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50 至 1000 ᵒC 之间的高精度红外发射率，适用于太阳能材料表征
摘要。太阳能行业中使用的材料的总半球发射率是计算辐射热损失和材料效率的关键参数，尤其是在太阳能集热器吸收表面中。这是因为辐射热损失对太阳能发电厂发电的最终成本有重大的经济影响。我们位于西班牙巴斯克大学 (UPV/EHU) 的实验室 HAIRL [1] 是第一个在工作温度下发表太阳能吸收器表面 (SAS) 红外光谱发射率测量结果的实验室 [2]。该实验室允许在 0.83-25 μm 范围内测量 50 至 1000 ºC 之间的温度，并且还能够在 0 至 80 度之间的不同角度进行定向测量。因此，它适用于测量太阳能选择性涂层、研究高温稳定性和表征热能收集材料。在本次演示中，我们展示了我们实验室的规格、耐空气太阳能选择性涂层和热存储共晶合金的光谱发射率测量结果，并证明了在工作温度下进行测量以获得可靠数据的必要性。
开发用于基于 16 nm FinFET 的 FPGA 老化测量的高精度和稳定性测试台
本文介绍了一种测试台的开发，用于测量 Xilinx 的 Zynq UltraScale + FPGA 中使用的 16nm FinFET 的老化情况。在设置中选择并实施了环形振荡器 (RO) 漂移测量方法。然而，RO 电路不仅对老化敏感，而且对温度和电压也敏感。为了减轻对温度和电压的不良敏感性，我们安装了一个调节系统来控制 FPGA 的温度和内部电压，并根据温度和电压表征 RO 频率以应用后测量补偿。我们通过使用 GPS 信号作为时间参考改进了测量电路。进行了 1000 小时测试，测试温度为 (T FPGA = 100 ◦ C) ，测试温度为 (V FPGA = V nom + 25%)，结果显示 RO 频率漂移明显低于 0.1%，测量精度为 0.9 × 10 − 4。
利用抗 CRISPR 蛋白的高精度结构预测重新思考蛋白质药物设计
贡献分析主要由 HP、YP 和 HS 进行具体来说，AlphaFold 分析由 HP 领导，基因分析由 YP 进行，结构和功能分析由 HS 进行该研究由 HS 构思，所有作者都参与了手稿的撰写。
单胺神经递质及其代谢产物的电化学检测（HPLC-ECD）的高精度液相色谱法（HPLC-ECD）：评论
摘要：这篇评论强调了高精度液相色谱的优势，其示例探测器（HPLC-ECD）在检测和量化通过脑外微透析获得的生物学样品方面的优势，具体是血清素作酸和多巴胺能系统：5-HTA，5-HTA，5-HTROX，5-HYDROX，特定于血清素效能系统： 3,4-二羟基苯基乙酸（DOPAC），多巴胺（DA），3-氧化氨基胺（3-MT）和同源酸（HVA）。以其速度和选择性认可，HPLC可以直接分析脑内微透析样品而没有复杂的衍生化。用于神经递质（NTS）和代谢产物分离的各种色谱方法，包括反相（RP）。电化学检测器（ECD），尤其是使用玻璃碳（GC）电极，以其简单性和敏感性强调，旨在通过改性电极材料等优化策略来增强可重复性。本文强调了检测限制（LOD）和定量（LOQ）和线性范围（L.R.）展示了对化合物浓度实时监测的潜力。lod，loq和L.R.的文献值的非排量汇编。包括最近的出版物。
通过同时二秒，分辨出静脉和脑的原位测量的分室室内药物转运的高精度
图1（a）基于电化学适体的（EAB）传感器包含一个目标识别的适体，该适体已被特定于电极与电极特定连接，并用甲基蓝色氧化还原报告剂进行了修饰。结合诱导的适体折叠会改变从报告基因的电子传递速率，当使用方波伏安法对传感器进行询问时，（b）易于测量的信号。（c，d）在这里，我们采用了颅内EAB传感器来直接在清醒的，自由移动的大鼠的侧心室中测量抗生素万古霉素的浓度。（e）药物静脉注射后，脑室室内万古霉素水平表现出双相上升和下降，非常适合简单的两室模型。不幸的是，两个在数学上等效的“解决方案”（参数集）非常适合数据（表1）。（f）但是，这两种解决方案预测了完全不同的等离子体药物时间课程。虽然仅使用在大脑中收集的数据进行区分，但使用EAB传感器同时收集脑内和内部测量的相对容易性为此提供了解决方案。
薄玻璃基板上的 3D 集成高精度无源器件，适用于微型高性能射频元件
摘要 — 设计并演示了在 100 微米薄玻璃基板上通过通孔互连的高精度高性能带通和低通滤波器的双面或 3-D 集成，用于超小型双工器组件。开发了一种实现大面积高精度制造的新型工艺，以大大提高电气性能的公差。高精度、高品质因数和高元件密度以及玻璃上的薄膜层用于在玻璃上实现创新的拓扑结构，以实现高带外抑制和低插入损耗。低损耗 100 毫米厚的玻璃芯和多层 15 毫米薄聚合物膜用于在基板上构建滤波器。演示的双工器尺寸为 2.3 3 2.8 3 .2 毫米。借助玻璃的尺寸稳定性和半加成图案化工艺控制，所制造的滤波器的性能与模拟结果具有极好的相关性。还分析了工艺敏感性分析对双工器性能的影响。最后，展示了一种独特而创新的工艺解决方案，以控制工艺偏差并实现良好的双工器公差。使用新工艺，性能偏差控制在约 3.5 倍。
TMP117 高精度、低功耗、数字温度传感器，带 SMBus™ 和 I2C 兼容接口数据表 (Rev. D)
6.1 绝对最大额定值 ...................................................... 5 6.2 ESD 额定值 .............................................................. 5 6.3 建议工作条件 .............................................................. 5 6.4 热信息 ...................................................................... 5 6.5 电气特性 ...................................................................... 6 6.6 开关特性 ...................................................................... 7 6.7 双线接口时序 ............................................................. 7 6.8 时序图 ...................................................................... 8 6.9 典型特性 ...................................................................... 8
基于Q学习的深度Q学习优化，用于高精度计算效率的机器人臂中的路径计划和控制
摘要 - 在机器人臂中的路径计划和控制是在各种工业和研究应用中实现高精度和有效运营的关键挑战。这项研究提出了一种利用深Q学习（DQL）来增强机器人臂运动的计算效率和精度的新方法。提出的框架有效地挑战了关键挑战，例如避免碰撞，路径平滑和动态控制，通过将强化学习技术与先进的运动学建模整合在一起。为了验证所提出的方法的有效性，使用6度自由的机器人组开发了模拟环境，在该机器人的手臂上训练和测试了DQL模型。的结果表明，与传统优化方法相比，达到98.76％的平均路径优化精度的显着提高，并将计算机开销降低了22.4％。此外，拟议的方法还达到了实时响应能力，平均决策延迟为0.45秒，以确保其在时间关键时期的情况下的适用性。这项研究突出了深层学习在革新机器人手臂控制方面的潜力，通过结合精度和计算效率。发现机器人路径计划中的桥梁差距为自动机器人技术和工业自动化的未来进步铺平了道路。进一步的研究可以探索这种方法对更复杂和现实世界中环境的可扩展性，从而巩固了其在新兴技术领域中的相关性。
利用高精度纳米孔 RNA 碱基调用模型增强 RNA 修饰检测和可映射性
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