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World File Search System脉冲波形
高空电磁脉冲波形应用指南
E1 和 E2 HEMP 脆弱性评估 E1 和 E2 HEMP 脆弱性评估可以结合使用计算机建模和模拟以及设备测试来执行。使用 DOE 提供的波形和 E 场水平对 HEMP 能量照射下的电气系统进行建模，可以预测设备可能暴露的电应力。由于模型复杂，模拟通常在较小的地理区域内进行，例如变电站。可以进行传导和辐射测试，以确定设备或系统能够承受的电气和电磁应力，而不会损坏或中断。通过将预测的应力与从测试中获得的测量设备强度进行比较，可以确定 E1 和 E2 HEMP 对设备或系统的风险估计值
皮层内微刺激脉冲波形和频率招募皮层神经元和神经细胞激活的不同时空模式
标题：皮层内微刺激脉冲波形和频率招募皮层神经元和神经纤维网激活的不同时空模式。作者：Kevin C. Stieger 1,2、James R. Eles 1、Kip A. Ludwig 3-5、Takashi DY Kozai 1,2,6-8 附属机构：1. 匹兹堡大学生物工程系，宾夕法尼亚州匹兹堡 2. 匹兹堡大学认知神经基础中心，卡内基梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 3. 威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系，威斯康星州麦迪逊 4. 威斯康星大学麦迪逊分校神经外科系，威斯康星州麦迪逊 5. 威斯康星转化神经工程研究所 (WITNe)，美国威斯康星州麦迪逊 6. 匹兹堡大学神经科学中心，宾夕法尼亚州匹兹堡 7. 匹兹堡大学麦高恩再生医学研究所，宾夕法尼亚州匹兹堡 8. 匹兹堡大学脑神经技术中心宾夕法尼亚州匹兹堡研究所
LM393N-NOPB-Texas-Instruments-datasheet-7268878.pdf
LM193 系列是高增益、宽带宽设备，与大多数比较器一样，如果输出引线无意中通过杂散电容与输入端电容耦合，则很容易发生振荡。这仅在比较器改变状态时输出电压转换间隔期间出现。无需电源旁路即可解决此问题。标准 PC 板布局很有用，因为它可以减少杂散输入输出耦合。将输入电阻器减小到 < 10 k Ω 会降低反馈信号电平，最后，即使添加少量（1.0 至 10 mV）正反馈（滞后）也会导致如此快速的转换，以至于不可能因杂散反馈而产生振荡。简单地将 IC 插入插座并将电阻器连接到引脚将在小的转换间隔内引起输入输出振荡，除非使用滞后。如果输入信号是脉冲波形，具有相对较快的上升和下降时间，则不需要滞后。
大规模容错通用光量子计算机的开发
1. 项目概要 各种物理系统的研究正在朝着实现实用量子计算机的方向发展。在大多数系统中，一个主要挑战在于实用量子计算所需的高度复杂的量子处理器。另一方面，光学系统可以用紧凑的量子处理器进行实用量子计算。由于这种量子处理器已经得到证实，开发的主要重点是光量子比特的生成。作为光量子比特源，我们提出了量子任意波形发生器 (Q-AWG)。Q-AWG 是一种多功能量子光源，可以输出任意量子态的光和任意脉冲波形。由于其高度的通用性，Q-AWG 可以作为实用光量子计算机的核心光源，并有可能解决在实现实用量子计算机的道路上出现的各种挑战。Q-AWG 确实是一个“终极量子光源”，它的实现将大大加速光量子计算机的发展。
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。
最近开发用于生理信号检测和机器学习辅助心血管疾病诊断的压电生物传感器
由于早期诊断和及时的医疗干预措施，可以防止大量心血管相关的死亡率，因此对实时和长期检测技术的需求很高。然而，当前的实时监控设备，例如具有硬连线和刚性接口的Holter监视器，不适合长期检测，因为它们不轻，紧凑且舒适。此外，使用当前监视设备的测量数据的准确性在很大程度上受到日常身体运动的影响，因此只能在静态状态下实现，从而限制了其实际应用。为了解决上述问题，将生理信号转换为电信号的良好/可穿戴和敏感的身体脉冲传感器的发展对于进行实时和连续的健康监测以获得长期和准确的脉冲波形至关重要。现在在重症监护中最常见和广泛应用的技术是侵入性动脉导管，它可以提供精确的连续体脉冲和血压监测。但是，在监测过程中，不适和潜在感染的风险以及数据的准确性增加。在这方面，近几十年来，非侵入性的无创/可穿戴健康观念方法受到了极大的关注。5 - 10作为非侵入性的仅接触人皮肤，感染率大大降低，从而使其安全且广泛适用于日常使用的设备。几种类型的
最近开发用于生理信号检测和机器学习辅助心血管疾病诊断的压电生物传感器
由于早期诊断和及时的医疗干预措施，可以防止大量心血管相关的死亡率，因此对实时和长期检测技术的需求很高。然而，当前的实时监控设备，例如具有硬连线和刚性接口的Holter监视器，不适合长期检测，因为它们不轻，紧凑且舒适。此外，使用当前监视设备的测量数据的准确性在很大程度上受到日常身体运动的影响，因此只能在静态状态下实现，从而限制了其实际应用。为了解决上述问题，将生理信号转换为电信号的良好/可穿戴和敏感的身体脉冲传感器的发展对于进行实时和连续的健康监测以获得长期和准确的脉冲波形至关重要。现在在重症监护中最常见和广泛应用的技术是侵入性动脉导管，它可以提供精确的连续体脉冲和血压监测。但是，在监测过程中，不适和潜在感染的风险以及数据的准确性增加。在这方面，近几十年来，非侵入性的无创/可穿戴健康观念方法受到了极大的关注。5 - 10作为非侵入性的仅接触人皮肤，感染率大大降低，从而使其安全且广泛适用于日常使用的设备。几种类型的
实时计算脑电场以实现增强经颅磁刺激神经导航和优化
经颅磁刺激 (TMS) 线圈位置和脉冲波形电流通常用于在目标大脑区域实现指定的电场剂量。通过包括皮质上电场剂量的实时精确分布，可以改进 TMS 神经导航。我们介绍了一种方法并开发了软件来实时计算大脑电场分布，使其易于集成到神经导航中，并具有与一阶有限元法 (FEM) 求解器相同的精度。首先，将头部和允许的线圈位置之间的表面上的白噪声磁流产生的电场的跨度基组 (< 400) 正交化以生成模式。随后，利用互易和惠更斯原理通过 FEM 计算头部和线圈之间的表面上的模式引起的场，这些场与分离表面上的在线（实时）计算的一次场结合使用以评估模式扩展。我们对 8 名受试者的 FEM 和实时计算的 E 场进行了比较分析，使用了两种头部模型类型（SimNIBS 的“headreco”和“mri2mesh”管道）、三种线圈类型（圆形、双锥和 8 字形）和 1000 个线圈位置（48,000 次模拟）。任何线圈位置的实时计算都在 4 毫秒 (ms) 以内，适用于 400 种模式，并且需要 GPU 上不到 4 GB 的内存。我们的解算器能够在 4 毫秒内计算 E 场，使其成为将 E 场信息集成到神经导航系统中的实用方法，而不会对帧生成造成重大开销（分别在 50 毫秒和 20 毫秒内每秒 20 帧和 50 帧）。