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微小但强大：小型MCU包装有助于优化空间约束应用的设计
这就是特征优化如此至关重要的原因。添加的外围设备与设备的模具和成本的大小直接相关。未利用的功能可能浪费了空间和金钱，并降低了空间约束设计的效率。了解市场的真实需求可能会导致成本和尺寸竞争力的嵌入式解决方案。例如，MSPM0C1104 8球WCSP不仅很小，而且具有许多集成的功能和组件。在1.38毫米2个软件包中，它提供了16kb的闪存，一个带有三个通道和三个计时器的12位ADC。工程师可以使用MSPM0C1104等设备来优化每平方毫米的功能数量，从而可以在设计方面做更多的空间。
自然界的微小化学家：微生物作为下一代活性药物成分 (API) 的来源
Md. Fakruddin 1*、Musarrat Jahan Prima 2、Tanwy Chowdhury 1、Umme Tamanna Ferdous 3、Jinia Afroz 4、Md. Asaduzzaman Shishir 5 摘要背景：活性药物成分 (API) 是为药物提供治疗功效的基本成分，但传统的发现方法在创新性和多样性方面有限，阻碍了新型疗法的开发。这导致人们对微生物物种作为生物活性化合物来源的兴趣重新燃起，特别是当制药行业面临 API 采购停滞和传统提取方法带来的环境问题时。方法：本综述讨论了微生物（包括细菌、真菌、藻类和古菌）作为 API 来源的潜力。探索涉及分析微生物多样性、生物合成途径以及基因工程、合成生物学和宏基因组学等生物技术的进步。该综述还重点介绍了传统的基于培养的技术和当代高通量筛选方法，这些方法用于微生物 API 的发现。结果：研究结果表明，微生物具有复杂的代谢过程，能够产生多种生物活性化合物。遗传分析和
模块 1 案例研究报告，作者：Edward Zhang rg tiny edits 2 17 25.docx
2018 年台风飞燕侵袭日本大阪湾，造成关西国际机场被淹，暴露出沿海机场在极端天气面前的脆弱性。1 此次事件凸显了在海平面上升和风暴加剧的情况下重新评估基础设施恢复力的迫切需要。1,2 案例事实：2018 年 9 月 4 日，台风飞燕袭击日本大阪湾，风速 130 英里/小时，风暴潮高达 11 英尺，关西国际机场完全被淹没。3 关西国际机场建在大阪湾的一个人工岛上。1 风暴潮彻底冲击了海堤，淹没了跑道，导致 8000 名乘客和工作人员被困。此外，一艘被台风吹偏的油轮摧毁了通往大陆的唯一桥梁，进一步切断了机场与大陆的联系。1 超过 8000 名乘客和机场工作人员被困近 36 个小时。不幸的是，台风导致该地区11人死亡，400多人受伤。2 国内航班在两天后部分恢复，但完全恢复需要数周时间。4 事件的流行病学方面：《日本许多主要机场接近海平面，这是一场灾难》这篇文章是一项描述性分析，而非流行病学研究。1 在考察台风飞燕对关西国际机场的影响以及气候风险对航空的影响时，没有采用结构化的研究设计或相对风险 (RR) 或优势比 (OR) 的参数模型。相反，本文讨论了案例比较，并在一个框架内引用了过去的极端天气事件和地理空间数据，强调低洼机场仍然很脆弱。虽然作者提供了气候模型预测，但他们没有对混杂因素（例如基础设施抵抗力和灾害响应）应用回归模型或统计控制。 1 文章中潜在的偏见来源源于选择偏见，因为所讨论的机场都是主要的国际枢纽机场，而分析并未考虑可能同样面临气候相关风险的小型区域机场。2 没有控制混杂变量，例如风暴防备、基础设施弹性或政府应对政策，而这些是决定机场脆弱性的主要因素。5 文章概括地表明，气候变化会给机场带来洪水风险，但遗憾的是，它没有提供评估该风险的模型证据或比较结果。 文章没有明确说明如何处理与缺失数据相关的潜在数据缺口。1 然而，鉴于这是一项新闻研究而非科学研究，机场洪水事件的历史数据少报或缺失可能会影响分析的全面性。事件管理： 公共卫生部门对台风“飞燕”的响应主要包括疏散、恢复服务并长期承担灾害损失。4 由于台风造成严重洪涝，主通道桥梁无法通行，日本政府和关西国际机场当局协调安排包租紧急渡轮和巴士疏散了8000名滞留旅客。2,4 然而，由于机场的防洪设施无法抵御这场创纪录风暴带来的洪流，防灾准备工作显得不足。交通中断以及缺乏直接的应急计划，进一步影响了当时的应对工作。
微小的噪音，大错误：对抗性扰动会在脑 - 计算机接口拼写中引起错误
1教育部图像处理和智能控制的主要实验室，人工智能与自动化学院，华恩科学技术大学，武汉430074，中国； 2华盛科技大学土木工程与力学学院，中国武汉430074； 3工程与信息技术学院人工智能中心，悉尼科技大学，悉尼，新南威尔士州，2007年，澳大利亚； 4美国加利福尼亚州加利福尼亚大学圣地亚哥分校神经计算学院Swartz计算神经科学中心，美国加利福尼亚州92093，美国； 5美国加利福尼亚州加利福尼亚大学圣地亚哥大学医学工程学院高级神经工程中心，美国加利福尼亚州，加利福尼亚州92093，美国和6 Zhaw Datalab，ZéurichApplied Sciences of Applied Sciences，Winterthur 8401，瑞士，
tpdnet：用于嵌入式机器学习处理器组的微小学生检测神经网络Ethos-u55
摘要。增强现实和虚拟现实（AR/VR）系统包含几个不同的传感器，包括用于手势认可的图像传感器，头姿势跟踪和瞳孔/眼睛跟踪。所有这些传感器的数据必须由主机处理器实时处理。对于未来的AR/VR系统，需要新的传感技术来满足功耗和性能的需求。当前的学生进行分辨率约300x300像素及以上的图像进行。因此，深神经网络（DNN）需要主机平台，这些平台能够通过此类输入分辨率计算DNN来实时处理它们。在这项工作中，将瞳孔检测的图像分辨率优化为100x100像素的分辨率。引入了一个微小的学生检测神经网络，可以使用ARM Cortex-M55和嵌入式机器学习（ML）Proces-sor Arm Ethos-U55处理，其性能为每秒189帧（FPS），并且检测率很高。这允许减少图像传感器和主机之间的通信功耗，以获取未来的AR/VR设备。
微小的噪音，大错误：对抗性扰动会在脑 - 计算机接口拼写中引起错误
1教育部图像处理和智能控制的主要实验室，人工智能与自动化学院，华恩科学技术大学，武汉430074，中国； 2华盛科技大学土木工程与力学学院，中国武汉430074； 3工程与信息技术学院人工智能中心，悉尼科技大学，悉尼，新南威尔士州，2007年，澳大利亚； 4美国加利福尼亚州加利福尼亚大学圣地亚哥分校神经计算学院Swartz计算神经科学中心，美国加利福尼亚州92093，美国； 5美国加利福尼亚州加利福尼亚大学圣地亚哥大学医学工程学院高级神经工程中心，美国加利福尼亚州，加利福尼亚州92093，美国和6 Zhaw Datalab，ZéurichApplied Sciences of Applied Sciences，Winterthur 8401，瑞士，
人工智能技术在水环境中的应用：从基础技术到新型微型机器学习系统
1 萨凡纳州立大学工程技术系，3219 College St, Savannah, GA 31404, 美国。 2 伊朗塔布里兹大学电气与计算机工程系，29 Bahman Blvd.，塔布里兹大学。邮政编码：51666-16471 3 伊朗伊拉姆大学化学工程系，Pajoohesh Blvd, Ilam，伊朗。邮政编码：69391-77111 4 KN Toosi 理工大学土木工程系，No. 1346，Valiasr
PCF85263A-带有警报功能，电池切换，时间戳输入和I2C-BUS数据表的微小RTC/日历
•UL识别组件（PCF85263ATL）•提供基于32.768 kHz Quartz crystal•停止观察模式的年度，月，日，工作日，小时，分钟，秒，秒和100秒。从100秒到999 999小时•两个独立的警报•电池备用电路•看门狗计时器•三个时间戳寄存器•两个独立的中断发电机加上每秒，分钟或小时的预定义中断•通过可编程偏移寄存器进行频率调节频率频率寄存器•时钟操作电压：0.9 V至5.5 V•低电流•低电流； typical 0.28 μA at V DD = 3.0 V and T amb = 25 °C • 400 kHz two-line I 2 C-bus interface (at V DD = 1.8 V to 5.5 V) • Programmable clock output for peripheral devices (32.768 kHz, 16.384 kHz, 8.192 kHz, 4.096 kHz, 2.048 kHz, 1.024 kHz,和1 Hz）•可配置的振荡器电路，用于各种重分：C L = 6 pf，C L = 7 Pf，C L = 12.5 pf•提供的包装：SI8，TSSOP8，TSSOP8，TSSOP10，HXSON，HXSON10和WLCSP12和WLCSP12
健康基因技术（HGT）TNGS解决方案与MGI的DNBSEQ平台兼容，可检测病原体和耐药性基因
Streptococcus Streptococcus Streptococcus constellatus Streptococcus intermedius Human Betaherpusvirus 7 Prevotella Loescheii Campylobacter spermo Fusobacterium nucleatum Neisseria subflava Streptococcus yellow Prevotella Buccae Stenotrophomos Maltophoma Morganella Morganii Parvimonas Micro Schaalia Odontolytica Streptococcus Prevotella intermedia Prevotella intermediates Enterococcus Faecalis Porphyromonas gingivalis tiny Streptococcus tiny Streptococcus anginoidea Streptococcus mild melaninogenica Haemophilus influenzae Corynebacterium diphtheriae Klebsiella pneumoniae肺炎链球菌假单胞菌铜绿 div>Streptococcus Streptococcus Streptococcus constellatus Streptococcus intermedius Human Betaherpusvirus 7 Prevotella Loescheii Campylobacter spermo Fusobacterium nucleatum Neisseria subflava Streptococcus yellow Prevotella Buccae Stenotrophomos Maltophoma Morganella Morganii Parvimonas Micro Schaalia Odontolytica Streptococcus Prevotella intermedia Prevotella intermediates Enterococcus Faecalis Porphyromonas gingivalis tiny Streptococcus tiny Streptococcus anginoidea Streptococcus mild melaninogenica Haemophilus influenzae Corynebacterium diphtheriae Klebsiella pneumoniae肺炎链球菌假单胞菌铜绿 div>