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坡印廷矢量与电气工程中使用的功率流的比较
本文将分析坡印廷矢量的能量通量与电气工程中的功率流之间的比较，其中功率由电压和电流定义。坡印廷能量通量矢量有其他替代方法，它们更符合电路理论方法，即能量流在电流导体中，而不是在其周围的绝缘层中。一种这样的基本公式仅由总电流密度和电压电位组成，但它需要另一种能量传输定理。斯莱皮安提出的另一种公式仍然符合坡印廷能量传输定理，但它需要增加交变磁矢量电位的功率。坡印廷矢量的替代方法可能更好地说明了电气工程中的能量流，但在它们的普遍性方面可以考虑两点。首先，由于它们由电位表示，因此它们是规范不变的，并且取决于电位的定义。其次，坡印廷矢量用于公式化电磁动量，而任何其他替代能量流矢量都不会。这两个注释在电气工程中并不重要，而这些替代方案可以作为描述功率流的良好替代方案。本文的主要目的是弥合能量通量的物理理论与电力工程方法之间的差异。这可以简化能量通量和坡印廷矢量在工程问题中的使用。
基于电流矢量定向反步控制的螺旋弹簧储能系统功率协调控制及参数分析
螺旋弹簧储能技术是一种极具潜力的新兴储能技术，利用永磁同步电机通过收紧或释放螺旋弹簧进行能量转换。针对螺旋弹簧在运行过程中扭矩与惯性同时变化的特点，采用传统的矢量控制方式，螺旋弹簧储能系统难以在调节电网输入/输出功率方面表现出良好的控制性能。提出一种基于电流矢量定向反步控制的网侧变流器(GSC)与机侧变流器(MSC)一体化的螺旋弹簧储能系统与电网功率协调控制方案。首先，建立电流矢量定向坐标系下GSC与PMSM的数学模型。其次，利用反步控制原理设计协调控制方案，并从理论上证明其稳定性。然后，通过考察期望控制性能确定控制方案中的最优控制参数。最后，仿真与实验结果表明，所提出的控制方案在选定的控制参数下，能够很好地协调GSC与MSC，准确、快速地跟踪功率信号，有效提高SSES系统的运行性能及其与电网的能量交换。
具有多轴推力矢量的纤维馈电脉冲等离子推力器 (FPPT) IEPC 2022-558 在第 37 届国际电力推进会议上发表
具有多轴推力矢量的纤维馈电脉冲等离子推力器 (FPPT) IEPC 2022-558 在第 37 届国际电力推进会议上发表 麻省理工学院，美国马萨诸塞州剑桥 2022 年 6 月 19 日至 23 日 Curtis A. Woodruff 1、Magdalena Parta 2、Darren M. King 3、Rodney L. Burton 4 和 David L. Carroll 5 CU Aerospace (CUA)，美国伊利诺伊州香槟市 61822 摘要：CU Aerospace (CUA) 开发了同轴纤维馈电脉冲等离子推力器 (FPPT)，具有多轴推力矢量能力，可为小型卫星实现高脉冲主推进任务。推进器子系统测试采用 1.7U 系统配置，配备 26 J 储能单元 (ESU)，运行功率为 78 瓦 (3 Hz)，平均推力为 0.60 mN，比冲为 3,500 s，效率为 13%。推进器性能随燃料进给率而变化。加速子系统寿命测试显示，电容器充电/放电循环次数超过 16 亿次，电流波形几乎相同。独立控制输入功率和推进剂进给率的能力允许调整推力水平和 Isp。迄今为止的测试表明，电磁推力矢量控制能力在俯仰和偏航轴上达到 ±10 度左右。此外，该系统还有可能提供对滚转轴的控制权。俯仰和偏航推力矢量控制性能与最近的推进器性能改进一起展示。一台总冲量为 28,000 Ns 的 1.7U FPPT 正在集成到 CUA 的 NASA 资助的双推进实验 (DUPLEX) 立方体卫星上，目前计划于 2023 年第一季度发射。FPPT 技术是一种极具吸引力的选择，可以满足许多微推进需求，包括延长轨道机动、防撞机动、深空任务、阻力补偿和脱离轨道。命名法
耦合CFD – DEM模拟的见解。隧道 PMMA牺牲层的可靠剥离超级... MRNA与腺病毒矢量诱导的抗体反应和腺病毒的抗体反应对免疫缺陷患者的covid-19疫苗 访问癌症的有针对性疗法：自我和集体倡导与主流>一起 较低的前静脉EEG alpha功率放大视觉意识，而不是视觉敏感性
a 3 1 0 20000 b 3 1 100000 20000 C 3 1 300000 20000 D 4 0.75 0 47407 E 4 0.75 100000 47407 F 4 0.75 300000 47407 G 5 0.6 0 92592 H 5 0.6 0 92592 H 5 0.6 100000 92592 I 5 0.6 100000 92592 160000 m 7 0.428 0 255093 N 7 0.428 100000 255093 O 7 0.428 300000 255093
使用密度矩阵的多量子比特 Bloch 矢量表示对量子电路进行经典模拟
在 Bloch 球面图中，我们可以根据恒等矩阵和泡利矩阵来展开单量子比特密度算子的系数。通过张量积推广到 n 个量子比特，密度算子可以用长度为 4 n 的实向量表示，在概念上类似于状态向量。在这里，我们研究这种方法以进行量子电路模拟，包括噪声处理。张量结构可实现计算高效的算法，用于应用电路门和执行少量子比特量子操作。针对变分电路优化，我们研究通过量子电路的“反向传播”和基于这种表示的梯度计算，并将我们的分析推广到林德布拉德方程，以建模密度算子的（非幺正）时间演化。
使用支撑矢量机和卷积神经网络评估脑低度神经胶质瘤中磁共振图像分割
恶性胸腔积液（MPE）通常与晚期肺癌有关。约有15％的非小细胞肺癌（NSCLC）患者表现出MPE；腺癌是最常见的组织学，对预后的负面影响（1）。实际上，平均生存率约为4.3个月（2）。由于癌症与肺栓塞，胸腔导管阻塞，上cava静脉抑制，心包浸润，低藻症，阻塞性肺炎或心血不良（3,4,4），伴有副塑性胸膜积液的鉴别诊断。许多研究提出了不同的治疗策略来改善预后，尽管在耐受性和生存方面很难建立最佳方法。本次审查的目的是评估各种治疗建议，以建立MPE患者管理中的最佳战略计划。我们评估了不同类型的治疗，我们发现其中大多数具有
大型 MIMO 下行链路矢量扰动预编码的量子退火
摘要 — 在基站具有多个天线的多用户系统中，下行链路广播信道中的预编码技术允许用户以非合作方式检测各自的数据。矢量扰动预编码 (VPP) 是发射侧信道反转的非线性变体，它扰动用户数据以实现完全分集阶。虽然很有前景，但众所周知，在 VPP 中找到最佳扰动是一个 NP 难题，需要基站进行大量计算支持，并限制了该方法在小型 MIMO 系统中的可行性。这项工作为下行链路 VPP 问题提出了一种完全不同的处理架构，该架构基于量子退火 (QA)，以使 VPP 适用于大型 MIMO 系统。我们的设计将 VPP 简化为适合 QA 的二次多项式形式，然后细化问题系数以减轻 QA 硬件噪声的不利影响。我们在各种设计和机器参数设置下，在真实的量子退火设备上评估了我们提出的基于 QA 的 VPP (QAVP) 技术。使用现有硬件，对于使用 64 QAM 调制、32 dB SNR 的 6 × 6 MIMO 系统，QAVP 可以在 100 µ s 的计算时间内实现 10 − 4 的 BER。索引术语 — 矢量扰动、下行链路预编码、量子计算、量子退火、优化
无需分割的自动化血管矢量化
双光子荧光显微镜 (2PM) 的最新进展使得活体小鼠的血管网络大规模成像和分析成为可能。然而，提取密集毛细血管床的网络图和矢量表示仍然是许多应用中的瓶颈。血管矢量化在算法上很困难，因为血管具有多种形状和大小，样本通常光照不均匀，并且需要较大的图像体积才能获得良好的统计能力。最先进的三维血管矢量化方法通常需要分割（二值）图像，依赖于手动或监督机器注释。因此，逐体素图像分割会受到人类注释者或训练者的偏见。此外，分割图像通常需要在骨架化或矢量化之前进行补救形态学过滤。为了解决这些限制，我们提出了一种矢量化方法，可从未分割图像中直接提取血管对象，而无需机器学习或训练。 MATLAB 中的无分割自动化血管矢量化 (SLAVV) 源代码已在 GitHub 上公开提供。这种新方法使用简单的血管解剖模型、高效的线性滤波和矢量提取算法来消除图像分割要求，用手动或自动矢量分类取而代之。半自动化 SLAVV 在小鼠皮层微血管网络（毛细血管、小动脉和小静脉）的三个体内 2PM 图像体积上进行了演示。矢量化性能已被证明对于血浆或内皮标记对比度的选择具有稳健性，并且处理成本与输入图像体积成比例。全自动 SLAVV 性能在不同质量的模拟 2PM 图像上进行评估，所有图像均基于大（1.4 × 0.9 × 0.6 mm 3 和 1.6 × 10 8 体素）输入图像。从自动矢量化图像计算出的感兴趣的血管统计数据（例如体积分数、表面积密度）比从强度阈值图像计算出的统计数据具有更高的图像质量稳定性。
使用量子金刚石显微镜对 8 nm 工艺节点芯片进行矢量磁流成像和 3D 电流分布
业界越来越倾向于采用三维 (3D) 微电子封装，这要求开发新的创新型故障分析方法。为此，我们的团队正在开发一种称为量子金刚石显微镜 (QDM) 的工具，该工具利用金刚石中的一组氮空位 (NV) 中心，在环境条件下同时对微电子进行宽视野、高空间分辨率的矢量磁场成像 [1,2]。在这里，我们展示了 8 nm 工艺节点倒装芯片集成电路 (IC) 中的二维 (2D) 电流分布和定制多层印刷电路板 (PCB) 中的 3D 电流分布的 QDM 测量结果。倒装芯片中 C4 凸块发出的磁场在 QDM 测量中占主导地位，但这些磁场已被证明可用于图像配准，并且可以减去它们以分辨芯片中微米级相邻的电流轨迹。通孔是 3D IC 中的一个重要组件，由于其垂直方向，因此仅显示 B x 和 B y 磁场，而使用传统上仅测量磁场 B z 分量（与 IC 表面正交）的磁强计很难检测到这些磁场。使用多层 PCB，我们证明了 QDM 能够同时测量 3D 结构中的 B x 、B y 和 B z 磁场分量，这对于在电流通过层间时解析通孔磁场非常有利。两个导电层之间的高度差由磁场图像确定，并且与 PCB 设计规范一致。在我们最初使用 QDM 为复杂 3D 电路中的电流源提供更多 z 深度信息的步骤中，我们证明了由于麦克斯韦方程的线性特性，可以从整个结构的磁场图像中减去各个层的磁场图像。这允许从设备中的各个层中分离信号，该信号可用于通过求解 2D 磁逆来映射嵌入式电流路径。这种方法提出了一种迭代分析协议，利用神经网络对包含各种类别的电流源、隔离距离和噪声的图像进行训练，并结合 IC 的先验信息，