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![arXiv:1809.00346v1 [cs.RO] 2018 年 9 月 2 日](/simg/4\4f1ed1ac1a507dc170810cd7e2be578c5cf1eed6.webp)
arXiv:1809.00346v1 [cs.RO] 2018 年 9 月 2 日
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是一项已有近四十年历史的技术，其开发的唯一目的是开发和增强神经假体的影响。然而，近年来，随着非侵入式脑电图 (EEG) 耳机的商业化，该技术已得到广泛的应用，如家庭自动化、轮椅控制、车辆转向等。最新开发的应用之一是意念控制的四旋翼无人机。然而，这些应用不需要非常高速的响应，当使用标准分类方法（如支持向量机 (SVM) 和多层感知器 (MLPC)）时会给出令人满意的结果。当固定翼无人机需要高速控制时，就会面临问题，因为分类速度慢，导致此类方法不可靠。这样的应用要求系统以高速对数据进行分类，以保持车辆的可控性。本文提出了一种新的分类方法，该方法结合了通用空间范式和线性判别分析，可以实时提高分类准确率。本文还讨论了基于非线性 SVM 的分类技术。此外，本文还讨论了所提方法在固定翼和 VTOL 无人机上的实施。
IH-ViT：基于视觉变压器的集成电路问世
摘要：针对传统检测方法在IC外观缺陷检测中存在的识别率不高、识别速度慢的问题，提出一种IC外观缺陷检测算法IH-ViT。提出的模型利用CNN和ViT各自的优势，从局部和全局两个角度获取图像特征，最终将两种特征融合进行决策判断缺陷类别，从而获得更高的IC缺陷识别准确率。针对IC外观缺陷主要体现在细节上的差异，传统算法难以识别的问题，对传统ViT进行了改进，在batch内部进行了额外的卷积操作。针对数据集来源多样导致的样本信息不平衡问题，采用双通道图像分割技术，进一步提高IC外观缺陷的识别准确率。最后经过测试，提出的混合IH-ViT模型取得了72.51%的准确率，比单独的ResNet50和ViT模型分别提高了2.8%和6.06%。所提算法可以快速准确地检测出IC外观缺陷状况，有效提高IC封测企业的生产效率。
为什么美国经济在过去 70 年里的每次衰退都能如此持续地复苏？
关于美国历史商业周期的一个值得注意的事实是，在失业率在衰退中达到顶峰并开始复苏之后，失业率的年度下降幅度稳定在当前失业率的十分之一左右。我们在配套论文 Hall and Kudlyak (2020a) 中记录了这一事实。在这里，我们考虑了复苏令人惊讶的一致性的解释。我们表明，劳动力市场从衰退到复苏的演变不仅仅涉及失业者因衰退冲击而持续失业的直接影响——对于那些在衰退期间没有失业的人来说，复苏期间的失业率高于正常水平。我们探讨了劳动力市场自我复苏的模型，这些模型意味着在衰退冲击后失业率逐渐下降。我们强调高失业率对推动创造就业机会的力量的反馈。这些模型还解释了为什么市场整体失业率的恢复速度比个体失业工人找到新工作的速度慢得多。原因包括个体失业者重返稳定就业的道路通常包括几份短暂的临时工作。
标题 使用微流体平台对肿瘤切片进行多路复用药物测试 作者 LF Horowitz 1#,2,3 , AD Rodriguez 3 , Z. Dereli-Korkut 5 ,
摘要 目前评估个体人类癌症药物反应的方法通常不准确、成本高或速度慢。快速直接评估患者癌症组织对药物或小分子反应的功能性方法为改善药物测试提供了一种有希望的方法，并有可能为个体患者确定最佳治疗方法。我们开发了一个数字化制造的微流体平台，用于对完整的癌症切片培养物进行多路复用药物测试，并展示了该平台在评估人类胶质瘤异种移植和患者肿瘤活检切片培养物中的药物反应方面的应用。这种方法保留了大部分组织微环境，可以在手术后几天内迅速提供结果，以指导选择有效的初始疗法。我们的研究结果为癌症药物测试和开发建立了一个有用的临床前平台，并有可能改善癌症个性化医疗。
D2D 通信中能量感知混合 RF-VLC 多频段选择：一种随机多臂老虎机方法
摘要 — 为满足移动用户日益增长的服务期望并避免频段切换速度慢的问题，设备到设备 (D2D) 通信在物联网 (IoT) 中受到了广泛研究关注。虽然新兴的 D2D 节点可以支持异构频段 [射频 (RF)，包括 2.4 GHz/5 GHz 无线局域网 (WLAN)、38 GHz 毫米波 (mmWave) 和可见光通信 (VLC)]，但物理限制（例如阻塞）要求用户设备在频段之间动态切换，以避免连接丢失和吞吐量下降。在本文中，我们研究了混合 RF-VLC 场景中用于直接用户数据处理的有效在线链路选择。首先，我们将多频段选择问题建模为多臂老虎机 (MAB) 问题。源/中继节点充当玩家，通过选择合适的臂（即可用频段（WLAN、mmWave 或 VLC））来最大化其长期反馈/奖励。然后，我们提出了一种在线、能量感知频段选择 (EABS) 方法，利用三种理论上有保证的 MAB 技术 [置信上限 (UCB)、汤普森采样 (TS) 和极小极大值
气体辅助飞秒脉冲激光加工
横截面是一种关键的样品制备技术，被广泛用于各种应用，它能够研究埋层和地下特征或缺陷。最先进的横截面方法各有优缺点，但通常都需要在吞吐量和准确性之间进行权衡。机械方法速度快但准确性低。另一方面，基于离子的方法，如聚焦离子束 (FIB)，分辨率高但速度慢。激光器可以潜在地改善这种权衡，但它也面临多重挑战，包括产生热影响区 (HAZ)、过大的光斑尺寸以及材料再沉积。在这项工作中，我们首次利用飞秒脉冲激光器，这种激光器已被证明可产生极小甚至零的 HAZ，用于快速创建质量可与 FIB 横截面相媲美的大横截面。该激光器集成了靶向 CO 2 气体输送系统，用于再沉积控制和光束尾部削减，以及硬掩模，用于顶面保护和进一步缩小有效光斑尺寸。通过现实世界的例子展示了所提出的系统的性能，这些例子比较了激光和 FIB 横截面技术产生的吞吐量和质量。
一种快速且可扩展的神经形态计算模拟器
在许多神经形态工作流程中，模拟器在重要任务中发挥着至关重要的作用，例如训练脉冲神经网络、运行神经科学模拟以及设计、实施和测试神经形态算法。当前可用的模拟器适用于神经科学工作流程（例如 NEST 和 Brian2）或深度学习工作流程（例如 BindsNET）。问题是，基于神经科学的模拟器速度慢且可扩展性不强，而基于深度学习的模拟器不支持神经形态工作负载的某些典型功能（例如突触延迟）。在本文中，我们解决了文献中的这一空白，并提出了 SuperNeuro，这是一种快速且可扩展的神经形态计算模拟器，能够进行同质和异构模拟以及 GPU 加速。我们还提供了初步结果，将 SuperNeuro 与广泛使用的神经形态模拟器（如 NEST、Brian2 和 BindsNET）在计算时间方面进行了比较。我们证明，对于小型稀疏网络，SuperNeuro 比其他一些模拟器快约 10 × –300 倍。对于大型稀疏网络和大型密集网络，SuperNeuro 比其他模拟器分别快约 2.2 × –3.4 倍。
堆叠和配位对于 Ti3C2T2 MXene 中 Li、Na 和 Mg 扩散和插入的重要性
Cheng 等人 [1] 实现了与 Li 0.7 Ti 3 C 2 T 2 相当的容量（1C 电流密度下经过 200 次循环后容量为 100 mAh g −1，电流密度约为 100 mA g −1），而 Wang 等人 [2] 实现了与 ≈ Na 0.5 Ti 3 C 2 T 2 相当的容量（200 mA g −1 电流密度下经过 1000 次循环后容量为 70 mAh g −1，电流密度约为 3C）。隧道电子显微镜（TEM）还显示，在某些情况下可以插入多层 Na，[2] 在原子水平上每个原子级分子式单位可以有一个以上的 Na，即 Na > 1 Ti 3 C 2 T x 。另一方面，Mg 是一种在电池应用中具有挑战性的金属，其扩散速度慢、电解质-电极动力学复杂、质子嵌入和电解质分解问题严重[5–7]，在微米级 Ti 3 C 2 T x 上测试时，仅显示出与 Mg 0.004 Ti 3 C 2 T 2 (≈ 1 mAh g − 1，25 次循环) 相当的容量。[3] 使用间隔基增加层间距离 [8] 和/或将 MXene 纳米化 [9,10] 已显示出更高的容量，但很难确定这些容量是由于可逆的 Mg 2 + 嵌入，还是由于表面反应、质子嵌入和/或电解质共嵌入 (如 MgCl + 嵌入的情况)。[5,6,11]
短程防空（SHORAD）白皮书
目前，雷达传感器面临的最大威胁是低速、低速、雷达截面较小的无人机（“低、慢、小 - LSS”）。这些无人机往往在存在地面杂波和降水杂波的区域运行。高速飞行的飞机和导弹在多普勒空间中与这种杂波很好地分离，但速度慢、雷达截面小的无人机很难在杂波中被发现和识别。需要多普勒滤波来抑制地面杂波并实现无人机检测。由于无人机速度相对较慢，并且在存在杂波的地方运行，因此过滤地面杂波和雨水变得更加困难。需要非常精细的多普勒分辨率才能将速度非常慢的无人机与杂波分离，以便检测到它们，这需要相对较高的脉冲重复频率 (PRF) 和相干处理间隔 (CPI) 内的大量脉冲的组合。这很难通过中长距离雷达实现。这些是管理近距防空雷达所用雷达的时间能量预算的关键因素。无人机（尤其是旋翼无人机）的特性会影响检测，例如，旋翼会产生与身体回波完全分离的多普勒边带，即使无人机悬停或与雷达相切飞行，这些边带也可用于检测目标而不是身体回波。
萨索尔有限公司 9 月份生产和销售指标...
2023 财年第一季度的销售量比 2022 财年第一季度低 26%，这主要是由于在 2022 年 2 月底出售蜡业务后，我们的性能解决方案部门内蜡业务量减少。蜡交易恢复正常后，2023 财年第一季度的销售量较 2022 财年第一季度下降了 11%。这主要是由于我们的基础护理化学品部门（主要是表面活性剂和中间体）面临的挑战，乌克兰冲突持续，天然气和公用事业价格上涨，中国新冠疫情后经济复苏速度慢于预期，以及持续通胀压力导致经济前景普遍疲软，尤其是在欧洲，对需求产生了负面影响。然而，我们的先进材料部门与 2022 财年第一季度相比，销售量得以维持，尽管 2023 财年第一季度的销售量与 2022 财年第四季度相比略有下降，我们的性能解决方案部门（主要是溶剂）的销售量也同样下降，尽管数量较少。 2023 财年第一季度的平均销售篮价比 2022 财年第四季度低 15%，这反映了经济衰退的影响以及同期美元兑欧元汇率升值 6%。缓解措施仍在继续，以保护单位利润率，包括采购替代原料和公用设施以抵消能源和其他投入成本大幅增加的影响，同时降低某些单位的生产率以避免库存积压。