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通过间隔者有效控制细丝效率...
基于电阻转换（RS）效应的非挥发性存储设备由于其出色的特征性（例如良好的尺寸可伸缩性和较小的操作电压）而被认为是未来内存应用的最有前途的技术。RS效应基于在涂在电极上的电压下安装在金属电极之间的介电膜中的导电膜（CF）的生长[1，2]。虽然HFO 2是重新拉统设备的最广泛研究的电介质之一[3]，但交替分层的纳米材料引起了人们的兴趣[4]，因为筛选了介电层最适当的材料组合是Reram Fabrication的介电层的最佳组合。在以前进行的几项作品中，HFO 2 -AL 2 O 3纤维与单个HFO 2和Al 2 O 3薄膜相比，已经证明了高级RS特性。电阻开关行为已在Al 2 O 3 / HFO 2 BiLayer [5，6，7]，Al 2 O 3 / HFO 2 / Al 2 O 3 Trilayer [4，7]和Pentalayer [7]结构Ald -Grown在225-250°C处，总厚度达到20 nm。在另一项研究中，Al 2 O 3 / HFO 2 / Al 2 O 3在150ºC下生长的三层，厚度为12 nm，能够证明多级切换特性[8]。周期性的HFO 2 -AL 2 O 3多层含有等量的HF和Al在250ºC时的厚度为6.5 nm [9]。然而，在后一项研究中，没有发现成分层的厚度。hf x al 1 - x o y纤维在240ºC下生长，分级填充，从而从9：1到1：4 [10]变化了HFO 2：Al 2 O 3 ALD循环比率。另一项研究表明，HFO 2 -AL 2 O 3双层的30 nm厚的纳米胺由1.2
使用K-均值聚类方法和LSVM
引言人类与计算机之间的关系是近年来进行许多投资的研究领域之一。在过去的二十年中，已经设计了各种人类计算机间接位置，它利用了试听，视觉，节感或它们的组合。自从过去十年以来，就已经根据大脑电子信号分析将计算机与环境联系起来。这些系统的主要目的是帮助具有皮质脊髓损伤的人。尽管拥有健康的大脑，但这些人通常无法与周围环境移动或建立正常自然的关系。神经科学，生理学，信号分析，机器学习和硬件的最新进展使设计直接的脑部计算机通信系统，称为脑部计算机间隙（BCI），这使身体残疾的患者能够在没有其他人的帮助的情况下进行事务。通常，大脑计算机界面是一个系统，它允许残疾人操作电气设备，例如计算机指针，机器人手臂，甚至是脑电图。关于其实施，BCI系统评估了大脑活动的特定特征，因此翻译
我们最宝贵的资产：在 21 世纪服务的意义
我身穿军装的经历让我亲身体验了服役人员经常面临的考验和磨难。虽然服役是一种荣幸，但我们永远不应将人民的责任感视为理所当然。随着“竞争时代的国防”计划的启动，我们正在改变我们的运营方式，以满足全球英国的雄心壮志，并保护英国、其公民及其利益免受不断变化的威胁。随着运营环境的变化，国防也必须随之变化。本届政府为我们的武装部队制定的现代化计划的核心是为我们最优秀的军事资产——我们的服役人员提供新的优惠。我们将吸引和留住多元化、包容性、积极进取和专业的劳动力，
我们最宝贵的资产：在 21 世纪服务的意义
我身穿军装的经历让我亲身体验了服役人员经常面临的考验和磨难。虽然服役是一种荣幸，但我们永远不应将人民的责任感视为理所当然。随着“竞争时代的国防”计划的启动，我们正在改变我们的运营方式，以满足全球英国的雄心壮志，并保护英国、其公民及其利益免受不断变化的威胁。随着运营环境的变化，国防也必须随之变化。本届政府为我们的武装部队制定的现代化计划的核心是为我们最优秀的军事资产——我们的服役人员提供新的优惠。我们将吸引和留住多元化、包容性、积极进取和专业的劳动力，
通过优化和机器学习提高 P300 拼写器的性能
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种允许人们绕过周围神经系统 (PNS) 的自然神经肌肉和激素输出与环境互动的系统。这些接口记录用户的大脑活动并将其转换为外部设备的控制命令，从而为 PNS 提供额外的人工输出。在这一框架中，基于 P300 事件相关电位 (ERP) 的 BCI 已被证明特别成功和强大，ERP 表示特定事件或刺激后从大脑记录下来的电反应。通过分类算法确定 EEG 特征中是否存在 P300 诱发电位。线性分类器（例如逐步线性判别分析和支持向量机 (SVM)）是 ERP 分类中最常用的判别算法。由于 EEG 信号的信噪比较低，因此在对信号进行分类之前，需要执行多个刺激序列（又称迭代）并取平均值。然而，虽然增加迭代次数可以提高信噪比，但也会减慢该过程。在早期的研究中，迭代次数是固定的（无停止环境），但最近文献中提出了几种提前停止策略，以便在满足某个标准时动态中断刺激序列，以提高通信速率。在这项工作中，我们探索了如何通过结合优化和机器学习来提高基于 P300 的 BCI 中的分类性能。首先，我们提出了一个新的决策函数，旨在提高无停止和提前停止环境中的分类性能（准确度和信息传输速率）。然后，我们提出了一个新的 SVM 训练问题，旨在促进目标检测过程。我们的方法在几个公开可用的数据集上被证明是有效的。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
通过优化和机器学习提高 P300 拼写器的性能
脑机接口 (BCI) 是一种允许人们绕过周围神经系统 (PNS) 的自然神经肌肉和激素输出与环境互动的系统。这些接口记录用户的大脑活动并将其转换为外部设备的控制命令，从而为 PNS 提供额外的人工输出。在此框架中，基于 P300 事件相关电位 (ERP) 的 BCI 已被证明特别成功且稳定，ERP 代表特定事件或刺激后从大脑记录的电反应。通过分类算法确定 EEG 特征中是否存在 P300 诱发电位。线性分类器（例如逐步线性判别分析 (SWLDA) 和支持向量机 (SVM)）是 ERP 分类中最常用的判别算法。由于 EEG 信号的信噪比较低，因此需要执行多个刺激序列（即迭代），然后取平均值，然后对信号进行分类。然而，虽然增加迭代次数可以提高信噪比 (SNR)，但也会减慢该过程。在早期的研究中，迭代次数是固定的（不停止），但最近，文献中提出了几种提前停止策略，以便在满足某个标准时动态中断刺激序列，以提高通信速率。在
安全规划意味着制定计划来保护您
„ f 提前计划好如果您选择离开可能需要携带的物品（包括出生证明、学校和医疗记录、钱、驾驶证件、支票簿、护照、储蓄簿、儿童福利簿、药物、衣服和孩子们最喜欢的玩具）。
靶向多胺通路——克服三阴性乳腺癌化学耐药性的“手段”
TNBC 2 的定义是雌激素、孕激素和 HER2 受体表达水平不具备临床可操作性，占所有乳腺癌的 15% 到 20%，但却是乳腺癌死亡的主要原因，尤其是年轻女性和非洲裔女性 ( 1 )。最近的发展扩大了部分 (但不是全部) TNBC 患者的治疗选择。这些包括针对携带种系 BRCA 突变患者的聚 (ADP-核糖) 聚合酶的药物抑制剂，以及针对 PD-L1 阳性 TNBC 患者的程序性死亡配体 1 (PD-L1) 抑制剂阿替利珠单抗与白蛋白结合型紫杉醇联合使用。尽管取得了这些进展，但细胞毒性化疗药物，如阿霉素 (Dox) 和顺铂 (CsP) 仍然是大多数 TNBC 患者的唯一选择 ( 2 )。由于这些患者的治疗选择较少，且治疗反应与生存期之间存在很强的相关性 ( 3 )，因此化疗反应对这些患者而言至关重要。值得注意的是，约三分之一对化疗有反应的 TNBC 患者的生存期与非 TNBC 患者的延长生存期相当 ( 4 )，这凸显出迫切需要找到让患者从无反应者转变为有反应者的方法。鉴于先前的证据表明多胺合成增加会促进肿瘤的发生和生长，作者试图回答是否可以针对多胺合成增加 TNBC 对化疗的敏感性。