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World File Search SystemP4
当前和...
摘要：审查了基于NBO 2的记忆，能量产生和存储薄膜设备的当前研究方面。溅射等离子体包含NBO，NBO 2和NBO 3簇，影响NBO 2的NU锻炼和生长，通常会导致纳米棒和纳米固定剂的形成。nbo 2（i4 1 /a）在1081 K到金红石（p4 2 /mnm）处进行莫特拓扑转变，从而产生电子结构的变化，这主要在回忆录中使用。Seebeck系数是控制热电设备性能的关键物理参数，但其温度行为仍然存在争议。尽管如此，它们在900 K以上的表现有效。由于尚未达到理论能力，因此有很大的潜力可以证明NBO 2电池，这可以通过未来的扩散研究来解决。功能材料的热管理，包括热应力，热疲劳和热休克，即使可能导致失败，也经常被忽略。NBO 2表现出相对较低的热膨胀和高弹性模量。NBO 2薄膜设备的未来看起来很有希望，但是需要解决一些问题，例如属性对应变和晶粒尺寸的依赖性，具有点和扩展缺陷的多个接口，以及与各种自然和人造环境相互作用，可以实现多功能应用和耐用性能。
安大略省健康
• 优先级 1 紧急 – 目标时间为 24 小时。诊断和/或治疗立即威胁生命或肢体的疾病或伤害所需的检查。 • 优先级 2 紧急 – 目标时间为 48 小时。诊断和/或治疗不会立即威胁生命或肢体的疾病或伤害和/或改变治疗计划所需的检查。包括所有住院患者，但根据临床指征，影像与患者入院无关的患者除外。 • 优先级 3 半紧急 – 目标时间为 10 天。诊断和/或治疗疾病或伤害和/或改变治疗计划所需的检查，其中提供的临床信息要求检查在 P4 基准期之前进行。 • 优先级 4 非紧急 – 目标时间为 28 天。诊断/治疗疾病或伤害所需的检查，其中提供的临床信息不需要在半紧急时间范围内（P3 基准期为 10 天）进行检查 确保及时访问 CCTA 的一个方面是在上述优先级框架内适当优先考虑转诊。根据最新证据，已更新了哪些类型的 CCTA 患者应被分配优先级 3 和优先级 4。区分优先级 3 和优先级 4 CCTA 转诊的临床指导概述如下。CCTA 优先级分配的最新指南
脐带衍生的间充质基质细胞疗法...
低出生体重（LBW）增加了神经发育障碍（NDDS）的风险，例如注意力缺陷/多活化障碍和自闭症谱系障碍，以及脑瘫，不存在预防性措施。胎儿和新生儿中的神经炎症在NDD中起着主要的致病作用。同时，脐带衍生的间充质基质细胞（UC-MSC）具有免疫调节特性。因此，我们假设在产后早期的全身服用UC-MSC可能会减弱神经炎症，从而阻止NDD的出现。受到轻度子宫内灌注不足的大坝所生的LBW幼崽在单突触反应中表现出明显降低，并且从产后第4天（P4）到P6的刺激频率增加，从而提高了静脉内治疗性，这提示了人类UC-MSSC（1 c-M-Scs）的不良细胞（提示）。在青春期的三座社交测试表明，只有LBW雄性表现出令人不安的社交能力，这往往可以通过UC-MSC治疗来改善。其他参数，包括通过开放式测试确定的参数，并未通过UC-MSC处理可显着改善。血清或脑脊液水平的促炎细胞因子的水平未升高，而LBW幼崽中的血清或脑脊液水平并未升高，UC-MSC治疗不会降低这些水平。总而言之，尽管UC-MSC治疗可防止LBW幼犬过度兴奋，但对NDD的有益效果是边缘的。
通过抑制掺杂诱导无序来增强共轭聚合物的热电性能
掺杂是提升各种有机电子器件性能的重要策略。然而，在许多情况下，共轭聚合物中掺杂剂的随机分布会导致聚合物微结构的破坏，严重限制了电子器件的可实现性能。本文表明，通过离子交换掺杂聚噻吩基 P[(3HT) 1-x -stat-(T) x ]（x = 0（P1）、0.12（P2）、0.24（P3）和 0.36（P4）），无规共聚物 P3 实现了 > 400 S cm − 1 的极高电导率和 > 16 μ W m − 1 K − 2 的功率因数，使其成为有史以来报道的基于未排列的 P3HT 薄膜中最高的电导率之一，明显高于 P1（< 40 S cm − 1 、< 4 μ W m − 1 K − 2）。尽管两种聚合物在原始状态下都表现出相当的场效应晶体管空穴迁移率≈0.1 cm 2 V − 1 s − 1，但掺杂后，霍尔效应测量表明 P3 表现出高达 1.2 cm 2 V − 1 s − 1 的霍尔迁移率，明显优于 P1（0.06 cm 2 V − 1 s − 1）。GIWAXS 测量确定掺杂 P3 的平面内𝝅 – 𝝅堆叠距离为 3.44 Å，明显短于掺杂 P1（3.68 Å）。这些发现有助于解决 P3HT 中长期存在的掺杂剂诱导无序问题，并作为在高掺杂聚合物中实现快速电荷传输以实现高效电子器件的典范。
在真实飞行条件下使用 ERP 和频谱功率通过六干电极 EEG 系统监测飞行员的心理工作负荷
摘要：最近的技术进步使得低成本、高便携性的大脑传感器（如预放大干电极）的开发成为可能，可用于在实验室外测量认知活动。这项技术为在复杂的现实生活中（例如在操作飞机时）监测“大脑工作”开辟了有希望的前景。但是，需要在实际操作条件下对这些传感器进行基准测试。因此，我们设计了一个场景，其中配备六干电极 EEG 系统的 22 名飞行员必须执行一个低负荷和一个高负荷的飞行模式以及被动听觉异常。在低负荷条件下，参与者正在监控由飞行教练处理的飞行，而在高负荷条件下，他们正在驾驶飞机。在组级别，统计分析显示，与高负荷相比，低负荷条件下听觉目标（Pz、P4 和 Oz 电极）的 P300 幅度更高，α 波段功率（Pz 电极）更高，θ 波段功率（Oz 电极）更高。同时使用事件相关电位和事件相关频率特征的单次试验分类准确率没有超过区分两种负载条件的机会水平。然而，当只考虑在连续信号上计算的频率特征时，分类准确率平均达到 70% 左右。这项研究证明了干脑电图在高度
海报摘要
1个生命科学学院，Jawaharlal Nehru大学，印度新德里，美国亚特兰大2号埃默里大学[P3]基于植物化学的抗淀粉样蛋白银纳米颗粒Om Prakash Mahato Mahato，Kailash Pd。prajapati，Bibin g anand，Shikha Mittal，M。Ansari，Karunakar Kar Life Sciences，Jawaharlal Nehru大学，印度新德里，印度新德里[P4] C. bictyaltransement and sudha kyhha，Sudha，Sudha，Sudhha，Susran sharha，Sudha sharmath sharha，萨穆德拉拉·古林纳特（Samudrala Gourinath）科学，印度新德里的贾瓦哈拉尔·纳赫鲁大学[P6]氨基酰基-TRNA合成酶：药物发现的基本目标，阿米特·沙尔马分子医学 - 结构性寄生虫学小组，国际基因工程和生物技术中心，基因工程和生物技术中心D-Crystallin在印度新德里的Jawaharlal Nehru大学Rajesh Mishra生物技术学院的酸性和生理pH Indu [P8]疟疾和生化描绘疟疾苯丙氨酸苯胺-TRNA合成酶（FRS）。Nachiappan Mutharasappan，Yogavel Manickam，Jyoti Chhibber-Goel，Amit Sharma分子医学 - 结构性寄生虫学小组，国际基因工程与生物技术中心，新德里，印度，
在学习医疗系统中实现个性化健康
引言医学是一个领域，其中个人的健康可能取决于基于不完美的信息和不完整数据做出决策。尽管存在临床实践指南，以帮助医生护理特定疾病的患者，但这些准则是基于系统评价和专家意见的总体建议。因此，很难确定这些实践指南与特定个体的相关性。此外，长期以来，人们一直没有两名患者完全一样。实际上，威廉·奥斯勒爵士（经常被称为“现代医疗之父”）说：“可变性是生命法则，而且由于没有两个面孔是相同的，[…]没有两个人会反应，并且在我们称为疾病的异常情况下表现出色”。1为了改善患者的预后并降低不必要的医疗保健成本，必须采用个性化和预防性医疗保健方法；必须开发决策支持工具来帮助临床决策，并吸引患者作为个人护理的积极参与者。通过整合改进的统计框架和加工软件的开发，可以构建支持个性化健康的工具。学习健康系统中的个性化健康有可能彻底改变整个医学领域。当然，药物不是一种千篇一律的方法，必须考虑对同一干预的异质反应。2尽管有些区分这些术语以区分因此，在个性化的领域中产生了倡议；个性化，准确性，预测，预防性，个性化和参与性（P4）；或分层的医学/健康，以实现针对个人患者的数据驱动的医疗决策。
通过 NN 迈向高级智能网络数据平面...
新兴的可编程网络引发了对智能网络数据平面 (INDP) 的大量研究，该平面实现了基于学习的线速流量分析。INDP 中的现有技术专注于在数据平面上部署树/森林模型。我们观察到基于树的 INDP 方法的一个基本限制：尽管可以在数据平面上表示更大的树/森林表，但数据平面上可计算的流特征从根本上受到硬件约束的限制。在本文中，我们提出 BoS，通过以线速实现神经网络 (NN) 驱动的流量分析来突破 INDP 的界限。许多类型的 NN（例如循环神经网络 (RNN) 和转换器）旨在与顺序数据一起工作，它们比基于树的模型具有优势，因为它们可以将原始网络数据作为输入，而无需进行复杂的特征计算。然而，挑战是巨大的：RNN 推理中使用的循环计算方案与网络数据平面上使用的匹配动作范式有着根本的不同。BoS 通过以下方式应对这一挑战：（i）设计一种新颖的数据平面友好型 RNN 架构，该架构可以在有限的数据平面阶段执行无限的 RNN 时间步骤，从而有效实现线速 RNN 推理；（ii）用基于非开关变压器的流量分析模块补充开关上 RNN 模型，以进一步提高整体性能。我们使用 P4 可编程交换机作为数据平面实现了 BoS 的原型，并在多个流量分析任务中对其进行了广泛的评估。结果表明，BoS 在分析准确性和可扩展性方面均优于最先进的技术。
![arXiv:2404.03325v2 [cs.RO] 2024 年 9 月 12 日](/simg/5\59c444c99e7e2701f7d7ca4bf915a43724400da7.webp)
arXiv:2404.03325v2 [cs.RO] 2024 年 9 月 12 日
摘要 — 机器人技术一直是提高人类生产力不可或缺的一部分，因为它们一直在帮助人类以快速、准确和高效的方式完成各种复杂且密集的任务。因此，机器人技术已被部署到从个人到工业用例的广泛应用中。然而，当前的机器人技术及其计算范式仍然缺乏具身智能，无法有效地与操作环境交互、以正确/预期的动作做出反应并适应环境的变化。为此，使用脉冲神经网络 (SNN) 的神经形态计算的最新进展已经证明了通过模仿生物大脑工作方式的生物可信计算范式（称为“神经形态人工智能 (AI)”）实现机器人具身智能的潜力。然而，基于神经形态人工智能的机器人领域仍处于早期阶段，因此其开发和部署用于解决现实问题在准确性、适应性、效率、可靠性和安全性等不同设计方面面临新的挑战。为了应对这些挑战，本文将讨论如何从以下几个角度为机器人系统实现具身神经形态人工智能：（P1）基于有效学习规则、训练机制和适应性的具身智能；（P2）节能神经形态计算的跨层优化；（P3）具有代表性和公平性的基准；（P4）低成本可靠性和安全性增强；（P5）神经形态计算的安全性和隐私性；（P6）节能和稳健的神经形态机器人的协同发展。此外，本文还确定了研究挑战和机遇，并阐述了我们对未来机器人具身神经形态人工智能研究发展的愿景。
乔治·瓦格斯
2020 当选为美国国家发明家科学院 (NAI) 院士 2017 当选为美国国家工程院 (NAE) 院士 2015 印度理工学院孟买分校杰出校友奖 2015 年 P4 论文荣获 SIGCOMM CCR 最佳论文奖 2014 年 SIGCOMM 终身奖，表彰其“对网络算法的持续和多样化贡献，对研究和工业界都产生了深远影响” 2014 年 Koji Kobayashi 计算机与通信奖，表彰其“对网络算法领域及其在高速分组网络中的应用所做出的贡献” 2014 年 SIGCOMM 最佳论文奖，表彰其“分布式拥塞感知负载平衡” 2014 年 IETF 应用网络研究奖，表彰其“报头空间分析” 最佳论文奖，ANCS 2013，表彰其“数据包解析器的设计原理” 2010-2011 斯坦福大学计算机科学系杰出访问学者 2008 OSDI 最佳论文奖，OSDI 2008 论文“Harnessing Memory Redundancy” 2002，当选为 ACM 会士 2001 计算机科学最佳教师奖，加州大学圣地亚哥分校，2001，由毕业本科生投票选出 1998 最佳导师奖，SIGMETRICS 1997 Big Fish，年度导师奖，华盛顿大学研究生工程学生协会 (AGES) 1997。 1996 ONR 青年研究员奖 1996（在 416 名科学领域的申请者中，有 34 人获奖，1996 年选出 2 名计算机科学家） 1996 PODC 最佳学生论文，与学生 Mahesh Jayaram 合作撰写的论文。 1993 1989-1991 DEC 研究生教育项目 (GEEP) 学者