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智能聚合物是聚合物，它们会响应于温度，pH，光，电场或机械应力而经历物理或化学特性的可逆和可预测的变化。使用：1。生物医学：药物输送系统，组织工程支架和生物传感器。2.Textiles：自我清洁或自适应服装材料。3.传感器和执行器：用于机器人和软电子产品。4.环境：水净化，污染物捕获和反应式涂层。5.粘合剂：各种行业可逆或可重复使用的粘合剂。优点：1。针对特定应用程序的高可定制性。2。能够在各种刺激下进行操作，从而增强适应性。demerits：1。昂贵且复杂的合成。2。在重复循环下有限的长期稳定性。
引用Golomingi M，Kohler J，Lamers C，Pouw RB，Ricklin D，Dobo´J，Ga´l P，Pa´l G，Kiss B，Dopler A，Schmidt CQ，Schmidt CQ，Hardy ET，Lam W和Schroede W和Schroede
补体系统是先天免疫系统的一部分。主要称为导致膜攻击复合物（MAC）形成的过程，该过程破坏了靶细胞触发细胞裂解和死亡的细胞膜，但补体系统具有额外的效应子功能，例如靶向细胞的分配和促进渗透量（1，2）。止血是导致受伤血管出血的过程。它是通过三个主要步骤开始的：血管收缩，血小板塞的形成和纤维凝块形成由凝结级联反应介导的（3）。补体系统和凝结级联反应依赖于丝氨酸蛋白酶的顺序激活，并要求在露天或改变的表面被激活，并为外部威胁提供先天的防御。总结了许多评论（4-6）中，补体和凝结系统之间存在广泛的串扰，这并不奇怪，因为它们具有共同的进化起源（7）。For example, complement components such as C3, C4, C5a and factor B (FB) are found in thrombi ( 8 ) and we previously showed that mannose-binding lectin (MBL) of the lectin pathway (LP) of complement activation co-localises with activated platelets and von Willebrand factor (vWF) in a microvascular bleeding model ( 9 ).MBL相关的丝氨酸蛋白酶1和2（MASP-1，MASP-2）的凝集素途径已显示与活化的血小板结合（10）和C3结合VWF（11）。补体和凝结级联反应的激活也导致血细胞和内皮细胞的激活，结果此外，已显示替代补体途径（AP）在锚定在内皮细胞上的超大VWF多聚体上组装和激活（12）。我们先前表明MASP-1可以激活凝血酶原（13），并且对MBL和MASP-1的抑制会在微血管出血模型中降低损伤部位的纤维纤维形成和/或血小板激活（9）。
ProAI：适用于汽车应用的高效嵌入式 AI 硬件——基准研究
多年来，单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡，这通常是移动平台所必需的，例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而，对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长，这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN)，还可以满足必要的功能安全要求，例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”，主要用于运行强大而高效的应用程序，例如多任务 DNN，此外，它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中，我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet，就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机，ProAI 实现了性能和效率的完美结合，其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍，几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外，根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率，还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
tauvid™：第一个用于成像阿尔茨海默氏病tau病理学的FDA批准的宠物示踪剂
摘要 - 专门的深度学习（DL）加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络（SNN）算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统（IoT）系统和护理点（POC）设备的进步。在本文中，我们提供了一个教程，描述了如何使用各种技术，包括新兴的回忆设备，可编程的门阵列（FPGA）和互补的金属氧化物半导体（CMOS），可用于开发有效的DL加速器，以解决各种诊断诊断，模式识别的诊断，信号过程和信号过程中的各种问题。此外，我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后，我们对领域的分析进行了分析，并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势，缺点，挑战和机遇的观点。
人工智能与深度学习硬件...
Ashutosh Mishra 博士于 2018 年获得印度理工学院 (BHU) 瓦拉纳西电子工程系博士学位。他曾在印度国家技术学院 Raipur 分校担任电子与通信工程助理教授。他是韩国国家研究基金会通过韩国科学与信息通信技术部提供的 2019 年韩国研究奖学金 (KRF) 的获得者。目前，他在韩国延世大学无缝交通实验室担任研究员。他的研究兴趣包括智能传感器、智能系统、自动驾驶汽车和人工智能等。
开源硬件和国家新载体......
本文由 SCSP 高级研究员 Rick Switzer 撰写，他正在美国国务院休假一年。在加入 SCSP 之前，Rick 是国家情报大学的国务院客座教授，教授有关中国经济和创新体系的研究生课程。Rick 还曾担任国务卿政策规划委员会成员。2018 年至 2019 年，他担任国防部高级国务院顾问，与空军和陆军合作。此前，他曾担任中国驻北京大使馆环境、科学、技术和卫生公使衔参赞，该大使馆是世界上最大的科学部门。在加入政府之前，Rick 共同创办了一家无线技术初创公司，并在加州大学进行创新政策研究。
硬件中的PQC过渡：处理器，SOC，物联网，安全元素
n（3 + 0.002 lg n）逻辑 /抽象盘（也是2N）逻辑Qubits×2（d + 1）2个物理量子； d =代码区。= 27对于n = 2048 n 2（500 + lg n）toffoli门（“算术操作”）n 3（0.3 + 0.0005 lg n）测量深度（“时间”）[Häner等人，2020年，2020年]估计8n + 10.2 lg n逻辑Qubits n lg n逻辑Qubits对于N级纤维纤维纤维cur。破坏椭圆曲线在类似的经典安全级别似乎更容易。