在本节中,我们列出了耦合 - 强度和质量限制,用于轻度中性标量或伪级玻色子,这些玻色子薄弱于正常物质和辐射。这种玻色子可能是由全球u(1)对称性的弹性破裂引起的,导致无质量的nambu-goldstone(ng)玻色子。如果已经在拉格朗日中已经存在一个小的显式对称性破裂,或者由于量子效应(例如异常),玻色子会获得质量,被称为伪NG玻色子。典型的例子是轴(a)[1-4]和Mapoarons [5,6],分别与自发损坏的Peccei-Quinn PQ和Lepton-number对称性相关。轴也可能在额外的尺寸构造中出现,因为在内部歧管上压实的高维规范的零模型;在这种情况下,对轴突质量没有局部贡献是由于较高维度的对称性[7,8]。
摘要 - 该试验研究旨在开发一个深度学习模型,用于从SCG信号从左侧和左侧和头到英尺的方向(SCG X和SCG Y)从SCG信号沿背层方向预测地震心动图(SCG)。从15位健康的成人受试者中获得了用于培训和验证模型的数据集。使用放置在每个受试者胸部上的三轴加速度计记录SCG信号。然后使用心电图R波分割信号,并将片段降采样,归一化和焦点左右。所得数据集用于训练和验证具有两个层和一个辍学层的长期短期内存(LSTM)网络,以防止过度拟合。该网络作为SCG X和SCG Y的输入100个步骤,代表一个心脏周期,并输出了一个映射到预测目标变量的向量。结果表明,LSTM模型在背腹方向的预测和实际SCG段之间的均方根误差为0.09。该研究证明了使用从双轴加速度计获得的数据重建3轴SCG信号的潜力。索引术语 - 观察心动图,心脏振动,信号重建,深度学习,LSTM网络。
Axis Edge Vault是基于硬件的网络安全平台,可保护轴心设备。它构成了所有安全操作取决于并提供保护设备身份,保护其完整性并保护敏感信息免受未经授权访问的功能的基础。例如,Secure Boot确保设备只能使用签名的OS启动,从而防止物理供应链TAMPERING。使用签名的OS,该设备还可以在接受安装之前验证新设备软件。和安全的密钥库是用于保护安全通信的加密信息的关键建筑块(IEEE 802.1X,https,axis设备ID,访问控制键等)如果违反了恶意提取。通过常见的标准或FIPS 140认证的基于硬件的加密计算模块提供安全的密钥库和安全连接。
与我们产品的漏洞管理有关,Axis将轴安全开发模型(请参见上文第3.14节)应用于产品的生命周期。轴是根据CVE计划的既定框架,是一个授权的共同漏洞和暴露(CVE)编号(CVE)编号(CVE),并透明地披露漏洞。有关产品安全和漏洞管理的更多详细信息,请参阅www.axis.com/support/cybersecurity/vulnerability-managation and help.axis.com/axis-vulnerability-management-policy-policy
摘要:芯鞘电纺丝是一种生产含有一种或多种封装功能材料的复合纤维的强大工具,但许多材料组合很难甚至不可能一起纺丝。我们表明,成功的关键是确保明确界定的芯鞘界面,同时保持该界面上恒定且最小的界面能。使用热致液晶作为模型功能芯,使用聚丙烯酸或苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物作为鞘聚合物,我们研究了使用水、乙醇或四氢呋喃作为聚合物溶剂的影响。我们发现理想的芯和鞘材料是部分可混合的,其相图显示内部可混合间隙。完全不混溶会产生相对较高的界面张力,这会导致芯断裂,甚至阻止芯进入产生纤维的喷射流,而在完全混溶的情况下,由于缺乏明确的界面,会消除芯-鞘形态,并将芯变成鞘溶液的凝固浴,导致泰勒锥中过早凝胶化。此外,为了最大限度地减少由于局部界面张力变化而导致的泰勒锥中的马兰戈尼流,在纺丝之前应在芯中添加少量鞘溶剂。我们的发现解决了长期以来关于在芯-鞘静电纺丝中选择芯和鞘流体的指导方针的困惑。这些发现可以应用于除本文研究的材料组合之外的许多其他材料组合,从而能够制备出具有广泛兴趣和应用潜力的新型功能复合材料。■ 简介
在受控条件下,为材料和设备(包括但不限于武器系统组件)的开发、质量保证或可靠性而进行的户外测试和实验。涵盖的行动包括但不限于燃烧测试(例如电缆耐火性或燃料燃烧特性测试)、冲击测试(例如使用指定并经常用于此目的的土堤或混凝土板进行的气动喷射器测试)或跌落、穿刺、浸水或热测试。涵盖的行动不涉及源、特殊核或副产品材料,但根据适用标准制造的包含源、特殊核或副产品材料的封装源可用于非破坏性行动,例如探测器/传感器开发和测试以及急救人员现场培训。B3.15 使用纳米级材料的小规模室内研究和开发项目
CS4192 是单片 BiCMOS 集成电路,用于将来自微处理器/微控制器的 10 位数字字转换为互补直流输出。直流输出驱动通常用于车辆仪表板的空心仪表。10 位数据用于直接线性控制仪表的正交线圈,在仪表的整个 360° 范围内具有 0.35° 分辨率和 ± 1.2° 精度。来自微控制器的接口是通过串行外设接口 (SPI) 兼容串行连接,使用高达 2.0 MHz 的移位时钟速率。数字代码与所需的仪表指针偏转成正比,被移入 DAC 和多路复用器。这两个块提供切向转换功能,可将数字数据转换为所需角度的适当直流线圈电压。在 45 ° 、135 ° 、225 ° 和 315 ° 角处,切向算法在仪表运动中产生的扭矩比正余弦算法大约高 40%。这种增加的扭矩减少了由于这些临界角度下的指针下垂而导致的误差。每个输出缓冲器能够为每个线圈提供高达 70 mA 的电流,并且缓冲器由公共 OE 启用引脚控制。当 OE 变为低电平时,输出缓冲器关闭,而芯片的逻辑部分保持通电并继续正常运行。OE 必须在 CS 下降沿之前处于高电平才能启用输出缓冲器。状态引脚 (ST) 反映输出的状态,并且在输出被禁用时处于低电平。串行仪表驱动器具有自我保护功能,可防止发生故障。每个驱动器均受到 125 mA(典型值)过流保护,而全局热保护电路将结温限制在 170°C(典型值)。只要 IC 保护电路检测到过流或过温故障,输出驱动器就会被禁用。驱动器保持禁用状态,直到 CS 上出现下降沿。如果故障仍然存在,输出驱动器将再次自动禁用。
高维纠缠的光状态为量子信息提供了新的可能性,从量子力学的基本测试到增强的计算和通信效果。在这种情况下,自由度的频率将鲁棒性的资产结合在一起,并通过标准的电信组件轻松处理。在这里,我们使用集成的半导体芯片来设计直接在生成阶段的频率键入光子对的波函数和交换统计,而无需操作后。量身定制泵束的空间特性,可以产生频率与年轻相关,相关和分离状态,并控制光谱波函数的对称性,以诱导骨气或费米子行为。这些结果是在室温和电信波长下获得的,开放有希望的观点,用于在整体平台上使用光子和光子的量子模拟,以及利用反对称高度高维量子状态的通信和计算方案。
随着信息技术迈向大数据时代,传统的冯·诺依曼架构在性能上显示出局限性。计算领域已经在应对访问内存所需的延迟和带宽(“内存墙”)以及能量耗散(“电源墙”)方面遇到了很多困难。这些具有挑战性的问题,例如“内存瓶颈”,要求进行大量的研究投资来开发下一代计算系统的新架构。脑启发计算是一种新的计算架构,为人工智能计算提供了一种高能效和高实时性的方法。脑启发神经网络系统基于神经元和突触。忆阻器件已被提议作为创建神经形态计算机应用的人工突触。在本研究中,对后硅纳米电子器件及其在脑启发芯片中的应用进行了调查。首先介绍了神经网络的发展,回顾了当前典型的类脑芯片,包括以模拟电路为主的类脑芯片和全数字电路的类脑芯片,进而引出了基于后硅纳米电子器件的类脑芯片设计。然后,通过对N种后硅纳米电子器件的分析,阐述了利用后硅纳米电子器件构建类脑芯片的研究进展。最后,对基于后硅纳米电子器件构建类脑芯片的未来进行了展望。
