高速宽带分频器广泛应用于正交信号产生[1, 2]、时间交织THA和ADC系统[3, 4, 5]以及其他高速通信领域[6]。目前,已有多种基于不同拓扑和工艺的分频器被报道。特别地,InP DHBT在相同尺寸的器件下具有更高的击穿电压和更好的频率性能[7, 8],这意味着InP DHBT是高速分频器电路的更好选择。但是,电路的工作频率范围不能超过与器件工艺有关的截止频率ft的几分之一[9],这限制了电流型逻辑 (CML) 分频器的工作频率[9, 10]。为了提高分频器电路的高频性能,应努力提高相同ft 的器件的工作频率的利用率。已经发表了许多增强技术来扩展分频器的工作频率范围,例如电感峰值[9, 11, 12, 13],分流电阻负载[14, 15, 16],非对称锁存器[17],动态分频器[18, 19, 20, 21, 22]和双射极跟随器[23, 24]。然而,在电路设计中最大限度地利用器件ft的报道很少。本信
从设计角度来看,获得可变滤波器的可能性取决于多层涂层的光谱特性与某些层(如果不是全部)厚度的依赖关系。在由两个金属镜形成的法布里-珀罗滤波器的特定情况下,腔层厚度的简单变化会使其中心波长发生偏移。这种简单的结构具有自然提供宽抑制带的优势,但不足以提供尖锐的过渡带通,并导致高吸收损耗。为了改善最后一点,一种解决方案是使用所谓的感应透射滤波器方法,其中金属层放置在介电法布里-珀罗滤波器腔内电场分布最小处 [2-4]。然而,生产具有任意指定抑制、宽度和锐度特性的滤波器的唯一方法是使用标准的全介电方法,该方法由多腔法布里-珀罗结构与附加介电短波长和长波长通断滤波器相关联形成。在这种情况下,所有层的厚度必须通过一个公共因子进行调整,从而产生比例的波长偏移,以产生可变滤波器[5,6]。
阿尔茨海默氏病(AD)是一种慢性神经退行性疾病,在患者的思维,记忆和行为中引起严重问题。早期诊断对于预言AD进展至关重要;为此,最近有人提出了许多算法来预测认知能力下降。然而,这些预测模型通常无法吸收异质遗传和神经影像标志物,并难以处理丢失的数据。在这项工作中,我们提出了一个新颖的目标函数和相关的优化算法,以鉴定与AD相关的认知下降。我们的AP-PRACH旨在通过参与者特定的增强结合通过回归任务对齐的多模式数据集成来结合动态神经影像学数据。我们的方法为了结合额外的侧面信息,利用了在最近的广告文献中普及的结构化正则化技术。武装着从多模式动态和静态模态中汲取的固定长度矢量反应,常规机器学习方法可用于预测与AD相关的临床结果。我们的实验结果表明,提出的增强模型改善了流行机器学习算法的认知评估评分的预测性能。我们的方法的结果被解释为验证现有的遗传和神经成像生物标志物,这些生物标志物已被证明可以预测认知能力下降。
摘要:可再生能源市场,尤其是风能,经历了显着的增长,主要是面对加速全球变暖的迫切需要脱碳的驱动。随着风能部门的扩展,涡轮机的尺寸增加,对高度强度和低密度的高级复合材料的需求不断增长。在这些材料中,石墨烯具有出色的机械性能和低密度。将石墨烯加固纳入风力涡轮机叶片有可能提高发电效率并降低基础结构的建设成本。作为对风力涡轮机叶片上石墨烯加固的试点研究,该研究旨在研究传统的基于玻璃纤维的叶片与用石墨烯血小板(GPLS)增强的机械特性和权重的变化。通过将分析结果与现有文献中介绍的结果进行比较,使用并验证了SNL 61.5 M水平风力涡轮刀片的有限元模型。案例研究是为了探索石墨烯加固对机械特性(例如自由振动,弯曲和扭转变形)的影响。此外,在玻璃纤维,CNTRC和基于GPLRC的风力涡轮机叶片中比较了质量和制造成本。最后,从这项研究中获得的结果证明了石墨烯加固对风力涡轮机叶片的有效性,从其机械性能和重量减轻方面。
摘要 - 片上功率电网(PG)的摘要分析至关重要,但由于综合电路(IC)量表的迅速增长,在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析,已经引入了各种机器学习(ML)方法来解决数值方法的效率低下。但是,可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中,我们提出了IR融合,该IR融合旨在将数值方法与ML相结合,以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言,数值方法用于获得粗糙的解决方案,并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中,应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后,基于数值解决方案,采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合,并设计了Inpection unet u-net模型,旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性,将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明,其准确性明显优于以前的基于ML的方法,同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性,与数值方法相比。
完善指导、安全案例和支持静态成对离港分离矩阵监管的材料。根据交通组合和成对矩阵中新飞机类型的纳入情况,制定(即监管和相关安全案例)基于更多类别或不同类别的精细分离最小值方法,以更适合当地机场环境。支持监管部门批准的安全证据、进一步增加效益的细化以及允许促进与可选监管推动因素相对应的部署的整合
持续多通道监测生物电信号对于了解整个身体至关重要,有助于在神经研究中建立准确的模型和预测。目前最先进的无线生物电记录技术依赖于辐射电磁 (EM) 场。在这种传输中,由于 EM 场辐射范围很广,因此只能接收到一小部分能量,从而导致系统有损、效率低下。使用身体作为通信介质(类似于“电线”)可以将能量限制在体内,从而比辐射 EM 通信的损耗低几个数量级。在这项工作中,我们引入了动物身体通信 (ABC),它将使用身体作为介质的概念应用于慢性动物生物电记录领域。这项工作首次开发了动物身体通信电路和通道损耗的理论和模型。利用该理论模型,使用现成的组件构建了一个亚英寸 3 的定制传感器节点,该节点能够通过大鼠的身体感应和传输生物电位信号,与传统无线传输相比,其功率明显较低。体内实验分析证明,与传统无线通信方式相比,ABC 成功地通过身体传输了采集的心电图 (EKG) 信号,相关精度 >99%,功耗降低了 50 倍。
生菜是一种易于生长且营养丰富的多叶蔬菜。它使用静态水培系统生长良好,可节省空间并且易于维护。但是,了解pH对静态水培系统中生菜生长的影响是有限的。因此,进行了这项研究,以确定pH养分溶液对静态水培系统中生长的生长性能和饮食质量的影响。生菜在pH 5.2、6.2和7.2营养溶液中生长。每周收集其生长性能,包括植物高度,根长,叶子数,叶子面积,叶叶绿素含量,总干重和总水分含量。在移植后的第四周之前,分析了收获的生菜,以分析结实,可溶性固体浓度,可滴定酸度,pH和抗坏血酸含量。植物高度,根长,叶子数,叶子面积和生菜的总干重受到养分溶液pH和移植后几周之间相互作用的影响。移植后的第三周,在pH 6.2中生长的生菜比在pH 7.2和5.2营养溶液中分别高出11.12和18.67%。在移植后的第四周之前,pH 6.2中生长的生菜的牢固性明显高于pH 5.2和7.2营养溶液中生长的生菜的牢固性。
摘要:耳聋对时间处理可能产生的影响这一问题仍未得到解答。基于行为测量的不同发现显示出相互矛盾的结果。本研究的目的是通过使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 技术分析时间估计背后的大脑活动,该技术可以检查额叶、中央和枕叶皮质区域。共招募了 37 名参与者(19 名聋人)。实验任务包括处理道路场景以确定驾驶员是否有时间安全执行驾驶任务,例如超车。道路场景以动画形式呈现,或以 3 张静态图像序列呈现,显示情况的开始、中间点和结束。后一种呈现需要计时机制来估计样本之间的时间以评估车速。结果显示聋人的额叶区域活动更活跃,这表明需要更多的认知努力来处理这些场景。一些研究表明,中脑区域与计时有关,在聋哑人士估计时间流逝时,静态呈现尤其会激活中脑区域。对枕叶区域的探索没有得出任何结论性结论。我们对额叶和中脑区域的研究结果鼓励进一步研究时间处理的神经基础及其与听觉能力的联系。
有机分子与纳米级腔的真空场的强耦合可用于修饰其化学和物理性质。我们扩展了分子集合的Tavis – Cummings模型,并表明,静态偶极矩和偶极子自我能量产生的经常被忽视的相互作用术语对于正确描述了极化化学中的光 - 肌肉交互作用至关重要。在完整的量子描述的基础上,我们模拟了MGH +分子的激发态动力学和光谱,并共偶联与光腔。我们表明,对于获得一致的模型来说,必须包含静态偶极矩和偶极子自我能量。我们构建了一种有效的两级系统方法,该方法重现了真实分子系统的主要特征,可用于模拟较大的分子集合。