同步机或旋转变压器是一种用于测量旋转角度的旋转电变压器。这些设备可以描述为具有初级和次级线圈的普通变压器。初级线圈是通常被激励的转子,次级线圈是定子。同步变压器的初级绕组固定在转子上,由正弦电流激励,该电流通过电磁感应使电流在定子上彼此成 120 度固定的三个星形连接的次级绕组中流动。测量次级电流的相对大小并用于确定转子相对于定子的角度,或者可以使用电流直接驱动与同步机同步旋转的电动机。在后一种情况下,整个设备也称为自同步器。同步机激励到转子的输出电压由以下方程式描述:
电路描述 MC1408-8 由一个参考电流放大器、一个 R-2R 梯形放大器和 8 个高速电流开关组成。对于许多应用,只需要添加一个参考电阻和参考电压。开关在操作时为非反相;因此,输入的高状态会打开指定的输出电流分量。开关使用电流转向来实现高速,并使用由有源负载增益级和单位增益反馈组成的终端放大器。终端放大器在切换期间将梯形放大器的寄生电容保持在恒定电压,并为梯形放大器的所有支路提供相等电压的低阻抗终端。R-2R 梯形放大器将参考放大器电流分成二进制相关分量,这些分量被馈送到等于最低有效位的剩余电流。该电流被分流至地,最大输出电流为参考放大器电流的 255/256,如果 NPN 电流源对完全匹配,则 2.0 mA 参考放大器电流的最大输出电流为 1.992 mA。
TSL2560 和 TSL2561 是光数字转换器,可将光强度转换为可直接进行 I 2 C (TSL2561) 或 SMBus (TSL2560) 接口的数字信号输出。每个设备将一个宽带光电二极管(可见光加红外光)和一个红外响应光电二极管组合在单个 CMOS 集成电路上,能够在有效的 20 位动态范围(16 位分辨率)上提供近明视响应。两个积分 ADC 将光电二极管电流转换为数字输出,该数字输出表示在每个通道上测量的辐照度。该数字输出可以输入到微处理器中,其中使用经验公式得出以勒克斯为单位的照度(环境光水平),以近似人眼响应。TSL2560 设备允许 SMB-Alert 样式中断,而 TSL2561 设备支持传统级别样式中断,该中断保持有效,直到固件清除它为止。
结构磁共振成像 (sMRI),尤其是纵向 sMRI,通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而,目前的方法忽视了 AD 的渐进性,大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中,我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战,我们提出了一个新模型 LongFormer,它是一种混合 3D CNN 和变压器设计,可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像,并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集(即 ADNI、OASIS 和 AIBL)上评估我们的模型,并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
nagpur摘要:随着传统能源的减少,风能和太阳能等可再生能源对于可持续发电至关重要。这些来源的间歇性质意味着它们的输出必须经过条件以满足电网要求,通常是通过电源转换器。当前系统将单独的转换器用于风和太阳能,从而导致较高的组件计数和效率低下。建议的系统使用四端口转换器集成了各种能源:两个输入端口和太阳能,一个双向存储端口,一个是孤立的负载端口。通过采用零电压切换,系统降低成本,改善电源流量,并确保可再生资源与网格无缝集成。此设置允许家庭用户,网格和分布式生成单元之间更智能的功率流。可将转换器的最终直流电压直接用于直流负载,也可以转换为AC以供家庭使用,优化效率和资源使用。关键字:可再生能源集成,四端口转换器,零电压开关,灵活的输出等。
PLC:编程逻辑控制器ST:结构文本FBD:功能框图IL:指令列表语言LD:梯形图语言语言语言VFD:频率可变驱动程序SFC:顺序函数sfc:顺序函数表图DC:直接电流AC:替代电流AC:替代电流SRC:Silicon-Controll-controll-Controll-Controlled Rected Rected Rectifier PMERSTORTINT/INTERS Strocition Stroptast/Intement Scart intermotion SCAD SCAD/INTELLITY PMERTISTION TIA/IPPORTIANS IPSOUTERITY TOC ip:ip ip ip ip:和数据采集HMI:人机接口IGBT:绝缘栅极双极晶体管
虽然神经系统免疫检查点抑制剂相关的不良事件的频谱正在扩大,但患者的结局并不能很好地进行。这项研究旨在评估神经免疫相关的不良事件的结果并确定预后因素。包括在两个临床网络(法国副塑性神经综合症中心,里昂;巴黎牛皮炎,巴黎的法国参考中心)确定的所有患者与神经系统免疫相关的不良事件。修改后的Rankin分数在一开始,6、12、18个月和上次访问中。在研究期间,使用多州马尔可夫模型来估计轻度残疾(MRS <3),严重的残疾(MRS 3-5)和死亡(MRS 6)之间的过渡率。使用最大似然估计了状态到国家的过渡率,并将变量引入不同的过渡中以研究其效果。在205名患者中,总共包括147例患者,怀疑神经系统免疫相关的不良事件。中位年龄为65岁(范围20-87),男性为87/147例(59.2%)。神经系统免疫相关的不良事件涉及87/147例患者(59.2%),51/147的中枢神经系统(34.7%)和9/147(6.1%)的全外周神经系统。副塑性样综合征。癌症包括肺癌(36.1%),黑色素瘤(30.6%),泌尿科癌症(15.6%)等(17.8%)。患者。在发作时108/144例患者(75.0%)和33/146例患者(22.6%)的严重残疾据报道(中位随访时间:12个月:12个月,范围为0.5-50); 48/147(32.7%)患者死于癌症进展(17/48,35.4%),神经毒性(15/48,31.2%),其他原因(10/48,20.8%)或未知原因(6/48,12.5%)。从严重残疾到轻度残疾的过渡率与黑色素瘤独立增加[与肺癌相比,危险比= 3.26,95%CI(1.27; 8.41)]和肌炎/肌炎/神经肌肉连接疾病[危险比= 8.26,95%CI(2.90; 2.90; 23.58; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; (0.47; 0.99)]和副塑性样的syn dromes [危险比= 0.29,95%CI(0.09; 0.98)]。患有神经免疫相关的不良事件的患者,肌炎/神经肌肉连接疾病和黑色素瘤增加了从严重残疾到轻度残疾的过渡率,而年龄较大和副恐怖类样的syn液会导致神经系统差;需要未来的研究来优化此类患者的管理。
近年来,需要使用便携式,可穿戴或可植入的电子设备来处理生物医学信号。这些功能由少量电池进行操作,因此能节能的ADC成为基本组件。生物传感器广泛用于葡萄糖监测,DNA测序,食物分析和微生物分析等应用中。其中一些生物剂翻译了一种生物学标记,该生物标志物的对数尺度(Thanachayanont,2015年)将其变化为curlant输出信号,因此,对数CDC是对他们来说更自然的读数设备。In addition, a log- arithmic ADC (Sit and Sarpeshkar, 2004) (Mahat- tanakul, 2005) (Rhew et al., 2014) (Sundarasaradula et al., 2016) (Danial et al., 2019) can perform analog- to-digital conversions with non-uniform quantization thus it can convert small signals with high resolu- tion and large signals with coarse resolution, which与线性ADC相比,启用处理大的输入动态范围信号的位。较低的位结果较低的功率和较小的区域。在这项研究中,我们提出了受基因网络启发的超低功率电子电路,以证明神经元网络的计算能力。这种方法取决于我们获得的洞察力,我们获得了将神经元网络映射到分子生物系统(生物形态(Rizik等,2022)(Daniel等,2013)),然后是电子ciTomorphic(Sarpeshkar,2011年(Sarpeshkar,2011)(Hanna等,
比例[1] - [2]。SCC输出阻抗与电容器值C fly和工作频率F SW的乘积成反比[3]。因此,将工作频率提高10倍或多或少地降低了具有相似因素的被动组件的足迹。但是,开关损耗增加了10倍,从而降低了功率效率。低功率 - 例如MW量表及以下 - 如图1如果保持大于90%的效率,则开关损耗限制了可实现的工作频率。由于工作频率有限,因此电容密度较高的电容器是增加功率密度(w/mm 3)[4] - [5]的替代方法。尽管如此,电容密度的增加限制为几个200 nf/mm 2 [6](深部电容器),无法保持低功率下的不可忽略的开关损失。另外的电容器和电感器,第三能量