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T.Yau High School Science Award 仅用于2024丘成桐中学 ...
2.1 Construction of recombinant plasmids ...........................................................................................9 2.2 Protein expression and purification .............................................................................................. 10 2.3 Electrophoretic characterization of proteins ............................................................................... 11 2.4 Electrical conversion ........................................................................................................................ 11 2.5 Flow cytometry sorting ................................................................................................................... 11 2.6 ELISA reader screening .................................................................................................................. 12 3.Directed evolution of GFP catenane ........................................................................................ 12
凝块
参考：1。Lixiana产品专着。（Servier Canada Inc），2024年1月5日。2。密钥NS等。J Clin Oncol 2023; 41：3063-3071。3。载体M等。Curr Oncol 2021; 28：5434-5451。4。肝素诱导的血小板减少症（命中）。https://thrombosiscanada.ca/clinical_guides/pdfs/heparin- thrinducced thrombocyto penia_38.pdf 2025年1月7日访问。5。Andrade JG等。 可以J Cardiol 2020; 36：1847-1948。 6。 肥胖患者的直接口服抗凝剂。 https://thrombosiscanada.ca/clinical_guides/pdfs/92_35.pdf 2025年1月7日访问。 7。 Giugliano RP等。 n Engl J Med 2013; 369：2093-2104。 8。 Zahir H等。 流通2015; 131：82-90。 9。 铣削TJ Jr.等。 循环2023; 147：1026-1038。 10。 Ondexxya产品专着（加拿大阿斯利康州阿斯利康），2023年6月16日。 11。 Steffel J等。 欧洲2021年; 23：1612-1676。Andrade JG等。可以J Cardiol 2020; 36：1847-1948。6。肥胖患者的直接口服抗凝剂。https://thrombosiscanada.ca/clinical_guides/pdfs/92_35.pdf 2025年1月7日访问。7。Giugliano RP等。n Engl J Med 2013; 369：2093-2104。8。Zahir H等。 流通2015; 131：82-90。 9。 铣削TJ Jr.等。 循环2023; 147：1026-1038。 10。 Ondexxya产品专着（加拿大阿斯利康州阿斯利康），2023年6月16日。 11。 Steffel J等。 欧洲2021年; 23：1612-1676。Zahir H等。流通2015; 131：82-90。9。铣削TJ Jr.等。循环2023; 147：1026-1038。10。Ondexxya产品专着（加拿大阿斯利康州阿斯利康），2023年6月16日。11。Steffel J等。欧洲2021年; 23：1612-1676。
面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
块计划和site-plan.pdf
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动量构建块
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