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Unicode 字体的设计 - cajun
Unicode 是由 Unicode 协会制定的全球性字符编码标准，该协会是由一群对国际文本编码和计算应用感兴趣的公司和机构组成的团体。Unicode 标准的制定是为了解决多语言计算机程序中遇到的最常见和最严重的问题，包括“编码字符时字体机制超载，以及由于国家字符标准冲突而使用多个不一致的字符代码”。[1] Unicode 标准对字符和字形的区分如下：“字符只驻留在机器中，作为字符串存在于内存或磁盘的后备存储器中。Unicode 标准只处理字符代码。与字符不同，字形在屏幕或纸张上显示为一个或多个后备存储器字符的特定表示。一组字形构成一种字体。”[1] 因此，用 Unicode 术语来说，字形和字符之间的关系不是一对一映射。例如，拉丁大写字母 A 被编码为 Unicode 字符 0041（十六进制），但在屏幕或纸张上特定情况下表示该字符的视觉字形可能是 Times Roman A 或 Helvetica A 或 Courier A ，或任何其他 A 形式，具体取决于为文本选择的字体样式。相反，拉丁字母 A (0041)、西里尔字母 A (0410) 和希腊字母 Alpha (0391) 是不同的 Unicode 字符，都可以用
Google Scholar：学术经济平台化
自 20 世纪中叶尤金·加菲尔德 (Eugene Garfield) 开发引文索引作为一种自动组织科学信息的方法以来 (Garfield, 1955)，文献计量学一直是学术出版的重要组成部分。引文索引为评价性文献计量学铺平了道路，而评价性文献计量学的核心地位长期以来在学术界一直存在争议 (例如参见欧洲委员会，2019 年；Nygaard & Bellanova，2017 年；Crane & Glozer，2022 年)。尽管长期以来存在担忧，但研究评估人员和管理者（如资助者和大学招聘委员会）仍在继续使用指标来快速估计研究和研究人员的质量，商业学术出版行业也在继续开发评价指标和分析作为下一代产品。本文不会增加大量批评学术指标和学术工作计量化的文献，而是探讨 Alphabet 等平台企业通过 Google Scholar 等服务提供的学术指标的后果。
深入探讨精准医疗/个性化医疗
精准医疗/个性化医疗是医疗保健领域的热门话题。精准医疗通常以“在正确的时间以正确的剂量为正确的患者提供正确的药物”为座右铭，它是一种合理治疗的理论，也是使用生物标记物个性化健康干预（例如药物、食品、疫苗、医疗器械和锻炼计划）的实践。然而，地球外的外星人在阅读当代诊断学教科书时可能会认为精准医疗只需要文献中无处不在的两种生物分子：核酸（例如 DNA）和蛋白质，它们分别被称为生物学的第一和第二个字母表。然而，精准医疗/个性化医疗界往往低估了生命的第三个字母表，即“糖代码”（即存储在聚糖、糖蛋白和糖脂中的信息）。本文汇集了精准/个性化医学科学、药物糖组学、新兴技术治理、文化研究、当代艺术和负责任创新领域的专家，共同批判性地评论了生命三大字母的社会物质性。首先，研究了个性化糖医学和聚糖生物标记物靶向疗法的当前转变。接下来，我们讨论了糖密码的解开可能落后于 DNA 和蛋白质密码的原因。虽然社会科学家历来都注意到建构主义的重要性（例如，人们如何解释技术，并将他们的价值观、希望和期望融入新兴技术），但生命科学家依靠技术的物质特性来解释为什么某些创新会迅速出现，比其他创新更受欢迎。社会物质性的概念通过强调社会和物质对知识的贡献与日常实验室生活中呈现给我们的现实之间的内在纠缠，将这两种解释融为一体。因此，我们提出了一个基于社会物质概念视角的假设：因为物质性和物质的综合性
编码复合DNA以纠正替换，链损失和缺失
DNA分子上的数据存储是存档大量数据的有前途的方法[1] - [4]。在经典的DNA存储系统中，将二进制信息编码为由四个DNA碱基{a，c，g，t}组成的序列。编码序列用于使用DNA合成的生化过程生成称为链的DNA分子。合成的链储存在管中。要检索二进制信息，必须通过DNA测序读取链，并将解码回到二进制表示中。合成过程和测序程序是容易出错的，并且随着DNA的自然降解，它们会向DNA链引入错误。为了确保数据可靠性，必须通过算法和错误校正代码（ECC）来纠正错误。最近，为了允许更高的潜在信息能力[5]，[6]引入了复合DNA合成方法。在此方法中，使用标准DNA合成方法创建的多个副本可用于创建复合DNA符号，该符号由DNA碱基的混合物及其比率定义，其比率及其特定位置。通过定义不同的混合物和比率，可以将字母扩展到具有4个以上的符号。更正式地，可以将特定位置的复合DNA符号抽象为概率的四重奏{p a，p c，p g，p g，p t}，其中p x，0≤px≤1是基本x∈{a，c，g，t}的底数。因此，要识别复合符号，需要对多个读数进行测序，然后在每个位置估算p a，p c，p g，p t。由于该方法中字母符号的独特结构，基本级别的误差可以轻松更改观察到的碱基的混合物及其比率，因此更改了观察到的复合符号。此外，在此设置中，合成过程的固有冗余性（即，每股多个副本）不能直接用于
术后肩袖修理
肩cap骨环境/姿势意识✓带有肩cap骨环境的桌子上的球✓lsometrics（flex/ext/abd/er er/ir）✓倾斜的肩cap骨回缩✓具有阻力的肩cap骨cours cormas coursist compormency cormass comporcams compormency compormency ciceps triceps triceps triceps triceps强度 Strengthening with Bands (ER, IR) ✓ Foam Roller Y on Wall ✓ Ball on Wall ✓ Tennis Ball on Plate ✓ Subscapularis Hug ✓ Alphabet with Band/Weight ✓ ✓ Resisted ER/IR Strengthening at 45° → 90° abduction ✓ ✓ Resisted Patterns ✓ ✓ Resisted Wall Washes ✓ ✓ Wall Push Up and Push Up Plus (Wall → Plinth → Floor) ✓ Ball扔（两→一只手，胸部→头顶）✓先进的本体感受训练→身体刀片，Bosu上的木板✓功能性/运动特异性钻✓
UAM-Report-YE2021-EN.pdf - Global Sky Media
用来描述该行业的大量首字母缩略词可能会让人非常困惑。这对行业没有帮助，该行业曾称自己为 UAM（城市空中交通），但现在更喜欢被称为 AAM（先进空中交通）。虽然名称的改变主要是由于 NASA 创造了先进空中交通一词，但更名背后的原因更深，并显示了该行业的发展程度——从曾经被视为将城市地区与城市中心连接起来的行业，从而解决世界上一些最繁忙的特大城市的长期交通拥堵问题，到可以连接城市之间的行业——只要它们之间的距离不是太远。
基于2D CNN的XR用户EEG认证与BCI文盲自动...
本研究提出了一种在扩展现实 (XR) 环境中同时进行用户身份验证和脑机接口 (BCI) 文盲检测的协议。通过使用包含目标刺激图像的周期性视觉刺激来诱导选择性参与者注意力。事件相关电位 (ERP) 用于用户身份验证，而稳态诱发电位 (SSVEP) 用于识别 BCI 文盲。实验结果表明，10 Hz 增大/缩小字母图像刺激最有效，在用户分类中达到 99% 的准确率。因此，所提出的协议可用于在 XR 环境中建立用户身份验证和 BCI 文盲检测系统。这些发现有望成为 XR 环境中通用神经接口开发的重要基础。
chiro-optoelectronic编码多级薄膜电子
图1。基于加密的基于逻辑系统的多相关光学通信。（a）蒸发诱导的自组装（EISA）CNC膜上iTO/玻璃基板上。通过精确降低NaCl溶液，CNC的手性螺距通过相对湿度控制（比例尺为1mm）调节。（b）由光子带隙（相对湿度，H和盐浓度，S）和光子能量（波长，W和极化状态，P）触发的生物多值逻辑系统的图形符号，并通过以下转换后的字母字母来解码电信号。（c）基于集成电路的光学通信启用了主动性手性生物射线层。特定的输入提供了光学通信，并通过在系统中调整H通过加密传输“制造”信号。
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截至8/31/24。*来源：MSCI和FACTSET。geo =全球股权机会。MSCI ACWI = MSCI全国世界指数。宏伟的7个股票包括苹果，微软，字母，亚马逊，NVIDIA，特斯拉和元。他们是世界上最著名的公司之一。^信息是全球股权综合介绍的补充。请访问https://www.jennison.com/gips-global-equity-全球股权机会综合演示的机会。在此处表达的观点是发表评论时的詹妮森投资专业人员的观点。他们可能不会反映其当前意见，如果不事先通知，则可能会更改，也不应视为投资建议。请参阅附录中的投资组合注释。过去的表现不能保证未来的结果。
基于数组元素替换的密钥生成算法
RC4算法广泛用于各种信息安全系统和计算机网络（例如，在协议中）。SSL用于密码加密Windows NT等）。Spritz是由Bruce Schneier和Daniel Whiting开发的轻量级溪流密码。它以其简单，速度和安全性而闻名。Spritz特别适合资源约束设备，例如微控制器和智能卡。Spritz本质上是RC4算法的改进版本，考虑到现代的加密工具和算法。它还使用256个元素字节数组。Spritz使用古字母和旋转轮的概念来生成用于加密数据的伪随机序列。该算法具有较小的内部状态，可以在内存有限的设备上有效地实现它。