摘要:在行业标准的SI平台上节能和超级反应光源的整体整合已成为一种有前途的技术,可以实现完全集成的基于SI的光子集成电路。最近,由于其独特的优点,包括针对结构缺陷和疾病的鲁棒性,使用拓扑保护的缺陷模式通过使用拓扑保护的缺陷模式进行了广泛的研究。然而,由于Si和ⅲ–ⅴ材料之间的显着材料差异,先前对半导体拓扑激光器的证明在其天然底物上受到限制。在这里,我们通过实验报告了超低阈值连续波泵送的单模式INAS/GAAS量子点拓扑拓扑状态纳米层单层单层整合在CMOS兼容SI(001)底物上。我们的结果代表了针对SI光子学的超跨和高性能集成的纳米级光源的新途径,并为拓扑光子学启用了有希望的应用。关键字:纳米剂,拓扑绝缘子激光器,角状态纳米剂,硅光子学,量子点
摘要 本文介绍并分析了一种专用于 2.4 GHz 无线传感器网络 (WSN) 应用的多模式低噪声放大器 (LNA) 的设计。所提出的无电感器 LNA 采用 28 nm FDSOI CMOS 技术实现,基于共栅极配置,其中嵌入共源级以提高电路的整体跨导。该 LNA 经过专门设计和优化,可解决三种操作模式。重新配置是通过电流调谐以及切换放大晶体管的背栅极来完成的。所提出的实现方式可使品质因数 (FOM) 在不同操作模式下保持恒定。在低功耗模式下,LNA 仅消耗 350 uW。它实现了 16.8 dB 的电压增益 (G v ) 和 6.6 dB 的噪声系数 (NF)。在中等性能模式下,增益和噪声系数分别提高到 19.4 dB 和 5.4 dB,功耗为 0.9 mW。在高性能模式下,增益最大,为 22.9 dB,噪声系数最小,为 3.6 dB,功耗为 2 mW。输入参考三阶截点 (IIP3) 所表示的线性度恒定,接近 -16 dBm。报道的 LNA 仅占用 0.0015 mm 2 。
半导体中的电子自旋是最先进的量子比特实现方式之一,也是利用工业工艺制造的可扩展量子计算机的潜在基础 [1–3]。一台有用的计算机必须纠正计算过程中不可避免地出现的错误,这需要很高的单次量子比特读出保真度 [4]。用于错误检测的全表面码要求在计算机的每个时钟周期内读出大约一半的物理量子比特 [5]。直到最近,自旋量子比特装置中的单次读出只能通过自旋到电荷的转换来实现,由附近的单电子晶体管 (SET) 或量子点接触 (QPC) 电荷传感器检测 [6–9]。然而,如果使用色散读出,硬件会更简单、更小,这利用了双量子点中单重态和三重态自旋态之间的电极化率差异 [10–13]。可以通过与量子点电极之一粘合的射频 (RF) 谐振器监测由此产生的两个量子比特状态之间的电容差异。量子点中的电荷跃迁也会发生类似的色散偏移,这样反射信号有助于调整到所需的电子占据 [14–16]。色散读出的优势在于它不需要单独的电荷传感器,但即使在自旋衰减时间较长的系统中,电容灵敏度通常也不足以进行单次量子比特读出 [17–23]。最近,已经在基于双量子点的系统中展示了色散单次读出 [24–28],但为了提高读出保真度,仍然需要更高的灵敏度。
摘要 — 由于迭代矩阵乘法或梯度计算,机器学习模块通常需要大量的处理能力和内存。因此,它们通常不适用于处理能力和内存有限的可穿戴设备。在本研究中,我们提出了一种用于功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统的超低功耗、基于实时机器学习的运动伪影检测模块。我们实现了 97.42% 的高分类准确率、38 354 个查找表和 6024 个触发器的低现场可编程门阵列 (FPGA) 资源利用率以及 0.021 W 的动态功耗。这些结果优于传统的 CPU 支持向量机 (SVM) 方法和其他最先进的 SVM 实现。这项研究表明,可以利用基于 FPGA 的 fNIRS 运动伪影分类器,同时满足低功耗和资源限制,这在嵌入式硬件系统中至关重要,同时保持高分类准确率。
功能序列的缺失被预测代表了分子进化1,2的基本机制。对第2,3的灵长类动物的比较遗传研究已经确定了数千个人类特异性缺失(HDELS),并且已经使用报告基督分析4。然而,结构变异尺寸(≥50个碱基对)HDEL如何影响其天然基因组环境中的分子和细胞过程。在这里,我们设计了靶向7.2兆布序列序列的基因组尺度库,在6,358个HDELS中的序列,并呈现系统的CRIS PRPR干扰(CRISPRI)筛选方法,以识别HDELS,以识别Chimpanzee Pluripotent Pluripotent干细胞中细胞增殖的HDEL。通过将HDEL与染色质状态特征相交,并执行单细胞CRISPRI(werturb -seq)识别其顺式和反式调节靶基因,我们发现了19个控制基因表达的HDELS。我们重点介绍了两个HDEL_2247和HDEL_585,分别在肝脏和大脑中具有组织特异性活性。我们的发现揭示了在人类谱系中丢失的序列的分子和细胞作用,并为在功能上询问人类特异性遗传变异的框架建立了一个框架。
摘要 — 本文介绍了一种完全集成的亚阈值 LC 压控振荡器 (VCO)。还提出了一种设计方法来寻找降低功耗的最佳参数。该方法已应用于设计不同频带的振荡器。此外,自适应体偏置技术已用于改善启动约束并允许对 PVT(工艺、电压和温度)变化具有很高的免疫力。利用所提出的方法,在 0.13μm CMOS 中实现了在 5 GHz ISM(工业、科学和医疗)频段工作的 VCO。它在 0.39V 电源电压下仅消耗 468 μW。这使得满足自主连接对象和物联网应用所需的规格成为可能。测得的振荡频率可以从 5.14 GHz 调整到 5.44 GHz。获得的相位噪声在布局后仿真 (PLS) 中约等于 – 112 dBc/Hz,在测量中约等于 -104.5 dBc/Hz。
半导体中的电子自旋是最先进的量子比特实现方式之一,也是利用工业工艺制造的可扩展量子计算机的潜在基础 [1–3]。一台有用的计算机必须纠正计算过程中不可避免地出现的错误,这需要很高的单次量子比特读出保真度 [4]。用于错误检测的全表面码要求在计算机的每个时钟周期内读出大约一半的物理量子比特 [5]。直到最近,自旋量子比特装置中的单次读出只能通过自旋到电荷的转换来实现,由附近的单电子晶体管 (SET) 或量子点接触 (QPC) 电荷传感器检测 [6–9]。然而,如果使用色散读出,硬件会更简单、更小,这利用了双量子点中单重态和三重态自旋态之间的电极化率差异 [10–13]。可以通过与量子点电极之一粘合的射频 (RF) 谐振器监测由此产生的两个量子比特状态之间的电容差异。量子点中的电荷跃迁也会发生类似的色散偏移,这样反射信号有助于调整到所需的电子占据 [14–16]。色散读出的优势在于它不需要单独的电荷传感器,但即使在自旋衰减时间较长的系统中,电容灵敏度通常也不足以进行单次量子比特读出 [17–23]。最近,已经在基于双量子点的系统中展示了色散单次读出 [24–28],但为了提高读出保真度,仍然需要更高的灵敏度。
摘要——基于头皮记录脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 系统可以极大地改善患有运动障碍的人的生活质量。创建由多个卷积、LSTM 和全连接层组成的深度神经网络来解码 EEG 信号,以最大限度地提高人类意图识别的准确性。然而,之前的 FPGA、ASIC、ReRAM 和光子加速器在处理实时意图识别时无法保持足够的电池寿命。在本文中,我们提出了一种超低功耗光子加速器 MindReading,仅通过低位宽的加法和移位运算即可实现人类意图识别。与之前的神经网络加速器相比,在保持实时处理吞吐量的情况下,MindReading 将功耗降低了 62.7%,并将每瓦吞吐量提高了 168%。
近日,抗体药物偶联物曲妥珠单抗(T-DXd)的关键性III期临床试验DESTINY-Breast06在2024年6月2日的ASCO会议上首次展示了详细数据,结果显示,在既往一线内分泌治疗进展的激素受体(HR)阳性/HER2低及HER2超低人群中,T-DXd使无进展生存期(PFS)获得了统计学和临床上显著改善。这项全球性、随机、开放标签的 III 期临床试验旨在比较 T-DXd(5.4 mg/kg,每三周一次)与研究者选择的化疗方案[医生选择的治疗 (TPC):卡培他滨、紫杉醇或白蛋白结合型紫杉醇] 在表达 HR 阳性/HER2 低 [IHC 1+ 或 IHC 2+/原位杂交 (ISH)−] 或 HER2 超低 (0< IHC <1+) 的晚期或转移性乳腺癌患者中的疗效和安全性。DESTINY-Breast04 研究纳入了 HER2 低人群,使其成为一种新的可靶向的治疗亚型。DESTINY-Breast06 研究的纳入标准现在进一步扩大了 HER2 表达的范围,包括 HER2 超低患者,定义为 HER2 IHC 0 且膜染色,即 IHC >0 且 <1+。因此本研究对HER2表达概念的进一步细化有望为HER2超低组带来更精准的治疗方案,扩大T-DXd的受益人群。至于HER2超低在乳腺癌中最为重要的
所有这些终端设备示例都有类似的关键“关注点”,例如:• 必须优化总系统成本。• 电气设计 – 平台或模块化设计正变得越来越普遍,重点是可在全球范围内部署 – 即一种设计可以在所有国家/地区使用(例如基于 TRF79xxA 系列设备的 13.56MHz 系统)。• 机械设计必须坚固、安全,并提供各种级别的防破坏保护。• 用户友好且直观 – NFC/RFID 系统不是视线范围内,但用户无需经过大量培训即可与它们交互,因此设计必须始终提供轻松的用户体验。• 低功耗比以往任何时候都更重要,如果按照本文档后面所述实施,则可以成为真正的差异化因素和竞争优势。
