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World File Search System波形
一种用于计算心血管内在频率的机器学习方法
心血管波形的分析提供了有关健康和疾病状况的宝贵临床信息。固有频率（如果）方法是最近引入的框架 - 使用单个动脉压力波形来提取有关心血管系统的生理相关信息。IF方法的临床实用性和生理准确性已通过几项临床前和临床研究良好。但是，当前L 2优化求解器的计算复杂性对于IF计算仍然是实时设置中IF方法实际部署的瓶颈。在本文中，我们提出了一种基于机器学习（ML）的方法，用于确定单个颈动脉波形的IF参数。我们使用依次降低的前馈神经网络（FNN）模型将颈动脉波形映射到IF方法的输出参数，从而避免了非convex l 2最小化问题，该问题是由常规方法引起的。我们的方法还包括用于数据预处理，模型培训和模型评估的程序。在我们的模型开发中，我们同时使用了临床和合成波形。我们的临床数据库由来自两个不同来源的颈动脉波形组成：亨廷顿医学研究机构（HMRI）iPhone心脏研究和Framingham心脏研究（FHS）。在HMRI和FHS临床研究中，使用了各种设备平台，例如压电传动系统，光学分解（Vivio）和iPhone相机来测量动脉波形。我们的盲目临床测试表明，从基于FNN的方法计算的参数与基于标准L 2优化方法的参数之间非常强的相关性（即r 0.93和p-value 0.005，对于每个参数，则为r 0.005）。我们的结果还表明，如果本工作中引入的模型基于FNN的性能独立于测量设备和设备采样率。
SN74LVC1G125 具有三态输出的单总线缓冲门
注意：A. C 包括“探针”和“夹具”电容。 B. 波形 1 用于具有内部条件的输出，即输出为低，除非被输出控制禁用。波形 2 用于具有内部条件的输出，即输出为高，除非被输出控制禁用。C. 所有输入脉冲均由具有以下特性的发生器提供：PRR 10 MHz，Z = 50 。D. 每次测量一个输出，每次测量一个转换。E. t 和 t 与 t 相同。F. t 和 t 与 t 相同。 G. t 和 t 与 t 相同。H. 所有参数和波形并不适用于所有设备。
自闭症谱系障碍研究
自闭症谱系障碍 (ASD) 等神经发育疾病的早期诊断仍是一个尚未得到满足的需求。其中一个困难是识别与 ASD 表型相关的生物信号。视网膜电图 (ERG) 波形已被确定为可能对 ASD 等神经系统疾病进行分类的信号。ERG 波形源自光感受器和视网膜神经元对短暂闪光的响应而产生的电活动，为中枢神经系统提供了一个间接的“窗口”。传统上，波形是在时域中进行分析的，但最近，人们已成功地使用离散小波变换 (DWT) 对 ERG 进行了时频频谱 (TFS) 分析，以表征信号的形态特征。在本研究中，我们建议使用高分辨率 TFS 技术，即变频复合解调 (VFCDM)，根据两个信号闪光强度分解 ERG 波形，以建立机器学习 (ML) 模型来对 ASD 进行分类。其中包括 N = 217 名受试者（71 名 ASD 患者，146 名对照患者）在两种不同闪光强度，446 和 113 Troland 秒 (Td.s) 下的右眼和左眼的 ERG 波形。我们使用 DWT 和 VFCDM 分析了原始 ERG 波形。我们从 TFS 中计算特征并训练 ML 模型（例如随机森林、梯度提升、支持向量机）以将 ASD 与对照患者进行分类。使用独立于受试者的验证策略对 ML 模型进行了验证，我们发现具有 VFCDM 特征的 ML 模型优于使用 DWT 的模型，实现了 0.90 的受试者操作特性曲线下面积（准确度 = 0.81、灵敏度 = 0.85、特异性 = 0.78）。我们发现与较低频率相比，较高频率范围（80 – 300 Hz）包含更多与 ASD 分类相关的信息。我们还发现，右眼中更强的 446 Td.s 闪光强度提供了最佳分类结果，这支持对 ERG 波形进行 VFCDM 分析，作为辅助识别 ASD 表型的潜在工具。
UHFQA 用户手册
QAS：现在可以绕过串扰抑制矩阵来减少延迟 QAS：现在可以使用“信号输出”选项卡中的控件将振荡器直接输出到信号输出 1（正弦）和 2（余弦）上的信号输出上。相对节点已更改 QAS：现在可以在仪器的 Trigger Out 连接器上输出已辨别的量子位状态 QAS：可以在 LabOne UI 中编辑串扰抑制矩阵 QAS：现在可以通过 LabOne UI 中混频器的增益和相位不平衡指定去偏移参数 AWG：添加了 getQAResult 和 waitQAResultTrigger 指令以读取最后一个量子位状态辨别的结果 AWG：提高了编译速度和稳定性 AWG：波形查看器现在支持长达 10 MSa 的波形 AWG：序列器程序内存已限制为缓存内存 LabOne：macOS 支持 LabOne：图可以保存为 PNG 或 JPEG 格式 LabOne：为图、输入字段和设备连接对话框添加上下文菜单 LabOne API：使用 vectorWrite 进行波形更新，被更快、更强大的 setVector 方法取代。波形现在按照序列程序中定义的顺序排序，而不是按字母顺序排序。 LabOne API：波形更新现在使用整数格式。建议使用辅助函数 convert_awg_waveform 和 parse_awg_waveform 转换为新格式。 规格：添加了信号输出相位噪声的性能图
电场磨坊 - 开普敦大学
两种形式的前置放大器................................................................................................ 21 阻抗 Z 是一个并联 RC 网络.............................................................. ; . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 前置放大器波形（Z 主要是电阻性）. . . . . . . . . . . . . . 26 前置放大器波形（Z 同时为电阻性和电容性）. . . . . . . . . 27 平行板产生已知电场 E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 安装在平行板校准器接地平面上的场机 . ...
了解激光粉末床熔合中激光发射功率的时间波形调制的影响：第二部分 - 实验研究 Ca
符号 名称 单位 BR 构建速度 mm 3 /sd 0 光束腰直径 µm f acq 高速相机采集频率 Hz f osc,meas 测量的熔池振荡频率 Hz f osc,theo 理论预测的熔池振荡频率 Hz FOV 视场 像素 × 像素 / mm × mm fw 波形频率 Hz l 单轨长度 mm lt 层厚度 µm m 重复次数 - M 2 光束质量因数 - P avg 平均激光发射功率 WP bk 激光发射的背景功率 WP max 最大发射功率 WP pk 激光发射的峰值功率 W SR 空间分辨率 µm/像素 t exp CMOS相机的曝光时间 µs t fall 激光下降时间 µs t illumination 照明光的曝光时间 µs t off 激光关闭时间 µs t on 曝光时间 µs t rise 激光上升时间 µs t tot 波形周期 µs V 沉积材料体积 mm 3 δ 占空比 无量纲 ΔP 波形振幅W Λ obs 观察波长 nm Λ process 激光发射波长 nm α 热扩散率 m 2 /s λ 过程的空间波长 µm
波形可以同时代表知识和现实吗？通过机器学习的辅助神经科学知识提取在neuromorpho.org上应用于神经重建元数据
摘要在学术期刊中每天产生的非结构化文本的数量是巨大的。系统地识别，分类和构造此类数据的信息对于研究人员即使在划界领域中也越来越具有挑战性。命名实体识别是一种基本的自然语言处理工具，可以训练从科学文章中的宣传，结构和提取信息。在这里，我们利用了最新的机器学习技术，并开发了人类通过用户友好的图形接口和通过应用程序编程界面访问的智能神经科学元数据建议系统。我们向神经重建的公共存储库展示了一种实际应用，Neuromorpho.org，从而扩展了当前正在使用的现有基于Web的元数据管理系统。定量分析表明，建议系统将人事劳动减少至少50％。此外，我们的结果表明，由于神经科学命名的内在歧义，具有相同软件体系结构的较大较大的培训数据集不太可能进一步提高性能，而无需进行临时启发。该项目的所有组件均发布开源，以进行社区增强和扩展到其他应用程序。关键字：元数据管理，神经策略，神经信息学，自然语言处理，命名实体识别，机器智能，深度学习，变形金刚
豪萨语的喉音辅音 - 伦敦大学亚非学院研究在线
第三部分（第 6 章，器乐部分）介绍并讨论了对受过教育的以该语言为母语的人的言语中观察到的声带在产生声门辅音及其非声门辅音时的行为活动的详细电喉图分析结果。本章首先回顾了文献，这些文献报道了早期对该语言音节音素的工具性和非工具性研究。然后描述了用于记录、显示和注释语音压力和喉图波形的技术。对波形进行了定性和定量分析。定量分析中最重要的参数是从 Lx 波形测量中得出的估计开商 (OQ)，还给出了基频、持续时间和语音起始时间的测量值。本章最后介绍了实验结果：
幻影阵列和频道效应可见性在TLM参数的组合下
固态光源比常规源更容易容易出现更大的时间光调制（TLM）。tlm的可见性取决于波形，频率，调制深度和占空比，并且受观察者的敏感性的影响。tlm可以远远超过临界闪烁融合频率（CFF）。这个人类受试者实验探索了在74 TLM波形下的靶向任务的频道阵列效应与幻影阵列效应的可见性。结果显示，频镜的可见性峰在90至120 Hz之间，而幻影阵列可见性峰在500至1,000 Hz之间。在6,000 Hz的敏感参与者中可以看到幻影阵列。在矩形和正弦TLM，较高的调制以及占空比的周期为10％或30％和50％时，这两种效应更为可见。使用Leiden视觉灵敏度量表进行区分的高灵敏参与者将TLM波形评为更明显，尤其是那些本质上难以看见的tlm波形。这项工作奠定了幻影阵列效应指标的基础，并指导驱动器和调光设计师迈向电子电路，以最大程度地减少LED产品中TLM的可见性。