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脳机能の多様性： - 発达障がいの认知神経...
基于证据的支持在整个生命周期中对自闭症患者的支持：最大程度地提高潜力，最大程度地限制障碍并优化人与环境。柳叶刀神经病学。19（（5）：434–451，2020 （4）勋爵C，Charman T，Havdahl A等：自闭症的护理和临床研究的柳叶刀委员会。柳叶刀。399 （10321）：271–334，2022 （5（5）Baron-Cohen S.科学美国博客［互联网］ 2019年。可从：https：// blogs获得。scientififififations/observations/the-concept-of--oyovertity-is-dividing-the-autism-community/。（（6）Calder L，Hill V，Pellicano e。：“有时候我想独自玩”：了解友谊对主流小学的自闭症儿童意味着什么。自闭症。17（（3）：296–316，2013 （7（7）Senju A，Maeda M，Kikuchi Y等：自闭症谱系障碍儿童缺乏传染性打哈欠。生物学信。3 （6）：706–708，2007年（8）（8）Joly-Mascheroni RM，Senju A，Shepherd AJ：狗抓住了人类打哈欠。生物学信。4 （5）：446–448，2008 （9（9）Palagi E，Leone A，Mancini G等：胶状狒狒中的传染性打哈欠，作为可能的表达
胸腔科侵入性检查前应注意检查项目/药物
[参考] 1。Vikas Pathak等人，接受介入肺部程序的患者的抗凝剂和抗血小板治疗的管理，Eur Respir Rev 2017； 26：170020 2。James D.Douketis等人，执行摘要：抗血栓疗法的围手术期管理：美国胸部医师学院临床实践指南，胸部，2022年； 162：5：1127-1139 3。Indravadan J. Patel等人，介入放射学共识学会指南，围骨围骨治疗的血栓形成和出血风险，接受经皮图像引导的患者，血管和介入放射学杂志杂志，介入介绍性和介入的放射性放射学指南。 30：1168–1184 4。neuberger J等人，关于英国胃肠病学会临床实践中使用肝活检的指南，直肠2020; 69：1382–1403。doi：10.1136/gutjnl-2020-321299
将超薄芯片嵌入高柔韧性、感光性阻焊剂中
摘要：本文介绍了一种将超薄硅芯片嵌入机械柔性阻焊层中并通过喷墨打印实现电接触的方法。将感光阻焊层通过保形喷涂涂覆到具有菊花链布局的环氧粘合超薄芯片上。使用紫外线直接曝光的光刻技术打开接触垫。实现了直径为 90 µ m 和边长为 130 µ m 的圆形和矩形开口。喷墨打印含有纳米银和金的商用油墨，以在菊花链结构之间形成导电轨道。应用了不同数量的油墨层。通过针探测来表征轨道电阻。银油墨仅在多层和 90 µ m 开口时才显示低电阻，而金油墨在至少两层印刷层时表现出个位数 Ω 范围内的低电阻。
基于微石墨-玻璃厚膜的压阻传感器“2279
1 坎皮纳斯大学电气工程与计算机学院 — FEEC，坎皮纳斯 13083-852，SP，巴西；osvaldocorrea50@gmail.com（OC）；jacobus@unicamp.br（JS）2 坎皮纳斯大学半导体元件和纳米技术中心 — CCSNano，坎皮纳斯 13083-870，SP，巴西；pompeu@sigmabbs.com.br * 通信地址：stanisla@unicamp.br † 本文是会议论文的扩展版本：Correa，O.；de Abreu Filho，PP；Canesqui，MA；Moshkalev，S.；Swart，JW 基于玻璃基质中的微石墨颗粒的新型复合材料，用于压阻传感器。 2021 年第 35 届微电子技术与器件研讨会 (SBMicro) 论文集，巴西坎皮纳斯，2021 年 8 月 23-27 日；第 1-4 页。https://doi.org/10.1109/SBMicro50945.2021.9705220。
用于存储和神经形态计算的自供电忆阻系统
一种能够模仿人脑同时处理多种类型数据能力的神经形态计算芯片可以从根本上革新和改进备受诟病的冯诺依曼计算机架构。忆阻器是构建神经形态智能系统的最佳硬件单元之一，因为它们在固有低电压下工作、使用多位存储并且制造成本低廉。然而，作为一种无源器件，忆阻器单元需要外部能量才能运行，导致功耗高且电路结构复杂。最近，一种新兴的自供电忆阻系统有望完美解决上述问题，该系统主要由忆阻器和电动纳米发电机组成。它因无电运行的优势而引起了人们的极大兴趣。在这篇综述中，我们系统地描述了从存储到神经形态计算的自供电忆阻系统。这篇综述还证明了自供电忆阻系统在人工智能中的应用前景。
人工智能能有创造力吗？ - 庆应义塾SFC社团
随着人工智能（AI）社会应用的推进，人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是，许多研究和作品示例已经表明，人工智能可以通过使用生成对抗网络（GAN）和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐，就好像它们是人类创造的一样。另一方面，有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现，并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中，我们研究了人工智能和创造力的现状，并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达，尤其是音乐表达的方法。通过这些，我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
Microsoft Word -（已提交）2020 年秋季可靠性研讨会手稿
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.：“机器人危险控制系统设计的动作链模型”，IEEE Trans. on Reliability，第 39 卷，第 2 期，（1990 年 6 月）。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.（2015 年）：”