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World File Search System脉冲
使用相干的多脉冲X射线散射
胰腺癌是一种高度侵略性的恶性肿瘤，近年来变得越来越普遍。尽管在包括手术，放射疗法，生物疗法和靶向治疗在内的强化治疗方式方面取得了进步，但胰腺癌患者的总生存率并没有明显改善。这可能归因于阴险的发作，未知的病理生理学和疾病预后不良。因此，必须识别和开发对胰腺癌的更有效和更安全的治疗方法。肿瘤免疫疗法是手术，放疗和化学疗法后的新的和第四个抗肿瘤疗法的支柱。近年来对各种恶性肿瘤的免疫疗法的使用取得了显着进步。在治疗胰腺癌方面，也取得了突破。本综述描述了免疫检查点抑制剂，癌症疫苗，收养细胞疗法，溶瘤病毒和基质止血疗法的进展，用于治疗胰腺癌。同时讨论了一些新的潜在生物标志物和胰腺癌的潜在免疫疗法组合。也已经阐明了各种免疫疗法的分子机制，并突出了它们的临床应用。还讨论了与免疫疗法和提议克服这些局限性有望的拟议策略相关的挑战，目的是为胰腺癌的免疫疗法提供新的见解。
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
操作相干短脉冲激光二极管 st905a13-to...
将激光二极管连接到驱动器时，将串联电感降至最低将使脉冲的上升时间保持在最低水平，从而实现最短的脉冲。这意味着引线应尽可能短，激光二极管应尽可能靠近驱动器安装。如果无法将激光二极管直接连接到驱动器，则需要使用低电感传输线。传输线电感的典型值约为每英寸 20 nH。这意味着在 10 ns 内切换 40 A 的电流（di/dt 为 40 A/10 ns）将导致 80 V 的瞬态电压。较长的传输线会导致更高的感应瞬态电压，从而导致脉冲上升时间显著增加并限制性能。[2] 很好地概述了电气连接如何影响脉冲性能。
在 HPC 基础设施上扩展脉冲神经网络
1 机器人、人工智能与实时系统，慕尼黑工业大学信息学院，德国慕尼黑，2 于利希超级计算中心 (JSC) 神经科学模拟与数据实验室，高级模拟研究所，JARA，于利希研究中心有限公司，德国于利希，3 瑞士国家超级计算中心 (CSCS)，苏黎世联邦理工学院，瑞士卢加诺，4 神经计算单元，冲绳科学技术研究生院，日本冲绳，5 机器人与人工智能卓越系，生物机器人研究所，Scuola Superiore Sant'Anna，意大利蓬泰代拉，6 计算机架构与技术系，格拉纳达大学信息与通信技术研究中心，西班牙格拉纳达，7 图像处理研究团队，日本理化学研究所先进光子学中心，和光，8 计算工程应用单元，信息系统与网络安全总部，理化学研究所，日本和光市、9 日本东京电气通信大学信息与工程研究生院、10 德国于利希研究中心、神经科学与医学研究所 (INM-6)、高级模拟研究所 (IAS-6)、JARA BRAIN 研究所 I、11 德国亚琛工业大学计算机科学 3-软件工程、12 日本神户理化学研究所计算科学中心
增强的数值模拟研究在脉冲电场控制下稀释乳液中加速拆除的数值模拟研究
这项研究使用多组分晶格玻尔兹曼颜色模型模拟了乳液中乳化液化的动态演变，该模型整合了脉冲电场和流场。使用面积与圆形比定量分析分散相液滴的聚集程度。数值模拟的结果表明，在三种类型的脉冲电场下，稀释乳液的拆除行为：直流电场（DC）脉冲电场，单向三角脉冲电场和双向三角脉冲电场。发现表明在脉冲电场下稀释乳液中电泳和振荡合并发生。改进的双向三角脉冲电场相对于直流脉冲或单向三角脉冲电场的效率提高。此外，增强的双向三角脉冲电场有效地拆除了水中稀释的乳液，并防止在不同组件比率上高压下的油滴在高压下分解。
在离子植入和NS脉冲激光退火时激活硅在硅中的发射器
光学主动电信发射器的最新演示表明，硅是固态量子光子平台的引人注目的候选者。尤其是，在常规的热退火后，已在富含碳的硅中显示了称为G中心的缺陷的制造。然而，这些发射器在晶圆尺度上的高收益受控制造仍然需要鉴定合适的热力学途径，从而在离子植入后激活其激活。在这里，我们证明了纳秒脉冲激光退火时高纯硅底物中G中心的激活。该提出的方法通过供应短的非平稳脉冲来实现G中心的非侵入性，局部激活，从而克服了与发射器的结构性亚元能力相关的常规快速热退火的局限性。有限元的分析突出了该技术的强大非平稳性，提供了与常规更长的热处理相对于常规的较长热处理的根本不同的缺陷工程能力，为嵌入在集成光子电路和波导的集成光子电路和波导中的发射器的直接和受控制造铺平了道路。
引用了脉冲版本（APA）：Hanifi，S。M. A.，Fisherman，A。B.，Welaga，P.，Rieckmann，A.，Jensen，A。G.，Benn，C。，＆Aaby，P。（2021）。 Diphth
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水文历史和洪水脉冲控制铁和硫代谢成分，与沿海湿地中库群岛实验中的温室气体产生相关性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年3月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.03.03.641170 doi：Biorxiv Preprint
探索药物诱导的脉冲控制障碍的基本机制：药物守流 - 药效研究
Fusaroli M.，Giuchi V.，Battini V.，Gringeri M.，Rimondini R.，Menchetti M.等。（2023）。探索药物诱导的脉冲控制障碍的基本机制：一项药物守护 - 药效研究。精神病学和临床神经科学，77（3），160-167 [10.1111/pcn.13511]。
X-ippgnet：一种基于深度可分离卷积的新颖的一阶段深度学习结构，用于基于视频的脉冲率估计
脉搏率（PR）是评估一个人健康的最重要标记之一。随着对长期健康监测的需求不断增长，使用成像光电学（IPPG）对非接触式PR估计的关注非常关注。这种非侵入性技术基于肤色细微变化的分析。尽管可以改善IPPG，但现有算法容易受到较不受约束的场景（即头部移动，面部表情和环境条件）。在本文中，我们提出了一个新颖的端到端时空网络，即X-ippgnet，直接从面部视频记录中直接进行瞬时PR估计。不像大多数现有系统一样，我们的模型从头开始学习IPPG概念，而无需结合任何先验知识或通过提取血液体积脉冲信号的提取。受Xception网络体系结构的启发，颜色通道解耦用于学习其他照相学信息信息，并概念地降低计算成本和内存重新质量。此外，X-ippGnet可以从短时间窗口（2秒）中预测脉搏率，该脉冲率具有较高且明显的脉搏率的优点。实验结果揭示了在所有条件下的高性能，包括头部运动，面部表情和肤色。我们的AP-PRACH明显优于三个基准数据集上的所有当前最新方法：MMSE-HR（MAE = 4。10; RMSE = 5。32; r = 0。85），ubfc-rppg（Mae = 4。99; RMSE = 6。26; r = 0。67），mahnob-hci（Mae = 3。17; RMSE = 3。93; r = 0。88）。