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TEVoT：动态电压和温度变化下功能单元的时序误差建模
摘要 —随着 CMOS 技术的不断扩展，微电子电路越来越容易受到微电子变化的影响，例如工作条件的变化。这种变化会导致微电子电路的延迟不确定性，从而导致时序误差。电路设计人员通常在电路和架构设计中使用保守的保护带来解决这些错误，但这可能会导致操作效率的显著损失。在本文中，我们提出了 TEVoT，这是一种监督学习模型，可以预测不同工作条件、时钟速度和输入工作负载下功能单元 (FU) 的时序误差。我们执行动态时序分析来表征不同条件下 FU 的延迟变化，并在此基础上收集训练数据。然后，我们从训练数据中提取有用的特征并应用监督学习方法建立 TEVoT。在 100 种不同的工作条件、4 种广泛使用的 FU、3 种时钟速度和 3 个数据集中，TEVoT 的平均预测准确率为 98.25%，比门级仿真快 100 倍。我们进一步使用 TEVoT 通过将电路级时序误差暴露到应用程序级来估计不同操作条件下的应用程序输出质量。在 100 种操作条件下，TEVoT 对两个图像处理应用程序的平均估计准确率达到 97%。
罗伯特·科赫（Robert Koch）是德国医师和微生物学家。
原理：复合显微镜具有透镜的组合，可以增强放大力和分辨能力。要检查的样品或物体通常安装在透明的载玻片上，并位于冷凝器镜头和客观镜头之间的试样阶段。从底座上的一束可见光束由冷凝器透镜聚焦到样品上。物镜镜头拾取样品传递的光，并创建了称为主管内主图像的样品的放大图像。此图像再次被眼镜镜头或目镜放大。当需要更高的放大倍率时，低功率聚焦后旋转鼻子，以使较高功率（通常为45倍）的目标与幻灯片的照明部分保持一致。偶尔需要很高的放大倍数（例如观察细菌细胞）。在这种情况下，采用了油浸入物镜（通常为100倍）。公共光显微镜也称为明亮场显微镜，因为在明亮的磁场中产生了图像。图像看起来更暗，因为标本或物体比周围环境更密集并且有些不透明。通过或物体的光的一部分被吸收。应用：复合显微镜在各个领域广泛用于一系列应用，因为它们可以放大小样品以仔细观察。化合物显微镜的一些最常见的应用是：
在总胆固醇水平和糖尿病的小鼠主动脉组织学特征中，非洲叶乙醇提取物的作用2
摘要本研究旨在确定非洲叶乙醇提取物对降低糖尿病2型糖尿病的小鼠总胆固醇水平和主动脉组织学的影响。本研究使用了一个完整的随机设计，具有阴性对照组（标准纯化的饲料），一个阳性对照组（HFD + Alloxan一水合物），一个辛伐他汀组和用乙醇提取物，以75、100和125 mg/kgbb的剂量用乙醇提取物，具有四个重复和治疗时间为7天。在高脂饮食之前，在第0天（HFD之后）和第8天之前测量了总胆固醇水平。通过100倍和400倍宏伟的光显微镜检查大鼠主动脉的组织学。总胆固醇水平和变化的数据进行了方差分析和邓肯测试。使用Welch的ANOVA测试分析了主动脉腔直径的数据。使用Kruskal-Wallis和Mann-Whitney测试分析了动脉粥样硬化评分。分析的结果表明，以不同剂量降低总胆固醇水平和动脉粥样硬化评分的非洲叶乙醇提取物的给药。总而言之，非洲叶乙醇提取物的剂量会影响糖尿病2型糖尿病的小鼠的总胆固醇水平和主动脉组织学，剂量125 mg/kgbb是最佳剂量，是可以降低胆固醇水平的最佳剂量，并可以降低总胆固醇水平，并修复糖尿病型糖尿病的主动脉组织学剂量。关键字：动脉粥样硬化；高脂饮食；高胆固醇血症
标题：使用人工智能标记自由文本手术和超声报告以对小儿阑尾炎进行分级
目的 小型数据集和非结构化电子病历 (EMR) 阻碍了数据科学方法对儿童阑尾炎进行个性化管理。基于大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 聊天机器人可以构造自由文本 EMR 数据。在这里，我们比较了 ChatGPT-4 和人工数据收集器之间的数据提取质量。方法 为了训练 AI 模型对儿童阑尾炎进行术前分级，几名数据收集者（医学生和研究助理）从 2014 年至 2021 年期间因急性阑尾炎接受手术的 2100 名儿童中提取了详细的术前和手术数据。收集者接受了培训并根据令人满意的 Kappa 分数获得了该任务的认证。ChatGPT-4 被提示使用设定的变量和编码选项从数据集中的 103 个随机匿名超声和手术记录中构造自由文本，并从手术报告中估计儿童阑尾炎等级 (PAG)。然后，一名儿科医生裁定所有数据，找出每种方法中的错误。结果 在至少有一个字段不一致的 44 份超声报告（42.7%）和 32 份手术报告（31.1%）中，98% 的错误发生在手动数据提取中。29 名患者（28.2%）的 PAG 被手动错误分配，3 名患者（2.9%）的 PAG 被 ChatGPT-4 错误分配。在整个数据集中，使用人工智能聊天机器人能够避免 59.2% 的记录（包括报告和提取的数据）中的错误分类，速度比手动快约 100 倍。结论人工智能聊天机器人在超声和手术报告的准确性方面明显优于手动数据提取，并且正确分配了 PAG 分数。虽然需要更广泛的验证和
供应链研究研究所的讲座系列
电容的批次大小问题（CLSP）是生产计划中的核心模型，已知是NP-硬化的优化问题。实际上，由于其计算成本较低和滚动计划范围的适用性，因此广泛使用了简单的逐期启发式方法。尽管如此，研究人员在过去30年中主要关注更先进的解决方案方法，这提供了更好的结果，但以显着（100倍和更多）更长的计算时间为代价。但是，在需要对变更或客户订单的立即响应的在线环境中，或者在必须评估多种情况的随机环境中，计算时间变得越来越重要。在本演讲的第一部分中，我们提出了一种使用遗传编程（GP）自动生成专业启发式方法的新颖方法。在计算密集的训练阶段之后，这些启发式方法的表现优于现有方法，同时保持了相同的计算工作。在演讲的第二部分中，我们提出了一般的两步结构启发式（2-SCH），该启发式（2-SCH）对客户订单进行分类，并迭代地将其添加到初步的生产计划中。我们的计算实验表明，2-SCH在没有设置时间的情况下优于CLSP的现有构造启发式方法，以及具有设置时间的CLSP的唯一可用启发式启发式。此外，我们通过将其应用于带有后订单和多级CLSP的CLSP以及在线环境中的单层CLSP来说明2-SCH的多功能性。克里斯蒂安·阿尔梅尔（Christian Almeder）教授是一位敬业的学者，他花了很多年的时间在短期和中期生产和物流计划领域进行研究和开发解决方案。他获得了维也纳理工大学的数学博士学位，随后是维也纳大学的工商管理习惯，目前他是欧洲欧洲大学Piadrina Frankfurt（ODER）的供应链管理教授。他的研究重点是使用各种操作研究技术创建高级计划模型和解决方案算法。
可扩展石墨烯纳米结构上的定量中红外等离子体生物传感
光学生物传感器具有直接、实时和无标记生物分子检测的巨大优势。因此，由于它们具有高特异性和灵敏度、紧凑性和成本效益，因此已广泛应用于医疗保健、食品质量控制和药物发现领域。[1,2] 表面等离子体共振 (SPR) 技术一直是终端用户中占主导地位的技术，目前在光学生物传感器市场中占有最大份额。在传统的 SPR 系统中，来自薄金膜的高度受限等离子体场用于通过可见光折射测量来监测生物识别事件（即生物受体和目标分析物结合后引起的折射率变化）。[3] 同时，中红外 (mid-IR) 光谱在研究发展中引起了广泛关注，因为它显示出对生物分析物的联合分子特异性识别和定量的有希望的机会。中红外窗口范围在 2 至 20 µ m 之间，具有分子独特的振动吸收带，可通过光吸收进行特异性探测。[4,5] 因此，中红外光谱测量可以揭示生物分析物的分子指纹，提供有关其分子成分和结构组成的信息。然而，主要的挑战仍然在于克服 µ m 级红外波长和 nm 级生物分子之间的弱光学相互作用。表面增强红外吸收 (SEIRA) 光谱法已被提出通过采用支持高度亚波长表面结合光学模式的纳米结构超表面来克服较弱的光分子相互作用。[6] 最成熟的 SEIRA 平台基于支持局部 SPR (LSPR) 的金纳米结构，已证明生物分子检测（例如蛋白质和 DNA）可将 SEIRA 信号增强 10 到 100 倍。 [7–10] 尽管最近的 SEIRA 发展获得了更好的光学灵敏度（例如，采用金属-绝缘体-金属结构的完美吸收体设计），[11,12] 但金属基超表面由于缺乏光谱选择性和相对较差的红外场限制（典型衰减长度 ≈ 10 2 d ）而受到限制。[13]
Promega 2025-2026设备目录
尺寸（W X H X D）37.3 cm x 47.7 cm x 53.3 cm重量28 kg电源（功率消耗）100-240 V AC，50/60 Hz样品容器幻灯片，微型室，35毫米，35毫米，6，12，24，24，24，24，24，96 75 NA，1毫米WD系统放大倍率10.3x传感器和像素尺寸CMOS，7百万像素，冷却温度-25°C，低噪声，量子效率70％以上，像素尺寸：4.5 µm x 4.5 µm，最大曝光时间为60分钟的像素大小：2200×2200像素，4.5 µm x 4.5 µm像素像素大小最大视野：1.4 mm x 0.95 mm x 0.95 mm分辨率限制环境控制功能选项：舞台顶室，混合气体控制器