与萨克拉曼多市和国会大厦走廊合作,Sacrt领导着萨克拉曼多谷站(SVS)轻型火车站的重大重建。该项目将通过将其从目前的方向转换90度来重新调整车站,以允许将来扩展SVS Regional Bus Mobility Center。此外,该项目还包括沿H街进行双通道,以增强轻轨的可靠性和安全性。作为该项目的一部分,萨克拉曼多市还将在H街上安装IV级自行车道,以改善多模式连接。
* 通讯作者。leonid@mit.edu,zechner@mpi-cbg.de,ashansen@mit.edu。作者贡献:ASH 构思并启动了该项目。HBB、MG、SGH、LM、CZ、ASH 设计了该项目。ASH 进行了基因组编辑并生成了细胞系。GMD 克隆了质粒。MG、AJ、CC 和 ASH 表征并验证了细胞系。THSH 进行了 Micro-C。CC 进行了 ChIP-Seq。MG、AJ 和 HBB 使用来自 ASH 的输入优化了成像实验。MG 和 AJ 收集了图像数据。MG 和 AJ 进行了对照实验并表征了 AID 细胞系。HBB 开发了图像处理管道 CNN,并使用来自 ASH、SGH、MG 和 AJ 的输入分析了图像数据。HBB 使用来自 SGH 和 LM 的输入进行了聚合物模拟。MG、AJ、HBB 和 ASH 注释了轨迹数据。 SGH 和 CZ 在 HBB、LM 和 ASH 的帮助下设计了 BILD。SGH 开发并测试了 BILD,将 BILD 应用于轨迹数据,并在 HBB、LM、ASH 和 CZ 的帮助下开发了 MSD 分析。HBB 和 SGH 分析了聚合物模拟。ASH、LM 和 CZ 负责监督该项目。HBB、MG、SGH、AJ 和 ASH 起草了手稿和图表。所有作者都编辑了手稿和图表。+ 现地址:Illumina Inc.;美国加利福尼亚州圣地亚哥 92122 † 这些作者对这项工作的贡献相同,可以先列出自己的名字。
3. 一根导线连接到阻值为 R 的电阻器上,形成一个宽度为 L 、长度为 2L 的矩形环路。对环路施加外力,使环路始终以恒定速度沿 +x 方向移动,如图 1 所示。然后,环路进入区域 1,该区域具有大小为 B 的外部均匀磁场,磁场方向为 -:- 方向。区域 1 以 .x • L 和 .x • 2.SL 为边界。环路随后进入区域 2,该区域具有两个外部均匀磁场,每个磁场的幅度为 1F,彼此平行,但方向相反。区域 2 以 .x • 2.SL 和 .x • 3.SL 为边界。点 S 是环路前缘的中点,与区域 2 中分隔两个磁场的水平边界对齐。
GaN 高开关速度导致的寄生电感 GaN 的使用频率高于老化功率 MOSFET 所能承受的频率,这使得寄生电感在电源转换电路中的劣化效应成为焦点 [1]。这种电感妨碍了 GaN 超快速开关能力的全部优势的发挥,同时降低了 EMI 产生。对于大约 80% 的电源转换器使用的半桥配置,寄生电感的两个主要来源是:(1) 由两个功率开关器件以及高频总线电容器形成的高频功率环路,以及 (2) 由栅极驱动器、功率器件和高频栅极驱动电容器形成的栅极驱动环路。共源电感 (CSI) 由环路电感中栅极环路和功率环路共有的部分定义。它由图 1 中的箭头指示。
在环路中感应。当环路旋转 90 度时,导线以直角切割力线,直到位置 2 处感应电压达到最大值。当环路再次接近垂直位置时,电压会降低,因为切割力线的速率会减小。在位置 3 处感应电压为零。如果继续旋转,切割的线数会逐渐增加,直到 270
前向-前向学习 (FFL) 算法是最近提出的一种无需占用大量内存的反向传播即可训练神经网络的解决方案。在训练期间,标签会伴随输入数据,将其分类为正输入或负输入。每一层都会独立学习对这些输入的响应。在本研究中,我们通过以下贡献增强了 FFL:1) 我们通过在层之间分离标签和特征转发来优化标签处理,从而提高学习性能。2) 通过修改标签集成,我们增强了推理过程,降低了计算复杂性并提高了性能。3) 我们引入了类似于大脑皮层环路的反馈回路,信息在其中循环并返回到早期的神经元,使各层能够将来自前几层的复杂特征与低级特征相结合,从而提高学习效率。
M/s.Vijayalakshmi Marketing P. Ltd. 90, VK Road Peelamedu Coimbatore – 641 004。……请愿人 Thiru RS Pandiyaraj 请愿人律师诉 1. 总工程师/NCES TANGEDCO No. 144,Anna Salai Chennai – 600 002。2. 监理工程师 Udumalpet 电力配送环路 TANGEDCO,Udumalpet。3. 监理工程师 Tirupur 电力配送环路 TANGEDCO,Tirupur。4. 监理工程师 Erode 电力配送环路 TANGEDCO,Erode。……被告人 Thiru.N.Kumanan 和 Thiru.APVenkatachalapathy,TANGEDCO 常任法律顾问
植物已经发展了几种应对不断变化的环境的策略。一个例子是通过种子发芽给出的,当环境条件适合植物寿命时,必须发生这种情况。在模型系统中,拟南芥种子发芽是由光引起的。但是,在自然界中,无论这种刺激如何,几种植物的种子都可以发芽。虽然对光引起的种子发芽的分子机制有充分的理解,但在黑暗中管理发芽的分子机制仍然含糊不清,这主要是由于缺乏合适的模型系统。在这里,我们采用了氨基甲胺(Arabidopsis的近亲)作为强大的模型系统,以发现独立于光的发芽的分子机制。通过比较氨基胺和拟南芥,我们表明,维持促膜激素吉布雷素(GA)水平的维持促使豆蔻种子在黑暗和光条件下发芽。使用遗传学和分子生物学的特性,weshowththatthatthe cardamine dof转录反向doF影响发芽1(CHDAG1),与拟南芥转录因子Dag1同源,与该过程功能有关,从而通过负调节Ga Biosynthetic Genes chgaGaGA33Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox。我们还证明,这种机制可能在其他能够在黑暗条件下发芽的胸腺科中保存,例如鳞翅目sativum和Camelina sativa。我们的数据支持氨基胺作为适合研究光独立发芽研究的新模型系统。利用这一系统,我们还解决了一个长期存在的问题,该问题是关于控制植物中光依赖发芽的机制,为未来的研究打开了新的边界。
虽然在前面的分析中,减法放大器电路被视为理想电路,但实际上它有自己的误差,这些误差是由有限环路增益和电阻值的微小差异引起的。结果是 (3) 中的误差项被修改,但总体误差是相似的,由两个小量的乘积组成,每个量 <10-3。图 I(a) 的电路也可用于分析整个仪器的动态稳定性。两个反馈环路(第一个由 A1、RS4 和 RS3 组成,第二个涉及 A2、A3、RS2 和 RS1)都必须稳定。应该注意的是,这两个环路在反馈性能方面不会相互影响。A1 的输出作为等效受控源添加到第二个环路中。第二个环路更难稳定,因为它包含两个放大器,使关键高频区域的相移加倍。需要仔细补偿才能产生稳定的电路。通过在 Ai 中将原始函数与 A3 的信号添加函数相结合,可以简化图 I(a) 中的电路,如图 I(b) 所示。A2 的输出通过电阻 R~4 连接到 Ai 的求和点。该电阻的标称值与 RS4' 相同。这会将 A2 的输出直接添加到 A 1 的输出,而无需任何放大或衰减。R~4 的不同值将增加或减少包含 A2 的环路的增益。先前推导的方程同样适用于
