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World File Search System测量信号
Lucas Poßner*、Matthias Laukner、Florian Wilhelmy、Dirk Lindner、Uwe Pliquett、Bojana Petkovic、Marek Ziolkowski、Thomas R. Knösche 和 Konstantin Wei
对于实际测量，我们使用了图 1 中所示的设置。它包括：(i) 一台笔记本电脑，用于控制信号生成和数据采集；(ii) 一台 USB 示波器（TiePie Handyscope HS5-540），带有集成的任意波形发生器。从神经刺激器记录的波形被发送到任意波形发生器，示波器用于拾取来自 (iii) 的测量信号；(iii) 测量前端，包含：- 电压控制电流源，用于将刺激脉冲施加到电极和组织，- 差分放大器，用于测量电极和组织之间的电压，- 差分放大器，用于测量刺激电流作为传感电阻器两端的电压降 [8]；(iv) 连接到电压控制电流源的双极同轴脑刺激电极（Inomed BCS 45mm 30°）。电极是一个带有非绝缘外导体的开放式同轴探头。其末端弯曲 30°，长 45 毫米。电缆长度为 3 米。由于其长度，它会产生不必要的寄生电容。如果导体略微不呈圆形，就会发生这种现象 [5]。在补偿电极阻抗时，需要考虑这一点。然而，在本文的背景下，提出一个原理证明，这是可以忽略不计的。
— 我们正在缩小差距。实现数字化变电站。 - ABB
数字化变电站的定义特征是过程总线的实现。IEC 61850 过程总线能够通过安全、标准化的光纤通信总线取代 IED、其他设备（例如仪器变压器、气体监测、MotorDrive™ 等）和开关设备之间的点对点铜连接。得益于过程总线，实时测量信号和状态信息可以在整个变电站内广播，而无需复杂的布线方案。20 世纪 90 年代末，ABB 在澳大利亚为昆士兰州的输电服务提供商 Powerlink 委托建造了世界上第一个数字化变电站。尽管这一概念自那时以来一直在演变，但基本原理保持不变；用小型集成传感器取代笨重的电流和电压传感器，用光纤通信总线取代信号铜线。从 2008 年起，ABB 在非常规仪器变压器和保护及控制设备之间引入了 IEC61850-9-2 过程总线。数字化变电站使电力公司能够提高生产率、减少占地面积、增加功能、提高资产可靠性，并且至关重要的是，提高服务人员的安全性。数字化变电站利用数字保护、控制和通信技术的优势，反映了许多其他行业的数字化趋势。
非重生电子和探测器的超导体 - 铁磁性杂种
常规的超导电子[1]依赖于超导电线和不同类型的弱环节的超电流和准粒子电流转移的相结合。这些组合可以实现各种功能性IES，例如磁力测定法[2]，电流或电压放大器[3]，电压标准标准[4]，以及基于电阻[5]的检测器或依赖于系统的非平衡状态的电感[6]。与他们的半导体库型相比，超导电子设备缺乏基本元素：非二极管设备，例如二极管或热电元素。不存在非股骨能力可以归因于超导状态的内在电子 - 孔对称性。然而，这种对称性可以使用磁和超导元件的组合[7，8]，从原则上讲，它可以实现强大的非重生或功绩的热电图。这些现象可用于创建超导旋转隧道二极管[9]，用于超导逻辑和低温记忆的构件，或诸如超导向器 - forromagnet热磁性检测器（Suptrops-Inctife in Astrackect in Astrocke in Astrops-Ickmicys）的新颖类型的检测类型，例如超过forromagnet theroeecnet theroelec-teric tric检测器[10] ]，例如，在安全成像中使用了Terahertz-radadiation感测[12]。非常明显，在SFTED中，吸收的辐射直接生成所需的测量信号，而无需单独的偏置电流或电压。
单次自旋量子比特的稳健且快速的后处理......
建立低误差和快速的量子比特读出检测方法对于有效的量子误差校正至关重要。在这里，我们测试神经网络以对一组单次自旋检测事件进行分类，这些事件是我们的量子比特测量的读出信号。此读出信号包含一个随机峰值，对于该峰值，包括高斯噪声的贝叶斯推理滤波器在理论上是最佳的。因此，我们将通过各种策略训练的神经网络与后一种算法进行了基准测试。使用 10 6 个实验记录的单次读出轨迹训练网络不会提高后处理性能。与贝叶斯推理滤波器相比，由合成生成的测量轨迹训练的网络在检测误差和后处理速度方面表现相似。事实证明，这种神经网络对信号偏移、长度和延迟以及信噪比的波动更具鲁棒性。值得注意的是，当我们使用由合成读出轨迹结合我们设置的测量信号噪声训练的网络时，我们发现 Rabi 振荡的可见性增加了 7%。因此，我们的贡献代表了神经网络的软件和硬件实现在可扩展自旋量子比特处理器架构中可能发挥的有益作用的一个例子。
高素质成像用于监测单个单元格中的信号动力学
所有活细胞都是其环境的传感器：他们感觉到信号，激素，细胞因子和生长因子等。这些信号与细胞表面受体的结合通过蛋白质 - 蛋白质相互作用，酶促修饰和构象变化启动消息沿细胞内信号通路的传播。通常，在整个细胞种群中监测信号通路的激活，从而给予人群平均度量，通常使用破坏和匀浆细胞种群的实验方法。高内容成像是一种自动化的高通量荧光显微镜方法，可实现从活细胞中采取信号转导途径的测量。它可用于测量信号动力学，感兴趣的特定蛋白质的丰度随着时间的流逝而变化，或记录特定蛋白质如何移动和改变其本地化，以响应来自其环境的信号。使用此方法和其他单细胞方法，越来越清楚的是，即使在克隆（同源性）细胞系中，细胞对给定刺激的响应以及它们表达的细胞成分的量也很大。本综述将讨论高素质成像如何促进我们对细胞异质性的日益了解。它将讨论如何将生成的数据与信息理论方法相结合，以量化通过嘈杂的信号通路传输的信息量。最后，将考虑异质性与我们对疾病的理解和治疗的相关性，强调了单细胞测量的重要性。
走向矢量信号的计量表征...
如今，矢量信号分析仪 (VSA) 用于在研究、制造和原型设计中测量数字信号的特性。现代 VSA 通常使用 > 20 GHz 的载波频率和高达 200 MHz 的解调带宽。随着新通信设备的出现，带宽预计将大幅增长，例如参见 [1]。VSA 使用各种架构，而通常输入信号在使用至少 12 位 A/D 转换器进行多次下变频后在基带中采样，信号的同相和正交分量由正交解调确定。解调器的标量（幅度）响应可以使用校准的功率计通过计量可追溯性确定，但由于 VSA 的原理，没有关于相位的信息。可追溯性是 ISO/IEC 17025 对校准实验室和仪器制造商的一项关键要求。在 [2] 中，概述了使用快速数字采样示波器 (DSO) 进行可追溯的幅度和相位特性测量的策略。VSA 和 DSO 都使用了宽带多正弦激励，而测量信号对两种仪器来说是共同的，可以通过反卷积去除。选择多正弦波形是因为相邻音调之间的幅度和相位关系是可计算的。DSO 可通过电光采样 (EOS) 进行追溯，它定义了仪器响应中频率分量的相对时间 [3]。NIST（美国）[4]、NPL（英国）[5] 和 PTB（德国）[6] 已经开发了这样的 EOS 系统。VSA 的详细内部架构只有其制造商知道，目前计量实验室面临着这些仪器可追溯校准的问题。然而，使用 DSO [2] 的方法相对复杂，不适合商业校准实验室的常规测量。本文提出了一种可追溯的方法
能量化学杂志
锂离子电池的安全可靠操作需要准确预测剩余使用寿命（RUL）。但是，由于各种老化机制，各种操作条件和有限的测量信号，此任务具有挑战性。尽管将数据驱动的方法视为一种承诺解决方案，但它们忽略了内在的电池物理学，导致准确性损害，效率低和低解释性。在回应中，本研究将领域知识纳入深度学习，以增强规则预测的绩效。我们仅使用单个充电曲线来证明准确的RUL预测。首先，开发了一个可普遍的基于物理的模型，以提取与年龄相关的参数，可以描述和解释电池充电数据中的电池降解。参数为深度神经网络（DNN）告知以高精度和效率来预测RUL。考虑到充满电和部分充电的案件，训练有素的模型在3种情况下的3种电池下进行了阀门。仅使用来自一个周期的数据，所提出的方法的平均平方误差（RMSE）为11.42循环，平均为3.19％的平均绝对相对误差（MARE），与两种最新数据驱动的方法相比，平均为3.19％，低于45％和44％。除了其准确性外，所提出的方法还优于现有方法，从效率，输入负担和健壮性方面。进一步揭示了模型参数与电池降解机制之间的固有关系，证明了该方法的内在优势。2024年科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和科学出版社出版。这是CC下的开放式访问文章（http：//creati- vecommons.org/licenses/4.0/）。
傅里叶变换近红外光谱的优势
近红外光谱（12000 – 4000 cm -1 ）由与中红外区域吸收频率相关的组合带和泛音带组成。这些组合带和泛音带与组成材料的原子键之间的振动频率相对应。由于每种不同的材料都是独特的原子组合，所以没有两种化合物会产生完全相同的近红外光谱。因此，近红外光谱法可以对每种不同的材料进行阳性识别（定性分析）。此外，光谱中峰值的大小直接表明了存在的材料的数量。凭借现代软件算法和统计处理技术，NIR 光谱法成为一种出色的定量分析工具，为耗时的湿化学方法和液相色谱技术提供了一种实用的替代方案。NIR 已经成为一种多功能技术，无需样品制备，成本和分析时间更低，并且能够透过玻璃和包装材料取样。傅里叶变换近红外 (FT-NIR) 光谱法是为了克服色散 NIR 仪器的局限性而开发的。色散仪器使用棱镜或移动光栅，分离近红外源发射的各个频率。然后，检测器测量穿过样品的每个频率的能量。为了减少每个样品的分析时间，需要一种方法来同时测量所有红外频率，而不是单独测量。FT-NIR 光谱仪产生一种独特的信号，称为干涉图，其中“编码”了所有的红外频率。通过每秒收集多次扫描，可以非常快速地测量信号。这种提高的测量速度被称为 Felgett 优势。通过一种众所周知的数学技术——傅里叶变换，干涉图被转换或“解码”为频率对强度的光谱。
使用bci和eeg进行处理和分析
使用流行的脑机接口 (BCI) 分析信号和大脑活动行为是一个非常当前的课题，许多研究人员经常从各个方面进行研究。这种比较在研究人机环境系统中的信息和信号流时特别有用，特别是在交通科学领域。本文介绍了使用基于虚拟现实技术的专有模拟器对驾驶员行为进行的初步研究的结果。该研究使用研究人类思维及其特定区域对给定环境因素作出反应而发出的信号的技术。提出了一种基于虚拟现实的解决方案，限制了现实世界发出的外部刺激，并对获得的数据进行了计算分析。研究重点是交通状况及其对受试者的影响。测试由不同年龄段的代表参加，有驾照的和没有驾照的都有。本研究展示了我们设计和建造的 VR 技术研究台的原始功能模型。在 VR 条件下进行测试可以限制不良外部刺激的影响，这些刺激可能会扭曲读数结果。同时，它增加了可以模拟的道路事件范围，而不会给参与者带来任何风险。在所介绍的研究中，BCI 用于评估驾驶员的行为，从而可以记录受检者的选定脑电波活动。脑电图 (EEG) 用于研究大脑活动及其对来自虚拟现实创建的环境的刺激的反应。由于使用放置在头骨选定区域皮肤上的电极，因此可以检测电活动。介绍了用于信号和信息流模拟测试的专有测试台的结构，该测试台允许选择测量信号和参数记录方法。这项研究的一个重要部分是展示在对汽车驾驶员行为进行实际研究过程中获得的初步研究结果。
太空中囚禁离子原子钟的演示
原子和离子的捕获和冷却方法对原子钟产生了革命性的影响，因为它们可以减少甚至消除主要的系统频率偏移 [1]、[2]、[3]。捕获原子/离子光学钟的性能比其前代产品提高了几个数量级，并已成为国家计量实验室研究项目的关键组成部分 [4]、[5]。基于捕获离子的连续运行原子钟已经存在了几十年，但迄今为止仅限于地面应用 [6]。本文介绍了 NASA 的深空原子钟 (DSAC)，它于 2019 年发射，成为第一台在太空中运行的捕获离子原子钟 [7]。DSAC 的设计不包括低温技术、灵敏的微波腔或激光器。相反，它在接近室温的温度下运行，使用简单的行波微波元件，并使用等离子体放电深紫外光源。这些元件都具有很高的成熟度和强大的可操作性，使其能够发射到太空并在太空中运行。在地面上，DSAC 展示了 1.5x10 -13 /t 1/2 的短期分数频率稳定度 [8]。在太空中，它运行了 2 年，实现了每秒 1.5x10 -13 的分数频率稳定度，超过一天的平均时间的长期稳定性为 3x10 -15，23 天内的时间偏差仅为 4 纳秒（未消除漂移），估计漂移为每天 3.0(0.7)x10 -16。在目前使用的最稳定的空间时钟中，每个时钟都建立了至少一个数量级的新空间时钟性能标准 [9]，[10]，[11]。由于对辐射、温度和磁场变化的敏感度低，DSAC 时钟也适用于太空环境。预计这种级别的空间时钟性能将实现单向导航，即在现场测量信号延迟时间，从而实现近实时深空探测器导航 [12 ] 。在本文中，我们将描述 DSAC 在太空中的性能及其环境敏感性、该技术的主要应用以及未来发展方向。