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DSP乘法累加器电路的设计与分析
乘法累加器 (MAC) 单元执行两个数字相乘的运算，并将结果反复累加到寄存器中，以执行连续而复杂的运算。MAC 可以加快计算过程。它在数字信号处理中有着广泛的应用，包括滤波和卷积。MAC 在音频和视频信号处理、人工智能 (AI)、机器学习、军事和国防 [1] 中也有广泛的应用。由于这些运算需要循环应用乘法和加法，因此执行速度取决于 MAC 单元的整体性能 [2]。使用 MAC 单元可以提高准确性，还可以减少计算点积、矩阵乘法、人工神经网络和各种数学计算的时间延迟。
国家动物健康诊断服务Cenasa
负责DVM Carlos Enrique Jasso Villazul总监gestioncenasa.dgsa@senasica.gob.mx（55）59051000，Ext。53002 km 37.5 Carretera FederalMéxico-Pachuca。C.P. 55740，Tecámac，墨西哥州。C.P.55740，Tecámac，墨西哥州。55740，Tecámac，墨西哥州。
传播了分枝杆菌鸟类复杂疾病
鸟分枝杆菌复合物（MAC）的生物在环境中无处不在。1-6在当前的时代中，鸟杆菌是> 95％的HIV患者的病因学剂，患有先进的免疫抑制，他们获得了传播的MAC疾病。4,7-12较新的细菌打字技术表明，艾滋病毒患者引起菌血症的生物是多种物种，包括M. avium subspecies hominissuis和M. colombiense和其他非MAC物种，包括GENAVENSE，M. gENAVENSE，M。KANSASASII，M。KANSASII，M。SIMIAE，M。SIMIAE，M。MYCEGENICUM和MYCEGENICUM等。13-16这些包括历史上所谓的传播Mac。估计有7％至12％的艾滋病毒成年人先前已感染了MAC，尽管疾病率在不同的地理位置有所不同。尤其是2,4,8,11,12，在美国和欧洲，与资源有限的环境相比，艾滋病毒患者的传播MAC在美国和欧洲的描述频率更高。17
原始文章
症状，射线照相异常和替代诊断的排除）（6，7）。肉汤培养物通常需要12-16天才能识别出经常引起NTM PD的MAC物种，但是诊断样品质量和数量变化会延迟微生物学诊断和治疗反应的评估（8）。因此，需要快速且可重复的诊断测定法，以提高NTM PD诊断和治疗反应评估的速度和准确性。mac芽孢杆菌和其他病原体释放无细胞的DNA（CFDNA）进入循环中，因为它们的宿主的免疫反应裂解并清除了它们（9），以从血液样本而不是从感染部位衍生出的标本来微创诊断（10，11）。传统的分子诊断方法（包括PCR方法）通常缺乏始终检测到血液中病原体衍生的CFDNA所需的灵敏度，尤其是当病原体负担可能较低时（例如，感染早期或开始抗菌反应之前））。新的群集定期间隔短的短滴虫重复序列（CRISPR） - 基于CFDNA测定可以提高CFDNA检测效率，以允许在特定的诊断和及时治疗监测的血液样本中检测病原体衍生的CFDNA（12，13）。引导RNA - CAS12A/引导RNA复合物与其靶序列的介导的结合刺激其侧支裂解活性，从而降解猝灭的荧光寡核苷酸探针，以允许特异性，超敏感和浓度靶DNA检测（14，15）。我们假设血清MAC CFDNA可以准确检测MAC感染并监测其对治疗的反应，因为血清MAC CFDNA浓度应反映实时MAC负担，并且不受可能影响当前方法的痰液变化影响。在这项研究中，我们为血清MAC CFDNA开发了一种敏感的CRISPR分析，以允许基于MAC感染的快速，准确的非痰液检测，评估其对治疗的反应以及疾病复发的检测。我们的结果表明，CRISPR MAC血清结果准确检测MAC感染，并在MAC定向治疗开始后迅速而逐渐改变，这表明血清MAC
根据威廉·M·（“Mac”）·索恩伯里 2021 财年国防授权法案第 1260H 条，被认定为在美国运营的中国军事公司的实体
中航工业航空高科技股份有限公司（中航工业航空高科技）* 中航工业重型机械有限公司（中航工业重型机械）* 中航工业中航光电技术有限公司（中航工业中航光电）* 中航工业沈阳飞机有限责任公司（中航工业沈阳）* 中航工业西安飞机工业集团有限公司（中航工业西安）* 江西洪都航空工业有限公司（洪都航空）* 中航电子测量仪器有限公司（中航电子）* 北京旷视科技股份有限公司（旷视科技）北京智道创宇信息技术有限公司（知道创宇）* 华大基因股份有限公司（华大基因）* 成都纵横自动化技术有限公司（纵横自动化）成都迈斯电子技术有限公司（迈斯电子）中国航天科工集团有限公司（航天科工）* 航天晨光股份有限公司（航天晨光）* 中国交通建设集团（有限公司） （中国反腐败委员会）*
2025 创新基金：征集提案
在第三阶段和最后一阶段的审查中，特别多学科评估委员会 (S-MAC) 审查 MAC 会议的报告，以确定 MAC 建议资助的提案。S-MAC 确保 MAC 的评估一致。如果 MAC 的建议超出了可用预算，S-MAC 会向 CFI 董事会推荐最能支持 CFI 任务、符合竞争目标并代表对加拿大最有利的投资组合的提案。与各省和地区合作
量子多址信道的单粒子增强
多址信道描述了多个发送者尝试使用某种物理介质将消息转发给单个接收者的情况。在本文中，我们考虑了这种介质仅由单个经典或量子粒子组成的场景。为了精确地比较量子信道和经典信道，我们引入了一个操作框架，其中所有可能的编码策略都只消耗一个粒子。当用于通信时，这种设置体现了用单个粒子构建的多址信道 (MAC)。多方通信任务包括 N 个空间分离的发送者（ A 1 ， A 2 ，· · · AN ）和一个接收者（ B ）（参见图 1 (a)），其中发送者 A i 位于路径 i 上并希望发送从集合 A i 中抽取的经典消息 ai，接收者 B 获得一些属于集合 B 的输出数据 b，这些数据取决于发送者选择的消息集合（ a 1 ， a 2 ，· · · ，a N ）。理想情况下，b 应该是所有 N 条消息的完美副本，即 b = ( a 1 , a 2 , · · · , a N )。然而在实践中，一些物理限制会阻碍完美的通信。在这种情况下，通信由转移概率 p ( b | a 1 , · · · a N ) 描述。分布 p ( b | a 1 , · · · a N ) 统称为 MAC [ 1 ]，即无线通信中所说的上行信道 [ 2 ]。最终，概率 p ( b | a 1 , · · · a N ) 由用于传输信息的特定物理系统决定。我们在此提出的问题是，在仅使用单个粒子实现通信信道且其内部自由度都不可访问的限制下，可以生成哪些 MAC 。更准确地说，信息只能以外部关系自由度进行编码，例如粒子在时空中占据的哪些特定点。我们感兴趣的是比较当使用量子粒子和经典粒子以这种方式传输信息时可以实现的 MAC。在比较经典和量子 MAC 之前，我们根据系统具有的不同级别的共享随机性定义并比较了不同的经典 MAC。这些经典 MAC 分别表示为 CN 、 C ′ N 和 conv[ CN ]，代表没有共享随机性、部分共享随机性和完全共享随机性的情况（如图 1 所示）。我们表明，这些 MAC 在具有二进制输入和输出的通信场景中是相同的，即当 |A i | = |B| = 2 时，而对于更一般的情况，它们完全不同。为了方便讨论，我们还引入了所有这些 MAC 的超集，我们称之为可分离 MAC，C (sep) N ，它由具有概率分解 p ( b | a 1 , · · · , a N ) = PN i =1 pigi ( b | ai ) 的 MAC 组成。我们分析了这些 MAC 的结构，并表明它们与二进制情况下更受限制的家族相同。我们的主要结果涉及提供 N 方经典 MAC 的完整表征，这些 MAC 可以从单个经典粒子和受限制的局部数保持 (NP) 操作构建而成。简而言之，NP 操作具有膨胀，其中总粒子数得以保留。主要发现是这些 MAC 完全以消失的二阶干扰项来表征。更准确地说，特定的线性组合
wifi 追踪技术数据控制者指南。......
• 生成随机 MAC 地址的程序不标准化，导致终端之间的行为不同。 • 终端连接到给定 AP 后，即使 MAC 地址是随机生成的，其在整个连接过程中也保持不变，因此允许将设备在整个连接过程中执行的操作关联起来，例如，将其绝对位置和相对位置与其他终端的位置关联起来。 • 据估计，目前有 5% 到 10% 的设备不使用随机 MAC 地址。 • 在许多情况下，即使移动设备使用不断变化的随机 MAC 地址，也有许多技术能够唯一地识别它们。这些是当前在 Wi-Fi 跟踪中使用的技术，基于探测请求帧中包含的（或从中推断出的）各种信息以及
