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NCP81147-精确的低压同步降压控制器带有节能模式
功能高性能操作误差放大器内部软启动/停止/停止/停止0.5％内部电压准确性，0.8 V电压参考OCP准确性，锁存前的四个重新输入时间“无损”差分电感器当前的“无损”差分电感电流•内部高精确的电流传感范围20 ns ocplifier示威范围•extive oscillative•extive oscillative•extive oscillative•extive 20 khz•100000 khz。内部门驱动器的非重叠时间5.0V至12 V操作支撑1.5 V至19 V VINV范围从0.8 V到3.3 V到3.3 V（使用12 V CC的5 V）通过OSC启用芯片通过电压锁定电压保护（OCP）固定量•保证的OCP THERENSUD保证•保证的OCP启动•热量••pressiated•pressiated•pressiated•pressiated•pressive•pressive•••pressiated••pressiated集成的MOSFET驱动程序内部R BST = 2.2集成的增强二极管•自动节省模式，以最大化光负载操作期间效率同步函数远程接地感应这是无PB- free设备*
面对内幕威胁：基于LLM微调
基于异常的检测可有效防止不断发展的内幕威胁，但精度仍然低。当前的数据处理可能会导致信息丢失，并且模型通常会努力区分良性异常和实际威胁。这两个问题都阻碍了精确检测。为了解决这些问题，我们提出了基于大语言模型（LLM）微调的精确异常检测解决方案。通过代表自然语言的用户行为，我们减少了信息丢失。我们使用用户行为模式对比度对异常检测的任务进行微调，使用两阶段策略：首先学习一般行为模式，然后使用特定于用户的数据来改进，以改善良性异常和威胁之间的差异化。我们还实施了一个细粒度的威胁追踪机制，以提供行为级别的审计步道。据我们所知，我们的解决方案是第一个在内幕威胁检测中应用LLM微调的方法，在CERT V6.2数据集中达到了0.8941的F1分数，超过所有基线。
Mota N. 心流的神经认知特征：不费力、更精确、更广泛的大脑回路。J Neo Res Pedia Care 2024, 6(1): 180051。
目的：本研究旨在了解神经认知文献在多大程度上支持和改进了 Csikszentmihalyi [1] 的心流体验特征，即依赖于注意力和执行功能的过程 [2]。方法：PRISMA 系统评价纳入了心流相关的观察性研究，这些研究提出了神经心理学、神经生理学和/或生物统计学测量，涉及注意力和执行功能：解决问题、反应监测和决策。结果：神经科学文献表明，心流体验：a) 激活不费力的认知资源，视觉聚焦、分散和持续注意力的精确度提高，有证据表明其受到社会因素的调节；b) 在未经验证的测量中，是更高解决问题技能的指标；c) 在反应监测（N-back）和冒险（赌博）任务期间激活广泛而差异化的大脑活动，提供符合我们对任务意义的差异化理解的神经学指标，任务意义是一种情绪和认知更新过程，通过相应的大脑回路，涉及基底神经节、颞叶、岛叶和前额叶区域； d) 在审查的观察性研究中，尚未与决策相关。结论：这项工作凸显了该领域缺乏跨学科性。实施神经认知策略似乎是实现和优化令人满意的时刻的潜在心理资源。广泛的社区心理教育或培训将扩大日常生活和工作承诺。
CRISPR/AAV 介导的精准基因组编辑在心脏领域的应用
。CC-BY 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 4 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.03.626493 doi：bioRxiv 预印本
可重复使用运载火箭下降与精确着陆的先进制导与鲁棒控制耦合
摘要：本文研究了连续凸优化制导与鲁棒结构化 H ∞ 控制的耦合，用于可重复使用运载火箭 (RLV) 的下降和精确着陆。更具体地说，该制导和控制 (G&C) 系统预计将集成到非线性六自由度 RLV 控制动力学模拟器中，该模拟器涵盖配备推力矢量控制系统和可操纵平面翼的第一级火箭的气动和动力下降阶段，直到垂直着陆。进行了成本函数策略分析，以找出最有效的闭环实现方法，其中包括鲁棒控制系统和所涉及的运载火箭飞行力学。此外，还详细介绍了通过结构化 H ∞ 进行控制器合成。后者是在下降轨迹的不同点使用比例-积分-微分 (PID) 类结构构建的，并对姿态角、速率和横向体速度进行反馈。通过上述模拟器的线性分析和非线性情况验证了该架构，并通过在正常条件下以及存在扰动的情况下与基线系统比较性能和稳健性来验证 G&C 方法。总体结果表明，所提出的 G&C 系统是可重复使用发射器真实下降飞行和精确着陆阶段的相关候选系统。
通过人机交互实现机器人精确灵巧的操作......
强化学习 (RL) 在实现机器人自主习得复杂操作技能方面前景广阔，但在现实环境中实现这一潜力却充满挑战。我们提出了一个基于视觉的人机协同强化学习系统，该系统在一系列灵巧操作任务中展现出令人印象深刻的性能，包括动态操作、精密装配和双臂协调。我们的方法融合了演示和人工校正、高效的强化学习算法以及其他系统级设计选择，旨在学习在短短 1 到 2.5 小时的训练时间内即可实现近乎完美的成功率和快速循环时间的策略。我们证明，我们的方法显著优于模仿学习基线和先前的强化学习方法，平均成功率提高了 2 倍，执行速度提高了 1.8 倍。通过大量的实验和分析，我们深入了解了该方法的有效性，展示了它如何为反应式和预测式控制策略学习稳健且自适应的策略。我们的结果表明，强化学习确实能够在实际训练时间内直接在现实世界中学习各种基于视觉的复杂操作策略。我们希望这项工作能够激发新一代学习型机器人操作技术，促进工业应用和研究进步。视频和代码可在我们的项目网站 https://hil-serl.github.io/ 获取。
深度学习和 MRI 生物标志物用于精准肺癌细胞检测和诊断
现代成像技术与人工智能的结合已在医学诊断领域取得了重大进展。本研究的目的是更好地了解如何使用 MRI 生物标志物和机器学习算法来增强癌症诊断和预后。这项研究很重要，因为它试图解决现有方法的缺点，并提供一种更复杂、更精确的方法来理解和预测一个人的癌症发展轨迹 [1-3]。诊断癌症的传统方法通常严重依赖组织学检查和传统成像技术。然而，这些技术可能不如早期识别和预后评估所需的准确度。磁共振成像 (MRI) 因其高分辨率成像能力而越来越受欢迎，成为一种识别组织内微小异常的潜在技术。此外，由于机器学习算法经常在庞大的数据集中发现复杂的模式，因此它们提供了一种提高诊断准确性的方法 [4, 5]。
冷冻粒子拾取机学习竞赛的开源工具
图4：超级金属和金属3D的疯狂分布跨各种概率截止。内核密度估计用于说明分布，突出显示中位数（白色圆圈），四分位数（黑匣子）和数据扩展（晶须量最高为1.5倍。
精确操纵生物样品的机器人最终效应的设计和评估
我最深的gra6tude去了Toyah，在我们在一起的整个旅程中，您坚定不移的支持，支持和宝贵的帮助，我深表感谢。在过去的几年中，您一直是我一生中的支柱，而您的无与伦比的爱，posi6vity和气泡的个性在我的生活和本文项目中一直是基础。感谢您一直在我身边，通过所有的跌宕起伏，即使我怀疑自己，也相信我。我感谢我们在一起探索世界时创造的许多回忆。从我们在瑞典的随机旅行到Croa6a的出色现场音乐棒，从乌云密布的都柏林到Bra6slava的城堡，从肯尼亚的Safaris到Pi6gliano的街头散步，每一刻都是一个珍贵的冒险。感谢您总是有故事要分享，并且永远不会用尽任何事情来谈论。您的存在是Inspira6on和力量的持续来源。Asante Sana。Asante Sana。
2024-精准地热钻探 PTA
地热系统可节省能源，并支持 GSA 实现到 2045 年实现联邦房地产投资组合电气化的目标。GSA 的 1,500 栋建筑中有许多位于无法使用地热系统的城市地区。减少钻孔面积可节省宝贵的土地空间并扩大地热利用的机会。纽约市一座历史建筑的供应商案例研究显示，通过实施地热，温室气体排放量减少了 41%，供暖能耗减少了 60%，制冷能耗减少了 18%。新的钻井技术可最大限度地减少灰尘、噪音和振动，从而减少对有人居住空间的干扰。