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基于ARM的呼吸暫停綜合征檢測(cè)系統(tǒng)*

阻塞型睡眠呼吸暫停綜合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome， OSAHS）是一種常見(jiàn)的呼吸睡眠疾病，它會(huì)降低人們的睡眠質(zhì)量，使人們產(chǎn)生疲憊感，更嚴(yán)重地會(huì)危害人們的身心健康。研究設(shè)計(jì)了一種基于ARM的OSAHS檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)以i.MX6ULL作為硬件主控，采用嵌入式Linux系統(tǒng)為軟件平臺(tái)，具有鼾聲采集處理、檢測(cè)分類、傳輸?shù)裙δ埽c云平臺(tái)建立完整的OSAHS檢測(cè)系統(tǒng)，并且通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)儀（PSG）設(shè)備對(duì)比檢測(cè)效果達(dá)到83.9%，達(dá)到初篩的作用，具有較強(qiáng)的輔助診斷應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：10/23/2023

基于eIQ的中藥材圖像識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

中藥材對(duì)人體疾病的預(yù)防及控制具有重要的作用，然而普通百姓對(duì)中藥材知識(shí)了解過(guò)少，可能由于濫用中藥材而帶來(lái)不可控的后果。因此，對(duì)中藥材進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別是一項(xiàng)緊迫的任務(wù)。將輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到中藥材識(shí)別中，提出在微控制器上實(shí)現(xiàn)基于MobileNetV3模型的中藥材圖像識(shí)別系統(tǒng)。首先建立中藥材圖像數(shù)據(jù)集，在eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境中根據(jù)MobileNetV3構(gòu)建識(shí)別基礎(chǔ)模型，并通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的優(yōu)化，最后將模型文件部署到i.MX RT1060上，實(shí)現(xiàn)了對(duì)30種中藥材的識(shí)別。最終在驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率達(dá)到86.79%。結(jié)果表明，在i.MX RT1060上實(shí)現(xiàn)中藥材識(shí)別具有很好的實(shí)際效果。

發(fā)表于：10/23/2023

基于云模型的變分自編碼器數(shù)據(jù)壓縮方法*

圖像數(shù)據(jù)解壓縮問(wèn)題是一類重要的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)壓縮研究中有重要的研究?jī)r(jià)值。提出了一種基于云模型的變分自編碼器特征表征模型，將云模型作為變分自編碼器的先驗(yàn)分布，解決變分自編碼器在特征表征上的局限性。變分自編碼器的編碼器部分負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)的特征空間，通過(guò)在該空間中采樣獲得隱變量，完成數(shù)據(jù)壓縮；解碼器部分完成從數(shù)據(jù)特征到原數(shù)據(jù)的生成，即數(shù)據(jù)的解壓。在人臉數(shù)據(jù)集上與原方法作實(shí)驗(yàn)對(duì)比，驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。

發(fā)表于：10/23/2023

結(jié)合不確定性估計(jì)的輕量級(jí)人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法

人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)在智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。針對(duì)基于熱圖的人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法依賴高分辨率熱圖、計(jì)算資源消耗大的問(wèn)題，提出一種結(jié)合不確定性估計(jì)的輕量級(jí)算法。使用低分辨率熱圖，結(jié)合不確定性估計(jì)預(yù)測(cè)誤差分布的尺度參數(shù)，提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度；利用尺度參數(shù)監(jiān)督和約束熱圖，緩解梯度消失，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。COCO數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與積分姿態(tài)回歸算法相比，改進(jìn)后算法的平均精度提高了3.3%，降低了資源占用。

發(fā)表于：10/23/2023

利用RFID和NFC技術(shù)打造數(shù)字孿生，加速醫(yī)療業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

　　為了提高協(xié)作和流程的效率，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)信息的準(zhǔn)確獲取，增強(qiáng)決策能力，甚至改善患者治療效果，醫(yī)療業(yè)不斷加大數(shù)字孿生技術(shù)的占比，以收集、跟蹤和分析有關(guān)醫(yī)療設(shè)備、藥品和實(shí)驗(yàn)室樣本等物理對(duì)象的數(shù)據(jù)。

發(fā)表于：10/15/2023

基于多尺度注意力融合網(wǎng)絡(luò)的胃癌病理圖像分割方法*

近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于編解碼的圖像分割方法在病理圖像自動(dòng)化分析上的研究與應(yīng)用也逐漸廣泛，但由于胃癌病灶復(fù)雜多變、尺度變化大，加上數(shù)字化染色圖像時(shí)易導(dǎo)致的邊界模糊，目前僅從單一尺度設(shè)計(jì)的分割算法往往無(wú)法獲得更精準(zhǔn)的病灶邊界。為優(yōu)化胃癌病灶圖像分割準(zhǔn)確度，基于編解碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提出一種基于多尺度注意力融合網(wǎng)絡(luò)的胃癌病灶圖像分割算法。編碼結(jié)構(gòu)以EfficientNet作為特征提取器，在解碼器中通過(guò)對(duì)多路徑不同層級(jí)的特征進(jìn)行提取和融合，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的深監(jiān)督，在輸出時(shí)采用空間和通道注意力對(duì)多尺度的特征圖進(jìn)行注意力篩選，同時(shí)在訓(xùn)練過(guò)程中應(yīng)用綜合損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在SEED數(shù)據(jù)集上Dice系數(shù)得分達(dá)到0.806 9，相比FCN和UNet系列網(wǎng)絡(luò)一定程度上實(shí)現(xiàn)了更精細(xì)化的胃癌病灶分割。

發(fā)表于：9/22/2023

意法半導(dǎo)體GaN 驅(qū)動(dòng)器集成電流隔離功能

2023 年 9 月 6 日，中國(guó) ——意法半導(dǎo)體推出了首款具有電流隔離功能的氮化鎵 (GaN) 晶體管柵極驅(qū)動(dòng)器，新產(chǎn)品 STGAP2GS縮小了芯片尺寸，降低了物料清單成本，能夠滿足應(yīng)用對(duì)寬禁帶芯片的能效以及安全性和電氣保護(hù)的更高要求。

發(fā)表于：9/20/2023

貿(mào)澤備貨Superior Sensor Technology 適合高流量供氧設(shè)備的VN系列壓力傳感器

　　2023年9月18日 – 提供超豐富半導(dǎo)體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics) 即日起開(kāi)始備貨Superior Sensor Technology的VN系列壓力傳感器。此系列是用于呼吸機(jī)和高流量供氧設(shè)備的一整套壓力傳感器。

發(fā)表于：9/20/2023

復(fù)雜環(huán)境下輕量化口罩佩戴檢測(cè)算法研究

針對(duì)目前YOLOv4算法巨大的運(yùn)算量難以滿足實(shí)時(shí)性要求高的口罩佩戴檢測(cè)系統(tǒng)，提出了一種輕量化檢測(cè)算法（Light-YOLOv4）。將融合ECA注意力機(jī)制的GhostNet網(wǎng)絡(luò)替換YOLOv4的主干網(wǎng)絡(luò)減少參數(shù)量；借鑒空洞卷積和SPPF提出了ASPPFCSPC結(jié)構(gòu)有效增大感受野；針對(duì)目標(biāo)過(guò)于密集而產(chǎn)生重疊問(wèn)題，增加了RepBox損失函數(shù)，使不同目標(biāo)的預(yù)測(cè)框相互遠(yuǎn)離從而減少漏檢。實(shí)驗(yàn)表明，Light-YOLOv4算法mAP為94.2%，F(xiàn)PS為46.3幀，模型大小為95 MB，相較于YOLOv4的mAP值僅降低了1.1%，檢測(cè)速率提高了51.8%，參數(shù)量減少了70.0%，模型大小減少了61.1%，對(duì)低性能檢測(cè)設(shè)備很友好。

發(fā)表于：8/25/2023

意法半導(dǎo)體高集成度高壓驅(qū)動(dòng)器縮小高性能超聲波掃描儀尺寸，簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)

　　2023 年 7 月 18 日，中國(guó)——意法半導(dǎo)體 STHV200超聲波 IC單片集成線性驅(qū)動(dòng)器、脈沖驅(qū)動(dòng)器與鉗位電路、開(kāi)關(guān)和診斷電路，簡(jiǎn)化醫(yī)用和工業(yè)用掃描儀設(shè)計(jì)，縮減尺寸，降低物料成本。

發(fā)表于：7/22/2023

學(xué)子專區(qū)—ADALM2000實(shí)驗(yàn)：心跳監(jiān)測(cè)電路

　　本實(shí)驗(yàn)活動(dòng)通過(guò)旨在獲取心跳信息的實(shí)際范例，介紹了如何使用放大器鏈實(shí)現(xiàn)增益和濾波。系統(tǒng)的結(jié)果提供相關(guān)輸出，使用Scopy軟件工具可顯示該輸出。

發(fā)表于：7/17/2023

康寧推出Viridian? 注射劑瓶，助力減少制藥供應(yīng)鏈中的浪費(fèi)和碳排放

　　紐約州康寧——康寧公司（紐約證券交易所代碼：GLW）近日推出了Corning® Viridian? 注射劑瓶，這是其不斷擴(kuò)大的藥用玻璃包裝產(chǎn)品組合中的最新創(chuàng)新。Viridian注射劑瓶將性能和可持續(xù)性結(jié)合在一起。這項(xiàng)新技術(shù)對(duì)灌裝線效率可實(shí)現(xiàn)最高達(dá)50%的提升，同時(shí)將注射劑瓶生產(chǎn)過(guò)程中的二氧化碳當(dāng)量（CO2e）排放量減少最多可達(dá)到30%。

發(fā)表于：7/17/2023

矽典微ICL1112, ICL1122毫米波SoC發(fā)布，賦能低功耗和遠(yuǎn)距離檢測(cè)應(yīng)用

2023年7月11日，矽典微發(fā)布新一代智能毫米波傳感器SoC ICL1112、ICL1122兩款芯片。提升了超低功耗檢測(cè)和極遠(yuǎn)探測(cè)能力，精準(zhǔn)檢測(cè)的同時(shí)易于安裝。兼顧室內(nèi)場(chǎng)景的人體生命存在感應(yīng)，及室外場(chǎng)景的遠(yuǎn)距離測(cè)速測(cè)距場(chǎng)景。為感知層智能硬件廠商帶來(lái)突破邊界限制的能力，拓展產(chǎn)品應(yīng)用空間。

發(fā)表于：7/13/2023

一種乳腺X線影像腫塊的多特征融合檢測(cè)算法

針對(duì)在單視圖的乳腺腫塊檢測(cè)算法中漏檢率和假陽(yáng)性率較高的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的自動(dòng)檢測(cè)算法。將擴(kuò)張殘留網(wǎng)絡(luò)（Dilated Residual Network，DRN）結(jié)合重新設(shè)計(jì)的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature Pyramid Network，F(xiàn)PN）用于對(duì)乳腺腫塊的檢測(cè)。首先利用DRN中的膨脹卷積，減少對(duì)圖像的下采樣次數(shù)；再擴(kuò)充網(wǎng)絡(luò)的深度，使其輸出滿足FPN所需的輸入；在FPN結(jié)構(gòu)中，采用注意力機(jī)制降低不同特征圖直接融合所造成的信息損失，同時(shí)采用密集連接代替原有的橫向連接，充分融合淺層特征中目標(biāo)的位置和細(xì)節(jié)信息。仿真實(shí)驗(yàn)顯示，所設(shè)計(jì)的模型在CBSI-DDSM數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)精度相比于基準(zhǔn)模型提升了7.1%。

發(fā)表于：7/11/2023

如何通過(guò)低噪聲和低紋波設(shè)計(jì)技術(shù)來(lái)增強(qiáng)電源和信號(hào)完整性

　　工程師在為采用時(shí)鐘、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器或放大器的醫(yī)療應(yīng)用、測(cè)試和測(cè)量以及無(wú)線基礎(chǔ)設(shè)施的噪聲敏感型系統(tǒng)設(shè)計(jì)電源時(shí)，經(jīng)常遇到的一個(gè)問(wèn)題是如何提高準(zhǔn)確度和精度，并最大限度降低系統(tǒng)噪聲。鑒于不同的人對(duì)“噪聲”這個(gè)術(shù)語(yǔ)有不同的理解，我在此聲明，本篇文章講述的噪聲是指電路中電阻器和晶體管所產(chǎn)生的低頻熱噪聲。您通?？蓪⒃肼曨l譜密度曲線（以微伏/平方根赫茲為單位）中10Hz至100kHz帶寬內(nèi)的噪聲視為集成輸出噪聲（以均方根毫伏為單位）。電源噪聲會(huì)降低模數(shù)轉(zhuǎn)換器的性能并引起時(shí)鐘抖動(dòng)。

發(fā)表于：7/7/2023