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经历的效果 - 脉冲刺激 - 进行处理 -
摘要：阿尔茨海默氏病（AD）是神经退行性认知障碍的最常见原因。基于转颅冲击波传递的大脑刺激技术正在研究，因为它们的普及程度越来越高，作为一种方法，作为一种以局灶性和有针对性的方式调节人脑的方法，使这种疗法成为对AD的有前途的作用。在本文中，我们审查了进一步了解经颅脉冲刺激（TPS）是否是对AD患者的有益治疗方法。PubMed，Google Scholar和Cochrane数据库被访问了2001年至2022年的搜索标准，并使用了以下关键字：“经颅脉冲刺激”，“集中的超声”，“非侵入性治疗”，“非侵入性处理和阿尔茨海默氏症”和“ TPS”。搜索的重点是提供有关该方法生物学基础的证据及其安全性和耐受性的论文。即使需要对更严格的科学严格性进行更多的研究，例如双盲和随机研究与安慰剂相比，TPS是AD的出色且安全的治疗选择。这种新颖的方法伴随着目前可用的治疗方法并对其进行补充，有助于保持疾病的更大稳定性并减缓其进展。进一步讨论了TPS改善认知功能的生物学作用和潜在的作用机制。
APA 2024从业者脉冲调查方法
调查历史2024年的从业人员脉冲调查是美国心理学协会（APA）进行的一系列年度在线调查的最新调查周期，该调查探讨了心理学家实践模式的性质。该调查于2020年首次启动，具有不同的名称，包括2020年Covid-19远程医疗从业人员调查，2021 Covid-19-Covid-19 Telehealth从业人员调查，2022 COVID-COVID-19SICTIONER IMPTICER IMPACT调查和2023年的从业人员Pulse Survey。早期的调查周期主要集中于从人际关系练习到远程医疗的转变以及Covid-19的大流行的影响。2024年的从业人员脉搏调查更加广泛地关注心理实践，包括心理学家在哪些情况下工作的工作，心理学家如何专业的实践，这些实践的本质和其他主题。该调查是在2020 - 2022年的Qualtrics调查平台上进行的。从2023年至2024年，该调查是在Alchemer（以前是SurveyGizmo）上进行的。
脉冲＃33 |哈克学院新闻| 2023年2月
下午6点3月2日，星期四，宾夕法尼亚州立大学的微生物组中心将展示“无形的灭绝”，这部电影聚焦了开拓性的工作和著名科学家的魅力人物，他们旨在挽救对我们生存至关重要的消失的微生物。这部90分钟的电影将与杰出科学家小组进行问答环节。
铁路运输自动化和遥测系统用集成微电子脉冲整形器
摘要：集成式微电子脉冲整形器应用于铁路自动化和遥测系统，对保证列车行车安全具有重要意义，可完全替代轨道和摆式发射机，根据微电子器件在生产过程中的原理和研究，给出了该装置的电路。实验证明，集成式微电子脉冲整形器在产生并行码时互不干扰。给出了基于贝叶斯方法计算的数值，诊断了该装置的可靠运行。并在实际车站将该装置接入实际运行系统，进行了实验验证。
脉冲磁场中多热材料的高级表征
多热效应是指在同时或依次施加或去除外部刺激的情况下，材料的温度或熵发生变化。其前提条件是材料具有多种铁性状态。但很少有报道直接测量这种效应。现在，出于这个原因，我们构建了一个测量装置，可以同时确定脉冲磁场和单轴载荷影响下的绝热温度变化。我们选择全 d 金属 Heusler 合金 Ni-Mn-Ti-Co 进行首次测试，因为它具有增强的机械性能和巨大的磁热效应和弹热效应。Ni-Mn-Ti-Co 暴露于高达 10 T 的脉冲磁场和高达 80 MPa 的单轴应力，并测量相应的绝热温度变化。利用我们的新实验工具，我们能够更好地了解多热材料并确定它们对不同刺激的交叉耦合响应。
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
超短脉冲激光器在医学中，当前应用...
©作者2024。开放访问。本文根据创意共享归因许可4.0（CC By 4.0）获得许可。，只要您对原始作者和来源提供适当的信用，允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，并提供了与Creative Commons许可证的链接，并指出是否进行了更改。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
液体电池的脉冲充电，以增强寿命性能
最近的研究发现，脉冲充电协议可以延长锂离子电池的循环寿命。鉴于此，已经进行了这项研究，以研究脉冲充电对锂离子电池容量保留和内部电阻的影响。 棱柱形NMC锂离子电池用使用的脉冲电流恒定电压（PPC-CV）充电模式循环，并且它们的能力已与常规恒定恒定电流恒定电压（CC-CV）充电进行了比较。 开发并实施了一种新颖的方法，以在定义的充电（SOC）窗口内执行脉冲充电配置文件。 测试对象在4周的间隔内连续循环，并进行了标准化参考性能测试（RPT）的介入，以计算标准容量和内部电阻。 另外，还进行了增量能力分析（ICA）和电化学阻抗光谱（EIS）以进行分析。鉴于此，已经进行了这项研究，以研究脉冲充电对锂离子电池容量保留和内部电阻的影响。棱柱形NMC锂离子电池用使用的脉冲电流恒定电压（PPC-CV）充电模式循环，并且它们的能力已与常规恒定恒定电流恒定电压（CC-CV）充电进行了比较。开发并实施了一种新颖的方法，以在定义的充电（SOC）窗口内执行脉冲充电配置文件。测试对象在4周的间隔内连续循环，并进行了标准化参考性能测试（RPT）的介入，以计算标准容量和内部电阻。另外，还进行了增量能力分析（ICA）和电化学阻抗光谱（EIS）以进行分析。
基于反向传播的深度脉冲神经网络学习技术：综述
摘要 — 随着智能系统的采用，人工神经网络 (ANN) 已变得无处不在。传统的 ANN 实现能耗高，限制了它们在嵌入式和移动应用中的使用。脉冲神经网络 (SNN) 通过二进制脉冲随时间分布信息来模拟生物神经网络的动态。神经形态硬件的出现充分利用了 SNN 的特性，例如异步处理和高激活稀疏性。因此，SNN 最近引起了机器学习社区的关注，成为低功耗应用的 ANN 的受大脑启发的替代品。然而，信息的离散表示使得通过基于反向传播的技术训练 SNN 具有挑战性。在这篇综述中，我们回顾了针对深度学习应用（例如图像处理）的深度 SNN 的训练策略。我们从基于从 ANN 到 SNN 的转换的方法开始，并将它们与基于反向传播的技术进行比较。我们提出了一种新的脉冲反向传播算法分类法，将其分为三类，即：空间方法、时空方法和单脉冲方法。此外，我们还分析了提高准确性、延迟和稀疏性的不同策略，例如正则化方法、训练混合和调整特定于 SNN 神经元模型的参数。我们重点介绍了输入编码、网络架构和训练策略对准确性-延迟权衡的影响。最后，鉴于准确、高效的 SNN 解决方案仍面临挑战，我们强调了联合硬件和软件共同开发的重要性。
利用快速电压脉冲表征能带排列
尽管有破纪录的设备，但人们对钙钛矿太阳能电池的界面仍然了解甚少，这阻碍了进一步的发展。它们的混合离子-电子性质导致界面处的成分变化，这取决于外部施加偏压的历史。这使得难以准确测量电荷提取层的能带排列。因此，该领域通常采用反复试验的过程来优化这些界面。当前的方法通常是在真空和不完整的电池中进行的，因此值可能无法反映工作设备中的值。为了解决这个问题，开发了一种脉冲测量技术，用于表征功能设备中钙钛矿层上的静电势能降。该方法重建了一系列稳定偏压的电流-电压 (JV) 曲线，在随后的快速电压脉冲期间保持离子分布“静态”。观察到两种不同的状态：在低偏压下，重建的 JV 曲线呈“s 形”，而在高偏压下，则返回典型的二极管形曲线。使用漂移扩散模拟，证明了两种状态的交集反映了界面处的能带偏移。这种方法有效地允许在照明下测量完整设备中的界面能级排列，而无需昂贵的真空设备。