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Michael A Osborne的简历 - 信息工程
DEMIC出版物。请注意，在我的学习领域，会议出版物是主要的，并且是高度概述的（接受ra-tios约20％）。我的出版物的完整列表，包括有影响力但未经审查的报告，可在https://is.gd/mxymro中获得。截至2024年5月28日，我的
3 位轨到轨闪存 ADC 的设计
我要感谢我的同事 Edivânia Ferreira Silva 和我的同事 Mateus Cortez 帮助我进行解码。感谢芯普微电子给我参加专业布局课程的机会（对我这项工作帮助很大）。特别感谢我的姐姐、母亲、叔叔、阿姨、表兄弟和朋友，他们在整个旅程中一直激励着我。
森林产品行业对威斯康星州经济的经济贡献，2021年
增长比率是衡量森林人类可持续性的指标之一。的比率少于一个，这表明由于过度收获和其他拆卸，长期存在不可持续的状况，而大于一个大于一个的Ratios则表明可以可持续地消除更多的数量。自2006年以来，对于软木，平均每年的生长比率一直高于2.4，这表明每年的软木生长中的少于40％已被去除，并且每年可能有大量软木可用于潜在利用（图2）。，对于硬木而言，该比率已超过1.6，这表明少于60％的每年硬木增长已被去除。总的来说，可以可持续地提供大部分年增长，以提供可能有助于支持当地经济体的潜在资源利用。必须注意，必须注意考虑特定的物种生长对驱动比，以免单个物种过度利用。
预防的心理健康挑战，...
此外，精神分裂症可能与其他重要的神经递质（如谷氨酸）有关。Gluentegic系统是一种潜在的兴奋系统，是中枢神经系统参与认知功能（例如记忆和学习）。因此，该系统包括两种类型的神经递质，肌力和代谢性（Bressan＆Pilowsky，2003）。与精神分裂症有关的神经递质是NMDA受体系统。有一些激动剂和拮抗作用在NMDA受体连接位点上的变体。主要证据是将NMDA受体参与精神分裂症的参与与凤凰碱（PCP）的作用有关，该作用最初是作为一种解离性麻醉而开发的，但其使用变得滥用并被称为“天使粉尘”（Bressan＆Pi-Lowows，2003年）。
常识测试 – fuvest 2025
（A）连接摩尔曼斯克港至丘吉尔港的路线具有交通便利、不干扰专属经济区、避免领土冲突的优势。 （B）源自西北和东北路线的路线为该地区的国家提供了更大的地缘政治战略，这些国家将所有旅游区用作军事基地。 （C）连接鹿特丹至上海的东北航线增加了海上船队的航行距离，但未来仍可能受到冰盖扩大的威胁。 (D) 连接亚洲和美洲的西北航线是一条以其密集的海上交通、较短的距离以及经过许多商业港口和军事基地而闻名的航线。 （E）西北和东北航线带来的商业流通往往集中在白令海峡，从而减少了经由巴拿马运河和苏伊士运河的航线所要覆盖的距离。 #####
生成数据增强改善涂鸦 -
生成模型（例如扩散模型）的最新进展使生成高质量的合成IMEGES可以广泛访问。先前的作品表明，对合成图像进行培训可以改善许多感知任务，例如图像分类，对象检测和半分割。我们是第一个探索生成数据增强的人。我们提出了Scribblegen，这是一种生成数据增强方法，该方法利用ControlNET扩散模型，该模型以语义涂鸦为条件，以产生高质量的训练数据。但是，生成数据增强的幼稚实施可能会无意中损害下游分段的性能，而不是改善它。我们利用无分类器扩散指南来执行类的一致性，并引入编码ratios来将数据多样性换成数据现实主义。使用指导量表和编码比率，我们可以生成一系列高质量训练图像。我们提出了多个增强方案，发现这些方案显着影响模型性能，尤其是在低数据制度中。我们的框架进一步减少了涂鸦监督段的性能和完全监督的分割之间的差距。我们还表明，我们的框架显着改善了小数据集上的细分性能，甚至超过了完全监督的细分。该代码可在https：//github.com/mengtang-lab/scribblegen上找到。
生物信息学实验室 - 基因组装
即使使用SNP搜索工具，我们也不能依靠提出的变体。有一些结核分枝杆菌基因组的区域很难有效地映射，例如高度重复的PE / PPE / PGRS基因和IS（插入序列位点）。此外，当我们的样品中出现插入或缺失（Indel）相对于参考时，它可能会导致独特的核苷酸的假变体显得靠近Indel。最后，如果很少有序列映射到参考基因组的区域，这要么是由于缺失序列或由于基因组区域中的GC含量高，因此我们无法确定这些变体的鉴定质量。“ TB变体过滤器”工具可以根据各种标准（包括上面列出的标准）帮助过滤变体。
生成数据增强改善涂鸦 -
生成模型（例如扩散模型）的最新进展使生成高质量的合成IMEGES可以广泛访问。先前的工作表明，对合成图像进行培训可以改善许多感知任务，例如图像分类，对象检测和半分割。我们是第一个探索涂鸦审议语义序列的生成数据增强。我们提出了Scribblegen，这是一种生成数据增强方法，该方法利用ControlNET扩散模型，该模型以语义涂鸦为条件，以产生高质量的训练数据。但是，生成数据增强的幼稚实施可能会无意中损害下游分段的性能，而不是改善它。我们利用无分类的扩散指南来执行类的一致性，并引入编码ratios来将数据多样性换成数据现实主义。使用指导量表和编码比率，我们可以生成一系列高质量训练图像。我们提出了多个增强方案，并发现这些方案显着影响模型性能，尤其是在低数据状态下。我们的框架进一步减少了涂鸦监督段的性能和完全监督的分割之间的差距。我们还表明，我们的框架显着提高了小数据集上的细分性能，甚至超过了完全监督的细分。该代码可在https：//github.com/mengtang-lab/scribblegen上找到。
Aula 00
收集主题3计算机网络 - 第一部分2.99％3计算机网络 - 第II部分1.77％3.1基本概念，工具，应用程序和Intranet过程1.72％3.4 Internet搜索和搜索网站。3.49％5.3云数据存储（云存储）5.71％3.6社交网络0.82％3.2导航程序。7.94％3.3 E -Mail程序。 8.03％5信息安全。 1.90％5.1安全应用（防病毒，反间谍软件。） 1.32％5.2备份程序。 3.13% 2 Edition of texts, spreadsheets and presentations (Excel) 15.10% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Calc) 1.68% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Word) 15.74% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (Writer) 1.86% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (PowerPoint) (PowerPoint) 5.49% 2 Edition of texts,电子表格和演示文稿（打印）0.45％1个操作系统概念（Windows）。 4个组织和信息管理，文件，文件夹和程序的概念。 19.68％1个操作系统概念（Linux）1.18％7.94％3.3 E -Mail程序。8.03％5信息安全。1.90％5.1安全应用（防病毒，反间谍软件。）1.32％5.2备份程序。3.13% 2 Edition of texts, spreadsheets and presentations (Excel) 15.10% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Calc) 1.68% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Word) 15.74% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (Writer) 1.86% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (PowerPoint) (PowerPoint) 5.49% 2 Edition of texts,电子表格和演示文稿（打印）0.45％1个操作系统概念（Windows）。 4个组织和信息管理，文件，文件夹和程序的概念。 19.68％1个操作系统概念（Linux）1.18％3.13% 2 Edition of texts, spreadsheets and presentations (Excel) 15.10% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Calc) 1.68% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Word) 15.74% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (Writer) 1.86% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (PowerPoint) (PowerPoint) 5.49% 2 Edition of texts,电子表格和演示文稿（打印）0.45％1个操作系统概念（Windows）。4个组织和信息管理，文件，文件夹和程序的概念。19.68％1个操作系统概念（Linux）1.18％
新生儿和婴儿脑回声定量及其与后期神经发育结果和白质外观的关系：系统评价
CUS 被广泛用于监测 NICU 新生儿的脑损伤；然而，它受到观察者间图像解释差异的限制。我们根据 PRISMA 声明进行了系统评价，以评估脑回声的定量分析是否可以预测新生儿以后的神经发育 (a) 和 WM 出现 (b)。在 MEDLINE、Scopus 和 ISI Web of Science 数据库中搜索了符合条件的英文文章；使用了以下 MeSH 术语：“大脑”和“超声波检查”。在 ClinicalTrials.gov 网站上搜索了未发表的数据。所有发表时间截至 2023 年 1 月 30 日的研究，包括接受过一次或多次脑回声定量评估的患者。对两种结果中的每一种都进行了亚组分析。使用适当的 NIH 质量评估工具进行质量评估。共纳入八篇文章。 PBI 是预测神经发育最有前途的技术，其中 FP WM/BN 和 PO WM/BN 比率是与足月神经运动状态更相关的两个参数。TA 是预测 WM 出现的首选技术，其中 ASM、对比度和熵是能够更好地区分没有 WM 损伤的患者和将发生囊性 PVL 的患者。大多数纳入的研究质量较差。PBI 和 TA 似乎都是预测神经发育和 WM 出现的有前途的技术。然而，需要进一步进行高质量的研究来更好地确定这些方法的潜力。