。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,根据 提供(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 3 月 27 日发布。;https://doi.org/10.1101/2023.03.27.534336 doi:bioRxiv 预印本
FPGA 设计的一个关键方面是其布线架构,它包括用于互连器件逻辑块的资源。在早期的 FPGA [1] 中,互连主要由跨越一个逻辑块长度或宽度的短线段组成。可以通过可编程布线开关将两个或多个短线段连接在一起来形成较长的线段。虽然这种方法可以很好地利用线段,因为没有可能浪费在短连接上的长线段,但要求长连接通过多个串联开关会严重影响速度性能。这是因为基于 SRAM 的 FPGA 通常使用传输晶体管来实现布线开关,而这种开关具有很大的串联电阻和寄生电容。为了解决这些问题,最近提出了一种用于互连的布线开关,用于将两个或多个短线段连接在一起的布线开关。
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摘要 Centala, J、Pogorel, C、Pummill, SW 和 Malek, MH。听快节奏音乐会延缓神经肌肉疲劳的发生。J Strength Cond Res 34(3): 617–622, 2020—关于音乐对身体表现影响的研究主要集中在跑步至力竭的时间、血乳酸或最大摄氧量等结果上。肌电图疲劳阈值 (EMG FT ) 通过单次增量测试确定,操作上定义为在工作肌肉的 EMG 活动不增加的情况下可以无限期维持的最高运动强度。到目前为止,还没有研究检查过快节奏音乐对 EMG FT 的作用。因此,本研究的目的是确定快节奏音乐是否能减轻以 EMG FT 衡量的神经肌肉疲劳。我们假设,与对照条件相比,在运动期间听快节奏音乐会增加估计的 EMG FT。其次,我们假设在锻炼期间听快节奏音乐也会增加最大功率输出。十名健康的大学年龄男性(平均±SEM:年龄 25.3±0.8 岁[范围从 22 至 31 岁];体重 78.3±1.8 公斤;身高:1.77±0.02 米)两次访问实验室,间隔 7 天。每次访问时,EMG FT 由增量式单腿膝伸肌测力计确定。以随机顺序,受试者在两次访问中要么听音乐,要么不听音乐。所有音乐都以器乐形式呈现,节奏随机分布在 137 至 160 b·min 2 1 之间。结果表明,运动时听快节奏音乐可增加最大功率输出(无音乐:48 6 4;音乐:54 6 3 W;p = 0.02)和 EMG FT(无音乐:27 6 3;音乐:34 6 4 W;p = 0.008)。然而,两种条件(无音乐与有音乐)之间的绝对和相对运动末期心率以及运动末期运动腿自觉用力程度评分没有显著的平均差异。这些研究结果表明,听快节奏音乐可提高整体运动耐受力以及神经肌肉疲劳阈值。这些结果适用于运动和康复环境。
抽象的prions通过细胞prion蛋白(PRP C)的自催化转化为失折叠PRP的原纤维组件复制。虽然该过程在体内和体外进行了广泛的研究,但在体外形成原纤维形成的非生理反应条件已排除了细胞蛋白的识别和机械分析,这可能会改变PRP自组装和prion复制。在这里,我们在近生物条件下(NAA)开发了用于重组鼠和人PRP(23-231)的原纤维形成测定法,以研究细胞蛋白的作用,这可能是危险因素或潜在的治疗靶标在prion病中。遗传筛查表明,增加大脑中语法6表达的变体(Gene:STX6)是零星Creutzfeldt – Jakob病的危险因素。对NAA中蛋白质的分析表明,违反直觉,语法In-6是PRP原纤维形成的有效抑制剂。它显着延迟了高度亚化学计量摩尔比的原纤维形成的滞后相。但是,当评估不同聚集时间的毒性指向原发性神经元时,Syntaxin-6延长了神经毒性PRP物种的存在。电子显微镜和超分辨率的荧光显微镜表明,在存在语法素6 PRP的情况下,代替高度有序的原纤维,形成了含有含量索法蛋白6的较少有序的聚集体。这些数据强烈表明蛋白质可以直接改变PRP自组装的初始阶段,并且独特地可以充当“抗伴侣”,从而通过抑制原纤维形成来促进有毒的聚集介导。
前线通知:240208-01 主题:HQ ARPC 退休处理延迟 适用于:空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF:HQ ARPC 目前在处理 60 岁和降低退休工资年龄的退休申请时遇到延迟。从 MyPers 到 myFSS 的过渡给我们的退休团队带来了意想不到的挑战。团队在新系统中遇到了许多技术问题,解决这些问题的时间比空军最初预计的要长。ARPC 在结束退休申请方面落后了大约 65 天。但是,团队正在取得进展,预计将在未来 75 天内完全赶上所有退休。对于退休生效日后提交的申请,我们的目标是在收到后 60 天内处理。退休金将追溯至命令之日。那些在 60 岁时有资格享受 TRICARE 福利的成员也将在他们 60 岁生日时获得追溯授权。此外,ARPC 发现退休申请错误显著增加。为了简化流程,我们将退回这些申请,并附上需要更正的说明,然后关闭申请。在这种情况下,这些成员不会失去排队位置。申请的优先级取决于成员的退休生效日期。对于未来的退休申请,ARPC 正在与系统开发人员合作,以增强 myFSS 平台,帮助客户在最初完成申请时消除错误。为了帮助解决这些问题并防止它们再次发生,ARPC 实施了旨在减轻迁移到 myFSS 带来的挑战的新流程。ARPC 团队正在使用精益/六西格玛原则来实现流程现代化、简化管理并标准化 myFSS 培训。该团队已经看到生产能力的大幅提升,使他们能够快速完成这一积压工作。随着情况的发展,我们将继续发布有关储备退休状态的更新。HQ ARPC 致力于让客户和 CSS/MPF 人员及时了解尽可能准确的信息。
1个心脏病学系,格拉兹医科大学,奥地利格拉兹8036。2 Center de Recherche des Cordeliers,EquipeLabelliséeParla Ligue Contre cancer,ParisUniversitéde Paris,SorbonneUniversité,Inserm U1138,法国Insteritaire U1138,法国75006,法国,法国。3代谢组学和细胞生物学平台,法国Vilejuif 94805 Institut Gustave Roussy。4 Biotechmed Graz,8010 Graz,奥地利。5分子生物科学研究所,格拉兹大学,格拉兹大学,奥地利8010。6卓越领域BioHealth,格拉兹大学,奥地利格拉兹8010。7 Innsbruck University Innsbruck生物化学研究所和分子生物科学中心,因斯布鲁克大学,因斯布鲁克大学,奥地利6020。 8荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根大学新陈代谢和信号的小儿科学医学。 9医学与健康科学学院的神经科学系卡尔·冯·奥塞埃茨基大学奥尔登堡,奥尔登堡26129,德国。 10癌症研究所巴黎木匠,生物学系,HôpitalEuropéenGeorges Pompidou,AP-HP,巴黎7015,法国。 11生理学研究所,马里波大学医学院,2000年,斯洛文尼亚马里博尔。 *相应的作者:Mahmoud Abdellatif,医学博士,博士,格拉兹医科大学心脏病学系Auenbruggerplatz 15,A-8036 A-8036 Graz,奥地利;电子邮件:mahmoud.abdellatif@medunigraz.at Simon Sedej,博士,Graz医科大学心脏病学系,Auenbruggerplatz 15,A-8036,奥地利A-8036;电子邮件:simon.sedej@medunigraz.at7 Innsbruck University Innsbruck生物化学研究所和分子生物科学中心,因斯布鲁克大学,因斯布鲁克大学,奥地利6020。8荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根大学新陈代谢和信号的小儿科学医学。9医学与健康科学学院的神经科学系卡尔·冯·奥塞埃茨基大学奥尔登堡,奥尔登堡26129,德国。10癌症研究所巴黎木匠,生物学系,HôpitalEuropéenGeorges Pompidou,AP-HP,巴黎7015,法国。 11生理学研究所,马里波大学医学院,2000年,斯洛文尼亚马里博尔。 *相应的作者:Mahmoud Abdellatif,医学博士,博士,格拉兹医科大学心脏病学系Auenbruggerplatz 15,A-8036 A-8036 Graz,奥地利;电子邮件:mahmoud.abdellatif@medunigraz.at Simon Sedej,博士,Graz医科大学心脏病学系,Auenbruggerplatz 15,A-8036,奥地利A-8036;电子邮件:simon.sedej@medunigraz.at10癌症研究所巴黎木匠,生物学系,HôpitalEuropéenGeorges Pompidou,AP-HP,巴黎7015,法国。11生理学研究所,马里波大学医学院,2000年,斯洛文尼亚马里博尔。 *相应的作者:Mahmoud Abdellatif,医学博士,博士,格拉兹医科大学心脏病学系Auenbruggerplatz 15,A-8036 A-8036 Graz,奥地利;电子邮件:mahmoud.abdellatif@medunigraz.at Simon Sedej,博士,Graz医科大学心脏病学系,Auenbruggerplatz 15,A-8036,奥地利A-8036;电子邮件:simon.sedej@medunigraz.at11生理学研究所,马里波大学医学院,2000年,斯洛文尼亚马里博尔。*相应的作者:Mahmoud Abdellatif,医学博士,博士,格拉兹医科大学心脏病学系Auenbruggerplatz 15,A-8036 A-8036 Graz,奥地利;电子邮件:mahmoud.abdellatif@medunigraz.at Simon Sedej,博士,Graz医科大学心脏病学系,Auenbruggerplatz 15,A-8036,奥地利A-8036;电子邮件:simon.sedej@medunigraz.at
摘要。鉴于迅速增长的乘客和交流量,机场寻求可持续的解决方案,以改善乘客的经验和舒适性,同时最大程度地提高他们的利润。用于改善机场服务质量和管理流程的主要技术,包括物联网(IoT)系统,这些系统实现了智能机场和与其他公共基础架构和智能城市公用事业的相互联系的潜力。为了提供智能机场服务,实时延迟数据和预测是关键的信息来源。本文使用机器学习技术在Apache Spark(一个云计算框架)上引入了必不可少的方法,Apache Mllib是一个机器学习库Apache Mllib,以开发和实施可与信息系统完整的空气延迟的预测模型,以便提供最新的分析。实验结果已经用各种算法在分类和回归方面实现,从而体现了所提出的框架的作用。
•对于出发航班,在关闭主飞机门后的三个小时(用于国内航班)或四个小时(对于国际航班上)的飞机开始返回合适的下船点在脱皮乘客的停机坪上的位置,或•空中交通管制(ATC)建议飞行员指示,返回到脱机乘客的合适的下船点将大大破坏机场运营的努力,制定了一个详细的计划,该计划既有既定的触发点,又可以考虑到那些未能造成的Tables Delailds造成的触发器。努力航空的计划达到或超过了本规则施加的所有限制。