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Weebit Nano完全有资格将RERAM模块符合
2025年3月11日 - Weebit Nano Ltd（ASX：WBT，Weebt或Company）是全球半导体行业的先进存储技术的领先开发人员和许可人，已完成AEC-Q100 150°C其电阻随机记忆（RERAM）模块化工艺的电阻随机记忆（RERAM）模块化工艺的合格资格。这项成就证实了Weebit的嵌入式RERAM非挥发性内存（NVM）技术用于高温汽车应用的质量和可靠性。汽车电子委员会（AEC）最初是由克莱斯勒，福特和通用汽车建立的，目的是建立共同的部分资格和质量系统标准，从那时起，汽车行业的许多关键参与者就加入了。AEC-Q100是集成电路（ICS）的标准汽车应力测试资格。根据AEC-Q100标准的非易失性存储器，包括程序/擦除耐力，数据保留和高温操作生命（HTOL）资格测试，Weebit Reram模块是资格的。使用单晶体管的单耐（1T1R）细胞结构实现了资格，表明在150°C运行时的稳定性最高为100K耐力周期*，包括循环和循环后的高温数据保留。根据Yole Group的一部分Yole Intelltence的说法，汽车行业的半导体市场将从2023年的520亿美元增长到2029年的970亿美元，每辆车的半导体设备数量也在继续增长**。增长主要是由采用更多电气化和高级驾驶员辅助系统（ADA）的驱动，从而导致需要更先进的处理和更有效的功率管理，而RERAM起着关键作用的领域。Weebit Nano首席执行官Coby Hanoch说：“全AEC-Q100资格是将NVM设计到汽车微控制器和其他组件中的关键要求。通过这项成就，考虑嵌入式NVM的公司将知道Weebit Reram的参数与汽车制造商的规格保持一致，这将继续提高我们在该领域的地位。“此资格还具有更大的影响，超出了汽车，因为许多工业和物联网应用，例如井下工具，燃烧发动机，石油和天然气等，都需要高温可靠性和扩展的耐力。实现AEC-Q100资格也会影响许多其他应用，因为它使设计师充满信心，即技术非常强大，可靠，甚至超出了他们的需求。“我们有信心，这种进一步的资格将引起潜在客户的更大兴趣，这些客户正在寻求具有温度可靠性并扩展的记忆进步
PMI义务誓言开发完全集成的旅行生态系统；数字计划
DF＆TR业务受到大流行的重大影响，但仍有一些积极的发展。“我们在日本，韩国和阿联酋机场成功推出了新的限量版Heets Dimensions系列，并在全球多个市场上揭开了新的万宝路夏季融合包。
全年CR-2025划分 - ...
标题I-一般规定第1101节。延长资金。第1101条扩展了2024财政年度提供的资金，但有限的例外。第1102节。条款和条件。第1102条规定，CR中提供的资金以《相关拨款法》中提供的范围和方式可用。 第1103节。 可比性的可比期。 第1103条保留了拨款的可比性期限，该拨款在2024财政年度适用的《适用拨款法》中携带了多年或没有年度的可用期限。 第1104节。 限制了新的开始和活动。 第1104条防止CR中提供的拨款被用于新开始和2024财政年度禁止的新活动。 第1105节。 延续要求，当局和其他条款。 第1105条规定，除非另有规定，否则在CR期间，延长的2024财年拨款法的要求，当局，条件，限制和其他规定仍在。 第1106节。 Cr的结束日期。 第1106条继续CR提供的拨款和当局至2025年9月30日。。 第1107节。 要求将CR支出收取适用拨款的要求。 第1107条要求根据《持续拨款法》（2025年）（公共法第118-83号）支出支出，向本部门提供的适用拨款，基金或授权。 第1108节。第1102条规定，CR中提供的资金以《相关拨款法》中提供的范围和方式可用。第1103节。可比性的可比期。第1103条保留了拨款的可比性期限，该拨款在2024财政年度适用的《适用拨款法》中携带了多年或没有年度的可用期限。第1104节。限制了新的开始和活动。第1104条防止CR中提供的拨款被用于新开始和2024财政年度禁止的新活动。第1105节。延续要求，当局和其他条款。第1105条规定，除非另有规定，否则在CR期间，延长的2024财年拨款法的要求，当局，条件，限制和其他规定仍在。第1106节。Cr的结束日期。第1106条继续CR提供的拨款和当局至2025年9月30日。。 第1107节。 要求将CR支出收取适用拨款的要求。 第1107条要求根据《持续拨款法》（2025年）（公共法第118-83号）支出支出，向本部门提供的适用拨款，基金或授权。 第1108节。第1106条继续CR提供的拨款和当局至2025年9月30日。第1107节。要求将CR支出收取适用拨款的要求。第1107条要求根据《持续拨款法》（2025年）（公共法第118-83号）支出支出，向本部门提供的适用拨款，基金或授权。第1108节。智能程序的豁免语言。第1108节为某些情报计划和机构提供豁免语言。
这是全新的全电动沃尔沃ES90
在自己的一类中 - 这里是全新的，全电动的沃尔沃ES90，有人可能会说这是一辆轿车。其他人会看到SUV的快速后备甚至提示。我们将让您成为最终的法官 - 我们所知道的是，新的，全电动的沃尔沃ES90通过消除这三个部分之间的妥协来为自己雕刻一个新的空间，这将其置于自己的类别中。ES90结合了轿车的精致优雅，快速背后的适应性以及与SUV相关的宽敞内部和更高的地面间隙。这是一辆多功能汽车，不会在舒适或空间上妥协。允许更大的冒险和家庭的汽车，在专业和私人生活之间取得完美的平衡，并让您拥抱生活中的特殊时刻。ES90旨在随着时间的推移而发展，并由下一代核心计算机提供动力，这些计算机比上一代相比有8倍。这是第一款具有800V技术的沃尔沃汽车，比以前任何电动沃尔沃的范围更长且充电更快。自然地，它的设计是我们的开创性安全技术的核心，该包装将成为沃尔沃汽车的另一座斯堪的纳维亚设计经典。现在在选定的市场中开放订单，ES90是我们均衡产品组合的最新产品组合沃尔沃汽车。这是我们阵容中的第六个全电动型号，加入了EX90，EM90，EX40，EC40和EX30，因为我们继续进行全面电气的旅程。
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一氧化氮（NO）可能是一种简单的化合物，但在我们体内许多不同的病理学和生理途径中，它作为信号分子起着至关重要的作用。在其许多属性中，它是一种有效的抗菌剂，具有针对生物膜的活性。它还触发血管舒张并防止血栓形成。临床医生热衷于利用NO，因为外源分娩有可能提供许多模仿自然过程的晚期疗法。其气态性质使其难以处理，并且对NO的生物响应IS浓度和位置依赖。此外，没有一个很短的半衰期。为了有效，必须以正确的浓度直接将其直接传递到目标细胞以达到所需效果。我们以前已经证明了金属有机框架（MOF）材料具有通过水分交换机制吸附，存储和释放NO从框架金属站点释放的能力。此外，在通过溶剂铸造技术将这些MOF粉末配制为聚合物矩阵时，我们已经表明我们可以将这些MOF/聚合物组合物加载为NO并控制NO从膜表面的递送。在我们的最新工作中，我们已经使用了外部方法来生产含有聚合物管的MOF，并使用目前在导管制造中使用的医学级聚合物。与为医疗设备应用设计新材料相关的挑战是受控，一致的输送（剂量），毒理学和合适形式的材料之间的平衡。在此海报中，我们展示了管子的物理特性，无释放曲线和生物相容性如何随MOF加载水平而变化。使用体外测定法，我们认为从挤出的复合材料中释放NO可以提供抗微生物活性，防止血小板聚集并诱导血管弛豫。我们的结果证明，我们可以防止三个与大主教有关的临床挑战 - 感染，血栓形成和血管/动脉/动脉痉挛。
2024全年结果公告
AndréLacroix：首席执行官声明“我想认识到我所有的同事的奉献精神和致力于为客户提供卓越的服务，这是我们2024年强劲的收入增长，强劲的利润率，强劲的利润率，双位数量的收入增长，出色的现金产生，出色的现金> ROIC> 。AndréLacroix：首席执行官声明“我想认识到我所有的同事的奉献精神和致力于为客户提供卓越的服务，这是我们2024年强劲的收入增长，强劲的利润率，强劲的利润率，双位数量的收入增长，出色的现金产生，出色的现金> ROIC>我们过去五年来高增长和高利润细分市场的收购为Intertek投资组合增添了实际价值，并为2024年的收入贡献了2.07亿英镑，并提供了25.1％的利润率。我们将继续看到稳定的收购机会，我们将保持纪律处分，以确保通过价值增值并购增强Intertek商业模式的独特优势。所有Intertek利益相关者向前迈进的价值增长机会都是重要的。我们的客户正在增加对基于风险的质量保证的关注，以在其价值链的每个部分都采用较高的质量，安全性和可持续性标准，从而触发了我们对我们的ATIC解决方案的需求更高，这些解决方案受我们的基于科学的客户卓越优势提供支持的ATIC解决方案。我们在2023年5月推出了Intertek AAA差异化的增长战略，以抓住对我们行业领先的解决方案的需求增加，利用我们的一流的操作平台，并针对我们有机会提高绩效的领域。这些结果表明，我们的AAA策略的执行正在正轨，并为所有利益相关者创造优质价值的增长机会确实令人兴奋。我们的高增长现金复合者收益模型每年都在越来越强大，这使我们有机会进一步奖励股东，同时仍在有机地进行投资并寻求增值的无机增长机会。鉴于我们的收入模式的实力，我们的绩效记录，对未来增长机会的信心以及目前的杠杆水平与我们的目标杠杆水平为1.3倍 - EBITDA的净金融债务净额为1.8倍，董事会今天宣布在本财政年度将完成最初的3.5亿英镑股票回购。有有机和无机投资的机会，以部署资本，利用保持在目标范围范围的底部以及任何相关的外部宏观经济因素的可持续性，我们希望我们的股份回购仍然是我们资本分配政策的核心要素，并定期重复出现。我们充满信心地进入2025年，该小组将以恒定的货币，保证金进度和强劲的现金流量绩效的中层数字LFL收入增长，提供出色的性能。我们在2024年的高度幅度为17.4％，有效地实现了比预期的17.5％+的目标，如今，我们宣布在中期期间的新利润率为18.5％+，利用了收入增长的加速度，我们看到了我们的ATIC解决方案，我们的ATIC绩效管理，我们所学的绩效管理和高额增长和高等水平，并高涨。”注1：按常量货币注2：按实际费率注释3：在过去五年中进行的收购贡献
全尺度NB3SN CICC设计的机械分析...-虹膜
n最近的tokamaks [1]，例如目前在法国组装的ITER，磁体Ca-Bles由数百种含有NB 3 SN的复合材料超导电线组成，这是一种强应变敏感的材料[2]。在机器操作期间，这些电缆被提交给电磁和热性质的环状机械载荷。已经观察到这些重复负载会触发电缆的电性能的逐渐但稳定的降低[3]，[4]。到目前为止，这种宏观损失的电性能与Su-percoducductuction导线的局部应变状态有关的确切机制仍然部分未知。由于其多尺度和多物理性质，此问题非常复杂。本文基于以前的工作[5] - [7]，其最终目标是通过开发实心数值机电模型来阐明电缆和链尺度的一些目标，以模拟运行中的超导电缆。该模型旨在识别和理解性能降解的原因，并获得评估新超导电缆的电缆行为的预测工具。这项工作呈现
人们对标记为AI生成的头条持怀疑态度，即使是真实的或人为的，因为他们假定完全AI自动化
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
自我报告的健康，神经心理学测试和完全康复的Covid-19患者与杂化后认知症状的患者的生物标志物：一项试验研究
短期健康调查（SF-36）[31,32] 36个项目调查，测量8个健康领域：（1）由于健康问题而导致的体育活动的限制； （2）由于身体或情感问题，社交活动的局限性； （3）由于身体健康问题而导致的通常角色活动的限制； （4）身体疼痛； （5）一般心理健康； （6）由于情绪问题而导致的通常角色活动的限制； （7）活力； （8）一般健康感知。Euroqol 5维（EQ-5D）[33]患者报告了衡量5个领域生活质量的结果：流动性，自我保健，通常的活动，疼痛/不适以及焦虑/抑郁症。每个维度都在3级严重性排名上进行评分，范围从“无问题”到“极端问题”。还包括一个0-100的视觉模拟量表，以评估患者的自我评估总体健康状况（100 =您可以想象的最佳健康； 0 =您能想象的最糟糕的健康）。152
从完整校准到代码调制的视觉诱发电位的零培训 - 脑电脑接口Thielen，J。； Marsman，J.P。； Farquhar，J
抽象目标。通常，由于单个特质和脑电图的非平稳信号属性（EEG），使用用户和会话特异性数据对脑委员会接口（BCI）进行校准。因此，BCIS经历耗时的被动训练阶段是正常的，以防止用户直接操作它们。在这项研究中，我们以逐步的方式系统地减少训练数据集，以最终达到一种无校准的方法，用于代码调制的视觉诱发电位（CVEP）基于BCI，以完全消除繁琐的训练阶段。方法。在广泛的离线分析中，我们将复杂的编码模型与传统的事件相关电位（ERP）技术进行了比较。我们以标准方式校准编码模型，数据仅限于单个类，同时概括所有其他数据，而没有任何数据。此外，我们研究了在线环境中零培训CVEP BCI的可行性。主要结果。通过采用编码模型，可以大大减少培训数据，同时保持分类性能以及ERP方法的解释差异。只有一个类别的数据，甚至根本没有数据，它仍然显示出出色的性能。此外，零训练CVEP BCI在在线拼写任务中达到了高通信率，证明了其可行性用于实际使用。意义。这使我们能够完全跳过训练阶段，并将所有宝贵的时间用于直接操作。迄今为止，这是该场中最快的零训练CVEP BCI，仅使用几个非侵入性水基EEG电极而无需校准而无需校准。这可以最大程度地减少会话时间，并为实用的插件BCI打开了新的令人兴奋的方向。从根本上讲，这些结果验证了所采用的神经编码模型将数据压缩到事件响应中，而没有解释能力的损失与使用完整的ERP作为模板相比。