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带有陶瓷中介层的双面堆叠低电感无引线键合 SiC 功率模块
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OpenAirInterface 10周年研讨会 - FR2 Sidelink的开源6G测试床以及联合通信和感应研究。
PSBCH-物理Sidelink广播频道（同步）。s-pss/s-SSS- Sidelink初级/二级同步信号（同步参考）。PSCCH-物理侧链接控制通道（控制）。PSSCH-物理侧链接共享通道（数据）。PSFCH-物理侧链接反馈通道（HARQ）。
Microlock HEPA 侧门螺栓锁外壳
Microlock HEPA SA 螺栓锁外壳采用摆动螺栓锁定机制，确保过滤器和外壳垫圈之间完美密封，并降低关键环境中空气旁路的可能性。此密封通过外壳内部的连续平面安装表面实现，该表面与过滤器上的周边垫圈配合。创建此密封只需将摆臂定位在过滤器旁边，然后定位并拧紧弹簧夹以将过滤器固定在外壳的周边安装表面上。
基于侧窗滤波的脑图像融合方法
脑医学图像融合在构建当代图像以增强相互和重复信息以用于诊断目的方面起着重要作用。提出了一种对脑图像使用基于核的图像滤波的新方法。首先，使用双边滤波器生成源图像的高频分量。其次，估计第一幅图像的强度分量。第三，对几个滤波器采用侧窗滤波，包括引导滤波器、梯度引导滤波器和加权引导滤波器。从而最小化第一幅图像的强度分量与第二幅图像的低通滤波器之间的差异。最后，基于三个评估指标对融合结果进行评估，包括标准差（STD）、特征互信息（FMI）、平均梯度（AG）。基于该算法的融合图像包含更多信息、更多细节和更清晰的边缘，有助于更好地诊断。因此，我们基于融合图像的方法能够很好地找到目标体积的位置和状态，从而远离健康部位并确保患者的健康。
边会活动 - Stream1 - 数字化经济：“...
背景：亚太数字包容与转型部长级会议将于 2024 年 9 月 3 日至 5 日在哈萨克斯坦阿斯塔纳举行，将成为讨论数字技术在促进亚太地区经济增长和连通性方面的作用的关键平台。会议的一项边会活动题为“数字化经济：数字化基础设施连通性、生产力和增长”，由联合国亚洲及太平洋经济社会委员会和互联网协会联合举办。边会将汇集包括政府官员和国际专家在内的高级代表，分享利用数字基础设施实现包容性经济发展的见解。主要讨论将围绕数字连通性的进展、挑战和机遇以及数字化转型如何赋权边缘化社区并加强区域合作展开。
side event_concept note_digital用于应对空气污染和气候变化
流3：环境时间和日期数字：12：00-13：15，2024年9月3日，星期二：土库斯坦房间，国会中心阿斯塔纳背景，在过去的几十年中，亚太地区的经济增长迅速，但是这一进展取得了巨大的环境成本。环境退化，特别是空气污染和温室气体（GHG）排放，增加了气候风险和环境灾难。根据ESCAP分析，灾难的平均年损失从9240亿美元增加到近1万亿美元。城市化和气候变化加剧了空气污染，对脆弱人群的影响不成比例。特别是，空气污染显着威胁到包括东盟地区在内的公共卫生和环境。立即行动至关重要。数字化转型，仅仅是商品和服务的数字化，还具有有效解决空气污染，气候风险和环境退化的潜力。数字增长与环境可持续性之间的关系不是零和零。新兴技术，例如人工智能，5G连接性，卫星数据，数字双胞胎和物联网（IoT），为这些紧迫的挑战提供了关键的解决方案。未来是数字化的，它具有巨大的希望。这一事件：“针对空气污染和气候变化的新兴技术的高级论坛”旨在加深我们对数字环境Nexus中各种和动态互联的理解。它将提供一个平台，分享良好的实践和创新解决方案，以解决空气污染和气候风险。此外，该活动旨在加强利益相关者之间的伙伴关系和合作，以有效解决这些问题。在部长级会议期间，该方面的活动暂定为“有关应对空气污染和气候变化的新兴技术的高级论坛”，将为决策者和专家提供一个绝佳的机会，以讨论和分享最佳实践和解决方案。重点将放在有效利用数字技术和数据上，以应对空气污染，气候风险和环境挑战。
一种深入学习的深度学习技术，可以在侧通道轨迹中找到加密操作
摘要 - 侧向通道攻击允许通过将部分已知的计算数据和测量的侧通道信号从加密原始词执行中提取秘密信息。然而，要设置成功的侧通道攻击，攻击者必须执行i）挑战的任务，即定位目标加密原始的时间在侧通道跟踪中执行，然后在该时间瞬间进行测量数据的时间对齐。本文介绍了一种新颖的深度学习技术，以定位目标计算的加密操作在侧通道迹线中执行的时间。与状态解决方案相反，即使在存在通过随机延迟插入技术获得的痕量变形的情况下，提出的方法也起作用。我们通过成功攻击了各种未受保护和受保护的加密原始图，这些攻击已在FPGA实现的芯片上执行，该芯片上以RISC-V CPU执行。索引术语 - 侧通道分析，加密操作的定位，深度学习，计算机安全。
一个用于预测药物副作用的分类模型。
摘要：药物宣传需要理解不同人口组的药理副作用的异质性，以提高患者安全性并优化治疗结果。这项研究介绍了一种创新的分类模型，专门针对年龄，性别和种族等因素来预测药理副作用。该模型试图通过提供对各种人口特征如何影响不良药物反应（ADR）的发生方式来解决对个性化治疗的日益增长的需求。该研究采用了广泛的数据集，其中包括患者人口统计数据的全面记录和药物的相应不良影响。我们利用了高级机器学习方法，例如功能工程，模型选择和超参数调整来创建强大的分类模型。该模型经过了使用与不同人口统计学相关的数据进行培训和验证，以确保其适当地代表各种人群群体之间副作用谱的差异。对模型表现的评估表明，精确的水平，展示了值得注意的发现，强调了各个年龄段，性别和种族背景的药理学副作用的变化。例如，该模型确定特定的不良反应在老年人或特定种族中更为普遍，为医疗保健提供者和药品业务提供了重要的见解。该模型通过在预测药理学副作用的预测中包括人口统计学方面来增强精度医学的领域。这项研究的发现在量身定制的个人需求并促进公平性的医疗保健解决方案方面具有重大影响。这允许根据每个患者的特定特征进行个性化治疗。此外，这些发现强调了需要进行更具包容性临床试验和市场后监视的必要性，以确保所有人口段都充分代表。总而言之，这项研究为机器学习的应用提供了实质性的飞跃，以预测药理副作用，并为更量身定制和安全的医疗保健提供了途径。未来的研究将通过包括新的人口统计学变量并扩展数据集以涵盖更多多种组的组合来完善模型。简介：医学研究和药理学的快速突破导致了旨在治疗各种健康问题的大量治疗药物的发展。但是，不良药物反应（ADR）的发生仍然是医疗保健中的严重关注，通常导致发病率，死亡率和医疗保健成本增加。理解和预测这些不利影响至关重要