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脉冲波监测的智能光子腕带
日常生活中人类脉搏信号的实时获取对于心血管疾病监测和诊断至关重要。在这里，我们提出了一个智能光子腕带，用于基于斑点模式分析的脉冲信号监测，并使用集成到运动腕带中的聚合物光纤（POF）。评估了几种不同的带有不同核心直径的POF的不同斑点模式处理。结果表明，智能光子腕带具有较高的信噪比和低潜伏期，测量误差约为3.7％。该视觉脉冲信号可用于进一步的医学诊断，并能够客观地监测微妙的脉冲信号变化，例如在凸出之前和之后的Cunkou和Cumpofforms的不同位置的脉冲波形。在人工智能（AI）的协助下，通过处理脉冲信号通过确定的预测模型实现了诸如手势识别之类的功能，在该模型中，识别精度达到95％。我们的AI-ASIST智能光子腕带具有潜在的用于心血管疾病和家庭监测的临床治疗的应用，为支持医疗Internet的智能系统铺平了道路。
纳米颗粒合成的脉冲lazer消融方法：评论
Isyaka，M。S.，Odih，C.，Bakare，D.M.，Giza，A.M.，Ferdinand，C。和Abdullahi，M.A。 ：纳米颗粒合成的脉冲式融化方法：评论Isyaka，M。S.，Odih，C.，Bakare，D.M.，Giza，A.M.，Ferdinand，C。和Abdullahi，M.A。：纳米颗粒合成的脉冲式融化方法：评论
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
脉冲微波能量转导声子相关脑损伤
据报道，超过特定能量阈值的脉冲微波会在动物模型中造成脑损伤。造成脑损伤的实际物理机制尚无法解释，而这些损伤的临床现实仍存在争议。本文提出了脉冲微波可能通过将微波能量转换为脑水中的破坏性声子来损伤脑组织的机制。我们已经证明，低强度爆炸冲击波可能会在脑组织中引发声子激发。在这种情况下，脑损伤发生在纳米级亚细胞水平，这是根据脑水中声子相互作用的物理考虑所预测的。声子机制还可以解释原发性非撞击性爆炸引起的轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 与最近在美国大使馆人员中观察到的可能由于定向射频辐射而导致的不明原因脑损伤的临床和成像结果之间的相似性。我们描述了实验以阐明脉冲微波可能损伤脑组织的机制、射频频率和功率水平。纳米级脑爆炸损伤的病理记录已得到实验支持，即使用透射电子显微镜 (TEM) 在没有肉眼或光学显微镜发现的情况下，证明了纳米级细胞损伤。需要进行类似的研究来更好地定义脉冲微波脑损伤。根据现有发现，临床诊断低强度爆炸和微波引起的脑损伤可能需要扩散张量成像 (DTI)，这是一种专门的水基磁共振成像 (MRI) 技术。
脉冲神经网络到神经形态硬件的运行时映射
摘要 神经形态架构实现生物神经元和突触，以使用脉冲神经元和生物启发学习算法来执行机器学习算法。这些架构节能，因此适用于资源和功率受限的环境中的认知信息处理，物联网 (IoT) 的传感器和边缘节点在这些环境中运行。为了将脉冲神经网络 (SNN) 映射到神经形态架构，先前的研究提出了基于设计时的解决方案，其中首先使用代表性数据离线分析 SNN，然后将其映射到硬件以优化一些目标函数，例如最小化脉冲通信或最大化资源利用率。在许多新兴应用中，机器学习模型可能会根据使用某些在线学习规则的输入而改变。在在线学习中，根据输入激励，在运行时可能会形成新连接或现有连接可能会消失。因此，可能需要将已映射的 SNN 重新映射到神经形态硬件以确保最佳性能。不幸的是，由于计算时间较长，基于设计时的方法不适合在每次学习周期后在运行时重新映射机器学习模型。在本文中，我们提出了一种设计方法，用于在运行时将基于在线学习 SNN 的应用程序的神经元和突触划分并映射到神经形态架构。我们的设计方法分为两个步骤 - 步骤 1 是一种逐层贪婪方法，将 SNN 划分为包含神经形态架构约束的神经元和突触簇；步骤 2 是一种爬山优化算法，可最大限度地减少簇之间传递的总尖峰，从而改善架构共享互连的能耗。我们进行实验，使用合成和真实的基于 SNN 的应用程序来评估我们算法的可行性。我们证明，与最先进的基于设计时的 SNN 划分方法相比，我们的算法将 SNN 映射时间平均缩短了 780 倍，而解决方案质量仅降低了 6.25%。
AccQOC：加速基于量子最优控制的脉冲生成
摘要：在过去的几十年里，我们见证了量子计算的快速发展。在当前的噪声中型量子（NISQ）时代，量子机的能力受到退相干时间、门保真度和量子比特数量的限制。当前的量子计算应用距离真正的“量子至上”还很远，因为物理量子比特非常脆弱，只能纠缠几微秒。最近的研究使用量子最优控制来减少量子电路的延迟，从而有效地增加量子体积。然而，该技术的关键挑战是由于编译时间长而导致的开销大。在本文中，我们提出了 AccQOC，这是一种全面的静态/动态混合工作流程，使用 QOC（量子最优控制）将门组（相当于矩阵）转换为脉冲，并且编译时间预算合理。AccQOC 由静态预编译和加速动态编译组成。在使用考虑串扰的启发式映射算法将量子程序映射到量子电路之后，我们利用静态预编译为常用组生成脉冲，以消除它们的动态编译时间。脉冲是使用 QOC 生成的，并使用二分搜索确定延迟。对于新程序，我们使用相同的策略来生成组，从而避免为“覆盖”的组产生开销。动态编译通过加速脉冲生成来处理“未覆盖”的组。关键的见解是，可以基于相似组的生成脉冲更快地生成组的脉冲。我们建议通过生成有序的组序列来减少编译时间，其中序列中连续组之间的相似度总和最小。我们可以通过构建相似度图来找到序列 - 一个完整的图，其中每个顶点都是一个门组，边的权重是它连接的两个组之间的相似度，然后为 SG 构建最小生成树 (MST)。通过AccQOC方法论，我们达到了编译时间和总体延迟的平衡点，结果表明基于MST的加速编译相对于各组标准编译实现了9.88倍的编译加速，同时相对于基于门的编译平均保持了2.43倍的延迟降低。
薄膜合成 - 使用米内式脉冲 - 蒸气...
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脉冲＃49 |哈克学院新闻| 2024年6月
宾夕法尼亚州立大学的一个健康微生物组中心已开放其第五届年度微生物组KITERSTART研讨会，于8月9日至12日至15日，在大学公园校园的动物，兽医和生物医学科学大楼中。这个免费，全面的研讨会是新兴研究人员在宾夕法尼亚州立大学启动其微生物组研究和网络的基石培训活动。
定义酿酒厂加工条件，用于脉冲电场（PEF）
这项研究调查了在连续的PEF加工下，必须在必须或葡萄酒中使用SacCharomyces Bayanus，Brettanomyces bruxellensis，bruxellensis和oenococus oeni或葡萄酒中的PEF抗性。结果表明，在中度条件下，所有微生物的失活的能力（<155 kJ/kg）实现了3.0 -log 10 -cycles（CFU/mL）的能力。开发的第三级模型准确地预测了PEF参数对微生物失活的影响，而Monte Carlo模拟考虑了最终处理产品中因子的变异性和最大假设微生物负载。结果表明，在15 kV/cm和129或153 kJ/kg处的PEF处理将确保必须分别在必须或葡萄酒中的腐败微生物的足够净化（<10 cfu/ml）。工业相关性：PEF技术已被证明可以在必须使用适用的加工参数下获得足够水平的微生物灭活（3-log 10）和葡萄酒，这使其成为酿酒中微生物控制的SO 2或无菌过滤的合适替代方法。通过连续流量PEF处理在15至25 kV/cm和175至148 kJ/kg的连续流动PEF处理中，发现了3型库10 cfu/ml的必需和葡萄酒微生物群，该参数适用于1吨/h。