XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMC1
COSHH MC1：湿法蚀刻加工
✓ 对于没有层流的抽气室，开口处的气流应至少为每秒 0.5 米。✓ 对于具有垂直层流的抽气室，使用“烟管”或示踪气体检查工作台内的气流模式。气流计不合适。✓ 在抽气管道上安装压力计或压力表，以显示设备正在工作。将其与视觉或声音警报相连。✓ 抽气管道应短且弯头少。避免使用长段柔性管道。✓ 使用与所用化学品兼容的管道材料。✓ 将清洁的抽气排放到远离窗户、门和进气口的安全位置。✓ 提供适合化学品和任务的良好照明，例如溶剂工作台的防火照明。✓ 通过适合溶剂和非溶剂的排水系统处理使用过的工艺化学品。您可以使用排污阀或抽气机来避免接触化学品吗？✓ 不要在外壳中存放任何可能阻塞抽气的东西。不要在工作台下面存放化学品。
MC1。主要会议（亲自论文） program_12_21_2024.xlsxMC1。主要会议（亲自论文）program_12_21_2024.xlsx
1 5 367 Solar Image Synthesis with Generative Adversarial Networks 1 6 377 Optimizing 3D Geometry Reconstruction from Implicit Neural Representations 1 7 378 Spectral Wavelet Dropout: Regularization in the Wavelet Domain 1 8 380 REFORMER: A ChatGPT-Driven Data Synthesis Framework Elevating Text-to-SQL Models 1 9 401 Centralized Multi Agent Proximal Policy Optimization With Attention 1 10 407转移学习对前列腺图像分割的变形金刚网络的影响1 11 409 Intellibeehive：自动蜂蜜蜜蜂，花粉和Varroa驱动器监控系统
ASR6601-数据表
ASR6601是一般LPWAN无线通信SoC，具有集成的RF收发器，调制解调器和32位RISC MCU。MCU使用ARM CHINA STAR MC1处理器，具有48 MHz操作频率。RF收发器的频率覆盖率从150 MHz到960 MHz。调制解调器支持LPWAN用例的LORA调制，以及（G）FSK调制的传统用例。调制解调器还支持TX和（G）MSK调制中的BPSK调制。使用ASR6601设计的LPWAN无线通信模块为LPWAN应用程序提供了超长范围和超低功率通信。
海军建立了无人的地表船中队三个
海军基地科罗纳多（2024年5月15日） - 来自无人地面船队3（USVRON 3）的全球自动侦察飞船（GARC）在该单位建立仪式之前在圣地亚哥湾远程运作。海上应用物理公司建造的16英尺GARC可实现研究，测试和操作，这些研究将允许在整个地面，远征和联合海事部队中进行整合。（美国海军摄影：MC1 Claire M. Dubois）由美国太平洋舰队公共事务海军地面部队指挥官Karli Yeager - 2024年5月17日
阿尔茨海默病的深度学习：绘制大规模组织学 tau 蛋白图谱以进行神经影像生物标志物验证
异常的 tau 内含物是阿尔茨海默病的标志，也是临床衰退的预测指标。有几种 tau PET 示踪剂可用于神经退行性疾病研究，为体内分子诊断开辟了途径。然而，很少有人获准用于临床。了解 PET 信号验证的神经生物学基础仍然存在问题，因为它需要 PET 和（免疫）组织学信号之间大规模的体素到体素相关性。整个人脑的维度很大，组织变形会影响配准，而处理 TB 级信息的计算要求阻碍了正确的验证。我们开发了一个计算管道，用于识别和分割十亿像素数字病理图像中的感兴趣粒子，以生成定量的 3D 密度图。针对免疫组织化学样本的拟议卷积神经网络 IHCNet 是该管道的核心。我们已成功使用三种磷酸化 tau 抗体（AT100、AT8 和 MC1）处理并免疫染色了来自两个完整人脑的 500 多张载玻片，这些载玻片包含数 TB 的图像。我们的人工神经网络从大脑图像中估计了 tau 的包含情况，其对 AT100、AT8 和 MC1 的 ROC AUC 分别为 0.87、0.85 和 0.91。自省研究进一步评估了我们训练的模型学习 tau 相关特征的能力。我们提出了一种端到端流程来创建 TB 级的 3D tau 包含密度图，并将其与 MRI 联合配准，以方便验证 PET 示踪剂。
深度学习治疗阿尔茨海默病
异常的 tau 内含物是阿尔茨海默病的标志，也是临床衰退的预测指标。有几种 tau PET 示踪剂可用于神经退行性疾病研究，为体内分子诊断开辟了途径。然而，很少有人获准用于临床。了解 PET 信号验证的神经生物学基础仍然存在问题，因为它需要 PET 和（免疫）组织学信号之间大规模的体素到体素相关性。整个人脑的维度很大，组织变形会影响配准，而处理 TB 级信息的计算要求阻碍了正确的验证。我们开发了一个计算管道，用于识别和分割十亿像素数字病理图像中的感兴趣粒子，以生成定量的 3D 密度图。针对免疫组织化学样本的拟议卷积神经网络 IHCNet 是该管道的核心。我们已成功使用三种磷酸化 tau 抗体（AT100、AT8 和 MC1）处理并免疫染色了来自两个完整人脑的 500 多张载玻片，这些载玻片包含数 TB 的图像。我们的人工神经网络从大脑图像中估计了 tau 的包含情况，其对 AT100、AT8 和 MC1 的 ROC AUC 分别为 0.87、0.85 和 0.91。自省研究进一步评估了我们训练的模型学习 tau 相关特征的能力。我们提出了一种端到端流程来创建 TB 级的 3D tau 包含密度图，并将其与 MRI 联合配准，以方便验证 PET 示踪剂。
附录C.显示气候变化的地图和图形
附录C.图和图表显示上威拉米特河流域的气候变化预测。C-1。 遍布上威拉米特河流域的年平均温度1900-2100。 C-2。 遍布上威拉米特河流域的平均每月温度：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-90）。 C-3。 遍布上威拉米特河流域的年度降水1900 - 2100。 C-4。 遍布上威拉米特河流域的平均每月降水量：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-1990）。 C-5。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地秋季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 C-6。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地冬季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 C-7。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地春季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 C-8。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地夏季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 c-9。 基于使用MC1植被模型和三种不同的全球气候模型的投影，基于基线（1961-1990）的基线（1961-1990），在2035 - 45年和2075 - 85年未来植被类型的植被类型和投影的植被类型变化。 C-10。C-1。遍布上威拉米特河流域的年平均温度1900-2100。C-2。遍布上威拉米特河流域的平均每月温度：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-90）。C-3。遍布上威拉米特河流域的年度降水1900 - 2100。C-4。遍布上威拉米特河流域的平均每月降水量：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-1990）。C-5。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地秋季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。C-6。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地冬季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。C-7。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地春季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。C-8。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地夏季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。c-9。基于使用MC1植被模型和三种不同的全球气候模型的投影，基于基线（1961-1990）的基线（1961-1990），在2035 - 45年和2075 - 85年未来植被类型的植被类型和投影的植被类型变化。C-10。在基线时期（1961-1990）的上威拉米特河流域燃烧的面积比例的比例，百分比的变化是由三个未来两个未来时间段的全球气候模型预测的：2035-2045和2075-2085。