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Crocus Technology 推出高灵敏度纳米...
美国加利福尼亚州圣克拉拉，2016 年 9 月 7 日 - Crocus Technology 是一家领先的隧道磁阻传感器 (TMR) 开发商，其产品基于专有和专利的 Magnetic Logic Unit™ (MLU) 技术，该公司宣布推出 CT51x 数字开关，这是该公司推出的一系列全集成数字传感器中的第一款产品。该系列设备适用于各种应用，具有较大的气隙、较小的磁场和显著较低的功耗。CT51x 可实现高精度位置检测、控制和电源切换功能，具有高灵敏度和可靠性，这是系统设计人员对当今物联网、消费和工业应用的要求。“随着智能产品对智能传感的需求不断增长，CT51x 系列设备为现有和新兴应用提供了设计灵活性和成本节约：物联网、可穿戴设备、家电、智能电表、智能锁和其他消费产品，”Crocus Technology 首席销售和营销官 Zack Deiri 表示。“市场正倾向于智能固态磁性开关，这种开关为电池供电的应用提供更高的可靠性、更快的频率响应和极低功耗，体积更小，如 CT51x。”当用作接近开关时，CT51x 可以检测入侵报警系统和家电中的窗户或门的移动。数字开关还可以激活移动设备（如笔记本电脑）的唤醒和睡眠模式，并具有盖子打开/关闭检测功能，功耗极低。CT51x 还可测量电池供电的智能流量计的转速，并可作为智能公用事业仪表的防篡改措施，每年损失超过 10 亿美元。Crocus CT51x TMR 系列传感器与 CMOS 工艺完全集成，可创建完全单片解决方案。在功率效率方面，该设备可以执行开关、定位和旋转测量，同时平均消耗不到 350nA。Crocus CT51x 系列设备已投入生产，提供不同的输出配置以及 JEDEC 标准 SOT-23 和 TO-92 封装。这些产品可通过我们的授权分销商在全球范围内订购：Future Electronics、Mouser、Comtech 和 Weikeng International。关于 Crocus Technology Crocus Technology 基于专有和专利的 Magnetic Logic Unit™ (MLU) 技术开发和提供磁传感器和嵌入式内存解决方案。此外，Crocus 还提供以下服务：
鳄鱼：社区关于气候和城市科学的研究
•绿色黑人•芝加哥州立大学•CIEMAT•芝加哥市学院•大查塔姆倡议•大都会市长核心小组•北卡罗来纳州A＆t州立大学•伊利诺伊州东北大学•伊利诺伊州大学•西北大学•波多黎各大学•波多黎各大学•芝加哥大学•芝加哥大学•伊利诺伊州 - 伊利诺伊州大学 - 伊利诺伊大学 - 伊利诺伊大学 - 伊利诺伊大学 - 伊利诺伊大学 - 伊利诺伊大学 - 德克萨斯州 - 奥斯汀•威斯康星大学 - 麦迪逊分校•圣路易斯华盛顿大学
藏红花（Crocus sativus L.）及其副产品
1个系统医学系，罗马大学，意大利罗马00133； giulia.marrone@uniroma2.it（G.M.）; dilauromanuela@gmail.com（M.D.L.）; masciclaudia@gmail.com（c.m.）; mtesauro@tiscali.it（M.T。）2植物学实验室（药品，化妆品，食品补充，技术和分析），统计，计算机科学系，应用程序“ Giuseppe parenti”（Disia），佛罗伦萨大学，Ugo Schiff 6，Sesto Fiorentino，Sesto Fiorentino，50019 Italy，Italy，Italy，Italy； silvia.urciuoli@unifi.it（s.u.）; pamela.vignolini@unifi.it（p.v.）3罗马大学罗马大学肾脏科专业学院，意大利罗马00133； giulia.montalto@ptvonline.it 4乳房单位Policlinico Tor Vergata，手术科学系，Tor Vergata University，Viale Oxford 81，00133，意大利罗马00133； vanni_gianluca@yahoo.it 5 Nephrogy and DiaLysis单元，Policlinico tor Vergata，00133意大利罗马，意大利 *通信：Cornali.kevin@hotmail.it（K.C.）; annalisa.noce@uniroma2.it（A.N。）;电话。： +39-06-20902191（K.C.）; +39-0620902194（A.N.）†这些作者同样贡献了本文。‡这些作者同样贡献了本文。
比较鳄鱼Sativus L.与氟西汀的功效...
收到的日期：2020年7月18日接受日期：2020年8月22日摘要背景：全球精神科残疾的主要贡献者是抑郁症。因此；本研究是为了比较番红花L.与氟西汀对改善心血管疾病患者抑郁症的疗效。材料和方法：招募了40名年龄在20至60岁之间的患者的队列进行研究。纳入标准要求参与者诊断出任何形式的心血管疾病，并符合DSM IV-TR抑郁标准。由汉密尔顿于1960年建立的汉密尔顿抑郁量表（HDRS）用于评估抑郁症状的严重程度。对患者进行了随机分配。所有结果都记录在Microsoft Excel表中，并使用SPSS软件进行统计分析。结果：藏红花组和氟西汀组患者的平均年龄分别为41.9岁和44.7岁。基线在藏红花组和氟西汀组患者中的HDRS评分变化为6周，分别为11.7和12.1。在藏红花组中，在5％的患者中看到了藏红花组，口干和便秘。在氟西汀组中，嗜睡，口干和便秘分别分别为5％，10％和20％的患者。结论：两种药物在控制心血管疾病患者抑郁症的不良事件的改善和发生率方面均表现出相似的功效。引言精神疾病占全球疾病负担的22.8％。1- 3关键词：抑郁症，氟西汀，藏红花这是一本开放访问期刊，文章是根据创意共享属性及其商业交易的条款分发的。主要促进这种残疾的是抑郁症，自1990年以来，抑郁症的增长显着增加，这主要是由于人口增长和衰老的人口统计学。全球约有3.5亿人受到影响，仅在美国，抑郁症的经济影响就超过了2.100亿美元。该数字包括与直接成本有关的约45％，与自杀相关的费用相关的5％以及与工作场所成本相关的50％。这种趋势在发达国家和发展中都面临着对医疗系统的巨大挑战，需要有效的患者治疗，资源优化和心理保健提供的增强。
Mino'Ayaawag Ikwewag - 所有女性都过得很好
侧幕上展示了鼠尾草、雪松、番红花、种子、藤蔓、花朵、心果和蓝莓，它们具有重要的文化意义。鼠尾草和雪松是神圣的药物，熬过严冬的番红花预示着光明的未来，蓝莓象征着幸福，种子、藤蔓、花朵和心果则代表着生命周期、和解以及与家人和社区保持真诚的关系。
探索在树和积雪层尺度上森林降雪的潜力
摘要。北方和亚高山森林每年多个月的季节性降雪；但是，由于温度和森林干扰，这些环境中的降雪状况正在迅速变化。准确预测森林雪动力学，与生态水文，生物地球化学，冰冻圈和气候科学有关，需要基于过程的模型。虽然已经提出了跟踪单个雪层微观结构的雪态研究，但到目前为止，只有在几个雪透水模型中才存在解决树冠代表的树规范过程。迄今为止，缺乏在仪表尺度上实现图层和微观结构的森林降雪模拟的框架。为了填补这一研究差距，这项研究介绍了森林雪建模框架FSMCRO，该框架结合了两种脱落的，最先进的模型组件：来自柔性雪模型（FSM2）的冠层代表和crocus snowpack代表crocus snepack sysemble model sys-sys-tem（coccroc）。我们将FSMCRO应用于北方和亚高山位点的不连续森林，以展示树规范的雪过程如何影响层尺度的雪堆特性。在对比位置的模拟显示整个冬季地层上有明显的不同。这些原因是由于镜片不足与间隙位置的不同流行过程以及由于空间可变的雪堆能量平衡而导致的雪变质性变异性。eN-Semble模拟使我们能够评估模拟地层学的鲁棒性和不确定性。在空间上明确的模拟揭示了
NWP相关活动，2023-2024 @SHMU 深入学习对流组织 chercheur（f/h）enModélisationocéaniquepour le climat
数值振荡。可以在雪，地面和屏幕水平变量以及表面通量中看到它们（图1）。发现振荡起源于渗透到更深雪的雪表面层最终地面层（图4）。开发了一个独立的仿真软件包，用于研究更具控制环境中的数值振荡。发现振荡是由于在表面热平衡方程中对非线性湍流传热术语H和LE的数值处理所致。线性稳定性分析（图。5,6）表明，只有H和LE组件才能变成数值溶液振荡，但只有LE组件才能导致不稳定的振荡溶液。数值振荡如果来自h期限，则往往会迅速减弱（图3）虽然它们来自LE术语，但它们可以在更长的时间段内持续（图2）。
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。