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年度报告 - 伊斯坦布尔 - 土耳其技术
伊斯坦布尔大机场是土耳其共和国迄今为止最大的单一投资项目，在最后阶段完工后将能够容纳 2 亿名乘客。上图显示，伊斯坦布尔将成为一个重要的全球飞机维修中心和中转枢纽。我们目前的机库可同时为 10 架宽体飞机和 30 架窄体飞机提供服务。新伊斯坦布尔机场内的设施完工后，我们将运营一个维修中心，能够同时为 21 架宽体飞机和 24 架窄体飞机提供服务。为了满足土耳其航空和我们所有其他客户的技术服务需求，我们正在严格努力，确保航线维修和 A 维修服务在 10 月 29 日航班运营转移到新机场时同时随时可用。
年度报告 - 伊斯坦布尔 - 土耳其技术
伊斯坦布尔大机场是土耳其共和国迄今为止最大的单一投资项目，在最后阶段完工后将能够容纳 2 亿名乘客。上图显示，伊斯坦布尔将成为一个重要的全球飞机维修中心和中转枢纽。我们目前的机库可同时为 10 架宽体飞机和 30 架窄体飞机提供服务。新伊斯坦布尔机场内的设施完工后，我们将运营一个维修中心，能够同时为 21 架宽体飞机和 24 架窄体飞机提供服务。为了满足土耳其航空和我们所有其他客户的技术服务需求，我们正在严格努力，确保航线维修和 A 维修服务在 10 月 29 日航班运营转移到新机场时同时随时可用。
Technic 将在 IPC APEX EXPO 2025 上展示专业知识
加利福尼亚州阿纳海姆 - Technic 很高兴宣布将参加 3 月 18 日至 20 日在加利福尼亚州阿纳海姆会议中心举行的 IPC APEX EXPO 2025。作为北美最大的电子制造盛会，IPC APEX EXPO 汇集了行业领袖，举办信息丰富的技术会议、交流机会和充满活力的展览。该活动重点介绍了 PCB 设计、制造和组装方面的最新进展，使其成为希望保持行业领先地位的专业人士的必去之地。
位于爱德华王子岛北角的加拿大风能研究所 (WEICan) 一直通过技术引领加拿大各地的风能发展
加拿大风能研究所 (WEICan) 位于爱德华王子岛北角，自 1981 年成立以来，一直通过技术测试和咨询、研究、开发和示范以及推广，引领加拿大各地的风能发展。作为一家国家级研究机构和一家独立的风力发电场、太阳能光伏和电池储能系统运营商，WEICan 与行业有着密切的联系，在引领可再生能源研究方面具有优势。
组装任务期间的瞳孔测量 - DTU Orbit
图 1：LEGO R ⃝ TECHNIC 数字拼砌说明。角落中的箭头表示向后（左角）和向前（右角）。播放按钮（中间部分）提供了一个简短的动画，显示两个部件的放置位置。播放按钮旁边的滑块允许用户逐帧控制动画。底部带有圆圈的滑块用作交互式进度条。在触摸屏上用两根手指捏合即可缩放，在平板电脑上移动手指即可旋转模型。
原创文章 使用 JNK 和 p53 作为治疗酒精性脑病的新药物靶点的潜力
在两种情况下（培养未分化细胞和 CD56 + 细胞期间）孵育后，计算集落形成单位（CFU，具有超过 100 个细胞的神经球）、簇形成单位（ClFU，30 至 100 个细胞的神经球）的含量、CFU 的有丝分裂活性及其特化强度。使用羟基脲（1 µ M）通过细胞自杀技术评估祖细胞的增殖活性。[6] 细胞周期 S 期的 CFU 池根据以下公式确定：N = [( ab)/a ] × 100%，其中 a 是未用羟基脲处理的细胞的 CFU 数量的组平均值；b — 用羟基脲处理的细胞的 CFU 数量的组平均值。通过计算 ClFU 与 CFU 的比率来确定祖细胞特化过程的强度（分化指数）。[6,9]
麦克风、微型扬声器和音频处理
瑞声科技、AKM、络达、阿里巴巴、晶晨科技、Ambiq Micro、AMS AG、Analog Devices、苹果、日月光、Audience、Audiopixels、艾为电子、BES Technic、Bluetrum、博通、博世传感器技术、BSE、CEVA、Cirrus Logic、赛普拉斯、Diodes Incorporated、DSP Group、EPiCMEMS、Gettop、歌尔微、歌尔股份、谷歌、Harman、海思、Hosiden、HTC、华为、英飞凌、英特尔、InvenSense、捷力科技、楼氏电子、美信集成、联发科、MEMSensing、Merus Audio、Merry Electronics、微软、摩托罗拉、NeoMEMS、NJRC、诺基亚、恩智浦、欧姆龙、Oppo、Partron、高通、瑞昱、立锜科技、罗姆半导体、三星、SensiBel、Silicon Mitus、索尼、Sonic Edge、Sonion、意法半导体、Synaptics、TDK-Invensense、德州仪器、台积电、UniSoc、USound、Vesper、XFab、小米、xMEMS、xMOS、雅马哈、Zilltek 等
通过与网格搜索超级参数使用深CNN的脑肿瘤MR图像分类的多类分类框架
活检标本的摘要组织病理学分析仍用于诊断和对当今脑肿瘤进行分类。可用的程序是侵入性的，耗时的，并且倾向于人为错误。要克服这些缺点，需要实施完全自动化的深度学习模型，以将脑肿瘤分为多个类别。将肿瘤分为五个类别，例如正常肿瘤，神经胶质瘤肿瘤，脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤和转移性肿瘤等五个类别，其精度为92.98％。使用网格搜索优化方法，立即分配了建议的CNN框架的所有关键超级参数。Alex Net，Inception V3，Res Net -50，VGG -16和Google -Net都是最先进的CNN模型的示例，这些示例与建议的CNN模型进行了比较。使用庞大的公开临床数据集，产生了令人满意的分类结果。医师和放射科医生可以使用建议的CNN模型来确认其首次筛查脑肿瘤多分类。关键词：多分类，CNN模型，网格搜索技术，超级参数优化