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基于自旋扭转二极管的无线电接收器作为能量探测器 移动电磁波对人脑的影响 新的防护涂层，以防止在香槟酒佳肴中生长的Lampenflora COVID-19医疗工作者的疫苗犹豫不决
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
电磁波对人类大脑的副作用：一项回顾性研究
1.引言随着电子设备的使用越来越多，人体受到电磁场 (EMF) 的影响 [1,2]；因此，随着科技进步和新设备的建造，人们对电磁波对生物系统的影响以及人类暴露于电磁波的情况进行了大量的研究[3-5]。然而，电磁场被称为一种无噪声污染[6]；电磁辐射 (EMR) 广泛应用于现代技术和通信[7]。发射电磁波并暴露在人体面前的具体设备包括手机、电视、电脑、微波炉、蜂窝网络和基站收发器 (BTS) 塔 [8]。然而，人体细胞在 10 至 1000 Hz 的范围内相互通信，大多数手机在 270 至 1800 Hz 的范围内通信；因此，移动电磁波的范围与人类细胞间通讯系统重叠，从而对人体造成干扰。这些辐射按信号变化、辐射强度、辐射量等参数划分，辐射量最高的是手机[9]。例如，德国是住宅区受高频 GSM 电话塔影响的国家之一[10]。手机的频率为 900-1800MHz，脉冲为 218Hz。大多数欧洲和亚洲国家都使用这一频率范围，包括伊朗[11]。然而，手机波是安全的，因为它们是非电离的[12、13]。过度使用通讯设备会使许多人从幼年到老年都暴露在辐射中[14]。2. 准备论文电磁波对人体的负面影响
移动电磁波对人脑的影响新的防护涂层，以防止在香槟酒佳肴中生长的LampenfloraCOVID-19医疗工作者的疫苗犹豫不决
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
超声波对锂离子电池的无损测试用于异常检测和质量控制：应用和信号处理
使用超声检查方法用于异常和锂离子电池中的缺陷检测一直是研究人员近年来的一个令人兴奋的主题。用于电池检查的超声波技术主要集中于监视电池状态，识别内部缺陷，并检测诸如锂电池，气体产生和扩展，润湿的一致性以及热失控等问题。该技术通常采用脉搏回波方法，使用触点或沉浸式设置在电池中进行内部缺陷检测。随着超声技术的不断发展，预计将在锂电池检查的各个方面应用越来越多的超声技术。右审讯频率的使用取决于检查的目标。例如，当电池内部有大量阻塞信号的大气体时，使用低频检查。渗透量可能表明细胞的气体程度如何。通过传输信号用于识别与电池内部缺陷相关的音速或穿透量。另一方面，反射信号主要用于定位内部缺陷。当需要单向穿透（例如厚棱镜细胞）并在传感器和细胞之间具有距离时，浸入设置很有用。接触测试通常也用于SOC或SOH估计。
使用超声波对脑血流进行 3D 成像
神经系统疾病是全球最常见的致残原因和第二大死亡原因。这些疾病通常与脑血流的变化和受损有关，因此脑血管成像对于临床诊断和科学研究都至关重要。然而，目前可用的工具（其中最主要的是磁共振成像（MRI））不足以普遍地检查活体大脑：（1）血管本质上是动态的，但现有工具只能捕捉静态快照；（2）脑血管跨越从厘米到微米的尺度，速度从几米每秒到不到一毫米每秒，但 MRI 缺乏捕捉全频谱的分辨率和灵敏度；（3）MRI 扫描仪体积大、幽闭，需要患者保持静止，这无法对患者进行连续成像或自由移动时的成像，也无法扫描患有运动障碍、幽闭恐惧症或肥胖的人。
利用 Daubechies 小波对快速时变磁场进行量子传感
摘要 结合使用量子传感技术和正交函数（如 Walsh 和 Haar 小波函数）作为量子位的控制序列，可以重建时变磁场的波形。然而，Walsh 和 Haar 小波函数的分段常数性质会在重建波形中引起脉冲形伪影。在本文中，我们提出了一种强大的量子传感协议，通过使用基于高平滑度 Daubechies 小波的控制序列来驱动量子位。时变磁场波形重建时伪影可忽略不计，精度更高。基于 Bloch 球面上表示的直观模型，推导出量子位读数、量子态的累积相位和小波系数之间的基本数学关系。通过使用由 Daubechies 小波函数调制的连续微波控制序列控制每个量子位，可以将产生的量子位读数与指定的小波系数相关联。然后利用这些系数通过逆小波变换重构出更平滑、更准确的时变磁场波形。在不同的 Daubechies 小波参数设计下，对单音、三音和含噪波形进行了仿真，以验证所提方法的有效性和准确性。基于 Daubechies 小波的波形重构方法也可应用于磁共振波谱以及重力、电场和温度的测量。
重力波对量子多体状态的影响
摘要：只要经典的自由度和量子系统的经典程度扩散，量子和经典自由度的一致耦合就存在。在本文中，我们得出了这种经典量词（CQ）重力理论的牛顿极限。我们的结果既可以通过量规固定CQ一般相对性的路径积分理论以及CQ主方程方法来获得。在每种情况下，我们都会发现相同的弱场动力学。我们发现，新to的电势会扩散到质量特征状态下的反熔率下降的量。我们还将结果作为一个无序的随机微分方程系统，用于杂交经典量词状态的轨迹，并提供了一系列构建功绩形象的内核，可通过通过decoeherence-difdiff-first-fordercors-fordercors-ford Iteck frasemimentimental test IT进行实验测试的重力测试。我们将弱场限制与先前的牛顿重力模型进行比较和对比，耦合到量子系统。在这里，我们发现牛顿电位和量子状态在锁定状态下变化，随机时间流动。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
第二次谐波剪切水平波对粘合剂的免疫力
这是预先发布的版本。这是Publication Wen，F。，Shan，S。，＆Cheng，L。的公认版本（2021）。第二次谐波剪切水平波对呼吸裂纹检测的免疫力。结构性健康监测。电视©作者2021可用athttps：//doi.org/10.1177/14759217211057138。