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将放电等离子烧结与高级建模相结合以实现工艺放大：向 DOE-NE 进行演示
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Quantum Spark 1535 / 1555 设备入门指南
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R82 GAIA管理指南
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Quantum Spark 1900 / 2000 设备入门指南
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用于可植入脑机接口的脉冲神经网络解码器及其在 RISC-V 微控制器上的稀疏感知部署
摘要 — 可植入脑机接口 (BMI) 在运动康复和移动性增强方面大有可为，它们需要准确且节能的算法。在本文中，我们提出了一种用于可植入 BMI 的回归任务的新型脉冲神经网络 (SNN) 解码器。SNN 通过增强的时空反向传播进行训练，以充分利用其处理时间问题的能力。所提出的 SNN 解码器在离线手指速度解码任务中的表现优于最先进的卡尔曼滤波器和人工神经网络 (ANN) 解码器。解码器部署在基于 RISC-V 的硬件平台上，并经过优化以利用稀疏性。所提出的实现在占空比模式下的平均功耗为 0.50mW。在进行无占空比的连续推理时，它实现了每次推理 1.88 µ J 的能效，比基线 ANN 低 5.5 倍。此外，每次推理的平均解码延迟为 0.12 毫秒，比 ANN 实现快 5.7 倍。
spartina替代品的案例研究
盐胁迫对全球谷物作物产量构成了重大威胁，强调需要对耐盐机制进行全面了解。差异表达基因的准确功能注释对于获得对耐盐机制的见解至关重要。预测基因在未经研究的物种中的功能的挑战，尤其是在不经常使用术语的情况下，持续存在的挑战。因此，我们提出了Netgo 3.0的使用，Netgo 3.0是一种基于机器学习的注释方法，该方法不依赖于物种之间的同源信息，以预测在盐应力下差异表达基因的功能。spartina替代品是一种带有盐腺的卤素，具有出色的盐耐受性，使其成为深入的转录组分析的极好候选者。但是，在盐应力下对替代洛拉链球菌转录组的当前研究受到限制。在这项研究中，我们以S.备选菌为例研究了其对各种盐浓度的转录反应，重点是理解其耐盐性机制。转录组分析揭示了影响关键途径的实质性变化，例如基因转录，离子转运和ROS代谢。值得注意的是，我们在S.替代洛拉（S.12G129900.m1）中确定了甜味基因家族的成员，显示了与水稻直系同源的Sweet15的融合选择。此外，我们的全基因组分析探索了对盐胁迫的替代剪接响应，从而洞悉了替代剪接和转录调节的平行功能，以增强替代性链球菌的盐耐受性。令人惊讶的是，盐暴露后差异表达和差异基因之间的重叠最小。这种创新的方法将转录组分析与基于机器学习的注释相结合，避免了对同源信息的依赖并促进了未知基因功能的发现，并且适用于所有测序物种。
Science Sparks20
在他们持续追求创新以对科学进步产生有意义的影响并改善生活时，他们开发了一种稳定的鸡尾酒疗法，具有巨大的好处。它可以轻松地给口服，增强患者的便利性，同时还解决了传统抗病毒药物的关键缺点。Sun教授解释说：“传统的抗病毒药需要专业人士注射才能到达肺部，从而导致潜在的副作用，例如肾脏损伤。 相比之下，我们稳定的鸡尾酒疗法为患者提供了一种疼痛的治疗选择，副作用较少。 鼓励最初的临床试验的结果奠定了坚固的基础，目前，III期试验正在香港和深圳积极进步，以进一步证实其疗效。Sun教授解释说：“传统的抗病毒药需要专业人士注射才能到达肺部，从而导致潜在的副作用，例如肾脏损伤。相比之下，我们稳定的鸡尾酒疗法为患者提供了一种疼痛的治疗选择，副作用较少。鼓励最初的临床试验的结果奠定了坚固的基础，目前，III期试验正在香港和深圳积极进步，以进一步证实其疗效。
InstantsPlat：无界的稀疏视觉无姿势无姿势的高斯裂口在40秒内
虽然新颖的视图合成（NVS）在3D计算机视觉中取得了进步，但通常需要从密集的视点对摄像机内在和外部设备进行初始估计。这种预处理通常是通过结构 - 运动（SFM）管道来进行的，这是一种可以缓慢且不可靠的操作，尤其是在稀疏视图方案中，匹配的功能不足，无法进行准确的重建。In this work, we integrate the strengths of point-based representations (e.g., 3D Gaus- sian Splatting, 3D-GS) with end-to-end dense stereo mod- els (DUSt3R) to tackle the complex yet unresolved is- sues in NVS under unconstrained settings, which encom- passes pose-free and sparse view challenges.我们的框架工作，InstantsPlat，用3D-GS统一了密集的立体声先验，以构建稀疏场景的3D高斯大型场景 -
大型海上风电叶片翼梁帽的可持续材料和工艺开发
UD 将寻求开发一种解决方案，用再生碳纤维复合材料替代风力涡轮机翼梁帽中的原始碳纤维和石油基聚合物。实验室规模的复合材料化学分析、树脂合成、热分析和机械测试将在特拉华州纽瓦克市 UD 复合材料中心进行。用于制造翼梁帽的树脂的开发、特性和供应将在宾夕法尼亚州普鲁士王市的 Arkema, Inc 进行。用于翼梁帽生产的树脂的评估和特性将在科罗拉多州戈尔登市的国家可再生能源实验室进行。 用于翼梁帽拉挤的再生复合材料的生产（使用再生碳纤维制造层压板的工艺）将在特拉华州纽瓦克市的 Composites Automation LLC 进行。使用再生材料对翼梁帽进行拉挤。拉挤翼梁帽子组件的最终评估将在密歇根州沃伦的 TPI Composites, Inc 进行。
统一卷积稀疏变换器用于脑电图原始数据的疾病诊断、监测、药物开发和治疗效果预测
简单总结：脑电图为大脑活动提供了宝贵的见解，具有多种医疗用途，包括诊断、监测、药物发现和治疗评估。我们提出了一种人工智能模型，该模型经过独特优化，通过直接处理原始数据来分析脑电图信号。该模型通过空间通道注意和稀疏变压器编码等专用组件捕获脑电图中复杂的空间和时间模式。经过广泛评估，我们的模型在检测脑部疾病和分类精神药物方面表现出很高的准确性。通过自动学习原始脑电图数据的表示，它可以很好地适应疾病、受试者和任务。该模型的端到端学习能力和任务多功能性构成了一个强大且广泛适用的自动脑电图分析解决方案。我们相信它有潜力显著推进基于脑电图的诊断和个性化医疗。