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NGD低通及通行复合函数的原始理论用于设计无电感BP NGD集团电路
Blaise Ravelo 1，（成员，IEEE），Samuel Ngoho 2，Glauco Fontgalland 3，（高级会员，IEEE），Lala Rajaoarisoa 4，（成员，IEEE），Wenceslas Rahajandraibe 5 IEEE），Fayu Wan 1，（成员，IEEE），Junxiang GE 1，（IEEE副成员）和SébastienLalléchère7，（成员，IEEE）1电子和信息工程学院Nanjing信息科学与技术大学NANJING 210044，ELANGIED（APSIS 2 PARAGE），75017， Laboratory, Federal University of Campina Grande, Campina Grande 58429, Brazil 4 IMT Lille Douai, Research unit in computer science and automatic, University of Lille, 59000 Lille, France 5 Aix-Marseille Univ, Univ Toulon, CNRS, IM2NP, Electromagnetic Compatibility Laboratory, Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO 65401, USA 7 Institut帕斯卡（Pascal
最初发表于以下网址：钦（Chen），Xin； Tsvetkov，Andrey S；沉，汉明； Isidoro，Ciro； Ktistakis，Nicholas t; Linkermann，Andreas； Koopman，Werner J H
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC，Valerian E. Kagan DDD，HülyaBayiree，Guang-Cho Chen FF，Skot Ayton Ggg'，Masaki Comatsu，Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm，Martin Campmann vv，Martin Campmann VV， BBBB，Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
原始研究人工智能：评估Chatgpt在与Meta-Analysi进行系统评论时的表现
摘要简介人工智能（AI），尤其是诸如聊天生成预训练的变压器（CHATGPT）之类的大型语言模型，在简化研究方法方面具有潜力。系统评价和荟萃分析通常被认为是循证医学的巅峰之作，它本质上是时间密集型且需求细致的计划，严格的数据提取，彻底的分析和仔细的合成。尽管AI有望应用，但其在进行荟萃分析进行系统审查方面的实用性尚不清楚。这项研究评估了Chatgpt在进行荟萃分析进行系统审查的关键任务时的准确性。方法该验证研究使用了脊髓刺激后发表的有关情绪功能的荟萃分析的数据。ChatGpt-4O进行了标题/摘要筛选，全文研究选择以及通过荟萃分析进行系统评价的数据汇总。比较与人类执行的步骤进行了比较，后者被认为是黄金标准。感兴趣的结果包括准确性，灵敏度，特异性，积极的预测价值以及筛选和全文审查任务的负预测价值。我们还评估了合并效应估计和森林图的差异。标题和抽象筛选的结果，ChatGPT的准确性为70.4％，灵敏度为54.9％，特异性为80.1％。在全文筛选阶段，准确性为68.4％，灵敏度为75.6％，特异性为66.8％。森林地块没有明显的差异。chatgpt成功地汇总了五个森林地块的数据，在计算汇总的平均差异，95％顺式和异质性估计值（I 2分和tau平方值）方面达到了100％的准确性，对于大多数结果而言，tau-squared值的差异很小（范围0.01-0.05）。结论ChatGpt在筛选和研究选择任务方面表现出适度至中等准确性，但在数据合并和荟萃分析计算方面表现良好。这些发现强调了AI增强系统审查方法的潜力，同时还强调了对人类监督的需求，以确保研究工作流程中的准确性和完整性。
自重构低噪声系数和高射频输入功率过驱动 LNA 的原始设计程序：应用于 X 波段 GaN MMIC
摘要 — 本文提出了一种基于宽带隙 RF 技术设计低噪声放大器的原创方法。这些 LNA 能够承受高电磁信号（如电子战中使用的信号），同时提供高探测率。该研究介绍了基于相同策略的单级 LNA 和两级 LNA 的原始设计程序。这些自重构 LNA 可以从高探测率模式（低 NF）切换到高线性模式（高输入压缩模式 IP 1dB ）。该设计策略与稳健的 LNA 设计进行了比较，后者使用更大的晶体管尺寸来提高线性度，但代价是 NF 略有下降。在放大器输入端，RF 步进应力结果已达到 30 dBm，没有任何破坏，并提供稳定的 S 参数和噪声系数。
印度东北部的茶代谢产物和不同起源的土壤的表征
茶是世界上最广泛的饮料之一。它是生物活性化合物的丰富来源，包括epigallocatechin Gallate（EGCG），鲁丁蛋白，槲皮素，食道酸和单宁酸，它们已被广泛研究，以实现其潜在的健康益处。茶厂（Camellia sinensis）属于Camellia L.属和家族剧院。与其他植物相比，茶厂的次要代谢物不仅具有独特的治疗质量，而且使人类健康受益。作为重要的经济植物，已经在许多领域进行了茶，包括健康，粮食生产和文化。这些代谢产物具有抗氧化剂，抗菌和抗炎性特性，这可能有助于降低慢性疾病的风险，例如心血管疾病，癌症和神经退行性疾病。茶厂是多年生和
使用卷积神经网络（CNN）和转移学习技术的原始研究论文遥感图像分类
摘要：本研究研究了描绘变速箱，森林，农田和山脉的航空图像的分类。要完成分类工作，使用卷积神经网络（CNN）体系结构从输入照片中提取功能。然后，使用SoftMax对图像进行分类。要测试模型，我们使用90批量的ADAM优化器和0.001的学习率将其运行了十个时期。培训和评估都是使用数据集进行的，该数据集将Google卫星图像与MLRNET数据集融合在一起的图片。综合数据集包含10,400张图像。我们的研究表明，转移学习模型和MobilenetV2，对于景观分类非常有效。这些模型是实际使用的好选择，因为它们在精度和效率之间很好地结合在一起。我们的方法在内置的CNN模型上以87％的总体准确度获得了结果。此外，我们通过利用验证的VGG16和MobilenEtV2模型作为传输学习的起点，达到更高的精度。具体来说，VGG16的精度为90％，测试损失为0.298，而MobileNetV2的精度优于两个模型，其精度为96％，测试损失为0.119；结果表明，使用Mobilenetv2进行转移学习的有效性来对传输塔，森林，农田和山脉进行分类。关键字：航空图像，图像分类，卷积神经网络（CNN），转移学习
铀沉积物的起源是由其稀土元素签名
铀矿石是用于核燃料制备的必不可少的原料，目前正在占用。与大多数金属不同，铀的金属基因的特征是具有与地质环境中U沉积物的各种条件直接相关的极端多样性（Cuney，2009）。在全球范围内确定了800多个铀沉积物，国家原子能局（IAEA，2009年）至少提到了至少16种存款类型。当前的分类措施并不提供理解的迹象，以了解铀沉积物的形成，从而从遗传上歧视它们。迄今为止，已经明确建立了氧化铀地球化学与氧化铀形成的遗传条件之间的联系。氧化铀（理想情况下是UO 2），分别称为高温和抗杆菌低温品种的铀矿或沥青蓝色，是最常见和丰富的氧化铀（理想情况下是UO 2），分别称为高温和抗杆菌低温品种的铀矿或沥青蓝色，是最常见和丰富的
现代风格多样性梯度的起源1500万年前
纬度多样性梯度（LDG）是12种不同进化枝1-4的现代生态系统的普遍特征。在一个多世纪以来，LDGS 13的因果机制仍然有争议，部分原因是许多推定的驱动因素同时又有1,4纬度为1,3,5。过去提供了解开LDG机制的机会，因为随着时间的推移，生物多样性，纬度和可能的因果因素之间的15个关系有所不同。6-169 9。我们量化了过去4000万年中高时空17分辨率在浮游有孔虫中的出现，发现现代风格的梯度仅在1500万年前就出现了。空间和时间模型表明，浮游有孔虫19的LDG可以通过水柱的物理结构来控制。在过去15 mA上纬度20温度梯度的陡峭，与低纬度下垂直温度21结构升高有关，可能会增强利基分配，并为赤道提供了更多22个物种形成的机会。支持这一假设，我们发现23个低纬度物种形成的速率更高，使多样性梯度浸泡了多样性梯度，与时空的24个模式通过浮游有孔虫进行了深度分配。从高25个纬度中剥离物种也增强了LDG，但与26种物种相比，这种作用往往较弱。我们的结果为理解海洋LDGS 27的演变提供了一个步骤变化。28 29 30
还原星*D：使用患者级别的数据忠于原始Star*D研究方案
PREPRINT: This manuscript has not been certified by peer review Restoring STAR*D: A Reanalysis of Drug-Switch Therapy After Failed SSRI Treatment Using Patient-Level Data with Fidelity to the Original STAR*D Research Protocol Authors: Colin Xu, Thomas T. Kim, Irving Kirsch, Martin Plöderl, Jay D. Amsterdam, & H. Edmund Pigott Colin Xu, PhD职位：心理学机构助理教授：心理学与传播系，爱达荷大学托马斯·T·金（University of Idaho Thomas T.精神病学，心理治疗和心理学系；马里兰州的帕拉塞苏斯医科大学，奥地利，马里兰州的阿姆斯特丹：精神病学教授（名誉）机构：宾夕法尼亚大学H. Edmund Pigott，博士职位：临床心理学家机构：无通讯作者：Ed Sotookering：Ed Pigott：Ed Pigott，Phd，博士
光转导基因和感光细胞的前脑前诊所起源
图1。光转传成分基因家族和真核生物中的分布的进化史。重建了所有常见（a），横幅特异性（b）和睫状特异性（c）成分的每个基因家族的演变（每个部分顶部的基因树），并且它们的分布均映射在eukarya的主要群体中（每个部分左侧的物种树）。的存在用一个完全彩色的圆表示。在每个基因家族中，含有D. melanogaster（红色），H。sapiens（绿色）或（蓝色）基因（S）在光转传途径中起作用的（蓝色）基因（S）的感兴趣的亚家族。在几个基因家族中，根据系统发育，某些注释较差的序列与感兴趣的群体非常遥远。这些进化枝被标记为“不确定”。实际上，它们可以代表基因家族的真正相关成员，因为它们是在数据挖掘过程中检索并在管道期间保留的。但是，不能排除他们宁愿属于另一个基因家族。