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Q-Tech 的 QT2021 系列 MCXO 晶体振荡器提供 OCXO 级
晶体振荡器 (MCXO)。这些新设备提供出色的 OCXO 级温度稳定性（-40°C 至 +85°C 范围内高达 ±20ppb），同时功耗最高为 90mW — 比同类 OCXO 低 30 个数量级。QT2021 系列的主要特点是辐射耐受性达 50kRad(Si) TID、单粒子闩锁 (SEL) 为 75MeV-cm 2 /mg (min) 以及高冲击和振动耐受性，G 灵敏度为 1ppb/g。QT2021 小型封装重量仅为 50g，而同类恒温箱控制 (OCXO) 装置重量为 100g 或更重。尺寸、重量和功率 (SWaP) 的显著改进为各种先进且要求苛刻的太空应用提供了非常可取的选择。
通过恐惧和悲伤的面部表情
13。致谢：29作者感谢Katerina Stephanou，Lisa Incerti和Rebecca Kerestes对30个数据收集的贡献，以及来自Sunshine Hospital Medical Imaging Department 31（墨尔本西部健康）的员工。32 33 14。利益冲突：34作者报告没有利益冲突35 36 15。资金来源：37这项工作得到了澳大利亚国家健康与医学研究委员会的支持38（NHMRC）项目赠款（1064643）。AJJ得到了澳大利亚政府39研究培训计划奖学金的支持。bjh得到了NHMRC职业40发展奖学金（1124472）的支持。CGD得到了NHMRC职业41发展奖学金（1061757）的支持。42
基于 SDO/... 的第 24 个太阳周期的纳米耀斑分布
目的。利用现有的最佳等离子体诊断技术研究第 24 个太阳周期内平静太阳区域的纳米耀斑，以推导出它们在不同太阳活动水平下的能量分布和对日冕加热的贡献。方法。使用了太阳动力学观测站 (SDO) 上的大气成像组件 (AIA) 的极紫外滤光片。我们分析了 2011 年至 2018 年之间的 30 个 AIA / SDO 图像系列，每个图像系列以 12 秒的节奏覆盖了 400 ″ × 400 ″ 的平静太阳视野，持续超过两小时。使用差异发射测量 (DEM) 分析来推导每个像素的发射测量 (EM) 和温度演变。我们使用基于阈值的算法将纳米耀斑检测为 EM 增强，并从 DEM 观测中推导出它们的热能。结果。纳米耀斑能量分布遵循幂律，其陡度略有变化（α=2.02-2.47），但与太阳活动水平无关。所有数据集的综合纳米耀斑分布涵盖了事件能量的五个数量级（1024-1029尔格），幂律指数α=2.28±0.03。导出的平均能量通量为（3.7±1.6）×104尔格cm-2s-1，比日冕加热要求小一个数量级。我们发现导出的能量通量与太阳活动之间没有相关性。对空间分布的分析揭示了高能量通量（高达3×105尔格cm-2s-1）簇，周围是活动性较低的延伸区域。与来自日震和磁成像仪的磁图的比较表明，高活动性星团优先位于磁网络中和增强磁通密度区域上方。结论。陡峭的幂律斜率（α> 2）表明耀斑能量分布中的总能量由最小事件（即纳米耀斑）主导。我们证明，在宁静太阳中，纳米耀斑分布及其对日冕加热的贡献不会随太阳周期而变化。
4CAC：使用机器学习和装配图的元基因组重叠群的4类分类器
抽象的微生物群落通常具有细菌，古细菌，质粒，病毒和微核生素的混合物。在相对的含量丰度中，Y等人与细菌进行了复杂的相互作用。Moreo Ver，病毒和质粒作为移动遗传元素，在水平基因转移和微生物种群中抗生素耐药性中起着重要作用。由于难以识别微生物群落中的病毒，质粒和微核生素，因此我们对这些次要类别落后于细菌和古细菌的差异。resse，将分类器被用来分开，将一个或多个次要类别与元基因组组件中的细菌和古细菌分开。ho w e v er，这些分类器通常是阶级不平衡问题，从而导致识别次要类别的精确度较低。在这里，我们开发了一个称为4CAC的分类器，能够从元素组组件中同时识别病毒，质粒，微核细胞和原核生物。4CAC使用se v er序列长度调整后的XGB OOST模型生成了初始的F我们的分类，并使用汇编图进一步对分类进行了分类。对所采用和真实的元基因组数据集进行的表明，在简短读取中，4CAC显然优于现有的分类器及其组合。 长期读取，除非少数类的丰度为very lo w，否则它也会显示出优势。 4CAC的运行速度比其他分类器快1-2个数量级。表明，在简短读取中，4CAC显然优于现有的分类器及其组合。长期读取，除非少数类的丰度为very lo w，否则它也会显示出优势。4CAC的运行速度比其他分类器快1-2个数量级。4CAC软件可从https：//github.com/ shamir-lab/ 4cac获得。
工业家 | 趋势与创新 – 2024 年 1 月
人工智能 SaaS 领导者 SymphonyAI 推出了全球首个工业大型语言模型 (LLM)，这是智能制造领域的一项开创性举措。该 LLM 托管在 Microsoft Azure 上，基于包含超过 12 亿个标记和 3 万亿个数据点的庞大工业数据集进行训练，通过提供情境化信息以加快决策速度，加速工业转型，可操作知识的交付速度最高可提高 90%。工业 LLM 的自学能力可以实时适应，提供对各种制造流程的洞察。工业 LLM API 可供私人预览，开发人员可以利用它来开发自定义应用程序，推动智能制造的新时代，并支持大专院校的教育计划。
SEC 2021 财年《数字问责和透明度法案》合规情况审计，报告编号 569
我们发现，SEC 财务管理办公室及时准备并提交了该机构的 21 财年第一季度数据，并且符合《数据法案》。此外，SEC 似乎已正确设计和实施了有效运行的控制措施，并合理保证了从源系统中提取的机构数据和机构的交易信息报告完整、准确且及时。我们根据情况测试了 SEC 提交给财政部《数据法案》经纪人的 21 财年第一季度所有 244 笔详细交易中的 46 个数据元素。下表显示了由此产生的低错误率以及其他测试，这使我们得出结论，SEC 的数据质量符合《IG 指南》的定义。（数据质量可以是“优秀”、“较高”、“中等”或“较低”。）
技术飞速发展。个人和组织却跟不上步伐。这种矛盾给我们这个时代带来了一系列重大挑战
2020 年初，全球疫情爆发，我们的研究团队迅速采取行动，及时、准确、以数据为依据，对 COVID-19 及其影响进行分析。IDE 研究人员与 Facebook、Safegraph、Praekelt、Graphika 和其他公司合作，分析了数百万个数据点，旨在为全球领导人提供建议，帮助他们以最有效的方式降低感染曲线并重启经济。这项巨大努力的成果就是 COVID-19 快速响应中心，这是一个开源存储库，提供及时、基于事实且可操作的信息，迄今为止已包含 60 多篇论文和引文。该资源为政策制定者、商界领袖和公民提供信息和解决方案。请访问我们的 Covid-19 响应中心。
伊顿皮博迪实验室：新时代
在扩建后的 EPL 实验室中，它仍然是尖端神经生理学发现的聚集地。在 20 世纪 70 和 80 年代，利伯曼博士发表了一系列如今已成为经典的实验，揭示了听觉外围如何在跨越 5 个数量级的刺激强度范围内编码声学刺激。他的工作表明，听觉神经纤维包含三个不同的亚群，它们对声音的敏感度和背景放电率不同。他展示了这三组突触连接的不同之处，包括它们在内耳（它们的起源地）和它们投射到的大脑区域。低阈值纤维是安静环境中听觉的关键，而高阈值纤维则是在嘈杂环境中理解语音所必需的，这一观点至今仍具有很大的影响力。
