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World File Search System贴片
透气、可拉伸的超结构，适用于多功能混合电子皮肤贴片，具有长期皮肤舒适性
个性化医疗、[9] 神经工程、[10] 人机界面 [11,12] 和智能假肢。[13] 通过电气方式监测生物信号可以将电子皮肤 (E-skin) 传感器与大数据、[14] 人工智能 [15] 和物联网 (IoT) 技术相结合。[16] 随着皮肤上设备的应用不断扩大，已经报道了在非传统基板（如 3D 自由曲面、皮肤和地形基板）上实现可穿戴电子产品的新方法。[8,17,18] 此外，还展示了电子皮肤的其他吸引人的功能。例如，实现光学功能以可视化与健康状况相关的信息是与人类直观交互的一个有吸引力的方向。[19] 具有自供电功能的可穿戴传感器也可以扩展其适用性。 [20,21] 无线电子皮肤系统可将测量数据传输到移动设备，并在监测健康状况的同时支持日常活动，在用户便利性方面也很有吸引力。 [22] 此外，仅传输生物信号中关键的必要信息这一可能功能是电子皮肤传感器的一个特别有吸引力的方向，因为它可以减少无线数据传输的功耗和后处理的数据数量。
（讨论文件）
摘要近年来，变形金刚领导了自然语言处理的一场革命，而视觉变形者（VIT）承诺在计算机视觉中也这样做。广泛使用VIT的主要障碍是它们的计算成本。的确，给定图像分为一个贴片列表，vits计算每一层，每个贴片相对于所有其他贴片的注意力。在文献中，许多解决方案试图使用量化，知识蒸馏和输入扰动来降低注意力层的计算成本。在本文中，我们的目标是在这种情况下做出贡献。特别是，我们提出了一个使用加强学习来培训代理的框架，该框架是在培训VIT期间确定最不重要的补丁的代理商。一旦确定了此类斑块，AgentVit就将其删除，从而减少了VIT处理的斑块数量。我们的目标是减少VIT的训练时间，同时保持竞争性能。
通过增强学习加速视力变压器
摘要近年来，变形金刚领导了自然语言处理的一场革命，而视觉变形者（VIT）承诺在计算机视觉中也这样做。广泛使用VIT的主要障碍是它们的计算成本。的确，给定图像分为一个贴片列表，vits计算每一层，每个贴片相对于所有其他贴片的注意力。在文献中，许多解决方案试图使用量化，知识蒸馏和输入扰动来降低注意力层的计算成本。在本文中，我们的目标是在这种情况下做出贡献。特别是，我们提出了一个使用加强学习来培训代理的框架，该框架是在培训VIT期间确定最不重要的补丁的代理商。一旦确定了此类斑块，AgentVit就将其删除，从而减少了VIT处理的斑块数量。我们的目标是减少VIT的训练时间，同时保持竞争性能。
www.advancedscience.com-罗杰斯研究小组
心肌梗塞（MI）是死亡和残疾的主要原因之一。最近开发的心脏贴片提供了机械支持和其他导电路径，以促进MI区域中的电信号传播，以同步心脏激发和收缩。基于有吸引力特征的导电聚合物的心脏斑块；但是，弹性和高阻抗界面的适中水平限制了它们的机械性能和电性能。这些结构也作为永久性植入物运行，即使在其效用仅限于MI受损组织的愈合期的情况下。此处介绍的工作引入了高度导电的心脏贴片，该贴片将可吸收的金属和聚合物组合在薄薄的蛇纹石几何形状中，以产生弹性机械性能。有限元分析指导这些系统中布局的优化选择。人类诱导的多能干细胞衍生的心肌细胞的常规和同步收缩在心脏斑块上，并在体内研究对必需特性和生物界面的见解。这些结果在设计心脏斑块的设计中提供了其他选择，以治疗MI和其他心脏疾病。
采用多层高阻尼碳纤维增强塑料贴片实现主动式小型 SAR S-STEP 卫星的轻量化设计
摘要：在发射环境中，卫星承受着严重的动态载荷。发射环境中的这些动态载荷可能导致有效载荷故障或任务失败。为了提高卫星的结构稳定性并使太空任务可靠地执行，必须有一个减少结构振动的加固结构。然而，对于有源小型SAR卫星，质量要求非常严格，这使得很难应用额外的结构来减振。因此，我们开发了一种碳纤维增强塑料（CFRP）基层压补片，以获得具有轻量化设计的减振结构，以提高S-STEP卫星的结构稳定性。为了验证基于CFRP的补片的减振性能，在试件级别进行了正弦和随机振动试验。最后，通过正弦和随机振动试验对带有所提出的基于CFRP的层压补片的S-STEP卫星的结构稳定性进行了实验验证。验证结果表明，基于CFRP的层压补片是一种有效的解决方案，可以有效降低振动响应，而无需对卫星结构设计进行重大更改。本研究开发的轻量化减振机制是保护振动敏感部件的最佳解决方案之一。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
基于集合学习的基于磁共振图像的本地斑块分类，以检测大脑中的铁沉积
摘要：已经观察到正常衰老的大脑中的铁沉积，并且与神经退行性疾病有关。据我们所知，尚未进行基于大脑基底神经节区域的铁沉积的大脑磁共振图像（MRI）的自动分类。使用简单的MRI技术来分析大脑中的铁区域非常困难。MRI序列（SWI）（SWI）有助于区分脑铁区域。我们工作的目的是研究大脑基底神经节区域的某些区域的铁地区并对MR图像进行分类。该研究包括60个MRI图像，由40名具有铁区域的受试者和20名健康对照受试者组成。我们进行了高斯平滑，然后根据铁和正常区域构建了每个MR图像的40个局部贴片。灰度合作矩阵（GLCM）特征是从斑块中提取的，并喂入随机森林（RF）分类器，用于基于贴片的铁区域。数据补丁特征的培训是由随机森林分类器进行的，并测量了分类器的性能。实验结果表明，使用随机森林分类器对脑铁图像进行分类的拟议局部贴片方法实现了96.25％的分类精度，可从脑MR序列中识别正常和铁区域。
无线局域网Koch分形天线的设计与分析
摘要 本文设计了一种用于无线局域网 (WLAN) 应用的 Koch 分形天线。Koch 雪花设计具有对称和自相似结构，可实现空间填充能力并改善天线的表面电流。整体分形天线结构由安装在介电材料（阻燃剂-4 (FR-4)，介电常数r=4.4，损耗角正切δ=0.02）两侧的铜箔（贴片和接地平面）组成。天线采用微带线馈电。Koch 分形天线的尺寸为 30 30 1.6mm3，是在高频结构模拟器 (HFSS) 平台上实现的紧凑尺寸设计。使用迭代函数系统 (IFS) 将模拟输出与贴片上实现的不同迭代进行内部比较，并比较三种不同迭代的辐射频率、回波损耗、带宽、增益和方向性的差异。三次迭代的谐振频率范围从 5.8GHz 到 7.47GHz，可用于 WLAN 应用。因此，所提出的 Koch 雪花分形天线设计随着迭代规模的增加而改善了天线参数，例如 S 11 从 -21.35dB 到 -36.32dB，平均增益为 3dB，阻抗带宽为 25.90%。关键词：天线设计、FR-4、接地平面、Koch 雪花、贴片、WLAN 应用
BL20P03-3DL8 P 沟道增强型 MOSFET
注：1. 数据是在 1 英寸 2 FR-4 板上贴片测试的，铜厚 2OZ 2. 数据是在脉冲下测试的，脉冲宽度≤300μs，占空比≤2% 3. 由设计保证，不受生产影响