使用方面更有效和可行。本文的重点是塑料太阳能电池技术的开发和优化，特别是对传统硅太阳能电池的柔性，轻巧且具有成本效益的替代来源的潜力。本研究工作的重点是找到最佳的有机材料，以提高塑料太阳能电池的效率和稳定性，从共轭聚合物到小有机分子不等。一些主要目标是通过最先进的制造技术（例如滚动打印和逐层沉积）来改善电荷传输机制并优化设备的体系结构。另一个关键方面是该项目评估塑料太阳能电池的环境方面和生命周期，以确保环保生产过程。在高功率转换效率下实现了巨大的初步结果，并且耐用性得到了极大的提高，从便携式电子设备到建筑集成的光伏电动机的范围很广。因此，塑料太阳能电池的发现可能是可再生能源解决方案并克服世界日益增加的能源挑战的主要步骤。关键词：塑料太阳能电池，有机光伏，聚合物太阳能电池，柔性太阳能电池，可再生能源，可再生能源，可持续能源，能源效率，低成本产生，电子传输层。