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QFX5120 以太网交换机数据表
• 校园结构核心分布：一对互连的 QFX5120 交换机可提供 EVPN L2 和 L3 VXLAN 网关支持。通过提供从接入到分布层的多宿主功能，消除了整个校园网络对 STP 的需求，而分布到核心是使用 EVPN 技术的 L3 IP 结构。IP 结构还可以扩展以连接多个企业建筑，而 VXLAN 允许跨建筑延伸 L2。分布层和核心层之间的 IP Clos 网络可以存在于两种模式下，QFX5120 支持这两种模式：- 集中路由桥接覆盖：位于结构中心位置的 IRB 接口（在本例中为核心设备）- 边缘路由桥接覆盖：位于结构边缘的 IRB 接口（在本例中为分布设备）
纸笔写作模式与计算机辅助写作模式作为任务复杂性的新维度
摘要：在本文中，我们提出将写作方式（纸笔写作与计算机写作）概念化为认知任务复杂性因素。为了为这一理论提出奠定基础，我们首先回顾了先前基于认知任务的模型对第二语言（L2）写作的改编。然后，我们比较了纸笔写作和计算机写作方式的一般特征，概述了将学习和表现相关的重要性归因于写作方式的多学科理论模型的主要原则，并回顾了现有的实证证据。由此，我们得出理论和实证依据，将写作方式概念化为任务复杂性维度。在概述我们的概念观点之后，我们继续回顾可用于独立评估纸质和计算机书写的 L2 任务中的认知负荷的方法。在结论中，我们提供了对未来研究的启示和建议。
21Me641.pdf
b什么是起搏器？简要解释各种起搏器。L4 10模块-4 Q.07 A解释以下内容。1。仿生叶2。光伏细胞。l2 10 b通过微生物表面吸附写了关于生物修复和生物化的注释。
结构降解导致硅胶密封剂故障
图1。PDMS-“随机分裂”机制的热降解a）分子内重新分布和b）分子间重新分布.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................（a）新鲜制备的商用硅胶密封剂样品（b）提取的硅氧烷降解产物的离子电流热量计学的EGA-MS总离子电流热图。................................... 23 Figure 3.EGA-MS热合器用于控制和老化商用硅胶密封剂样品。 (a) Level 3 aging samples, (b) Level 2 aging samples, (c) Level 1 aging samples & (d) Control sample .................... 25 Figure 4. 比较加热速率不同的对照密封剂的TD-PYR-GC-MS曲线用于对照密封剂（从90°C到790°C）获得的对照密封剂（五个步骤）。 比较了两个加热速率：（a）600°C/min和（b）20°C/min。 ............................................................................................ 27 Figure 5. 对于两个新鲜制备的样品，获得了 GC-MS色谱图，并使用优化方法进行了比较。 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 28图6。 Siloxane Degradation Product Identification ............................................................................... 29 Figure 7. EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L3的代表性样品。 ............................................................................................................................................................. EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L2的代表性样品。 .... 33图11。EGA-MS热合器用于控制和老化商用硅胶密封剂样品。(a) Level 3 aging samples, (b) Level 2 aging samples, (c) Level 1 aging samples & (d) Control sample .................... 25 Figure 4.比较加热速率不同的对照密封剂的TD-PYR-GC-MS曲线用于对照密封剂（从90°C到790°C）获得的对照密封剂（五个步骤）。比较了两个加热速率：（a）600°C/min和（b）20°C/min。............................................................................................ 27 Figure 5.GC-MS色谱图，并使用优化方法进行了比较。........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 28图6。Siloxane Degradation Product Identification ............................................................................... 29 Figure 7.EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L3的代表性样品。 ............................................................................................................................................................. EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L2的代表性样品。 .... 33图11。EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L3的代表性样品。.............................................................................................................................................................EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L2的代表性样品。.... 33图11。.............................................................................................................EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L1的代表性样品。 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ EGA-MS和L0代表性样品的相应GC-MS色谱图。 不同降解水平L3，L2，L1 vs Control L0的代表性样品的定量数据。 在EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L1的代表性样品。........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................EGA-MS和L0代表性样品的相应GC-MS色谱图。不同降解水平L3，L2，L1 vs Control L0的代表性样品的定量数据。在
物理循环-CSE-stream-2022-scheme.pdf
•熟悉与一个变量相关的微积分的重要性，并且在计算机科学和工程方面可进行多变量。•通过应用普通微分方程来分析计算机科学和工程问题。•将模块化算术知识应用于计算机算法。•发展线性代数的知识以求解方程系统。模块1 L1，L2和L3 8小时与计算机科学和工程有关的极性坐标和曲率简介。极坐标，极曲线，半径矢量与切线之间的角度以及两条曲线之间的角度。踏板方程。曲率和曲率半径 - 笛卡尔，参数，极性和踏板形式。问题。自学：曲率的中心和圆圈，进化和灭绝。应用：结构设计和路径，材料强度，弹性。模块-2 L1，L2和L3 8小时串联扩展和部分分化的介绍计算机科学领域和
强大的躯体周围 GABA 能自我支配可抑制人类和小鼠超颗粒新皮质中的篮状细胞
摘要 抑制性自突触是大脑中 GABA 能中间神经元中自我支配的突触连接。新皮质层中的自突触尚未得到系统研究，它们在不同哺乳动物物种和特定中间神经元类型中的功能知之甚少。我们研究了深部脑手术切除的人类新皮质组织 2/3 层 (L2/3) 中表达 GABA 能小白蛋白的篮状细胞 (pvBC)，并以小鼠作为对照。大多数 pvBC 在两个物种中都表现出强大的 GABA A R 介导的自我支配，但在非快速放电的 GABA 能中间神经元中，自突触很少见。光学和电子显微镜分析显示 pvBC 轴突支配着自己的胞体和近端树突。 GABAergic 自我抑制传导在人类和小鼠 pvBC 中相似，并且与从 pvBC 到其他 L2/3 神经元的突触传导相当。自突触传导在 pvBC 中延长了尖峰后的躯体抑制并抑制了重复放电。在超颗粒新皮质的人类和小鼠 pvBC 中，周围躯体自突触抑制很常见，它们在那里有效地控制 pvBC 的放电。
编程的细胞死亡配体2：癌症的新见解
免疫疗法已彻底改变了癌症治疗，抗PD-1/PD-L1轴治疗表现出各种肿瘤类型的显着临床效率。但是，应该注意的是，这种疗法对于所有PD-L1阳性患者而言并不普遍有效，强调需要加快对PD-1的第二个配体（称为程序性细胞死亡受体配体2（PD-L2））进行加快研究。作为免疫检查点分子，PD-L2与患者的预后有关，并且在癌细胞免疫逃生中起关键作用。对PD-L2表达的调节过程的深入了解可能会使患者从抗PD-1免疫疗法中分层。我们的综述着重于探索不同肿瘤中的PD-L2表达，其与预后，调节因子的相关性以及PD-L2与肿瘤治疗之间的相互作用，这可能在开发免疫组合疗法方面可提供明显的途径，并改善抗PD-1治疗的临床效率。
Adapt Markets News的概述
申请处理单元双核ARM Cortex-A72，48KB/32KB L1 $ W/ECC 1 MB L2 $ W/ECC实时处理单元双核ARM ARM Cortex-R5，32KB/32KB/32KB L1 $和256KB TCM TCM TCM W/ECC MOMIEN 256KB ON-CHIP NOMER W/ECC
学术人员2024
成功的第二语言获取取决于有效的指导和个体因素，例如减少对语言使用的焦虑和从事学习的动机。我的研究旨在探讨日语学习环境中第二语言获取中个体差异的作用。我已经发表了论文和书籍章节，包括“探索语言学习者和教师学习轨迹的等级方法”，以研究语言学习者和教师心理学的复杂性（Aoyama＆Yamamoto，2020）； “ L2任务参与研究中的概念化和操作研究：在语言教学中进行库存和前进”（Aoyama等，2024）； “纵向L2动机探究：对Lamb（2016）的回应'激励研究激励：长期实证研究中的问题'”在语言学习和教学方面的创新（Consoli＆Aoyama，2020）。请参阅https://sites.google.com/view/aoyama-elt/publications，以获取完整的，更新的出版物列表。
![arxiv：2408.13890v1 [cs.cv] 2024年8月25日](/simg/e\ef4a8befce0fd9b4bff9d7ef7d93ee36f59b29ad.webp)
arxiv：2408.13890v1 [cs.cv] 2024年8月25日
摘要。自动驾驶（AD）的数据驱动方法在过去十年中已被广泛采用，但面临着数据集偏见和无法解释性。受到人类驾驶的知识驱动性质的启发，最近的方法探讨了大型语言模型（LLMS）的潜力，以改善交通情况中的理解和决策。他们发现，使用经过三通链（COT）推理过程的下游数据上LLM的预处理范式可以增强可解释性和场景的理解。，这种流行的策略被证明遭受了臭名昭著的概率，而精制的婴儿床与随之而来的决策不符，而这种决策仍未受到以前基于LLM的AD方法的影响。为了解决这个问题，我们激励了基于多模式的LLM的端到端决策模型，该模型同时执行COT推理并执行计划结果。fur-hoverore，我们提出了配对的婴儿床和计划结果之间的推理决策对准约束，并在推理和决策之间施加了对应关系。此外，我们重新设计了COTS，以使模型能够理解复杂的方案并增强决策绩效。我们将建议的大型语言规划师与推理决策对齐为RDA驱动器。对Nuscenes和Drivelm-Nuscenes基准的实验评估证明了我们的RDA驱动器在增强最终AD系统性能方面的有效性。具体来说，我们的RDA驱动程序在Nuscenes数据集上实现了最先进的计划性能，具有0.80 L2误差和0.32的碰撞率，并且在挑战Drivelm-nuscenes基准方面取得了领先的结果，具有0.82 L2 L2误差和0.38碰撞率。