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音乐、数学和工作记忆
音乐转调对工作记忆的要求很高，因为它涉及在唱歌或乐器演奏时将音符从一个音调（即音高音阶）心理转换为另一个音调。由于音乐转调涉及在心理上将音符调高或调低特定量，因此它可能与加法和减法的算术运算共享认知元素。我们比较了受过古典训练的音乐家在音乐转调和数学计算的高和低工作记忆负荷条件下的大脑活动。脑磁图 (MEG) 对任务和工作记忆负荷的差异很敏感。额枕连接在转调过程中高度活跃，但在数学计算过程中不活跃。在更困难的转调任务条件下，右侧运动区和运动前区高度活跃。多个额叶区域在各项任务中都高度活跃，包括在转调和计算任务期间的左侧内侧额叶区域，但仅在计算期间的右侧内侧额叶区域。在更困难的计算条件下，右侧颞区高度活跃。在连贯性分析和神经同步分析中，计算任务之间存在一些相似之处；然而，由于 MEG 的时间分辨率很高，延迟分析对计算任务中任务复杂性的差异很敏感。MEG 可用于检查音乐认知和音乐训练的神经后果。需要进一步系统地研究音乐和其他认知任务的高记忆负荷和低记忆负荷条件下的大脑活动，以阐明音乐家与非音乐家相比工作记忆能力增强的神经基础。
弃风弃光只是日益扩大的冰山一角
弃电只是日益严重的冰山一角 电力服务 英国电网在高峰时段消耗高达 54 千兆瓦 (GW) 的电力。那是 5400 万千瓦——很多电力。所以我们需要生产 54GW 的电力，再加上一点以防万一——比如 57-60GW，对吗？ 错了。事情没那么简单。虽然所有的电都是一样的（电子沿着电线传输），但我们消耗四种类型的服务：基载、可调度、平衡和辅助。♦ 基载是最低需求，即始终在线的要求。在英国，它大约是峰值的 60%，所以在冬季，大约是 32GW。 ♦ “可调度”意味着当我们需要时，它就在那里：我们可以随意调高或调低。这占了峰值需求的剩余 40%。♦ 平衡服务适用于当事情失衡时：这里太多，那里不够，发电站因年度服务而停运（就能源需求而言，这是主要的服务）等等。♦ 辅助服务适用于出现问题时：发生故障时快速反应，等等。在中央电力局的旧时代，我们用煤和核电站提供基本负荷，其余则通过天然气输送。那时事情是多么简单啊！现在，因为我们意识到我们的排放正在席卷世界，我们正在用可再生能源取代煤炭（首先）和天然气：主要是生物质、风能、太阳能、波浪能、潮汐能和潮汐范围。其中，只有生物质（迄今为止五种能源中潜在容量最小）是可调度的或基本负荷。其余的是一个新的发电类别：间歇性。间歇性发电的影响 间歇性发电并不意味着发电不可预测：如今的预测非常准确，并且还在不断改进。但是，这意味着发电量是它想在的时候出现，而不是我们想要的时候出现——预测只是让我们更好地注意到盈余和短缺。正如西门子石油天然气英国公司总经理所说 1 ，“风吹的时候就吹，你想吃饭的时候就吃饭”。这意味着，有时它在我们不想要的时候发电，而当我们需要它而它却不发电时，它需要备用。前者导致削减（支付可再生能源发电不发电的费用），后者导致平衡和辅助服务成本不断增加。图 2 显示了间歇性发电将如何消除德国的基本负荷发电，除非以某种方式削减。
22 nm FD-SOI 中具有可变增益控制和开关功能的 60 GHz 宽带 LNA
摘要 本文研究了一种具有可变增益控制的 60 GHz 低功耗宽带低噪声放大器 (LNA)。为了证明这一概念，该电路采用 22 nm 全耗尽绝缘体上硅 (FD-SOI) CMOS 技术实现。它通过增益峰值（增益分配）技术支持 60 GHz 的宽带操作。通过调整放大器的一些关键匹配网络，每级的峰值增益被分配到不同的频率，从而产生整体宽带频率响应。该电路由三个级联共源共栅放大器级组成。匹配网络针对带宽和噪声系数进行了优化。晶体管背栅用于 LNA 设计，以将电路切换到低功耗待机模式。这避免了基于前栅的切换在电压击穿和电路稳定性方面的问题。此外，通过背栅实现了在如此高频率下同时实现可变增益控制。与基于前栅的相比，基于背栅的可变增益控制可以实现增益的连续微调，同时对控制电压的精度或分辨率要求较低。在测量中，增益通过背栅成功从 20 dB 调低至 − 25 dB。在 1 V 标称电源的 8.1 mW 直流功率下，LNA 提供 20 dB 的峰值增益、18.5 GHz 的带宽和 3.3 dB 的最小噪声系数。当偏置在 0.4 V 的降低直流电源下时，所给出的电路仅消耗 2.5 mW 的直流功率，并且仍然提供 10 dB 的功率增益和约 4.5 dB 的最小噪声系数。通过切换到待机模式，LNA 在标称电源下消耗 850 µ W 的直流功率，在降低电源下消耗 240 µ W 的直流功率。与之前报告的设计相比，LNA 表现出色，具有最低的噪声系数以及具有竞争力的增益、带宽和直流功率。据作者所知，这是第一款通过单独的背栅偏置具有联合可变增益控制和切换功能的 60 GHz LNA。
智能机器的发展和当前...
人工智能的起源可以追溯到电子设备出现之前，当时的思想家和数学奇才如布尔等人提出了一些理论，这些理论后来被用作人工智能推理的基础。本主题旨在向人工智能及其应用的令人兴奋的用户传达信息。早在 20 世纪 50 年代初，人们就发现了人工智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳 (Norbert Wiener) 是第一批从反馈反馈的角度进行研究的美国人之一，混乱的人工智能于 1956 年在达特茅斯学院首次诞生，由被认为是人工智能之父的约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 组织。响应理论最熟悉的例子之一是控制器：它通过测量房间的实际温度、将其调节到选定的温度以及通过调高或调低温度做出反应来调节房间的温度。维纳对反馈循环的研究如此重要，是因为他认为所有智能行为都是反馈机制的结果。1955 年末，纽厄尔和西蒙创建了推理理论家，许多人认为这是第一个人工智能程序。该程序将每个问题视为树形结构，并将尝试通过选择最可能导致正确闭包的分支来解决它。1957 年，新程序通用问题求解器 (DIRECTION FINDER) 的第一个版本进行了测试。该系统由创建“哲学家”的同一套系统开发。人工智能是维纳反馈理论的扩展，并且可以解决更高层次的逻辑问题。在人工智能问世几年后，IBM 收购了一个研究人工智能的团队。Herbert Gelernter 花了三年时间为处理几何论文的课程提供服务。在开发更多计划的同时，麦卡锡正在积极推动人工智能历史的重大进步。1958 年，麦卡锡推出了他的新发明：LISP 语言，至今仍在使用。LISP 很快就被许多 AI 程序员视为首选语言，并且从那时起，人工智能就因其专业人士创造的理念和概念而得到了广泛的传播。人工智能是信息技术、数学和方法以及数学和许多其他技术的结合。人工智能是一个广泛的主题，包括从机器学习到人工智能等各种领域。人工智能领域所揭示的一点是可以简单“思考”的机器的发展。人工智能的应用需要多种技术，包括专业/技术系统、语义网络、基于案例的推理、模式匹配、人工智能和模糊逻辑。