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具有小尺寸的超高阻伪电阻...
摘要 —本文介绍了一种由工作在亚阈值区域的串联 PMOS 器件组成的新策略和电路配置，用于实现极低频有源 RC 滤波器和生物放大器所需的超高值电阻器。根据应用不同，例如生物放大器中的信号带宽可能从几 mHz 到最高 10 kHz 不等。提出了三种不同的电阻结构来实现超高阻值。虽然提出的超高阻值伪电阻器的阻值在几 T Ω 的数量级，但它们占用的片上硅片面积很小，这是超低功耗可植入生物医学微系统中模拟前端电路设计的主要问题之一。此外，这些超高阻值电阻器导致使用小电容来产生非常小的截止频率。因此，实现电容所需的大面积也大大减少。所提出的电阻结构在宽输入电压范围（-0.5 V~+0.5 V）内变化很小，约为7%和12%，从而显著改善了生物放大器的总谐波失真和系统的模拟前端。在180nm CMOS工艺中设计的不同电路的仿真结果证明了所提出的超高阻值伪电阻的优势。
流水线式忆阻神经网络模数转换器
摘要——随着高速、高精度、低功耗混合信号系统的出现，对精确、快速、节能的模数转换器 (ADC) 和数模转换器 (DAC) 的需求日益增长。不幸的是，随着 CMOS 技术的缩小，现代 ADC 在速度、功率和精度之间进行权衡。最近，已经提出了四位 ADC/DAC 的忆阻神经形态架构。可以使用机器学习算法实时训练此类转换器，以突破速度-功率-精度权衡，同时优化不同应用的转换性能。然而，将此类架构扩展到四位以上具有挑战性。本文提出了一种基于四位转换器流水线的可扩展模块化神经网络 ADC 架构，保留了其在应用重新配置、失配自校准、噪声容忍和功率优化方面的固有优势，同时以延迟为代价接近更高的分辨率和吞吐量。 SPICE 评估表明，8 位流水线 ADC 可实现 0.18 LSB INL、0.20 LSB DNL、7.6 ENOB 和 0.97 fJ/conv FOM。这项工作朝着实现大规模神经形态数据转换器迈出了重要一步。
跨物种跨物种的跨物种和组织归因于哺乳动物物种
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年1月16日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.15.575646 doi：biorxiv Preprint
跨公司和跨国家的管理实践
摘要：在过去十年中，我们一直使用双盲调查技术和随机抽样技术，收集了 20 个国家/地区 10,000 多个组织的管理数据。平均而言，我们发现，在制造业中，美国、日本和德国的公司管理得最好。巴西、中国和印度等发展中国家的公司往往管理不善。按照国际标准，美国的零售公司和医院也管理得很好，尽管美国的学校管理得比其他几个发达国家的学校差。我们还发现，每个国家和每个行业的组织在管理实践方面存在很大差异，这反映了这些行业绩效分布的异质性。与这种差异相关的一个因素是所有权。政府、家族和创始人拥有的公司通常管理不善，而跨国、分散股东和私募股权拥有的公司通常管理良好。产品市场竞争越激烈，工人技能越高，管理实践就越好。监管较少的劳动力市场与激励管理实践（如基于绩效的晋升）的改善有关。
硅压阻式压力传感器迟滞补偿
摘要：本文旨在研究补偿硅压力传感器的迟滞误差，以提高传感器精度。研究对象是基于MEMS技术的工业领域中的大量程扩散硅压阻式压力传感器。由于传感器的迟滞特性复杂，补偿困难，目前尚未见相关研究的先例。作者分析了迟滞特性的成因和影响因素，并通过实验证明了硅压力传感器满足广义Preisach模型的必要和充分条件。利用传感器的Preisach模型，采用逆广义Preisach模型的补偿算法对迟滞误差进行补偿，实验表明，补偿后迟滞误差明显减小，从而提高了传感器的精度。
配对波动跨BCS-BEC跨界的作用
在有限温度下与嵌入非平凡的几何约束中的超低费米气体（通常是陷阱加屏障）中的超低费米气体对约瑟夫森效应的现实描述。在这里，我们应用了同伴论文中开发的理论方法[Pisani等。，物理。修订版b 108，214503（2023）]，其中，在有限温度下，在BCS-螺旋 - 螺旋 - 内施坦 - 键酯（BEC）跨界的均值超出平均值之外，将其包括在有限温度下的交叉，与非trip虫的几何形状中的差距参数的详细描述结合在一起。以这种方式，我们能够解释约瑟夫森临界电流的实验结果，在低温下报告了整个BCS-BEC跨界的各种耦合以及在单位性时温度的函数。除了验证伴侣论文的理论方法外，我们的数值结果还揭示了约瑟夫森效应的通用特征，这些特征可能不会从对相应的实验的分析中出现，这些实验具有与超电气气体实验的独特固有功能，这是由于凝结的样品。
IM8500 Rev B，压阻式压力传感器
ENDEVCO ® 8500 型扩散压阻式压力传感器是压力传感器系列，与 Endevco 生产高质量仪器的传统一脉相承。除了高质量和高性能之外，这些传感器还具有高度的微型化。该产品系列中最受欢迎的版本之一采用 10-32 UNF 螺纹外壳（直径 5 毫米）。由硅制成的压力传感表面的有效面积直径仅为 0.08 英寸（2 毫米）。性能和耐用性的关键在于独特的传感器设计，该设计结合了扩散到硅芯片中的四臂惠斯通电桥。Endevco 开发了一种特殊形状的硅芯片，而不是简单的平面隔膜，可将应力集中在电阻元件的位置。这可以提高给定共振频率的灵敏度，并大幅提高耐用性。小型传感器内包含桥平衡和温度补偿元件，以优化性能。这是通过使用混合电路制造技术实现的。
新兴的忆阻人工神经元和突触装置......
自从 20 世纪中叶麦卡洛克-皮茨神经元 1 和感知器 2 模型诞生以来，人工智能 (AI) 或人工神经网络 (ANN) 在很大程度上仍然是一个计算机科学术语。由于计算能力不足，本世纪后期的进展受到阻碍。1980-2000 年期间的集成电路制造无法在单个处理器和内存芯片上高密度集成晶体管。因此，在深度神经网络 (DNN) 或深度卷积神经网络 (DCNN) 3 上运行模拟并存储指数级累积的数据在时间和能源成本方面是不切实际的，尽管当时 ANN 模型已经相对完善 4-10 。随着芯片密度的提升以及对摩尔定律的追求带来的图形处理单元 (GPU) 等多核处理器的出现，再加上更高效的 ANN 算法 3,11,12，计算能力瓶颈在本世纪初得到成功解决。2012 年，具有十亿个连接的 DNN 被证明能够识别猫和人体等高度概念化的物体 13。同年，DNN 被证明在图像分类准确率方面与人类不相上下（基于 MNIST 数据库），甚至在交通标志识别方面也超越了人类 14。脉冲神经网络 (SNN) 由 Maass 于 1995 年提出 15,16，它采用脉冲
跨电网 - AEMC
Transgrid 还指出，目前正在实施 ISF 成本回收方法，并希望讨论一些潜在的意外后果。尽管 TNSP 每年能够收回预测成本，但必须管理大量不稳定的现金流（估计每年数亿美元），这可能会对融资能力状况产生重大影响。1 这一问题是由实际系统强度支付可能因市场条件的变化而每月发生重大波动所致。与预测成本的每月固定回收（通过年度输电定价获得）相比，这种波动将导致每月回收金额大幅超过或低于预期。如果回收金额大幅低于预期，即系统强度支付在一个月或一个季度内大幅高于预测金额，这将对 Transgrid 的信用指标和债务契约要求产生重大影响。