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了解神经网络：大脑如何处理信息。
神经网络是大脑功能的基础，使人们能够感知，认知和学习。神经元与突触之间的复杂相互作用使大脑可以有效地处理大量信息。神经科学的进步继续揭示这些网络的复杂性，为大脑功能，疾病机制和潜在的治疗干预提供了新的见解。随着研究的进展，我们对神经网络的理解不仅会增强医学科学，而且会影响人工智能和脑机界面的发展，为开创性的创新铺平了道路。
骨骼肌离子通道病的靶向疗法
金属有机框架是一类多孔材料，在微电子领域显示出有希望的特性。为了达到这些材料的工业用途，通常首选气相技术，并最近引入。但是，所达到的厚度是不够的，限制了进一步的发展。在这项工作中，描述了允许使用环状配体/水暴露的数百个NM形成数百个NM的改进的气相过程。然后，通过深入的表面分析和分子动力学模拟的组合，建立了羟基缺陷在ZIF-8层中的存在和作用，以达到这种厚度。同时，这项研究揭示了该方法的固有限制：厚度生长是结合的，缺陷在晶体成熟时修复；这种缺陷修复最终导致孔窗窗口的下降下方的孔窗口的扩散半径下降，因此显然可以通过这种生长方法来限制这类材料拓扑的最大MOF厚度。
UKSOL对道德采购过程的承诺
Smeta是供应商伦理数据交换（SEDEX）开发的一种公认的审计方法。它旨在评估和监视全球供应链中的道德和负责任的业务实践。SMETA审核评估公司运营的各个方面，包括劳工标准，健康与安全，环境影响以及商业道德。审计旨在确保公平而人道的工作条件，遵守当地法律以及遵守国际劳工标准。
使用容错在线调度
在外太空中有超过21000个对象，并暴露于苛刻的空间环境中。空间对象的大小有很大变化。我们的研究集中于小型卫星，例如立方体，这些卫星必须尊重时间，空间和能量限制。为了解决此问题，本文介绍并评估了两个容忍在线调度算法算法：算法将所有任务安排为Aperiodic（称为OneOff），而将到达任务放置为Aperiodic或Quartiac ofic odic或周期性任务（称为Oneoff＆Cyclic）。基于几种情况，结果表明，订购策略的性能受到系统负载的影响以及与要执行的所有任务的简单和双重任务的比例。“最早的截止日期”和“最早到达时间”为Oneoff的订购政策，或“最小懈怠”订购策略，用于单一和周期性，拒绝所有测试的场景中最小任务。本文还介绍了评估订购策略实时性能的计划时间的分析，并表明Oneoff比OneOff＆Cyclic所需的时间更少。最后，发现所研究的算法在恶劣的环境中的性能也很好，并提供与基于三重模块化冗余的系统相同的可靠性水平，系统功耗较少。
基于丙烯酸的热塑性复合材料的反应性处理：微型审查
对热塑性复合材料的需求不断增加，因为这些材料在热固性工具中具有许多优势，例如高韧性，较长的存储时间，易于修复和回收，以及具有热成型和热量焊接的能力。但是，使用液体复合成型技术制造热塑性复合零件（例如树脂转移成型，真空辅助树脂转移成型。。。 ）在熔融加工的情况下通常很棘手，在熔体过程中，由于热塑性塑料的高融化粘度，因此应选择高温和压力以浸渍纤维增强。可以通过反应性处理来克服这些问题，而低粘度单或寡聚前体首先浸渍了纯净的预成型，而热塑性基质的聚合则发生在原位。本文绘制了关于连续纤维增强基于丙烯酸的反应性热塑性塑料制造特征的最新技术（例如聚合甲基丙烯酸酯（PMMA）（PMMA）越来越流行。技术的甲基丙烯酸酯单体的原位聚合技术，流变特性和聚合动力学的表征和建模以及一些与制造相关的问题（例如聚合收缩）进行了综述。还引入了连续钢筋复合材料和潜在工业应用的不同制造技术中使用反应性PMMA的特定特征。最后，提出了学术研究和工业发展的一些观点。
在NIH-CPSI评估的不同症状严重程度中，慢性前列腺炎/慢性骨盆疼痛综合征患者的大脑功能改变的特征
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融合细丝制造过程中的合并
热塑性融合细丝制造过程（FFF）的主要缺点之一是所产生的零件的可怜的chanical特性。这主要与细丝之间有限的合并有限的大孔相关。合并是由聚合物的粘度和表面张力统治的。因此，需要对这两种特性进行准确的表征，以建模和优化灯丝沉积和冷却过程中的合并。在这项工作中，呈现在大温度范围（25 - 380℃）上的表面张力表征程序，并将其应用于Polyetherketoneketone（PEKK）材料。此外，牛顿粘度的特征是风化的。然后，通过将现有的半分析模型与先前呈现的2D传热有限元仿真模型耦合来模拟聚结。结果显示了表面张力的温度依赖性实施的重要性。此外，PARA指标研究还对FFF过程有了工业理解。
血小板EVS包含参与蛋白质加工的活性蛋白酶体，以通过MHC-I分子
Genevieve Marcoux（瑞典隆德大学）AudréeLaroche（加拿大Chu deQuébec）Stephan Hasse（加拿大Chu deQuébec）Marie Bellio（加拿大Chu deQuébec，加拿大）魁北克） Zufferey（Quebec -Quebec-加拿大拉瓦尔大学）TaniaLévesque（加拿大微生物学和免疫学系）Johan Rebetz（瑞典实验室医学）Johan Rebetz（Annie Karakeussian） （加拿大蒙特利尔大学研究中心）Sylvain Bourgoin（加拿大魁北克大学医院中心研究中心）HindHindHindHindHindHindHindhindite Jean Monnet-Universite de Lyon，Fabrice de Lyon，Fabrice Cognasse（Lyon; French of Lyon; French Blass; French Blass; efs）荷兰）约翰·塞姆普尔（瑞典隆德大学）玛丽·乔斯·赫伯特（Marie-JoséeHebert）（加拿大蒙特利尔大学）法国皮雷恩（Paris University Paris是Créteil，Inserm U955加拿大蒙特利尔）Benoit Vingert（法国血液建立）Eric Boilard（Chu de Quebec，加拿大）
自然语言处理760（COS 760）
一般的学术法规和学生规则规则一般学术法规（G法规）和一般学生规则适用于该大学的所有教职员工和注册学生，以及所有接受比勒陀利亚大学占有一席之地的潜在学生。在注册计划时，学生承担了确保他们熟悉适用于其注册的一般学术法规，以及相关年鉴中规定的特定于计划的特定教师和特定于计划的法规和信息。关于这些法规的无知将不会被视为任何违法行为的借口，也不会被视为上述任何法规的例外。G法规每年更新，可以在此信息发布后修改。
引用：Alaaudeen，KM和Selvarajan，S和Manoharan，H和Jhaveri，RH（2024）智能机器人技术收获系统的水果过程，用于抓住P
本文提出并执行了一种基于深度学习的图像处理方法，用于自摘苹果。该系统包括一个轻巧的一步检测网络，用于水果识别。以及计算机视觉，以分析积分类别，并在抓取之前为每个水果提供正确的方法位置。使用高分辨率摄像头的原始输入，在RGB照片上进行了水果识别和实例分割。计算机视觉分类和抓地力系统是集成的，并提供了种植的食物的结果，作为每个苹果和橙色到机器人手臂执行的输入信息和输出方法的姿势。在从实验室和种植园环境中获取RGB图片数据之前，将评估开发的视觉方法。机器人收获实验是在室内和室外进行的，以评估拟议的收获系统的性能。研究结果表明，拟议的视力技术可以有效地控制机器人收获，而确切的情况下，在预测过程后，鉴定成功率的增加高于95％以上，而重新计算的重新计算不到12％。