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Goertek Microelectronics Inc. 歌尔微电子股份有限公司
(e) 本公告（及其所含信息）仅供参考，不构成或构成任何发行或出售要约的一部分，也不构成任何购买、认购或以其他方式收购本公司在美国（包括其领土和属地、美国任何州和哥伦比亚特区）或任何其他此类要约或出售为非法的司法管辖区的任何证券的要约的一部分。本公司认为其为“外国私人发行人”（“ FPI ”），该术语定义见 1933 年美国证券法（经修订）（“美国证券法”）第 405 条，并打算尽可能地开展业务以保持其作为 FPI 的地位。本公司证券（“证券”）未根据美国证券法或美国任何州或其他司法管辖区的任何证券监管机构登记，亦不会在该等登记下登记，且不得直接或间接地在美国境内或向美国境内发售、出售、转售、质押、转让或交付，但根据美国证券法的豁免或不受其登记要求约束的交易以及遵守美国任何相关州或其他司法管辖区的任何适用证券法的情况除外。证券未曾在美国公开发售，也不会在美国公开发售；
电子导航研究所 - 电子航法研究所
全球 ATM 运行概念是由国际民航组织制定的，旨在实现安全、可持续和环保的空中交通运行，同时适应不断增加的交通量。ENRI 公布了其长期研究愿景，并一直致力于研究，以及在全球范围内开发和传播成果，以实现全球 ATM 运行概念 (GATMOC)。长期研究愿景需要根据社会环境的变化和新开发技术的引入进行审查。因此，ENRI 定期审查其长期研究愿景，考虑与 CARATS * 和 GANP ** 等其他空中交通系统长期愿景的协调，并于 2019 年发布了最新版本。未来将实现基于轨迹的运行 (TBO)，其中飞机轨迹会提前调整和确定，飞机将在指定时间沿轨迹飞行。灵活的空中交通管理对于应对具有不同性能和用途的各种类型飞机的预期增加至关重要。新的研究愿景将未来几十年的研究课题以路线图的形式阐述，其中研究课题大致分为四个研究领域：“通过提高运行安全性和可靠性有效利用空域”、“通过空域运行效率有效利用空域”、“优化机场运营”和“改善空中交通系统的基础技术”，重点是提高研究潜力并持续长期为社会做出贡献。ENRI 将根据这一长期愿景开展研究和开发活动。
共振声子-磁振子耦合的直接成像
声子的探测对于研究共振耦合的磁振子与声子的相互转化至关重要。本文我们报道了通过微聚焦布里渊光散射在 Ni/LiNbO 3 混合异质结构上直接可视化磁振子和声子的共振耦合。表面声子的静态图样源于入射波 𝜓 0 (𝐴 0 , 𝒌, 𝜑 0 ) 与反射波 𝜓 1 (𝐴 1 , −𝒌, 𝜑 1 ) 之间的干涉，由于磁振子-声子耦合，磁场可以调制表面声子的静态图样。通过分析从布里渊光谱中获得的声子信息，可以确定磁振子系统（Ni 薄膜）的性质，例如铁磁共振场和共振线宽。该结果提供了关于耦合磁振子-声子系统中声子操控和检测的空间分辨信息。
外延 Ge/Si(001) 中应变-声子系数的温度依赖性：综合分析
在本文中，我们研究了外延 Ge/Si 层中拉曼模式的应变 - 声子系数的温度依赖性。为此，我们首先从理论上描述 b ( T ) 如何与材料弹性常数和声子波数的温度依赖性相关联。随后，我们分析了双轴应变场与 T 的关系，明确证明 ε ( T ) 可以分解为两个独立的贡献：(a) 外延应变，由于 Si ─ Ge 晶格失配（在特定温度下）引起，(b) 热应变，由 Ge 外延层和相对较厚的 Si 衬底之间的热膨胀系数 (CTE) 差异引起。最后，我们使用这些结果直接提取 150 – 450 K 范围内 Ge/Si 样品中的 b ( T )，通过比较 T 相关的 μ -Raman 测量与 T 相关的高分辨率 X 射线衍射实验 (HR-XRD)，
在si nanobeams中用于微波声子激发的集成波导和光学腔的耦合
摘要：光学微/纳米图案的高质量制造的可用性为基于光学机械（OM）声音和光的相互作用而开发的可扩展电路和设备的道路铺平了道路。在这项贡献中，我们提出了一项有关OM腔的新研究，可以使其与紧密整合的波导对其耦合进行精确控制，这是增强模式激发和波浪能陷入诱因的必要条件，为波浪指导，滤波，滤波，填料，结合和传感打开了许多潜在应用的可能性。此外，可以避免对笨重的实验设置和/或光纤维耦合/激发的需求。同时，优化了在腔体中共鸣的机械和光学模式的质量因素，以及它们的OM耦合系数：两种激发的高度结合是实现其声音（AO）相互作用的先决条件。为此，腔体的横向大小已被抛物面，具有将腔分离的额外好处和远离耦合区域的集成波导。有限元方法已用于执行全波分析，并提供了有关正确描述光学散射和辐射所需的模拟设置的准确讨论。
使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
用子...
昆虫学采样和存储条件通常会优先考虑效率，实用性和形态特征的保守性，因此可能是DNA保存的次优。这种做法可能会影响下游分子应用，例如高通量基因组文库的结构，这通常需要大量的DNA输入量。在这里，我们使用了实用的TN5转座酶标记的基于基于96孔板的库制备方法，并从昆虫腿的低屈服DNA提取物中进行了优化，这些昆虫的DNA提取物是在亚最佳条件下存储的DNA保存的。将样品在野外车辆中长时间保存，然后在冰箱中的乙醇中长期存储或在室温下干燥。通过将DNA输入减少到6ng，可以处理更多具有亚最佳DNA产量的样品。我们将这种低DNA输入与市售标记酶的6倍稀释匹配，从而大大降低了库制备成本。通过直接放大后单个图书馆汇集的成本和工作量进一步抑制。我们生成了90个样本中88个中等覆盖范围（> 3倍）基因组，平均覆盖率约为10倍。与储存在乙醇中的样品相比，与储存的样品相比，DNA的DNA明显较少，但这些样品具有较高的测序统计量，其测序读数较长，内源性DNA的速率更高。此外，我们发现基于标记的库制剂的效率可以通过彻底的放大后珠子清理来提高，该珠子可以选择不针对短和大的DNA片段。通过打开使用亚最佳保存的低产量DNA提取物的机会，我们扩大了昆虫标本的整个基因组研究的范围。因此，我们期望这些结果和该协议对于昆虫学领域的一系列应用都有价值。
2017 年欧洲研究日 | EURAXESS
1. Roth Mayr，“探视权与儿童的地位：以德国拒绝儿童探视权的争论为重点”，《法律评论》，第77卷，第3期，第150-185页（2013年）；Roth Mayr，“父母分居和离婚后的亲子关系：以探视权中的“儿童利益”为重点（1）和（2）”，《法律评论》，第80卷，第5期，第60-85页（2016年），第81卷，第3期，第26-75页（2017年）
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
