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由掺杂的原子薄的半导体异质结构中强的电子脱位诱导的超导性
我们研究了一种在原子薄的半导体中诱导超导性的机制，激子介导电子之间的有效吸引力。我们的模型包括超出声子介导的超导性范式的相互作用效应，并连接到玻色和费米极性的良好限制。通过考虑TRIONS的强耦合物理，我们发现有效的电子相互作用会形成强频率和动量依赖性，并伴随着经历了新兴的BCS-BEC交叉的系统，从弱绑定的S-波库珀对Bipolarons的超浮雕。即使在强耦合时，双丙酸也相对较轻，从而导致临界温度占费米温度的10％。这使二维材料的异质结构有望在通过电子掺杂和Trion结合能设置的高临界温度下实现超导性。
黑色半导体获得254的资金，...
芯片之间的数据通信超过了硅从硅的先前芯片架构的性能，并在不到以前的制造步骤中提高能源效率，从而降低了成本。雄心勃勃：根据以前的工业标准，可以在行业的开创性绩效中进行大规模生产。公司的技术和硬件促进了光学芯片到芯片连接，使各种芯片能够像单个芯片一样相互作用。通过克服硅芯片体系结构的当前限制，这项新技术在各个领域（例如更有效的数据中心，生成性和嵌入式AI和自动驾驶）开设了变革性应用程序。
akhan半导体专利的收购机会
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研讨会系列，Flier-faisal Mahmood
摘要：数字病理学和人工智能的进步已经提出了建立客观诊断，预后和治疗性反应和抵抗预测模型的潜力。在本次演讲中，我们将讨论我们的工作：（1）与癌症诊断和亚型中的示例进行弱监督的整个幻灯片分类的数据有效方法（Nature BME，2021），确定了未知主要癌症的起源（自然，2021年）（2021年）和Allognaft Repptional repotition（Nature Medical，202222）（2022）（2） （癌细胞，2022; IEEE TMI，2020; ICCV，2021; CVPR，2024; ICML，2024）。（3）建立病理学单形和多模式基础模型，与语言和基因组学对比（自然医学，2024a，自然医学2024b，CVPR 2024）。（4）为病理学开发通用的多模式生成型副驾驶和聊天机器人（自然，2024年）。（5）3D计算病理学（Cell，2024）（6）计算病理学算法中的偏见和公平性（Nature Medicine，2024; Nature BME 2023）（7）诊断病理学和生物医学研究的代理AI工作流程。
半导体和微电子标准
这份由标准政策跨部门委员会 (ICSP) 半导体和微电子工作组编写的报告概述了联邦政府半导体和微电子标准活动，并推荐了 ICSP 考虑的标准重点领域和优先事项。报告的“向 ICSP 提出的战略标准重点领域的建议”部分列出了联邦政府目前参与的与半导体和微电子相关的标准制定组织，确定了五个重点领域和优先事项，并确定了未来可能产生影响的差距和机会。概况回顾部分概述了每个参与机构的相关半导体和微电子标准活动，包括其使命、半导体和微电子目标、参与标准制定组织、半导体和微电子重点领域和优先事项以及半导体和微电子差距和机会。国家关键新兴技术标准战略表明了半导体和微电子工作组如何与国家关键新兴技术标准战略保持一致。
通过CRISPR-CAS9-介导的Hibit标记
许多蛋白质家族由多种高度同源蛋白组成，无论它们是由不同基因编码还是来自相同基因组位置的编码。某些同工型的优势与各种病理状况（例如癌症）有关。研究中蛋白质同工型的检测和相对定量通常是通过免疫印迹，免疫组织化学或免疫荧光来完成的，其中使用针对特定家族成员的同工型特异性表位的抗体。但是，同工型特异性抗体并非总是可用的，因此无法破译同工型特异性蛋白表达模式。在这里，我们描述了多功能11氨基酸标签的插入到感兴趣蛋白质的基因组位置中。此标签是开发的，由Promega（美国威斯康星州Fitchburg）发行。本协议描述了高度同源蛋白的精确蛋白质表达分析，通过hibit标签的表达，当缺失特定抗体时，可以实现蛋白质表达定量。可以通过传统方法（例如蛋白质印迹或免疫荧光）以及在荧光素酶二元报道器系统中分析蛋白质表达，从而可以使用板读取器进行可靠且快速的相对表达定量。
研讨会系列，Flier-Leila Wehbe
摘要：由于它们具有出色的学习有用表示的能力，在大型在线数据集中预先培训的神经网络最近已成为神经科学家的首选工具。相反，通过利用大规模的神经影像实验，我们表明我们可以采用随机初始化的神经网络，并训练它们直接预测fMRI记录，从而实现可以通过其他任务来操纵，解释和重新实现其他任务的功能性脑模型的构建。我们提出了一种自下而上的方法，该方法使用了观察大量自然图像的多个主题中收集的数据，我们使用它来发现高级视觉皮层中的语义选择性强大模式。我们还使用模型的预测来指导可以推动感兴趣大脑区域的新颖，分布图像的产生，并通过进一步的fMRI实验来验证对这些图像的响应。此外，我们证明了我们的脑信息模型可以提高不同的AI任务的性能，这表明用于预测不同大脑领域的表示形式具有特定的功能。这种方法建立在大脑和世界的综合模型上，这可能导致新型的脑部计算机接口。
