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情人节甜品
这些松饼湿润、巧克力味十足，为您带来樱桃的所有美味和健康益处。您知道樱桃是地球上最具有抗炎作用的食物之一吗？它们可以帮助治疗关节炎和痛风等疾病。它们还富含β-胡萝卜素，含量是蓝莓或草莓的 19 倍。它们保护您的心脏，帮助抗癌，并让您睡个好觉。为樱桃鼓掌！在您的电子餐中多吃一些！我们喜欢将每个松饼分开，并在顶部涂上一层黄油或椰子油以保持电子模式，或者如果您不是纯粹主义者，可以喷上一点无脂肪的 Reddi-wip。您还可以在上面涂一些方便的巧克力糖浆（也可以在这本小册子中找到）。此食谱来自 Trim Healthy Table Cookbook 的“早餐和烘焙食品 - 松饼”部分。制作：12 个松饼
发现共振纳米结构中的最大手性
摘要：手性纳米结构允许手性反应的工程；但是，它们的设计通常依赖于经验方法和广泛的数值模拟。尚不清楚是否存在一般策略来增强和最大化亚波长光子结构的内在手性。在这里，我们建议一种显微镜理论，并揭示了共振纳米结构的强性手性反应的起源。我们揭示了反应性螺旋密度对于在共振下实现最大的手性至关重要。我们在平面光子晶体板和元图的示例上演示了我们的一般概念，其中平面镜像对称是通过双层设计打破的。我们的发现为设计具有最大手性的光子结构提供了一般配方，为许多应用铺平了道路，包括手性传感，手性发射器和探测器以及手性量子光学器件。关键字：光学手性，手性元结构，连续体中的界限，圆形二科主义
IW610 1x1双波段Wi-Fi 6 +蓝牙LE 5.4/802.15.4片上系统（SOC）。
i.mx提供了一个称为i.mx BSP发行版的额外层，称为meta-imx，以将新的i.mx发行版与FSL YOCTO项目社区BSP集成。Meta-IMX层旨在发布更新的和新的Yocto项目食谱和机器配置，以适用于Yocto Project中现有的Meta-Freescale和Meta-Freescale-Distro层上尚不可用的新版本。I.MX BSP发布层的内容是配方和机器配置。在许多测试用例中，其他层实现了配方或包括文件，而I.MX发行层通过附加到当前食谱或包括组件并使用补丁程序或源位置更新来提供对配方的更新。大多数I.MX发行层食谱都很小，因为它们使用社区提供的内容并更新每个新的包装版本所需的内容，而这些版本在其他层中不可用。
通过稳定、安全的超声波实现靶向药物释放-...
靶向给药有望提高当前全身药物治疗的有效性和安全性。聚焦超声正成为一种非侵入性和实用的靶向药物释放能量。然而，尚未确定哪种纳米载体和超声参数能够提供有效和安全的释放。全氟碳纳米液滴有可能实现这些目标，但目前的方法要么有效，要么安全，但不能兼具两者。我们发现，只要被足够低频率的超声激活，具有高度稳定的全氟碳核心的纳米载体就能介导有效的药物释放。我们证明了这种配方在非人类灵长类动物中具有良好的安全性。为了便于将这种方法转化为人类，我们提供了一种制造纳米载体的优化方法。这项研究提供了一种配方和释放参数，用于通过聚焦超声波在身体部位从纳米颗粒载体中有效安全地释放药物。
香蕉酒的生产及评价（...
香蕉可以作为香蕉汁或与其他果汁混合，凭借其风味和香气在市场上竞争。香蕉酒是一种香气甜美的自制饮料，具有淡淡的水果味、蜂蜜色和独特的口感。所需的主要成分是成熟的香蕉。它可以根据使用的配方制成甜的或干的，你可以将它与其他葡萄酒混合以增加酒体和风味。香蕉酒是一种极好的健康补品，也有助于消化。这种口味独特的果酒富含维生素、钾和锰。它是注重健康的人的最爱。酿酒酵母是参与葡萄酒发酵的最重要的酵母菌种。传统上，由于其最佳的发酵特性，该菌种已被用作进行酒精发酵的发酵剂。出于这个原因，如今酿酒酵母被商业化为活性酵母，并在世界各地的酿酒厂中用于改善发酵过程和葡萄酒质量。
青少年发展：父母的入门
青春期不存在于中世纪（5到15世纪）。父母只照顾他们的孩子，直到他们能够自己生存。那时，孩子们成年，父母不再对自己的幸福负责。实际上，即使在17世纪，儿童的感情或无聊也被认为是不必要和有害的 - 这是行为不良的儿童的秘诀。儿童被视为成年人，并预计将以这种方式行事。直到18世纪，父母才开始认识到养育和教育孩子的重要性。起初，教会是由教会提供的，主要集中在宗教上，并且仅适用于居住在城市的富裕儿童。对于贫穷或农村家庭的儿童，教育被认为是一种不必要的奢侈品，因为他们通常需要工作以帮助他们的家人。这继续进入工业革命（18至19世纪），当时需要青少年进行工厂工作。直到现代少年才出现后期工业时代。
使用机器学习应用的集中不平等
浓度不平等作为许多独立随机变量功能的尾巴概率上的上限。在组合优化问题上说明了浓度不平等的范围。详细描述了伯恩斯坦不等式的路径，强调了一个事实，即随机变量的对数宽带变换上的良好界限为尾巴概率提供了指数界限。本课程的主要主题将是伯恩斯坦式不平等的推导，用于一般功能。martingales方法提供了构建伯恩斯坦样不平等的一般配方。与Martingales相关的指数性超级马丁甲公司以有限的增量相关联，可以重新确定著名的有限差异不平等。尽管并且由于其普遍性，但使用Martingale方法可能很难。这促使搜索更具用户友好的方法，例如（例如）熵方法。Efron-Stein不等式说明了熵方法中的第一步。后者的不等式在独立随机变量的一般函数的方差上提供了一般且通常很紧的上限。在组合优化问题上首先说明了Efron-Stein结合。
chewies midi salametti丰盛的特殊香肠...
在哪种狗的嘴之间闻到萨拉米语时，在哪种狗的嘴之间享受丰盛的特殊香肠零食？这就是为什么我们开发了丰盛而美味的Chewies Salametti。我们芳香香肠的适合物种的自然食谱使它们成为我们四足朋友的真正诱惑。许多新鲜的肉类和内脏，以及有价值的维生素和矿物质，包括一种特殊且富含蛋白质的小吃。柔软的质地和易于分配使我们的幼犬和老年人也是如此轻轻的气管萨拉梅蒂。香肠是单蛋白，无谷物，没有添加的糖 - 因此同样适合营养敏感的狗。五种口味，其中两种是无乳糖奶酪的独家版本，可供选择。我们的萨拉梅蒂（Salametti）是在奥地利生产的，而无需使用基因工程或动物测试。一种特殊的香肠治疗，使狗的心脏跳动更快。
开放世界机器人的基础模型路径
数据驱动的机器人技术在过去十年中一直是非常有效的范式。今天，我们可以自主执行灵巧的任务，例如折叠布，在避免碰撞的同时导航走廊，并控制复杂的动态系统，例如使用板载观测的四足动物机器人在挑战性的地形上行走。但它们经常构成基本的限制，以阻止它们在开放世界环境中部署，要么是因为他们对环境的结构做出了强烈的假设，需要大量的机器人数据收集，或者无法说明对周围环境的语义理解。由于这些局限性，数据驱动的机器人技术方法仍然仅限于简单的限制设置，而大多数从业者和潜在的应用程序都无法访问。在特定环境中，他们仍然需要为每个单独的机器人进行手工设计，以解决特定的任务。本论文提出了对未来智能机器人的替代愿景，在那里我们可以拥有一般的机器学习模型，可以控制任何机器人，以便在挑战性的开放世界环境中执行合理的行为。受到语言和视觉基础模型的启发，我们从大量数据中提出了培训机器人基础模型（RFM）的食谱，这些数据仅依靠以Egipentric的视力来控制各种不同的移动机器人。这使机器人系统能够利用互联网基础模型的实力，同时也以现实世界的负担并在现实世界中采取行动。我们还展示了这样的RFM如何用作构建功能强大的机器人系统的骨干，从而可以探索茂密的森林，或在其环境中与人类互动，或者利用卫星图像或自然语言等侧面信息来源。最后，我们提出了一种结合RFM，他们对物理世界的知识，语言和愿景的互联网基础模型，以及使用新颖的计划框架，将RFMS及其对物理世界的知识以及其图像水平的语义理解和基于文本的推理结合在一起。我们希望这是迈向这种通用机器人系统的一步，可以在广泛的机器人上部署，利用预先训练的模型来利用互联网规模的知识，并为多样化的移动机器人应用提供基础。