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TAMM和表面等离子体混合模式在各向异性石墨烯 - 光晶结构中用于血红蛋白检测
摘要：我们建议在各向异性石墨烯 - 光晶（GPC）结构中用于血红蛋白（Hb）检测的TAMM等离子体（TP）和表面等离子体（SP）杂交模式。提出的GPC传感器显示了由于面内各向异性特性引起的偏振依赖性响应。由于TP和SP模式的同时激发，该提出的传感器的反射曲线显示出两个反射率最小值。用于检测HB时，TP模式比SP模式更大。使用傅立叶模式光谱分析，当入射光的极化发生变化时，我们观察到从TP到SP模式的能量耦合，提供了增强传感器灵敏度的选项。我们提出了一种双浸法（DDM），以基于TP和SP模式的同时激发来检测HB。使用DDM，当HB水平为189 g/L时，提出的传感器提供314.5度/RIU的最大灵敏度和1746 RIU -1的FOM。所提出的各向异性GPC传感器为高FOM高度敏感的生物分子检测提供了可能的应用。
藏族高原的10 m分辨率土地覆盖地图，具有详细的植被类型
摘要。藏族高原（TP）拥有多种植被类型，范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而，TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的，或者具有不足的植被类型，以表征某些独特的TP生态系统，例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5％的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后，TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外，我们发现，在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99％，而shrubland则以不同的形式（落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛）为特征，这些形式在很大程度上是由平线所确定的，并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63％的4.63％。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础，这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981（Huang等，2023A）和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2（Huang et al。，2023a）中免费获得。 分别。此外，可以在https：// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022（最后一次访问：2024年6月6日）上查看分类图。
从正常人群到糖尿病前期和糖尿病
结果：这项研究包括总共5310名受试者和22个变量，其中正常组有1593（30％），糖尿病前组为3150（59.3％），糖尿病组有567（10.7％）。多变量逻辑回归分析的结果表明，正常组和糖尿病前组之间的9个变量存在显着差异，包括年龄（年龄），体重指数（BMI），收缩压（SBP），尿葡萄糖（U.GLU），尿素（U.GLU），尿蛋白（PRO），尿蛋白（Pro），Globin（tp），tp），tp），tp）氨基转移酶（ALT）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）。在糖尿病组组和糖尿病组之间存在7个变量，包括年龄，BMI，SBP，U.GLU，Pro，甘油三酸酯（TG）和HDL.C.完全基于上述疾病因素构建的完整模型和简化的模型在训练集和测试集中都具有中等的判别能力。
ETS 300 406 - ETSI
7.4.1.1.2 关于“状态转换”测试的建议 ...................................................................................................... 40 7.4.1.1.3 关于“不合时宜”组的建议 ...................................................................................... 41 7.4.1.1.4 关于“变化”组的建议和规则 ................................................................................................ 41 7.4.1.1.5 关于命名约定的规则和建议 ............................................................................................. 42 7.4.1.2 TP ...................................................................................................... 44 7.4.1.3 CTP ...................................................................................................... 46 7.4.1.3.1 为什么要组合 TP？......................................................................................46 7.4.1.3.2 如何组合 TP...................................................................................... 47 7.4.1.3.3 CTP 的 TSS................................................................................... 50 7.4.2 ATM................................................................................................................ 51 7.4.3 ATS 约定................................................................................................... 51 7.4.4 ATS............................................................................................................... 52 7.4.5 TCP ............................................................................................................ 52 7.4.6 部分 PIXIT 形式（部分 IXIT 形式）...................................................... 53 7.4.7 PCTR 形式............................................................................................. 53 7.4.8 不可测试的 TP............................................................................................. 53 7.4.9 摘要选择规则............................................................................................. 54 7.4.10 ATS 到 TP 映射............................................................................................. 54 7.5 修订............................................................................................................. 54 7.5.1 TSS 和 TP 修订............................................................................................. 54 7.5.2 ATS 修订............................................................................................. 55
Tech-241219-Su-Thematic（Kenanga）
Technology OVERWEIGHT Riding the AI-propelled Wave ↔ By Cheow Ming Liang l cheowml@kenanga.com.my The semiconductor industry, which has been on an uptrend cycle since November 2023, is being fuelled by AI adoption, high-performance computing (HPC), and 5G deployment, thus driving strong demand for advanced logic chips, GPUs, and memory (DRAM and NAND 闪光）。的历史模式表明，上升趋势大约是一半，应延伸到CY25或CY26中期，这是WSTS估计的全球销售增长至CY25的全球销售增长到627B的支持。作为全球销售的历史份额的百分比，在最近的结果季节重新校准之后，CY24和CY25的KLTEC收入的共识预测出现在趋势之下。上行修订的空间可能是由正在进行的数据中心装修和与AI相关的需求飙升的驱动。inari（OP，TP：RM3.85），Natgate（OP，TP：RM3.10），KGB（OP，TP：TP：RM4.16）和PIE（OP，TP：RM6.85）仍然是我们的首选，仍然是我们的最高收入的能力和策略性的定位，使其成为当前的增长趋势，使他们成为了当前的增长趋势。
基于转移学习的脑机界面，用于检测外骨骼辅助步行期间障碍物的出现
结果和讨论：使用两个连续网络的方法与仅在交叉验证伪在线分析中的第一个方法时，结果是优越的。每分钟（FP/min）的假阳性从31.8降低至3.9 fp/min，重复数量没有误报和真正的阳性（TP）从34.9％提高到60.3％的NOFP/TP。在用外骨骼的闭环实验中测试了这种方法，其中脑机接口（BMI）检测到障碍物，并将命令发送到外骨骼以停止。使用三个健康受试者测试了这种方法，在线结果为3.8 fp/min，NOFP/TP进行了49.3％。使该模型适用于具有缩短且可管理的时间范围的不可能的身体患者，在先前的测试中应用和验证了转移学习技术，然后将其应用于患者。两名不完全的脊髓损伤（ISCI）患者的结果为37.9％NOFP/TP和7.7 fp/min。
曲美替尼与羟氯喹联合使用或……
摘要背景胰腺癌 (PDAC) 的临床前模型表明 MEK 和自噬信号联合抑制以及 MEK 和 CDK4/6 通路靶向具有协同作用。一些病例报告表明，曲美替尼和羟氯喹 (HCQ) 联合用于 KRAS 突变型 PDAC 患者或曲美替尼与 CDK4/6 抑制剂联合用于 KRAS 和 CDKN2A/B 改变患者具有临床活性。然而，缺乏来自临床试验的前瞻性数据。在这里，我们旨在提供有关在专门的精准肿瘤学计划中使用这些实验方案的临床证据。方法在此回顾性病例系列中，在德国 11 个参与的癌症中心回顾性地确定了接受曲美替尼/HCQ (THCQ) 或曲美替尼/哌柏西利 (TP) 的 PDAC 患者。结果总体而言，确定了 34 名患者。19 名患者接受 THCQ，15 名患者接受 TP。在接受 THCQ 治疗的患者中，中位治疗持续时间为 46 天，中位无进展生存期 (PFS) 为 52 天，中位总生存期 (OS) 为 68 天。在 THCQ 亚组中，所有可评估反应的患者（13/19）在 100 天内均出现疾病进展 (PD)。在 TP 亚组中，中位治疗持续时间为 60 天，中位 PFS 为 56 天，中位 OS 为 195 天。在 TP 亚组中，15 名患者中有 9 名可评估反应，其中 9 名患者显示部分缓解 (PR)，而 9 名患者为 PD。一名患者在 TP 治疗下尽管出现进展但仍获得临床益处。结论 THCQ 和 TP 对携带 KRAS 突变或 MAPK/CDKN2A/B 改变的晚期 PDAC 患者无效。
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最佳管理实践（BMP）广泛用于解决归因于非点源污染物的水质降解问题。这项研究的目的是评估两种类型的BMP，植被过滤器（VFS）和湿地的效率，以降低遗传中的总氮（TN）和总磷（TP）（TP），并通过在未来的风化范围内进行潮湿的效率来评估两种BMPS的效率。使用SWAT校准和不确定性程序（SWAT-CUP）校准了一组参数，以确保可接受的仿真结果。通过单独和组合使用VF和湿地来开发三种BMP方案。在共享社会经济途径（SSP1-2.6，SSP2-4.5，SSP3-7.0和SSP5-8.5）下，来自18个全球循环模型的气候数据被用于描绘气候变化条件。 相对于湿地， vfs的TN和TP的降低效率分别为18.2％和22.9％。 同时使用两个BMP时，降低的效率甚至大于单BMP实施的效率（TN为7.4％，单独使用VFs为6.8％，与单独使用TN相比，与单独使用TN相比，TP的效率甚至25.5％，而TP则为29.7％。 为了评估气候变化的影响，该模型模拟了2021 - 2,100的结果。 随着气候变化强度的更大强度，尤其是在遥远的未来，BMP场景与单个BMP之间的效率差异增加。被用于描绘气候变化条件。vfs的TN和TP的降低效率分别为18.2％和22.9％。同时使用两个BMP时，降低的效率甚至大于单BMP实施的效率（TN为7.4％，单独使用VFs为6.8％，与单独使用TN相比，与单独使用TN相比，TP的效率甚至25.5％，而TP则为29.7％。为了评估气候变化的影响，该模型模拟了2021 - 2,100的结果。随着气候变化强度的更大强度，尤其是在遥远的未来，BMP场景与单个BMP之间的效率差异增加。因此，本研究通过应用多个BMP而不是应用单个BMP来支持营养污染控制的有效性。此外，这项研究强调了基于自然解决方案在不断变化的气候下降低非点源污染方面的适应性和可靠性，这对于复杂的城市化农业景观中的有效生态恢复至关重要。这项研究为分水岭的经理和政策制定者提供了宝贵的见解，他们寻求有效的策略，以应对韩国独特景观中的气候变化，以打击营养污染。
现场资源利用 (ISRU) 概述
• ISRU 子规模演示 • 自主性和机器人技术（例如 • 电源阵列、功率传输、 • 挖掘 IM-2 演示（在 CLPS IDIQ 上） • 燃料电池） • 建筑 • 除尘 • 极地资源冰采实验 (PRIME-1) • 诺基亚 4G LTE 通信 • 直观机器 (TP) 可部署裂变氧气提取料斗 (TP) 地面演示表面电力演示
深入挖掘
目前，我们认为，关注大型科技公司的战略反应至关重要，这些公司已承诺在 AI 基础设施上投入数十亿美元，特别是因为使用高端芯片的 AI 计算需求可能会减弱。因此，受到更大负面影响的是 NVIDIA 代理，例如 YTLPOWR（OP；TP：RM5.00）和 NATGATE（MP；TP：RM2.25）。对于前者，我们认为过去两天的股价暴跌已反映在价格中，但 AI 数据中心的承购情况明朗化对于重新评级至关重要。对于后者，自 AI 扩散临时最终规则 (IFR) 以来，我们对 AI 服务器销售变得更加谨慎。总的来说，随着 Deepseek 在中美 AI 竞赛中的出现，成本将受到更严格的审查，加快数据中心建设的需求增强了承包商的盈利可见性，这是一个亮点。抛售反应最过度的是 PIE（OP；TP：RM6.85）。