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World File Search System相位同步
具有高级 TSN 和 AVB 的 DP83TG721x-Q1 1000BASE-T1 汽车以太网 PHY 数据表 (Rev. A)
• 符合 IEEE802.3bp 1000BASE-T1 标准 • 符合 OA TC10 标准，<20μA 睡眠电流 – 本地和远程唤醒以及唤醒转发 • 高级 TSN – IEEE 1588v2/802.1AS 时间同步 – 带集成相位校正的硬件时间戳 – 高精度 1pps 信号 (±15ns) • 音频时钟 – AVB IEEE 1722 媒体时钟生成功能 – 相位同步挂钟输出：1KHz 至 50MHz – I2S 和 TDM8 SCLK/FSYNC/MCLK 时钟生成 • 符合开放联盟 TC12 互操作性和 EMC 标准 – 符合 OA EMC 标准 – 符合 SAE J2962-3 EMC 标准 • MDI 引脚上的集成 LPF • MAC 接口：MII、RMII、RGMII 和 SGMII • 支持的 I/O 电压：3.3V、2.5V 和 1.8V • 引脚兼容TI 的 100BASE-T1 PHY 和 1000BASE-T1 PHY – 适用于 100BASE-T1 和 1000BASE-T1 的单板设计，需要更改 BOM • 诊断工具包 – 温度、电压、ESD 监控器 – 数据吞吐量计算器：内置 MAC 数据包生成器、计数器和错误检查器 – 信号质量指示器 – 基于 TDR 的开路和短路电缆故障检测 – 用于电缆性能下降监控的 CQI – 环回模式 • 符合 AEC-Q100 标准 – IEC61000-4-2 ESD：±8kV 接触放电
neuroimage
振荡能力和相位同步图神经元动力学，并经常研究以差异化健康和患病的大脑。然而，这些特征从成年早期到老年的课程和空间变异知识知之甚少。在横截面成人样本（n = 350）中利用磁脑摄影（MEG）静止状态数据，我们探测了寿命差异（18-88年）在连接性，功率和交互作用中与性别的影响。基于最近尝试联系大脑结构和功能的尝试，我们测试了年龄对皮质厚度和功能网络的空间对应关系。我们进一步探测了研究样本水平的直接结构 - 功能关系。我们发现MEG频率特异性模式随着性别的年龄和低频之间的差异。连通性和功率在中年表现出不同的线性轨迹或转弯点，可能反映了不同的生理过程。在三角洲和β频段中，这些年龄效应对应于皮质厚度的效果，这表明整个寿命的模态之间的共同变化。结构功能耦合是频率依赖性的，并且在单峰或多模式区域中观察到。总的来说，我们提供了成年的地形功能概述的全面概述，该功能可以构成神经认知和临床研究的基础。这项研究进一步阐明了大脑结构结构与快速振荡活动的关系。
Agilent 8904A 多功能合成器 直流至 600 kHz
Agilent Technologies 8904A 多功能合成器采用最新的 VLSIC 技术，从六种基本波形创建复杂信号。标准 8904A 以数字方式合成精确的正弦波、方波、三角波、斜波、白噪声和直流波形，并将这些信号路由到单个输出。选件 001 增加了三个相同的内部合成器（通道），它们可以调制第一个合成器或与输出相加。可以为每个合成器独立设置频率、幅度、波形、相位和目标。通道 A 可用的调制类型包括 AM、FM、FM、DSBSC 和脉冲调制。选件 002 增加了第二个 50 Ω 输出，为双通道应用提供了第二个独立信号。选件 003 为 8904A 添加了快速跳频和数字调制功能。选件 005 允许多个 8904A 进行相位同步，以满足需要使用多个 8904A 的应用。选件 006 将 8904A 的输出 1 从 50 Ω 浮动输出更改为 600 Ω 高功率平衡输出。使用此选项，8904A 可以将 10 伏特有效值电压输出到 600 Ω 负载，频率范围从 30 Hz 到 100 kHz 以上。所有这些独特功能使 8904A 成为 VOR、ILS、FM 立体声和通信信号等要求苛刻的应用的强大工具。
Agilent 8904A 多功能合成器 直流至 600 kHz
Agilent Technologies 8904A 多功能合成器采用最新的 VLSIC 技术，从六种基本波形创建复杂信号。标准 8904A 以数字方式合成精确的正弦波、方波、三角波、斜波、白噪声和直流波形，并将这些信号路由到单个输出。选件 001 增加了三个相同的内部合成器（通道），它们可以调制第一个合成器或与输出相加。可以为每个合成器独立设置频率、幅度、波形、相位和目标。通道 A 可用的调制类型包括 AM、FM、FM、DSBSC 和脉冲调制。选件 002 增加了第二个 50 Ω 输出，为双通道应用提供了第二个独立信号。选件 003 为 8904A 添加了快速跳频和数字调制功能。选件 005 允许多个 8904A 进行相位同步，以满足需要使用多个 8904A 的应用。选件 006 将 8904A 的输出 1 从 50 Ω 浮动输出更改为 600 Ω 高功率平衡输出。使用此选项，8904A 可以将 10 伏特有效值电压输出到 600 Ω 负载，频率范围从 30 Hz 到 100 kHz 以上。所有这些独特功能使 8904A 成为 VOR、ILS、FM 立体声和通信信号等要求苛刻的应用的强大工具。
sq-cars：可扩展的量子控制和读数系统
摘要 - Qubits是量子处理器的基本构建块，量子处理器需要Giga Hertz频率范围内的电磁脉冲和纳秒频率的延迟，以进行控制和读数。在本文中，我们解决了与用于控制和测量超导码头的室温电子相关的三个主要挑战：可伸缩性，直接Mi-crowave合成和一个固定的用户界面。为了应对这些挑战，我们开发了基于ZCU111评估套件的系统。SQ-CARS设计为可扩展，可配置和相位同步，提供多数控制和读数功能。该系统提供了交互式Python框架，使其对用户友好。通过确定多个通道的确定性同步来实现对较大Qubits的可伸缩性。该系统支持从4到9 GHz的第二个Nyquist区域技术直接合成任意矢量微波脉冲。它还具有板载数据处理，例如可调的低通滤波器和可配置的旋转块，可实现锁定检测和量子实验的低延迟活动反馈。通过板载Python框架可以访问所有控制和读数功能。为了验证SQ-CARS的性能，我们进行了各种时间域测量值，以表征超导式的Transmon Qubit。我们的结果与类似实验中常用的传统设置进行了比较。通过确定控制和读取通道的确定性同步，以及用于编程的开源方法，SQ-CARS为具有超导码头的高级实验铺平了道路。
功能性神经网络揭示注意力缺陷多动症儿童的情绪处理差异
摘要 注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种常见的神经发育障碍，除了注意力不集中、活动过度或冲动之外，还使儿童难以处理面部情绪，从而与同龄人互动。在这里，我们通过锁相值 (PLV) 方法分析了患有这种疾病的儿童的神经网络。具体来说，我们确定了 22 名健康男孩和 22 名患有 ADHD 的男孩的 62 个 EEG 通道之间的相位同步水平，同时记录了观察愤怒、快乐、中性和悲伤面部情绪。我们基于伽马子带构建了神经网络，根据以前的研究，该子带对情绪刺激的反应最高。我们发现 ADHD 组的额叶和枕叶的功能连接显著 ( P 值 \ 0.01) 高于健康组。这些脑叶的功能连接越多，表明这些脑区神经元之间的相位同步性越高，这说明 ADHD 组大脑情绪处理中心存在一些问题。ADHD 组这些脑叶的最短路径长度也显著高于健康组（P 值 \ 0.01）。这一结果表明 ADHD 神经元网络的枕叶和额叶（分别负责大脑中的视觉和情绪处理）中信息传递和分离的效率较低。我们希望我们的方法能够帮助利用网络科学方法进一步深入了解 ADHD。
杜阿尔特实验室 - 德克萨斯大学奥斯汀分校
先前的研究尝试使用机器学习分类方法将人们可能记住的事件的单次试验神经反应与可能忘记的事件区分开来。成功的单次试验分类具有转化为临床领域的潜力，可以实时检测记忆和其他认知状态，从而提供实时干预（即脑机接口）。然而，大多数这些研究（以及一般的分类分析）并没有明确所选方法是否最适合对与记忆相关的大脑状态进行分类。为了解决这个问题，我们系统地比较了分类的每个步骤（即特征提取、特征选择、分类器选择）的不同方法，以研究哪些方法最适合解码情景记忆大脑状态——这是此类分析的首次。使用在执行情景上下文编码和检索任务期间收集的成人寿命样本 EEG 数据集，我们发现没有一种特定的特征类型（包括基于共同空间模式 (CSP) 的特征、均值、方差、相关性、基于 AR 模型的特征、熵、相位和相位同步）在区分不同记忆类别方面始终优于其他特征类型。然而，提取所有这些特征类型的效果始终优于仅提取一种特征。此外，与单独过滤或根本不进行特征选择相比，过滤和顺序前向选择的组合是选择有效特征的最佳方法。此外，尽管所有分类器
大脑在睡眠期间选择性地收听陌生的声音
睡眠期间，大脑继续对环境刺激做出选择性反应。然而，这种反应的功能作用，以及它们是否反映了信息处理或感觉抑制，尚不完全清楚。在这里，我们向 17 位人类睡眠者（14 位女性）展示了他们自己的名字和两个陌生的名字，这些名字由熟悉的声音（FV）或陌生的声音（UFV）说出，同时在整晚的睡眠期间记录多导睡眠图。我们检测 K 复合体、睡眠纺锤波和微觉醒，并评估事件相关和频率反应以及对非快速眼动 (NREM) 睡眠期间呈现的不同刺激的试验间相位同步。我们表明，UFV 比 FV 引发更多的 K 复合体和微觉醒。当两种刺激都引起 K 复合波时，我们观察到更大的诱发电位、δ 波段（1 – 4 Hz）大脑反应更精确的时间锁定以及对 UFV 而非 FV 的高频（>16 Hz）范围的活动。至关重要的是，当听觉刺激不引起 K 复合波时，这些大脑反应差异会完全消失。我们的研究结果强调了大脑对听觉刺激的反应因与睡眠者的相关性而存在差异，并提出 K 复合波在睡眠期间调节感觉处理方面起着关键作用。我们认为，这种对外部感官信息内容特定的动态反应使大脑进入哨兵处理模式，在这种模式下，大脑参与睡眠期间正在进行的重要内部过程，同时仍保持处理重要外部感官信息的能力。
分布式额颞网络是伽马射线的基础......
小白蛋白阳性 γ -氨基丁酸 (GABA) 能中间神经元与锥体神经元之间的突触相互作用会引起皮质伽马振荡，而这种振荡在精神分裂症中是异常的。这些皮质伽马振荡可以通过伽马波段听觉稳态反应 (ASSR) 来指示，ASSR 是一种强大的脑电图 (EEG) 生物标记，越来越多地用于推动精神分裂症和其他相关脑部疾病的新疗法的开发。尽管 ASSR 很有前景，但 ASSR 的神经基础尚未被确定。本研究调查了健康受试者和精神分裂症患者 ASSR 的潜在来源。在本研究中，开发了一种非侵入性地表征源位置的新方法，并将其应用于从接受 ASSR 测试的 293 名健康受试者和 427 名精神分裂症患者获得的 EEG 记录。结果显示，在健康受试者和精神分裂症患者中，颞叶和额叶源均存在分布式网络。在这两组中，主要的 ASSR 源均位于右侧颞上皮层和眶额皮层。除了这些区域的正常活动外，精神分裂症患者的左侧颞上皮层、眶额皮层和左侧额上皮层的伽马波段 ASSR 源偶极子密度 (ITC > 0.25) 显著降低。总之，颞叶和额叶大脑区域的分布式网络支持伽马相位同步。我们证明，无法对简单的 40 Hz 刺激产生一致的生理反应反映了精神分裂症患者网络功能的混乱。未来需要进行转化研究，以更全面地了解精神分裂症患者伽马波段 ASSR 网络异常的神经机制。
神经网络和大脑区域之间的连接
众所周知，大脑功能依赖于多个神经元群之间的相互作用，这些神经元群通过复杂的连接回路连接在一起，以拮抗或协同的方式协同工作以交换信息、同步活动、适应外部刺激或内部要求，并更广泛地参与解决多方面的认知任务。事实上，从神经科学诞生之日起，不同区域如何参与认知及其相互作用的问题就引起了研究人员的兴趣。由于先进的功能性脑成像技术的发展和复杂信号处理方法的调整，人们对大脑连接评估的兴趣大大增加。本期特刊的所有论文都集中在连接性上，即一个大脑区域的活动对另一个大脑区域的活动的影响。然而，这个看似简单的定义包含一系列需要批判性分析的问题。尽管最近出现了许多论文，但大脑连接的几个方面仍然存在争议。读者应该意识到，根据所采用的方法和应用环境，该术语的含义存在深刻而重要的差异。首先，大脑连接的定义并不明确，文献中使用的术语（结构、功能和有效连接）各不相同，这些术语往往令人困惑或模棱两可，具体取决于所采用的方法和应强调的方面。这里的关键点是，文献中采用了几种不同的数学方法来估计数据中的连接性——从简单的统计方法（例如时间序列之间的相关性）到使用线性或非线性模型得出因果关系的更复杂的方法。以这种方式获得的指标的重要性并不相同。因此，大脑连接估计和解释的基本方面涉及估计技术的可靠性、它们在不同条件下的准确性、得出的连接值的神经生理学意义以及它们可以掌握的神经现象类型。本期特刊中的一篇论文（Ricci 等人 [ 1 ]）主要关注这些方面。在本研究中，我们使用神经质量模型生成的信号作为基本事实，模拟多个相互连接的兴趣区域，比较了几种估计大脑连通性的方法。结果表明，格兰杰因果关系检测正确连通性的能力超过了其他估计量（包括传递熵、相关性、一致性和相位同步）。然而，更重要的是，结果强调了非线性对估计值的强烈影响。有明确的证据表明，连通性反映了从一个区域传输到另一个区域的信息量，这一数量可能与因果关系的强度大不相同。事实上，一个区域可以对另一个区域产生强烈的因果影响（例如，在没有实际信息交换的情况下导致其活动饱和）。这是在分析连通性数据时应仔细考虑的一个方面，