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应用简介 - TI 空间增强型塑性逻辑...
德州仪器 (TI) 过去只提供采用较大陶瓷封装的航天级逻辑器件，其中许多器件于 20 世纪 80 年代、90 年代和 21 世纪初推出。许多这些较旧的器件的电源电压范围也有限，客户只能选择 3.3V 或 5.0V Vcc。航天工业中 LEO（低地球轨道）卫星平台的快速发展趋势包括采用空间增强型塑料 (SEP) 封装取代传统陶瓷封装，以及 FPGA（现场可编程门阵列）转向更低的电源电压规格，例如 1.8V 甚至 1.2V。为了更好地帮助客户设计下一代航天电子系统，TI 在空间 CMOS (SC) 逻辑系列中发布了一组全新的 SEP 逻辑器件。该新系列具有随时可用的 TID（总电离剂量）+ SEE（单粒子效应）辐射报告、1.2V 至 5.5V 电源电压支持以及集成单电源上/下电平转换。
基于“AND”逻辑门的超分子治疗纳米平台，用于对抗耐药性非小细胞肺癌
尽管有表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂 (EGFR-TKI) 等靶向疗法，但由于耐药性阻碍了其疗效，非小细胞肺癌 (NSCLC) 仍然是一个临床挑战。在这里，我们设计了一个基于“AND”逻辑门的超分子治疗平台 (HA-BPY-GEF-NPs)，用于治疗 EGFR-TKI 耐药性 NSCLC。该系统集成了需要按照预设顺序激活的内部和外部刺激响应机制，使其能够精确控制药物释放行为，从而提高治疗精度。通过对系统进行编程以响应连续的近红外 (NIR) 辐射和酶 (组织蛋白酶 B) 输入，吉非替尼的释放被有效地限制在肿瘤区域。此外，NIR 辐射会诱导活性氧的产生，抑制肿瘤生长并抑制旁路信号通路。设计的药物输送系统提供了高度控制和针对性的治疗方法，有效抑制肿瘤生长，抑制旁路信号通路，克服EGFR-TKI耐药性，从而为最大化治疗效益提供了潜在的解决方案。
一种基于模糊的逻辑计算方法，用于重新利用Covid-19
摘要简介：肿瘤微环境（TME）的免疫抑制背景是乳腺癌（BC）治疗的重大障碍。针对涉及TME免疫抑制环境的癌症核心信号通路的组合疗法已成为克服TME免疫抑制并增强患者治疗结果的有效策略。这项研究提供了令人信服的证据表明，靶向缺氧诱导型因子-1α（HIF-1α）以及化学疗法和免疫诱导因子以及通过调节TME导致实质性抗癌作用。方法：通过siRNA吸附方法合成壳聚糖（CS）/HIF-1Alpha siRNA纳米复合物。纳米颗粒进行了充分的表征。CS/HIF-1αsiRNA细胞毒性。在BALB/C轴承4T1肿瘤中评估了联合疗法的抗癌作用。qPCR和蛋白质印迹用于评估与TME免疫抑制诱导有关的某些关键基因和蛋白质的表达。结果：HIF-1αsiRNA成功地加载了壳聚糖纳米颗粒。HIF-1αsiRNA纳米复合体显着抑制HIF-1α的表达。三重联合疗法（紫杉醇（PTX） +咪喹莫德（IMQ） + CS/HIF-1αsiRNA）抑制了肿瘤的生长，并下调了癌症进展基因，同时上调了细胞免疫相关的细胞因子。没有CS/HIF-1αsiRNA治疗的小鼠显示癌症抑制作用较少和TME免疫抑制因子。这些结果表明，与其他组合治疗相比，与PTX和IMQ协同抑制癌症进展的抑制作用更明显地抑制癌症的进展。结论：将HIF-1αsiRNA与PTX和IMQ结合在一起是多模式处理的有望。它有可能减轻TME抑制作用，并显着增强免疫系统对抗肿瘤细胞生长的能力，从而在与BC斗争中具有希望的灵感。
基于分岔图生成工具的广义逻辑方程新方法
摘要 本文提出了两种新的逻辑函数泛化，分别基于非广义热力学、q-逻辑方程和任意阶逻辑方程。它通过将混沌理论与逻辑方程相结合来展示混沌理论的影响，并揭示了微小的参数变化如何将系统行为从确定性行为转变为非确定性行为。此外，本文还介绍了 BifDraw——一个使用经典逻辑函数及其泛化绘制分岔图的 Python 程序，说明了系统对条件变化的响应的多样性。该研究通过研究其复杂的动力学并提供可能在热力学基本状态和熵方面具有新意义的新泛化，为逻辑方程在混沌理论中的地位提供了关键作用。此外，本文还研究了方程的动力学性质及其中的分岔图，这些图呈现出复杂性和令人惊讶的动态系统特征。BifDraw 工具的开发体现了理论概念的实际应用，有助于进一步探索和理解混沌理论中的逻辑方程。这项研究不仅加深了对逻辑方程和混沌理论的理解，还介绍了可视化和分析其行为的实用工具。
供应链的绿化以通过逻辑整合供应链资源来推动性能
这是指整合供应链中环境的关注的过程，使排放受到控制，减少废物的产生并保护生态系统。GSCMP包括绿色采购，寻求与供应商和客户的积极合作，从策略性地使用反向物流来实践生态设计，以及有意识地绿色的内部操作。
狼人游戏代理人通过生成AI结合玩家之间的逻辑信息
近年来，基于GPT的AI模型已迅速发展。这些模型能够生成文本，在不同语言之间翻译和以高度准确地回答问题。但是，输出背后的过程仍然是黑匣子，因此很难确定影响其响应的数据。这些AI模型并不总是会产生策略输出，并且以产生不正确的信息（称为幻觉）而闻名，其原因很难确定。此外，尽管采取了各种改进，例如诸如链条的方法，他们仍然在解决需要逐步推理的复杂问题方面面临挑战。不能保证这些模型可以从头开始独立执行逻辑推理，从而引起对其影响的可靠性和准确性的疑问。为了解决这些问题，本研究提出将明确的逻辑结构纳入AI的文本生成过程。作为一个验证实验，是一种基于文本的代理，能够玩狼人游戏，需要演绎推理，是使用GPT-4开发的。通过比较与外部显式逻辑结构和缺乏这种结构的基线的模型进行比较，提出的方法在主观评估中表现出了出色的结构能力，这表明将逻辑框架添加到常规AI模型中的有效性。
接口设计中的模糊逻辑-IJRPR
将模糊逻辑整合到界面设计中，有可能通过提供更直观，自适应和以人为中心的体验来彻底改变人机相互作用。传统界面通常依赖于努力适应人类行为和决策的细微差别的僵化的二元系统。模糊逻辑具有处理不确定性和近似推理的能力，为弥合此差距提供了强大的工具。本文探讨了模糊逻辑在界面设计中的应用，突出了其创建更灵活和响应式系统以更好地与人类认知过程保持一致的能力。通过使界面能够解释并响应模棱两可或不精确的输入，模糊逻辑可以增强人机相互作用的适应性和效率[1]。这种方法不仅可以提高用户满意度，而且还为开发能够与用户更自然有效的沟通的智能系统开发创新的新途径。调查结果表明，将模糊逻辑纳入界面设计是迈向发展人机互动领域的关键一步，从而导致人类与机器之间的更和谐和富有成效的合作。
从线性时间逻辑
线性时间逻辑（LTL）是一种在进行信息学习中的任务规范的强大语言，因为它允许描述超出常规折扣返回公式的表达性的目标。尽管如此，最近的作品表明，LTL公式可以转化为可变的奖励和折扣方案，其优化产生了最大程度地提高公式满意度的可能性的策略。但是，合成的奖励信号从根本上仍然很稀疏，这使探索具有挑战性。我们的目标是超越此限制，这可以防止当前的算法超越低维，短距离问题。我们展示了如何通过进一步利用LTL规范并将其相应极限确定性Büchi自动机（LDBA）作为马尔可夫奖励过程来实现更好的探索，从而实现了高级价值估计的形式。通过对LDBA动力学采取贝叶斯的观点并提出合适的先前分布，我们表明，通过此过程估计的值可以视为塑造潜力，并映射到信息丰富的内在奖励。从经验上讲，我们证明了我们从表格设置到高维连续系统的方法的应用，到目前为止，这对基于LTL的增强式学习算法表示了重大挑战。
SECURE键的生命周期管理逻辑磁带库
与SKLM一起使用KMIP的主要优点之一是管理来自不同供应商的各种客户。KMIP的标准化允许SKLM与任何符合KMIP的设备或应用程序无缝工作，从而降低了在异质IT环境中管理密钥的复杂性。KMIP和SKLM共同努力，提供既可以互操作又可扩展的全面且安全的关键管理解决方案，从而满足现代企业环境的需求。
逻辑拉丁美洲分区评论
此外，Logicalis拉丁美洲获得了许多合作奖项。Those highlighting its strategic focus include the following awards: • Cisco – Security Partner of the Year, LATAM • Cisco – Collaboration Partner of the Year, LATAM • Cisco – Iot/Industry Partner of the Year, LATAM • Cisco – Service Provider Segment Partner of the Year, LATAM • Cisco – Security Partner of the Year, Brazil • Cisco – Customer Experience Partner of the Year, Brazil • Cisco – Enterprise Partner of the一年，巴西•思科 - 年度服务提供商合作伙伴，巴西•思科 - 巴西年度企业网络合作伙伴，巴西•思科 - 年度商业网络合作伙伴，MCR（Multi Country地区）•Cisco - Cisco - 哥伦比亚年度合作伙伴，MCR（Multi Country Region）