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突破性效果：如何触发级联点级别以加速净零过渡
“突破性效应报告强调了在系统中进行思维和行动加速净零转换的重要性和及时性。，如果我们理解，拥抱和设计人类系统变化的动态，从政治和政策到社会规范，我们需要考虑到多么有效。我欢迎一份报告，该报告突出了我们面前的机会；一个要求我们的政策决策来构建和反映对这些系统动态的理解。该报告进一步呼吁人们注意国际合作在创造积极的“超级临界点”和“临界点级联”条件方面的作用。这与欧洲通过绿色协议和欧盟任务在欧洲的努力非常相关，欧盟的任务提供了一个很好的例子，可以将其跨越国家和市场界限，并将其进一步扩展到国际伙伴关系，以创造全球规模的系统变革条件。”
基于级联多输出多级转换器和载波调制方案的混合储能系统的运行
人们要求储能系统在电网现代化过程中发挥主导作用 [1-4]。可再生能源 (RES) 的广泛应用以及工业过程的深度电气化对电网提出了重大挑战 [5-11]，而大量使用储能系统 (ESS) 可以缓解这一转变。然而，发电和配电中心等电力设施通常并未设计为包含储能，这会导致一些缺点。此外，由于电力电子主导的电网惯性减小，匹配发电和消费的复杂性日益增加 [2、12、13]。为了提高可控性、平稳需求响应、减少能源浪费和电网增强的需要，储能系统是现代电网中必不可少的资产 [13-17]。另一方面，储能系统在微电网概念中也至关重要，微电网概念经过几十年的发展，已经能够适应电网中快速变化的负载和发电机 [18-20]。利用电力电子技术将电力系统聚集成可控、可拆卸的块，可以实现可再生能源、储能系统和负载的分布式集成，并且独立于电网。因此，开发新型集成电力转换器和储能单元仍然是未来电力系统的关键方面之一。为了进一步提高储能系统的能力，可以将不同的储能技术组合成混合储能系统。通过混合超级电容器、电容器和电池，甚至非基于电力的储能机制，可以根据场景利用不同的特性，例如高能量和高功率密度 [21，22]。
直接测量频带级联激光器中电流依赖性光损耗
频带级联激光器（ICL）由于低功耗和与硅光子整合的兼容性，尤其是对于痕量气体传感，因此在中红外应用中变得越来越有价值。ICL已在3 - 6 L m范围内证明了室温连续波动，其性能在3.3 L m左右。在更长波长下ICL性能的关键因素是光损失，即是由间隔带过渡引起的。这些损失随着活性区域的孔浓度而增加，从而导致ICL中光损耗的电流依赖性明显。传统方法从参数（例如斜率效率或阈值电流）中从长度依赖性变化中推断出光损失需要恒定光损耗。在这项研究中，我们提出了一种直接的光学传输测量技术，以确定波导损耗。我们的实验证实，随着电流密度，大大增加了波导损失，直接影响ICL的量子效率。与传统方法相比，这种方法提供了对光损失的精确评估，并具有功能替代性，可以解决假设恒定损失的局限性，并为各种波长提供了对ICL性能的洞察力。
基于级联 H 桥 MLI 的并网电池级电池储能系统
摘要 — 本文提出了一种适用于中压、并网电池储能系统的电池级能量处理和级联 H 桥多电平逆变器 (CHBMLI) 的组合。一个隔离转换器（双有源桥 DC-DC 转换器）管理电池模块中的每个电池，并将电池模块和转换器模块组合级联以获得多电平交流输出电压。介绍了具有双频纹波功率的电池级隔离转换器的工作原理和控制设计以及 CHBMLI 的控制策略。通过 MATLAB ® /SIMULINK ® 软件中的仿真，验证了具有 9 电平逆变器的小功率级电池级 CHBMLI 系统的性能。该配置有望提高电池模块在电池级的性能和可靠性，同时还提供电池级电流隔离和高交流电压。
使用级联集成学习从多光谱 MRI 数据中分割脑肿瘤*
摘要 — 集成学习方法经常用于医疗决策支持。在图像分割问题中，基于集成的决策需要后处理，因为集成不能充分处理相邻体素的强相关性。本文提出了一种基于集成级联的脑肿瘤分割程序。第一个由二叉决策树组成的集成经过训练，基于 4 个观察特征和 100 个计算特征将局灶性病变与正常组织分离。从第一个集成提供的中间标签开始，为每个体素计算六个局部特征，作为第二个集成的输入。第二个集成是一个经典的随机森林，它加强了相邻像素之间的相关性，使病变的形状规则化。分割准确率为 85.5% 的整体 Dice Score，比之前的解决方案高出 0.5%。索引词 — 图像分割、脑肿瘤分割、磁共振成像、集成学习。
非洲药物研发中心实施首个全自动 AI/ML 虚拟筛选级联
我们介绍了 ZairaChem，这是一种基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的工具，用于训练小分子活性预测模型。ZairaChem 是完全自动化的，需要的计算资源很少，并且适用于广泛的数据集，从全细胞生长抑制测定到药物代谢特性。该工具已在整体药物发现和开发 (H3D) 中心端到端实施，该中心是非洲领先的综合药物发现单位，之前没有 AI/ML 功能。我们利用了十多年来在疟疾和结核病药物发现研究中收集的内部数据，并建立了模型来预测 15 个关键检查点检测的结果。随后，我们在组织规模上将这些模型部署为虚拟筛选级联，以提高当前实验检测的命中率。我们展示了在合成和实验测试之前对化合物进行计算分析如何将进展率提高多达 40%。此外，我们证明了该方法可用于优先考虑化学系列中的小分子，并评估新化学型成功的可能性，从而促进有限实验资源的有效利用。该项目是 H3D 中心（一家在资源匮乏的环境中运营的研究中心）与 Ersilia 开源计划（一家致力于在全球南方建设数据科学能力的年轻科技非营利组织）之间首次开展的合作的一部分。
焦谷氨酸Aβ级联反应为阿尔茨海默氏症的药物靶标...
阿尔茨海默氏病（AD）研究的中心目标之一是鉴定出临床相关的药物靶标。在AD小鼠模型中，大量的潜在分子靶标在体外和体内都非常有效。但是，在ADFILD中缺乏转化为临床环境是一项艰巨的努力。尽管众所周知，n-末端截短和焦谷氨酸 - 二聚体 - abeta（AβPE3）肽大量存在于AD患者的大脑中，但形成稳定且可溶性的低分子体重寡聚体，并在AD小鼠模型中诱导Neurodegeneration，但其潜在的药物目标并未被接受。这种情况发生了巨大变化，报告称，在II期试验中，在一组轻度AD的一组中，用AβPE3型抗体Donanemab（一种AβPE3PE3抗体）清除了Aymloid斑块和稳定的认知定义。本综述总结了有关βPE生成的分子机制，其生化特性以及干预点作为AD中的药物靶标的当前知识。
利用准差异放大器单元的级联单级分布放大器的增强设计
级联的单阶段分布放大器（CSSDA）由于其显着的增益带宽产品而有助于微波应用实现超宽带扩增。但是，它们的功能通常会因内部噪声而损害，这会对响应的线性产生有害。通过引入准差分分布式放大器（QDDA）提出了对这个普遍问题的创新解决方案。实施0.18μm互补的金属氧化物半导体（CMOS）技术，设计，制造和测试了具有单级四级级联配置的QDDA。经验结果表明，高增益为20dB，并且具有30GHz的带宽。此外，观察到噪声图为4.809，紧凑的芯片尺寸为0.74mm²。使用高级设计系统（ADS）RF模拟器完成了此设计和结果发现。随后使用Cadence工具生成电路布局和规格。这项研究证明了QDDA显着提高CSSDA的性能的潜力，这有助于进步超宽带微波炉应用。
研究论文 新型超低功耗镜像折叠级联跨阻放大器
背景和目标：本文首次设计并介绍了一种基于电流镜和折叠级联拓扑组合的新型折叠镜 (FM) 跨阻放大器 (TIA) 结构。跨阻放大器级是接收器系统中最关键的构建块。这种新型拓扑基于电流镜拓扑和折叠级联拓扑的组合，采用有源元件设计。其理念是在输入节点使用电流镜拓扑。在所提出的电路中，与许多其他已报道的设计不同，信号电流（而不是电压）被放大直到到达输出节点。由于使用二极管连接的晶体管作为电流镜拓扑的一部分，所提出的 TIA 具有低输入电阻的优势，这有助于隔离主要输入电容。因此，以相当低的功耗实现了 5Gbps 的数据速率。此外，设计的电路仅使用了六个有源元件，占用的芯片面积很小，同时提供 40.6dBΩ 的跨阻抗增益、3.55GHz 频率带宽和 664nArms 输入参考噪声，并且仅消耗 315µW 功率和 1V 电源。结果证明了所提出的电路结构作为低功耗 TIA 级的正确性能。方法：所提出的拓扑基于电流镜拓扑和折叠级联拓扑的组合。使用 Hspice 软件中的 90nm CMOS 技术参数模拟了所提出的折叠镜 TIA 的电路性能。此外，对晶体管的宽度和长度尺寸进行了 200 次蒙特卡罗分析，以分析制造工艺。结果：所提出的 FM TIA 电路提供 40.6dBΩ 跨阻增益和 3.55GHz 频率带宽，同时使用 1V 电源仅消耗 315µW 功率。此外，由于分析通信应用中接收器电路中输出信号的质量至关重要，所提出的 FM TIA 对于 50µA 输入信号的眼图打开约 5mV，而对于 100µA 输入信号，眼图垂直打开约 10mV。因此，可以清楚地显示眼图的垂直和水平开口。此外，跨阻增益的蒙特卡罗分析呈现正态分布，平均值为 40.6dBΩ，标准差为 0.4dBΩ。此外，FM TIA 的输入电阻值在低频时等于 84.4Ω，在 -3dB 频率时达到 75Ω。通过对反馈网络对输入电阻的影响的分析，得出了在没有反馈网络的情况下，输入电阻可达1.4MΩ，由此可见反馈网络的存在对于实现宽带系统的重要性。结论：本文本文介绍了一种基于电流镜拓扑和折叠级联拓扑组合的跨阻放大器，该放大器可放大电流信号并将其转换为输出节点的电压。由于输入节点存在二极管连接的晶体管，因此 TIA 的输入电阻相对较小。此外，六个晶体管中有四个是 PMOS 晶体管，与 NMOS 晶体管相比，它们的热噪声较小。此外，由于前馈网络中未使用无源元件，因此所提出的折叠镜拓扑占用的片上面积相对较小。使用 90nm CMOS 技术参数的结果显示，跨阻增益为 40.6dBΩ，频率带宽为 3.55GHz，输入参考噪声为 664nArms，使用 1 伏电源时功耗仅为 315µW，这表明所提出的电路作为低功耗构建块的性能良好。
使用神经技术支持的智能级联 U-Net 模型进行脑肿瘤分割
据神经病学专家介绍，脑肿瘤对人类健康构成严重威胁。脑肿瘤的临床识别和治疗在很大程度上依赖于准确的分割。脑肿瘤的大小、形状和位置各不相同，这使得准确的自动分割成为神经科学领域的一大障碍。U-Net 凭借其计算智能和简洁的设计，最近已成为解决医学图片分割问题的首选模型。局部接受场受限、空间信息丢失和上下文信息不足的问题仍然困扰着人工智能。卷积神经网络 (CNN) 和梅尔频谱图是这种咳嗽识别技术的基础。首先，我们在各种复杂的设置中组合语音并改进音频数据。之后，我们对数据进行预处理以确保其长度一致并从中创建梅尔频谱图。为了解决这些问题，提出了一种用于脑肿瘤分割 (BTS) 的新型模型，即智能级联 U-Net (ICU-Net)。它建立在动态卷积的基础上，使用非局部注意力机制。为了重建脑肿瘤的更详细空间信息，主要设计是两阶段级联 3DU-Net。本文的目标是确定最佳可学习参数，以最大化数据的可能性。在网络能够为 AI 收集长距离依赖关系之后，将期望最大化应用于级联网络的横向连接，使其能够更有效地利用上下文数据。最后，为了增强网络捕捉局部特征的能力，使用具有局部自适应能力的动态卷积代替级联网络的标准卷积。我们将我们的结果与其他典型方法的结果进行了比较，并利用公开的 BraTS 2019/2020 数据集进行了广泛的测试。根据实验数据，建议的方法在涉及 BTS 的任务上表现良好。肿瘤核心（TC）、完整肿瘤、增强肿瘤分割BraTS 2019/2020验证集的Dice评分分别为0.897/0.903、0.826/0.828、0.781/0.786，表明在BTS中具有较高的性能。