b'a最近的作品数量已建立在开创性的结果之上[MPP16]。有关非详细列表,请参见,例如[MPP17,BMPP18,MV20,MSV22,MSV21,MPP21,MPP21,FMS21,BMPP21,MSV21,AD \ XC2 \ XC2 \ XB4A22,DLHLP22,DLHLP22,DLHLP22,DLHLP22,ADV23,GF23,GF23,jMU24,JMU24,JMU24,JMU24,r \ \ xMU×4.424,定量代数的关键理论结果包括:声音和完整的演绎系统,由公制空间,单一和组成技术产生的免费定量代数的存在,该类别中的单个单数符合度量空间和非X型图形图,零件图,完成结果,\ x80 \ x80 \ x9C9CHSSP-x9 CHSSP-x9 CHSSP-x 9定理等。该框架的应用可以在识别MET上的有用单片中找到为\ xe2 \ x80 \ x9cfree定量定量代数\ xe2 \ x80 \ x9d monads(参见,例如,参见[,例如,[MPP16,MV20,MSV21,MSV21,MSV22])和BM METITITATION norsitation nosation nosation n of Axiantiatiant n of Axi Axi Axi Axiistic [saki Axi Axi Axi Axiists [of Axi Axi Axiist] [ BBLM18B,BBLM18A,MSV21,R \ XC2 \ XB4 24]。此外,一些作品提出了[MPP16]框架的扩展或修改。例如,[msv22]考虑了定量代数(a,d a),{op a} op \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xa3'
新颖的电路设计和制造方法正在进入市场。het偶联的集成允许将不同工艺节点的chiplet技术组合成一个大包装。为了允许它们之间进行无缝的沟通,必须对标准进行定义,因此构造随后的互连也是如此。在本文中,我们提出了一个卸载引擎,该引擎桥接了流行的片上系统通信标准,高级可扩展界面(AXI),并带有不断发展的通用chiplet chiplet Interconnect Express(UCIE)。我们深入研究了卸载引擎设计过程的详细信息,挑战以及用于将AXI协议连接到UCIE接口的新手方法。生成的体系结构应安装在UCIE模型的协议层中。平衡了设计的复杂性,延迟和大小,我们证明了在整个过程中做出的每个决定是合理的。在这项工作中,我们还提出了可以对设计进行的未来改进。结果是一个接口,该接口可以用作模具到die互连的一部分,与UCIE标准完全兼容。这可能是商业产品的开始,也可能是对互连技术的见解。这项工作与希望将基于AXI的体系结构集成到异质包装的设计师和研究人员相关。
Tran,K.B。 1,2,3和Shepherd,P.R。 1,2,3 1 Auckland Cancer Society Research Centre, University of Auckland, New Zealand 2 Department of Molecular Medicine and Pathology, University of Auckland, New Zealand 3 Maurice Wilkins Centre, University of Auckland, New Zealand BRAF inhibitors such as vemurafenib (VEM) are only effective as single agent mealnoma therapy in BRAF-mutant melanomas and resistance to the treatment develops within 6 to 12月份。 我们研究了靶向VEGF受体是否可以提高BRAF抑制疗法的功效。 我们从独特的NZM黑色素瘤细胞系中测量了VEGF-A分泌水平。 通过外显子组测序,RNASEQ和Western blotting分析了这些细胞中VEGF途径的变化。 异种移植物和同步模型用于研究VEM和VEGFR2抑制剂Axitinib(AXI)在体内的功效和安全性。 进行物种特异性肿瘤RNA测序,以识别受肿瘤细胞和宿主基质中药物组合影响的唯一影响的途径。 rnascope和免疫组织化学用于进一步分析药物在肿瘤中的作用。 v600E突变药物黑色素瘤细胞系分泌的VEGF在与RAS突变或非BRAF/NONRAS系的线相比,分泌的VEGF水平明显更高。 VEM在V600E突变细胞系中下调VEGF分泌,而不是Ras突变或Nonbraf/NonRAS细胞系中的分泌。 我们发现VEM + AXI组合协同抑制了肿瘤的生长。 有趣的是,该组合还抑制了BRAF-WildType异种移植物和同步B16肿瘤的生长。Tran,K.B。1,2,3和Shepherd,P.R。1,2,3 1 Auckland Cancer Society Research Centre, University of Auckland, New Zealand 2 Department of Molecular Medicine and Pathology, University of Auckland, New Zealand 3 Maurice Wilkins Centre, University of Auckland, New Zealand BRAF inhibitors such as vemurafenib (VEM) are only effective as single agent mealnoma therapy in BRAF-mutant melanomas and resistance to the treatment develops within 6 to 12月份。我们研究了靶向VEGF受体是否可以提高BRAF抑制疗法的功效。我们从独特的NZM黑色素瘤细胞系中测量了VEGF-A分泌水平。通过外显子组测序,RNASEQ和Western blotting分析了这些细胞中VEGF途径的变化。异种移植物和同步模型用于研究VEM和VEGFR2抑制剂Axitinib(AXI)在体内的功效和安全性。物种特异性肿瘤RNA测序,以识别受肿瘤细胞和宿主基质中药物组合影响的唯一影响的途径。rnascope和免疫组织化学用于进一步分析药物在肿瘤中的作用。v600E突变药物黑色素瘤细胞系分泌的VEGF在与RAS突变或非BRAF/NONRAS系的线相比,分泌的VEGF水平明显更高。VEM在V600E突变细胞系中下调VEGF分泌,而不是Ras突变或Nonbraf/NonRAS细胞系中的分泌。我们发现VEM + AXI组合协同抑制了肿瘤的生长。有趣的是,该组合还抑制了BRAF-WildType异种移植物和同步B16肿瘤的生长。当Axi被我们的内部VEGFR2抑制剂SN35332替换时,该组合还提供了协同效应,这表明组合效应可能是特定于途径的。在EMT,p53,TGF-β和血管生成标志途径中鉴定出与途径相关的合成致死性。最后,我们开发了一种对vemurafenib抗性的细胞系,并表明VEM + Axi的组合使肿瘤复合BRAF抑制疗法。一起,这项研究提供了黑色素瘤生物学中VEGF轴与BRAF信号传导之间的重要联系,并共同靶向这两个轴可以增强BRAF抑制疗法的疗效,不仅在BRAF-突变剂中,而且在BRAF-wild型肿瘤中。
4.1 引言 ................................................................................................................................................................ 9 4.2 避免失控 .......................................................................................................................................................... 10 4.3 地面运动通信 ................................................................................................................................................ 11 4.4 飞机的标准滑行路线 ............................................................................................................................................. 12 4.5 监控 ............................................................................................................................................................. 13 4.6 培训 ............................................................................................................................................................. 15
引用一个模块........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... XCI推论..................................................................................................................................................... RTL Module..............................................................251 Inferring Control Signals in a RTL Module........................................................................... 252 Inferring AXI Interfaces..........................................................................................................256 Prioritizing Interfaces for Automatic Inference...................................................................259 HDL Parameters for Interface Inference..............................................................................261 Editing the RTL Module After Instantiation......................................................................... 267 Module Reference in a Non-Project Flow.............................................................................269 x_module_spec属性..................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 270重复使用一个模块参考的块设计.................................功能.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
Axiota® 代表了我们公司、员工和产品的核心信念。这些核心信念是 Axiota Animal Health 的基础,并指导着我们未来的扩张。Axi 代表着运动和交汇的感觉。Axiota® 的起源是两家久经考验的公司——MULTIMIN® USA 和 MS Biotec®——联手为全球的牛业提供服务。这种协同组合充分利用了两家公司在发展和扩大市场以及研发方面的专业知识。Ota 源自生物科学。ota 用于命名生物,代表了我们产品的起源及其在支持动物重要生物功能方面的作用,从而改善了健康、福利和性能。Axiota® 是敬业的员工、久经考验的产品和可靠科学的交汇点,通过让牛在过渡和压力下茁壮成长,为客户和消费者提供保证。
Xilinx AI 引擎专为各种应用(包括但不限于 5G 无线)中的密集计算而设计。一个 AI 引擎块由一个 AI 引擎、32KB 数据内存和两个用于自动数据传输的 DMA 引擎组成。每个 AI 引擎都配备了一个矢量处理器,该处理器能够在一个时钟周期内执行 32 个实数乘以实数 16 位乘法累加 (MAC) 运算。AI 引擎内的内存访问单元每个时钟周期读取 512 位操作数并写入 256 位计算结果,以匹配矢量处理器的功能。在单个 Versal™ AI Core 设备中,有数百个 AI 引擎块根据用户在编译时定义的数据流通过级联总线、AXI 流和共享本地内存互连。有关 AI 引擎的更多详细信息,请参阅 Xilinx AI 引擎及其应用 (WP506)。
摘要 卷积神经网络(CNN)在图像处理领域得到了广泛的应用,基于CNN的目标检测模型,如YOLO、SSD等,已被证明是众多应用中最先进的。CNN对计算能力和内存带宽要求极高,通常需要部署到专用的硬件平台上。FPGA在可重构性和性能功耗比方面具有很大优势,是部署CNN的合适选择。本文提出了一种基于ARM+FPGA架构的带AXI总线的可重构CNN加速器。该加速器可以接收ARM发送的配置信号,通过分时方式完成不同CNN层推理时的计算。通过结合卷积和池化操作,减少卷积层和池化层的数据移动次数,减少片外内存访问次数。将浮点数转换为16位动态定点格式,提高了计算性能。我们分别在 Xilinx ZCU102 FPGA 上为 COCO 和 VOC 2007 上的 YOLOv2 和 YOLOv2 Tiny 模型实现了所提出的架构,在 300MHz 时钟频率下峰值性能达到 289GOP。
最常见的免疫相关炎症性风湿性疾病 - 类风湿关节炎,银屑动脉关节炎和轴向脊椎关节炎 - 在引入针对细胞因子和免疫细胞的生物学治疗方面取得了重大进展,但也抗插入了insinus酶。细胞内信号化,允许在先天性和获得的不对劲反应期间具有重要位置的基因的STAT转录因子的激活(信号转换器和转录的激活因子)的激活。被描述为四种Janus激酶:JAK1,JAK2,JAK3和TyrosinKináza-2(Tyk2)。目前已由四种抑制剂(Tofacitinib,bariticinib,Fallen and Filgots)批准用于治疗类风湿关节炎,其中一些用于治疗银屑病关节炎和轴向脊柱炎。抑制剂如何对单个激酶具有不同的选择性。在其他罕见的粘合剂系统疾病中测试了某些抑制剂。抑制剂的一般优势是口服,动作的快速发作和单一疗法的效率。与生物疗法相比,抑制剂似乎是可比的,疱疹带状疱疹发生的安全性,讨论了严重的心血管疾病,血栓栓塞并发症和风险患者肿瘤的发病率增加。这项工作的目的将是总结有关抑制剂如何在批准的最常见风湿性疾病中的最新知识。