模拟器件

AD8235：仪表放大器ADI推出小尺寸、低功耗的仪表放大器。AD8235仪表放大器的尺寸比铅笔头还小,加上超低的功耗,使之适用于高功效、轻巧、便携的医疗设备和消费类保健护理设备,包括家用ECG（心电图）监护仪、输液泵和运动监护医疗设备。     

USR采用Valor质量管理解决方案vCheck深入服务医疗通信市场

华尔莱科技（Valor）日前已为USR电子系统公司成功安装了其面向电子组装的制造质量管理系统vCheck。USR是以色列领先的电子合同制造商。     

CorcomHZ系列：电源滤波器

TE Connectivity公司推出Corcom HZ系列电源滤波器。该系列产品额定电流为3A-30A，低漏电流，符合严格的医疗行业标准。30A款为TE获批应用于医疗行业的较高安培数电源滤波器。     

微芯为创新型医疗设备提供设计工具

俗话说:"工欲善其事,必先利其器"。对于医疗设备的设计人员和制造商来说,先进的低成本单片机和其他集成电路(IC)是最重要的工具之一。提供创新型的低成本解决方案,是中国医疗设备制造商现在和将来都要面对的挑战,尤其针对便携式医疗设备(如血糖仪、验孕仪和血压计)而言,这些方案必须能提供具备与智能手机和平板电脑(如iPhone和Android平台)之间的接口、良好的人机界面、低功耗、连接性等特性。     

基于HL7 V3.0的医疗数据交互研究

在新医改的推动下,建立数字化"医疗联合体"和"区域医疗平台"成为医疗信息化发展的必然趋势。由于各个医疗部门的软硬件条件各异,系统开发商不同,导致多种关系数据库共存的局面。 HL7 V3.0相对于之前版本做了大量优化,本文在分析了HL7 V3.0原理的基础上,设计一个基于XML的异构医疗信息交互策略。该策略能在对已有HIS不做改动的前提下,采用外挂中间件的模式,在系统间高效、安全的处理、传输基于XML格式的HL7消息,解决异构医疗系统间数据交互的问题。     

飞思卡尔推出15 W Qi兼容的无线充电解决方案

2014年12月8日,飞思卡尔半导体推出15 W Qi兼容的无线充电解决方案,进一步扩展了其无线充电产品组合,使用户距离无线物联网未来又近了一步。该解决方案为针对平板电脑、大屏幕智能手机和便携式工业及医疗设备等各种大型移动设备的超快速无线充电铺平了道路。飞思卡尔15 W无线充电解决方     

业界推出首款15W Qi兼容的无线充电解决方案

<正>飞思卡尔半导体日前推出业界首款15 W Qi兼容的无线充电解决方案,进一步扩展了其无线充电产品组合,使用户距离无线物联网未来(Internet of Tomorrow)又近了一步。该解决方案为针对平板电脑、大屏幕智能手机和便携式工业及医疗设备等各种大型移动设备的超快速无线充电铺平了道路。飞思卡尔15 W无线充电解决方案的功率是普通5 W充电解决方案的3倍,能够为配有大容量电池的大     

MOFs/水凝胶复合材料的制备及其应用研究

金属有机框架(MOFs)具有大量的孔隙结构和活性位点,在气体吸附、催化、医疗等领域均发挥了巨大的作用。MOFs是晶体粉末,具有脆性较大、在水中易分解和不易回收等缺点,从而限制了其应用。通过MOFs与柔性高分子的复合,特别是与水凝胶的复合,极大地改善了复合材料的柔顺性、可回收和可加工性等特性,进一步拓宽了MOFs的应用领域。本文详细阐述了基于水凝胶MOFs原位生成法、MOFs /水凝胶同时生成法和水凝胶包裹MOFs法等三种不同方法制备MOFs/水凝胶复合材料的研究进展,并对上述三种制备方法的特点及其产物特征进行了总结,进一步归纳了复合材料在生物医药、催化、废水处理和气体吸附等领域的应用。最后,对MOFs/水凝胶复合材料制备方法的改进和复合材料应用前景进行了深入讨论和展望。     

“超快激光加工”专题前言北大核心CSCD

1960年,梅曼博士研制出红宝石激光器。经过60年的发展,激光在社会生活的各个领域发挥着重要的作用,成为日常生活、工业生产、应用研究中的重要工具。激光加工技术是指通过激光与物质的相互作用,改变材料的物态、成分、组织、应力等性质的技术,具有应用对象广泛、非接触加工、尺寸控制能力强、无污染等特点。典型的激光加工技术包括激光去除加工、激光焊接、激光表面改性、激光3D打印、激光复合加工等。目前,激光加工技术已应用于国防、航天、信息、生物医疗等领域。     

融合TextCNN-BiGRU的多因子权重文本情感分类算法研究

随着深度学习技术在自然语言处理领域的广泛应用,短文本情感分类技术得到显著发展。该文提出了一种融合TextCNN-BiGRU的多因子权重文本情感分类算法。算法通过引入词语情感类别分布、情感倾向以及情感强度三个关键因子改进了词语的向量表示。将基于词向量表示的短文本分别作为TextCNN和BiGRU模型的输入,提取文本关键局部特征以及文本上下文的全局特征,将两种特征进行线性融合,实现中文短文本的情感分类。在公开的两个情感分类数据集上验证了多因子权重向量表示方法和融合TextCNN-BiGRU的情感分类模型的有效性,实验结果表明,文中提出的算法较单一模型在短文本情感分类准确率上提高了2%。