XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemembed
阶段I SD-433+UMD Photon搜索
将介绍在Polimi开发的医学成像应用中开发的ASIC。sipms读数的整体闪烁体读数允许伽马射线的光谱和相互作用测量位置，这也可以在模拟通道中的主动增益控制机理，在较大的动态范围内。尤其是在迅速-gamma测量中应用剂量治疗中的剂量验证。新的Anna ASIC实现了一个集成的神经网络，该神经网络直接处理从检测器的模拟信号，朝着闪烁体中相互作用的伽马射线位置的芯片重建。
回收的PETG嵌入石墨烯，多壁...
添加剂制造（通常称为3D打印）由使用数字计算机辅助设计（CAD）的各种制造工艺编译，并通过将连续的，分层的跨层应用于构建平台，并将其处理为3D物理对象。It possesses signi cant bene ts over its more traditional formative and subtractive manufacturing counterparts, such as: on-demand manufacturing, lower (o en zero) waste, rapid prototyping capabilities, high degree of customisability, global reach as les can be modi ed and sent anywhere in the world, and the ability to create complex geometries such as nested and moving structures or overhangs.1融合细丝制造（FFF）是一种添加剂制造，由于FFF打印机的相对较低的成本及其使用的简单性，因此广泛采用了。2它涉及挤出毫米尺度的热塑性聚合物通过加热喷嘴哀叹。打印头的运动将聚合物的薄横截面绘制到上一个，并在此冷却并固体以使nal 3d对象。广泛的商业哀叹
开创了嵌入式研究翻译方法的使用，以增加小农户的收入和生计
虽然参与性的研发得到广泛赞誉，但有效的明确程序可以确保最终用户参与仍然是圣杯。我们的研究提出了一种简单的参与方法，该方法是通过Laser Pulse开发的嵌入式研究翻译（ERT），并证明了其在乌干达西尼罗河地区的小型持有人蔬菜养殖社区中的应用。ERT涉及将研究结果直接集成到特定情况下的实际应用或解决方案中。它强调研究人员和利益相关者之间的合作，确保发现与现实世界中的相关，可行并有效地应用。它建立在四个支柱上：（i）研究人员与利益相关者之间的伙伴关系（ii）参与产生相关研究（III）产品的过程，以及（iv）对发现的传播。基于这些支柱及其基本原则，建议进行实施过程，从启动阶段开始，研究人员积极涉及各种各样的合作伙伴和利益相关者。这是一个设计阶段，其特征是参与性讨论，协作决策和计划。这些步骤指导实施阶段，在此期间，合作伙伴仍在积极参与研究。最后，伙伴关系共同传播了这些发现，以最大程度地发挥影响力和吸收。接下来是第二阶段（CO验证），其中利益相关者通过FGD和反馈会议验证信息。在我们的研究中，我们使用五阶段的程序将方法调整为乌干达语境：在第一阶段（了解环境），研究人员迅速获得了有关目标种植系统的相关方面以及通过文献审查和定量基线调查的广泛干预领域的尽可能多的信息。在第三阶段（干预措施的优先领域共选择），研究人员和利益相关者共同选择了目标作物以及要解决的特定约束。第四阶段是共同发展，涉及潜在技术的共同体和共同测试。最后阶段（传播）包括通过合作伙伴关系和其他传播渠道来扩展共同开发的技术。
猴子业务：强化学习与邻里搜索虚拟网络嵌入。
在本文中，我们考虑了5G网络切片的虚拟网络嵌入（VNE）问题。此问题需要在基板虚拟化物理网络上分配多个虚拟网络（VN），同时最大化资源，最大数量，放置的VN和网络运营商的好处。我们解决了随着时间的推移而到达的问题的在线版本。受到嵌套推出策略适应（NRPA）算法的启发，这是众所周知的蒙特卡洛树搜索（MCT）的变体，该变体学习了如何随着时间的推移进行良好的模拟，我们提出了一种新算法，我们称之为邻里增强策略适应（NEPA）。我们算法的关键特征是观察NRPA无法利用状态树一个分支中获得的知识，而这是另一个启动的知识。NEPA通过以节俭的方式将NRPA与邻居搜索相结合来学习，这仅改善了有希望的解决方案，同时保持运行时间较低。我们将这项技术称为猴子业务，因为它归结为从一个有趣的分支跳到另一个分支，类似于猴子如何跳到树上，而不是每次都倒下。与其他最先进的算法相比，NEPA在接受率和收入比率的比率方面取得了更好的结果，无论是在真实和合成拓扑上。
嵌入SiO2
x ge x /sio 2界面，而不是通过脱位成核。该机制导致嵌入式层的形态演化和局部肿胀，这是由SIO 2的粘性流促进的。在这些温度下，Si 1-X Ge X膜在粘性SIO 2中扩展，以最大程度地减少应变能。几何相分析证实，横向膨胀会导致GE凝结过程中积累的应变的松弛。我们建议这种现象可能是文献中已经报道的屈曲机制的起源。这项研究表明，Sio 2可以作为有效的符合性的符合性的底物，用于无缺陷的无缺陷GE RICE SI 1-X GE X薄膜。基于SIO 2矩阵粘弹性的新通用松弛过程可以应用于SI 1-X GE X膜以外的许多其他系统。这里制造的高质量无缺陷富富富富膜可以作为SI基板上各种2D或3D材料异质整合的良好模板。
网络嵌入以实现大脑连接
摘要 在神经科学中，网络目前用于表示大脑连接系统，目的是确定大脑本身的具体特征。 然而，使用常见的网络描述符来区分健康的人脑网络和病态人脑网络可能会产生误导。 为此，我们探索了网络嵌入技术，目的是比较大脑连接网络。 我们首先提出了健康大脑连接的代表性图的定义。 然后，介绍了两种通过嵌入的分类程序，在不同的数据集中获得了良好的准确度结果。 此外，这种技术的强大之处在于可以在低维空间中可视化网络，从而有助于解释不同条件下（例如正常或病理）网络之间的差异。
采用银烧结芯片粘接的 PCB 嵌入式技术的新功率模块概念
1. 简介 在汽车行业，电气解决方案的高度集成是一大趋势 [1]。因此，行业面临着提供集成度更高、更可靠、更节能的设备的需求 [1-4]。这些设备应安装在汽车有限的空间内。这种内部空间限制以及不断增加的功率密度需要增强散热以在减小尺寸的同时提高性能 [2]。PCB 嵌入式技术是解决这些问题的绝佳解决方案。事实上，它通过优化互连、减小尺寸和重量以实现小型化来提高电源模块性能 [1, 5]。这种优化可降低寄生电感并获得更好的热管理 [1, 6, 7]。本文选择的一个应用示例是智能皮带驱动起动发电机。对于此应用，我们采用了 PCB 嵌入式技术。对于后一种情况，本研究涉及一种新电源模块概念的可行性，该概念包含四个 100 V Si MOSFET ST315N10F7D8，作为单个开关并联，高度集成在 48 V/400 A 电机中，一方面减小体积和重量，另一方面提高热管理和芯片粘接的机械强度。该技术基于将 Si MOSFET 集成到 PCB 内部，使用银浆烧结进行芯片粘接和预浸渍复合纤维层压。本文将重点描述更为坚固的组装工艺，随后对原型进行电气测试以展示其功能，而机械测试将展示其强度。2. PCB 嵌入式组装设计其原理是使用基于厚铜板的绝缘金属基板 (IMS) 来传输大电流并优化散热。芯片堆叠在两块铜板之间以便于嵌入。芯片和铜板之间的连接由银烧结工艺确保。电绝缘由层压在这些铜板之间的预浸渍复合纤维层实现（见图 1）。此外，芯片栅极烧结到铜箔上，并且可以通过镀通孔 (PTH) 访问该铜箔。
使用集成知识图谱嵌入对 COVID-19 进行分子评估和可解释的药物再利用
由于目前尚无具有临床疗效的药物，因此寻找针对 COVID-19 的有效药物仍然迫在眉睫。近年来，寻找已获批准或正在研究的药物的新用途（即药物再利用）变得越来越流行。我们在此提出了一种基于知识图谱 (KG) 嵌入的 COVID-19 药物再利用新方法。我们的方法在以 COVID-19 为中心的 KG 中学习实体和关系的“集成嵌入”，以便获得图元素的更好的潜在表示。随后，集成 KG 嵌入用于训练深度神经网络以发现 COVID-19 的潜在药物。与相关研究相比，我们在排名靠前的预测中检索到了更多试验中药物，从而对试验外药物的预测更有信心。据我们所知，这是第一次使用分子对接来评估使用 KG 嵌入进行药物再利用获得的预测。我们表明福辛普利是 SARS-CoV-2 nsp13 靶标的潜在配体。我们还通过从 KG 中提取的规则以及 KG 衍生的解释路径来解释我们的预测。分子评估和解释路径为我们的结果带来了可靠性，并构成了评估基于 KG 的药物再利用的新的互补且可重复使用的方法。
预测使用单词嵌入心力衰竭患者的30天医院再入院
队列（n = 21031）总负性性别女性9971 8120 1851男性11060 8978 2082总计21031 17098 3933＃招生2.07（2.88）1.98（2.44）1.98（2.44）2.52（4.28）住宿时间7.83（8.57）7.53（8.04）9.11（10.48）索引入院时年龄73.36（13.55）73.39（13.55）73.2（13.56）
双图解式融合网络，用于预测与序列学习的潜在微生物 - 疾病关联
最近的研究表明，微生物对于维持人类健康至关重要。营养不良或这些微生物群落中的失衡与多种人类疾病密切相关。因此，了解微生物对疾病的影响至关重要。Dugel模型利用图形卷积神经网络（GCN）和图形注意网络（GAT）的优势，确保捕获微生物 - 疾病关联网络中的本地和全局关系。长短记忆网络（LSTM）的集成进一步增强了模型理解特征表示中的顺序依赖性的能力。这种全面的方法使Dugel能够在预测潜在的微生物疾病关联方面达到很高的准确性，从而使其成为生物医学研究和发现新的治疗靶标的有价值的工具。通过结合基于图形和基于序列的学习技术，Dugel解决了现有方法的局限性，并为预测微生物 - 疾病关联提供了强大的框架。为了评估Dugel的性能，我们基于两个数据库（HMDAD和tobiome）进行了全面的比较实验和案例研究，以证明Dugel可以有效地预测潜在的微生物疾病关联。