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封装植物生长调节剂和关联微生物：基于自然的解决方案，以减轻气候变化对植物的影响
封装植物生长调节和关联微生物：基于自然的解决方案，以减轻气候变化对植物的影响EstefâniaV。R. Campos 1.2*;来自E. S. Pereira 1,2的Anderson，Ivan Aleksieienko 3； Giovanna C. Do Carmo 4; Gholamreza Gohari 5;凯瑟琳·桑塔拉3; Leonardo F. Fraceto 1，Halley C. Oliveira 4* 1科学技术研究所，圣保罗州立大学（UNESP），AV。18087-180 311年3月311日，巴西圣保罗2 B.Nano Solutions Technologys LTDA，Dr. Street JúlioPrestes，355,18230-000SãoMiguelArtangel，圣保罗，巴西3 AIX Marseille University，CEA，CEA，CNR，Biam，Lemire，Remire，小天生生态学57-970巴西ParanáLondrina 5
长期配对的联想刺激不完整的脊髓损伤患者手动肌肉力量的稳定改善 - 病例系列研究
脊髓损伤（SCI）是一种改变生活的疾病，会导致运动，感觉和自主性功能障碍，导致身体障碍和残疾（1）。SCI被归类为不完整的，当某些感觉或运动功能（或两者都保留在s骨段中，低于受伤的水平，或完成时，当所有电动机和感觉函数都远离损伤部位（包括sacrain segments）时，不存在（2，3）。在受伤后的前6至9个月内，自发恢复最为明显（4）。具有综合的物理和职业疗法在康复中，SCI不完整的患者可以恢复功能（5）。在第一年后，在SCI的慢性阶段，常规疗法主要旨在改善先前获得的功能。但是，训练也可以改善手臂和手动肌肉力量和功能（4，6）。对于四方人来说，恢复适合日常活动的手功能是其健康和福祉中最关键的方面（1，7）。这突出了对创新治疗方法的需求。
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Qlik Sense 为第三代分析平台设定了基准，使您组织中的每个人都能做出数据驱动的决策。它基于我们独特的 Associative Engine 构建，支持从数据到洞察的整个生命周期中的各种用户和用例：自助服务分析、交互式仪表板、对话式分析、自定义和嵌入式分析、移动分析、报告和警报。它通过人工智能驱动的洞察建议、自动化和自然语言交互来增强和提高人类的直觉。Qlik Sense 提供无与伦比的性能和治理，具有 SaaS 或本地部署的便利性。
抗激素药物发现和发育：以所有可能的方式针对病毒及其宿主
抽象的关联思维在创造力中起着重要作用，因为它涉及链接遥远概念的能力。然而，允许将遥远的员工结合在创造性思维任务中的神经机制仍然知之甚少。我们研究了与结合远程关联以创造性思维的整体功能连接模式。使用Connectome预测建模方法，我们检查了与组合关联任务（CAT）中的近距离和遥远的远程联合有关的全脑功能连接模式。大脑连接性网络预测CAT性能显示出大脑功能连接的贡献，主要与默认模式网络相关，这可能与任务所有试验中所需的关联过程有关。此外，与CAT试验相关的关联远程NES的功能连接模式也很大程度上涉及执行控制网络，背注意网络和体积运动网络，这表明更受控的过程在具有较高的关联远程性的试验中起着重要作用。至关重要的是，与任务的较高创造性需求相关的功能连接模式与以前发现的功能连接性模式共享相似之处，以预测不同的思维。因此，我们的工作有可能提供对神经机制的见解，这些神经机制在融合和不同的远程思维中都起着作用。
远见技术VCT PLC-登录到Umbraco Cloud
近年来，在2022年增长投资者奖上的“最佳VCT投资经理”诸如“最佳VCT投资经理”的奖项中，在“ Real Deals Private Equity Awards” 2023和“最佳EIS Investment Investment Investment Investment Investment Investment Investment Investment Investment Investment Investment Investment Investment Investment Investment Associative Association Association Awards Awards奖”中，诸如“最佳VCT投资经理”的表现也受到了奖项。在2023年的“英国小型股票年度交易”名单上列出了皇家交易私募股权奖，因为它退出了CodePlay软件有限公司，并在2023年增长投资者奖中被列入了几个奖项，包括“年度增长投资者”和“ Best Investor Investeor Report for Codeplay Software”。
节能的受大脑启发的超维......
摘要 — 近年来，受脑启发的超维计算 (HDC) 在医疗诊断、人类活动识别和语音分类等广泛应用中展示了良好的性能。尽管 HDC 越来越受欢迎，但其以内存为中心的计算特性使得联想内存实现由于海量数据的存储和处理而能耗巨大。在本文中，我们提出了一个系统的案例研究，利用 HDC 的应用级错误恢复能力，通过电压调节来降低 HDC 联想内存的能耗。对各种应用的评估结果表明，我们提出的方法可以在联想内存上节省 47.6% 的能耗，而准确度损失不超过 1%。我们进一步探索了两种低成本的错误屏蔽方法：字屏蔽和位屏蔽，以减轻电压调节引起的错误的影响。实验结果表明，提出的字屏蔽（位屏蔽）方法可以进一步提高节能效果，最高可达 62.3%（72.5%），准确度损失不超过 1%。
FreNox RISC-V
硬件 RV32IMAS 32 位、乘法/除法、原子、监控器 5 级 - 哈佛架构 iMMU、dMMU（1 - 128 个条目） 8 路关联缓存 (4 - 32k) 缓存一致性 (DMA) I/O 空间
类似大脑的前馈和循环网络组件的组合实现了原型提取和
摘要：联想记忆一直是大规模循环新皮质网络执行计算的主要候选对象。实现联想记忆的吸引子网络为许多认知现象提供了机械解释。然而，吸引子记忆模型通常使用正交或随机模式进行训练，以避免记忆之间的干扰，这使得它们不适用于自然发生的复杂相关刺激，如图像。我们通过将循环吸引子网络与使用无监督赫布-贝叶斯学习规则学习分布式表示的前馈网络相结合来解决这个问题。由此产生的网络模型结合了许多已知的生物学特性：无监督学习、赫布可塑性、稀疏分布式激活、稀疏连接、柱状和层状皮质结构等。我们评估了前馈和循环网络组件在 MNIST 手写数字数据集上的复杂模式识别任务中的协同效应。我们证明了循环吸引子组件在前馈驱动的内部（隐藏）表示上进行训练时实现了联想记忆。联想记忆还被证明可以从训练数据中提取原型，并使表示对严重失真的输入具有鲁棒性。我们认为，从机器学习的角度来看，所提出的前馈和循环计算集成的几个方面特别有吸引力。
核研究所。和物理研究的方法，粒子... 设计和添加剂制造用于储能应用的优化电极 二极管TM的高能操作：YLF激光 运输和电力系统通过电动汽车充电-A服务的整合：对技术经济和社会福利的评论 使用热量和功率组合的可再生能源系统优化设计和调度 脉冲激光诱导的硅原子层 其他人工智能硬件问题 观察√snn中的Hypernuclei 3_H和4_H的有向流= 3 量子退火时间的下限 对盐水合的实验筛选用于建筑物的热化学能量存储 b''
模式识别算法通常用于简化亚原子物理实验中轨道重建的挑战性和必要步骤。在歧视相关相互作用的帮助下，模式识别旨在通过隔离感兴趣的信号来加速轨道重建。在高碰撞率实验中，这种算法对于确定是否保留或从给定相互作用中保留或丢弃信息至关重要，甚至在数据传输到磁带之前。随着数据速率，检测器的解决，噪声和效率低下的增加，模式识别在计算上变得更具挑战性，激发了更高效率算法和技术的发展。量子关联记忆是一种方法，旨在利用量子机械现象以获得学习能力的优势，或者可以存储和准确召回的模式数量。在这里，我们研究基于量子退火的量子关联记忆，并将其应用于粒子轨道分类。我们专注于基于量子关联记忆模型（QAMM）召回和量子内容 - 可调地理内存（QCAM）召回的歧视模型。我们使用D-Wave 2000Q处理器作为测试台将这些方法的分类性能表征为函数检测器分辨率，模式库的大小和效率低下。使用溶液状态能量和分类标签嵌入了溶液状态中的歧视标准。我们发现，基于能量的QAMM分类在较小的模式密度和低探测器效率低下的状态下表现良好。相比之下，基于州的QCAM可实现相当高的准确性回忆，以实现大模式密度和对各种检测器噪声源的最大回忆精度的鲁棒性。