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akhan半导体专利的收购机会
免责声明：这些材料包括所有者出售专利的要约。他们不打算，也不应将其解释为要约或专利许可的请求。该信息仅是为了协助潜在买家对投资组合的独立评估。本文档中的任何内容均不得构成或解释为有关专利或其他知识产权范围的法律分析。关于专利组合使用或潜在使用的任何讨论仅用于说明目的。在就此机会做出决定时，潜在的购买者必须依靠自己的考试和评估专利和投资组合，包括涉及的优点和风险。没有提供或暗示有关专利或投资组合的任何陈述或保证。这些材料以及与专利或投资组合有关的任何其他文件或信息旨在仅供接收方使用，仅供其用于参与销售过程以及确定是否购买专利或投资组合。卖方保留随时修改或停止销售过程的权利，包括在尽职调查期完成之前接受要约。本文提供的信息或根据销售过程交换的信息无意注意或指控出售的任何专利或投资组合的侵权，也不应作为未来批准的通知证明或知识的证明，即潜在地侵犯任何专利或投资组合的潜在侵犯，以提供任何专利或投资组合。
优化农作物管理策略，以提高产量，水生产率和藜麦的可持续性，在浅层玄武岩半干旱地区
结果和讨论：结果表明，随着温度与最佳生长条件紧密对齐，11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应，但研究发现，考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题，使用100 kg n ha -1是最佳的。此外，水生产率，蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明，早期播种，40％ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1，表现出较高的碳效率和可持续性，同时最小化n 2 O发射。但是，这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言，该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力，在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
古存者的眼睛Ex Machina -CVF Open Access
中世纪手稿的稳定数字化正在迅速改变古编目的领域，这挑战了关于手写和书籍生产的假设。这一发展已经确定了历史上重要的文字文本，甚至个人抄写本身。例如，已故中世纪英语文学的学者确定了许多文学手稿的抄写者，以及伦敦政府秘书在塑造文学文化中的重要作用。然而，传统的古学尚无协议的方法或固定标准，可以将手写归因于特定社区，时期或抄写员。古存者采用的方法本质上是定性的，并且存在着人的偏见。即使是那些挥舞着强大的“古征象者”的人也无法声称客观性。计算机视觉提供了在作者识别和检索基准方面具有出色表现的解决方案，但是古老社区并未广泛采用这些方法，因为它们往往不会在实践中坚持下去。在这项工作中，我们试图用旨在自动化古征学的软件包桥接鸿沟，而是要增强古造型者的眼睛。我们介绍了自动手写识别工具，可以在视觉上快速理解和评估结果，并在归因于以前未知的抄写员时，将其用作众多专家的一项功能。我们还通过分析托马斯·霍克夫夫（Thomas Hoccleve）撰写的几个物品（私人印章的高产店员），也是一个重要的十五世纪英语诗人，我们还为我们的软件展示了一个用例。
商业研究公司通过监管批准扩展了视网膜疾病的Beovu选择：2025年的关键行业趋势
为什么全球对Beovu Brolucizumab的需求增加？AMD的上升率上升是推动Beovu brolucizumab的需求的主要因素。amd是一种主要影响老年人的进行性眼疾，导致视力中心的视力障碍。随着预期寿命的上升，出生率的下降以及医疗保健的持续进步，全球老龄化人口的持续增长。beovu brolucizumab通过抑制血管内皮生长因子（VEGF）来治疗AMD，这有助于维持视网膜健康并减缓视力丧失。
并行优化：理论，算法和应用
6 Iterative Algorithms for Linearly Constrained Optimization Problems 127 6.1 The Problem, Solution Concepts, and the Special Environment 128 6.1.1 ~ The problem 128 6.1.2 Approaches and solution concepts 128 6.1.3 The special computational environment 131 6.2 Row-Action Methods , 131 6.3 Bregman's Algorithm for Inequality Constrained Problems 133 6.4 Algorithm for Interval-Constrained Problems 142 6.5标准最小化的行算法147 6.5.1 kaczmarz的算法147 6.5.2 Hildreth的算法148 6.5.3 ART4 -NORM Minimigation
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
为我们的客户制定AI的机会”
从自动化IT任务并简化工作流程到欺诈检测和现代化的网络安全，AI正成为寻求对其组织产生变革性影响的企业领导者的重要工具。在日立解决方案中，我们的目标是与客户合作，定义一个定制的综合计划，以使用AI来使用AI，以实现组织清晰度和战略。
甲基化操作向导（Meow）
图1。Meow在长阅读测序数据中识别差异甲基化区域。A. Meow需要一组带有填充的MM和ML标签的对齐的BAM文件以及包含感兴趣区域列表的床文件，例如CPG岛，以构建参考数据库。在构建参考数据库后，可以在参考队列中执行一项输出分析，以识别该数据集中的唯一差异甲基化区域（DMR）。也可以使用已经构建的参考数据库来识别DMR的测试样本运行。两种方法的输出都在表或图形格式中获得。B.与已知具有Prader-Willi综合征的测试样品相比，与19个随机样品的对照数据库相比，显示了已知具有Prader-Willi综合征的测试样品的显着差异甲基化的位点（红色），该数据库是1000个基因组项目ONT测序联盟的一部分。C. Meow生成图形，说明了测试样品和对照数据集之间甲基化频率的显着差异。所示的五个DMR表示（b）中的显着值。D.色带图显示了查询中每个C和G的甲基化频率，相对于控制数据库甲基化频率在同一位置的平均值和标准误差。