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短距离运输计划
Wake Transit计划要求运输利益相关者每四年准备和更新多年的运营计划。被称为唤醒巴士计划的多年运营计划必须确定，定义和优先考虑Wake County Transit Investments与Wake Transit计划可用的资金保持一致。Wake Bus计划是与Wake Transit运营商，社区利益相关者和公众成员一起开发的合作努力。计划过程的主要结果是一项财务实施计划，该计划计划和计划运营和资本项目直到2030财政年度。短期运输计划（SRTP）是唤醒巴士计划的子集，该计划着重于计划在2025年至2030财年之间实施的运营和资本项目。SRTP还与单个运输运营商保持一致：此SRTP反映了Gotriangle确定的项目和投资。
长距离光子介导和短距离...
超导谐振器耦合器很可能成为模块化半导体量子点 (QD) 自旋量子比特处理器中必不可少的组件，因为它们有助于随着量子比特数量的增加而缓解串扰和布线问题。在这里，我们专注于由两个模块组成的三量子比特系统：耦合到单电子双 QD 的双电子三重 QD 谐振器。通过结合分析技术和数值结果，我们推导出描述三量子比特逻辑子空间的有效哈密顿量，并表明它准确地捕捉了系统的动态。我们研究了短程和长程纠缠门的性能，揭示了旁观者量子比特在两种情况下降低门保真度的影响。我们进一步研究了短程操作中非绝热误差和旁观者相关误差之间的竞争，并量化了它们在短门和长门时间的实际参数范围内的相对重要性。我们还分析了电荷噪声以及与观察者量子比特的残余耦合对模块间纠缠门的影响，发现对于当前的实验设置，泄漏误差是这些操作中不完整性的主要来源。我们的研究结果有助于为半导体芯片上的量子信息处理确定最佳模块化 QD 架构铺平道路。
DNA基本三重态中的短距离电荷传输
方法：具有GDM历史但没有预先存在的糖尿病的女性志愿者是从多种族的新加坡社区招募的。使用URA戒指为每个合格的女人提供一个自我监控的机会，该戒指每天提供有关步骤计数，宾夕法尼亚州，睡眠和就寝时间心率的反馈。干预小组还收到了个性化建议，旨在从整体上加强健康行为（饮食，PA，睡眠和压力）。饮食摄入量是由研究营养师评估的，而步骤计数，宾夕法尼亚州，睡眠和就寝时间的心率由健康教练根据OURA环数据进行评估。感知到的身心健康和福祉是自我报告的。临床结果包括通过HBA 1C和OGTT测试确定的血糖状态，体重指数，血压和脂质效果。
采用 GaN-on-Si microLED 和 microPD 矩阵进行短距离光通信
尽管与近红外光通信中使用的光子器件相比，GaN microLED 器件的射频带宽相对较小，但它们能够缩小到 1 μ m 到 10 μ m 之间的非常小的间距，并且具有高亮度和在高温下工作的能力，这使它们成为短距离光通信的有趣器件。人工智能 (AI) 或高性能计算 (HPC) 等应用正在推动更高性能、更好能源效率和低延迟短距离互连的发展。事实上，据报道，15 AI 开发所需的硬件性能的扩展速度远远快于互连和内存数据速率。因此，芯片间或芯片内通信预计将成为 AI 技术进步的主要限制因素，这加强了人们对 GaN microLED 等新型短距离光互连的兴趣。我们介绍了 CEA-LETI 最近开展的工作，重点是开发短距离芯片到芯片光通信，如图 1 所示，使用 InGaN/GaN microLED 和微型光电二极管 (microPD)。这项工作利用了最初为微型显示器开发并适用于 200 毫米 ASIC 的外延、器件和集成工艺。在概述 microLED 在通信方面的预期优势并将其与替代技术进行比较后，我们将简要介绍一种集成工艺，该工艺旨在在控制 ASIC 上方组装密集的 microLED 矩阵。将重点介绍主要的性能指标，以评估
用于短距离 400G–1.6T 光互连的 100 Gb/s PAM-4 VCSEL 驱动器和 TIA
路东来 1, 2 , 何健 1, 4 , 李伟忠 5 , 陈斯凯 1 , 刘健 1, 3 , 吴南健 1, 2, 3 , 于宁美 4 , 刘丽媛 1, 2, 3 , 陈勇 6 , 习晓 5 和 南琪 1, 3
使用MIMO雷达进行大脑活动监测的动态短距离传感方法
摘要 - 本文提出了一种使用M序列多输入多重输出（MIMO）雷达作为功能性脑成像的非电离应用的功能微波成像的新概念。潜在的假设是，如果我们可以准确地检测到大脑内部的血液体积的局部变化，我们可以推断出执行各种任务时大脑的哪些部分被激活。在此角度，根据MIMO雷达框架的主要挑战是基于到达时间（TOA）结果的多目标定位。为此，我们提出了一种在相处的MIMO-RADAR中的多边定位方法，以检测脑介质内部的单个目标。引入了系统概念，并提出了使用简化物理模型的模拟结果。为了验证这一点，我们专注于短距离感应的波形多样性和信号传导策略选项。模拟结果验证了所提出的方法精确计算目标位置的有效性。
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。 .......................................................................................................................... 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。 ...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。 .................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和传感器手套 Ultra。 左：当前版本，右：旧版本。[73][74]。 ............................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ............................................................................................................. 50 图 3.8：P5 手套。 ........................................................................................................................... 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 .......................................................................... 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 .......................................................................................... 52 图 3.11：立体相机。 ...................................................................................................................... 52 图 3.12：深度感知相机 ...................................................................................................................... 53 图 3.13：热像仪 ...................................................................................................................... 53 图 3.14：基于控制器的手势 ............................................................................................................. 54 图 3.15：单相机。 ............................................................................................................................. 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型...................................................... 55 图 3.17：3D 积分成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。 ... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器的集成。 ................................................ 56 图 5.1：不同的手势。 ...................................................................................................................... 70 图 5.2：系统实现的图解框架。 ............................................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。 ............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。 ........................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。 ......................................................................................................... 84 图 5.8：实施框架。 ........................................................................................................... 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。
对超距离无线通信的超级...
摘要：无线短距离通信在现代时代已经普遍存在，部分原因是物联网（IoT）和智能技术的发展。现在，该技术用于各个领域，包括照明，医疗和工业应用。本文旨在研究无线短距离通信的历史，现在和即将到来的进步。此外，审查将分析对通信协议（例如蓝牙，RFID和NFC）进行的修改，以便更好地适应现代应用程序。少电池技术，尤其是无电池NFC，是短期无线通信中新兴的开发，将电源和数据传输结合到单个载体中。这种修改将显着影响短期通信及其应用的轨迹。大多数低功率，短距离通信应用的基础依赖于超低功率微控制器。因此，这项研究将涵盖对超低功率微控制器的分析，以及对它们将来可能遇到的潜在局限性的研究。除了对当前无线短距离通信进行彻底检查外，本文还将尝试预测未来的模式并确定未来研究可能解决的可能障碍。
对治疗和预防的影响
摘要：DNA碱基三重态的短距离电荷转移在生物电子设备中具有广泛的应用前景，用于识别DNA碱基和临床诊断，其开发的关键是了解短距离电子动力学的机制。然而，追踪在DNA碱基三胞胎的短距离电荷传输中如何传递电子仍然是一个巨大的挑战。在此，通过从头算分子动力学和eHrenfest动力学，胸腺氨酸 - 腺苷 - 胸腺氨酸（TAT）电荷转移过程的核电子介入成功地成功模拟了。结果表明，TAT的电子转移具有10 fs的振荡现象。电荷密度差证明，在50 fs时，电荷转移比例高达59.817％。氢键的峰位置定期在-0.040和-0.056之间闪烁。时间依赖性的Marcus – Levich-Jortner理论证明，核与电子之间的振动耦合会在TAT中诱导相干电子转移。这项工作提供了DNA碱基三重态的短距离相干电子转移的实时证明，并为新型生物学探针分子的设计和开发建立了理论基础。