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回顾了对生物启发的优化算法的全面综述，包括微电子和纳米光学的应用
摘要：人工智能在日常生活中的应用变得无处不在且不可避免。在那个广阔的领域，一个特殊的位置属于用于多参数优化的仿生/生物启发的算法，该算法在许多区域中找到了它们的使用。新颖的方法和进步正在以加速速度发表。因此，尽管事实上有很多调查和评论，但它们很快就变得过时了。因此，与当前的发展保持同步非常重要。在这篇综述中，我们首先考虑了生物启发的多参数优化方法的可能分类，因为专门针对该领域的论文相对较少，而且通常是矛盾的。我们通过详细描述一些更突出的方法以及最近发表的方法来进行。最后，我们考虑在两个相关的宽域中使用仿生算法的使用，即微电子（包括电路设计优化）和纳米光子学（包括诸如光子晶体，纳米质体的构造和水流的结构的逆设计（包括逆设计）。我们试图保持这项广泛的调查独立，以便不仅可以使用相关领域的学者，还可以使用对这个有吸引力领域的最新发展感兴趣的所有人。
保护印度尼西亚苏门答腊的亚洲tapir栖息地
摘要亚洲tapiir tapirus inidencus是东南亚唯一的tapir物种。它在其范围内正在下降，并被归类为IUCN红色列表中的威胁。苏门答腊的森林对亚洲tapeir的保护至关重要，因为它们包含了该物种的最后剩余人群，但由于缺乏有关栖息地适合性的信息而阻碍了保护工作。，我们整理了来自苏门答腊雨林的九个景观的摄像头数据，以帮助预测岛上亚洲tapiir的适当栖息地。贝叶斯的预测模型的预测表明，tapiir的占用率是高海拔以下的森林，仅在地上生物量高的森林中。苏门答腊西部Barisan山脉周围的森林为该物种提供了最合适的栖息地。仅占最关键的栖息地的百分比（即 the的占用价值的百分位数，或以上），以正式保护tape tape，其余的大部分都在属于分水岭保护（％）或记录（％）的森林中发现。 我们the的占用价值的百分位数，或以上），以正式保护tape tape，其余的大部分都在属于分水岭保护（％）或记录（％）的森林中发现。我们
抗严重急性呼吸综合征的抗病毒药物......
摘要 到目前为止，已经进行了大量分析以发明严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS‑CoV‑2) 的适当治疗靶点。本综述描述了该病毒的种类和治疗策略，并提到了一些特定药物。其中，柴胡皂苷对 SARS‑CoV‑2 的非结构蛋白 15 和刺突糖蛋白具有亲和力。发现核苷酸抑制剂如索非布韦、利巴韦林、加利地西韦、瑞德西韦、法匹拉韦、头孢呋辛、替诺福韦和羟氯喹 (HCHL)、塞曲布韦、YAK 和 IDX‑184 可有效结合 SARS‑CoV‑2 RNA 依赖性 RNA 聚合酶。在抗疟和抗炎类药物中，氯喹及其衍生物 HCHL 已被美国食品和药物管理局批准用于 SARS‑CoV‑2 感染的紧急治疗。根据之前发表的文献，我们已指出其他药物，如抗病毒类药物法匹拉韦和洛匹那韦/利托那韦、抗病毒类药物血管紧张素转换酶 2（肾素-血管紧张素系统抑制剂）、抗病毒类药物瑞德西韦（RNA 聚合酶抑制剂）、抗炎类药物千金藤素等。此外，对具有相关靶点的药物重新定位候选药物进行评估对于病毒缓解也具有重要意义。
泛加拿大肿瘤药物审查最终经济指导报告 曲氟尿苷-替吡嘧啶 (Lonsurf) 用于治疗胃癌
免责声明 不能替代专业建议 本报告主要旨在帮助加拿大卫生系统领导者和政策制定者做出明智的决定，从而提高医疗服务的质量。虽然患者和其他人可以使用本报告，但本报告仅供参考和教育之用。本报告不应被用作对特定患者护理的临床判断或任何决策过程中的其他专业判断的替代，也不应被用作专业医疗建议的替代。 责任 pCODR 对所披露的任何信息、药物、疗法、治疗、产品、流程或服务的准确性、完整性或实用性不承担任何法律责任。信息按“原样”提供，建议您在依赖之前自行验证并咨询医学专家。您不应要求 pCODR 对您如何使用本报告中提供的任何信息负责。pCODR 生成的报告由基于制药商、肿瘤组织和其他来源提供的信息的解释、分析和意见组成。pCODR 对此类解释、分析和意见的使用不承担任何责任。根据 pCODR 的基础文件，pCODR 提供的任何调查结果对任何组织（包括资助机构）均不具有约束力。pCODR 特此声明，对于使用 pCODR 生成的任何报告，不承担任何责任（为进一步明确，“使用”包括但不限于资助机构或其他组织决定遵循或忽略 pCODR 报告中提供的任何解释、分析或意见）。资金 加拿大肿瘤药物审查由各省和地区共同资助，魁北克省除外，目前魁北克省不参与 pCODR。
葡萄酒和蒸馏酒的灌装标准
2 通知 210A 错误地将 19.2 盎司葡萄酒的公制等值列为 545.5 毫升，而不是 568 毫升，这反映了美国苹果酒协会的意见以及英制盎司而非美制液体盎司的换算系数。评论回复涉及 19.2 盎司的尺寸，并在适用的情况下表明读者普遍理解该提案是针对美国盎司的，这是 TTB 的意图。本最终规则使用适当的换算系数来确定法规中的公制等值。
随着技术价格下降，受控制理论启发的设计能否保持部署政策的有效性和成本效益？
摘要 基于经济激励的部署政策是加速清洁能源技术传播的最有效工具之一。上网电价等政策工具在推动太阳能光伏发电的增长方面发挥了关键作用，并可以加速其他对能源系统脱碳至关重要的技术的采用。然而，历史经验表明，如果不能根据技术价格下降调整经济激励措施，可能会从根本上破坏这些政策的有效性和成本效益。本文通过评估三种新颖的政策设计来应对这一挑战。基于控制理论原理，所提出的机制根据部署、政策成本或采用者的盈利能力的变化来调整激励措施。我们评估了每种政策设计在 2000 年至 2016 年期间应用于德国太阳能光伏上网电价时将取得的结果。为此，我们开发了一个基于代理的模型，使我们能够模拟个人家庭和中型和大型企业的采用决策，以及技术价格的演变。我们的结果表明，受控制理论启发的响应设计可能会产生更紧密地遵循其目标且成本更低的政策。此外，我们的分析表明，所研究的设计可以大大减少政策结果和意外利润的不确定性。这项研究还强调了政策目标的时间分布，并确定政策设计的权衡，为未来部署政策的设计得出相关启示。
55 英寸一体式 PCAP 交互式显示器，灵感源自技术，专为创意空间和共享而设计
用户控制图片（亮度、对比度、清晰度、背景级别、色调、颜色、降噪、伽玛选择、低蓝光、色温、颜色控制、过扫描、图片重置）、屏幕（缩放模式、自定义缩放、屏幕重置）、音频（平衡、高音、低音、音量、音频输出（线路输出）、最大。音量，最小。音量、静音、音频重置、音频输出同步、扬声器设置）、配置 1（Android 启动器、开启状态、触摸锁、触摸模式、鼠标模式、面板保存、RS232 路由、启动源、WOL、conf.1 重置、恢复出厂设置）、配置 2（OSD 超时、OSD H 位置、OSD V 位置、系统旋转、信息 OSD、徽标和动画、徽标设置、动画设置、显示器 ID、显示器信息、HDMI 版本、conf.2 重置）、高级选项（信息亭模式、侧边栏、无信号图像、电动支架、红外控制、电源 LED 灯、风扇、关闭定时器、时间表、单线 HDMI、单线 HDMI 关闭、故障转移、语言、OSD 透明度、省电、高级选项重置）
庇护心灵 - 西罗亚布道团的住房策略
执行摘要 2 背景 3 评估需求 8 优先人群： 8 优先人群：老年人（50 岁以上） 8 优先人群：需要紧急住房的人 9 优先人群：需要清醒康复住房的人 9 优先人群：失去照料的青少年 9 优先人群：土著妇女、女孩和 2-Spirit (IWG2S) 10 住房愿景：社区咨询与研究 10 建设社区 12 创造 YIMBY 环境 12 合作伙伴关系 12 开发和利用可持续方法 13 生活体验咨询委员会 (LEAC) 13 住房咨询委员会 (HAC) 13 物业管理 13 结束摘要 15 词汇表 16 住房优先最佳实践 17 住房类型 17
通过呼吸道感染对肺泡景观的形成和肺免疫的长期后果 人类小亚基的核仁成熟 饮食能量水平对压力肉鸡的性能，血浆参数和中央AMPK水平的影响 使用组合优化的可再生发电资产 “我的数据组织和您的数据组织一样好”谬误 优化均质M4钢微结构的有向能量沉积过程的激光功率 基于大脑的预测的挑战和前景 在格陵兰收集风能并将其作为电或能量富含能量的分子出口 鳞茎的神话般的故事。 | Rev Sen 欧洲多学科肿瘤委员会支持Cross 微生物外多糖的进步 b''
呼吸道感染，尤其是病毒感染以及其他外部环境因素，已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是，肺泡巨噬细胞（AMS）是呼吸道感染期间重要的前哨，其消失为招募的单核细胞（MOS）开辟了一个细分市场，以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点，但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地（例如感染）似乎部分取决于其起源，但也取决于局部和/或系统的变化，这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力，从而导致有益的反应，例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护，但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性，并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。