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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
phlorizin：一种可逆的肾糖尿病的实验模型约瑟夫·弗里德里希·弗里德里尔（Joseph Friedrich Freiherr），男爵冯·梅林（Baron von Mering）（1849-1908），出生于德国科隆的崇高家族[1，2]。1885年，冯·梅林（Von Mering）在斯特拉斯堡（Strasbourg）研究了腓洛依肽在狗中的生理作用[7-9]。von Mering在口服后发现了葡萄糖疗法，但也通过注射磷酸素[7-9]。在1886年，冯·梅林（Von Mering）还指出，磷酸蛋白的给药减少了狗的血糖[7-9]。他推测：“该物质可以通过在肾脏中改变某些东西来诱导糖尿。”然后，冯·梅林（von Mering）以每天2 g的剂量将菲洛依（phlorizin）施用，持续一个月。他每天获得91 g [1-2]的糖尿病。葡萄糖尿可以抑制磷酸蛋白。von Mering随后报道说，每天以15至20 g的剂量给予正常受试者的腓洛依蛋白会导致每日6至8 g/100 mL的糖尿病，而不会影响其一般状况[1-2]。
协同感知和控制单纯性可验证...
2017。自动驾驶安全性：跨学科挑战。IEEE智能运输系统杂志。 Koopman和Wagner。 2019。 为什么深度学习AI如此容易愚弄。 自然。 D.天堂。 2020。 可在物理上可实现的对抗性示例，用于雷达对象检测。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中。 tu等。 2020。 自动驾驶的深度多模式对象检测和语义分割：数据集，方法和挑战。 IEEE交易智能运输系统。 冯等。 2022。 可解释的深度学习：初学的现场指南。 人工智能研究杂志。 Ras等。 2022。 自动驾驶标准和开放挑战。 P. Koopman。 2023。 密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。 自然。 冯等。IEEE智能运输系统杂志。Koopman和Wagner。 2019。 为什么深度学习AI如此容易愚弄。 自然。 D.天堂。 2020。 可在物理上可实现的对抗性示例，用于雷达对象检测。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中。 tu等。 2020。 自动驾驶的深度多模式对象检测和语义分割：数据集，方法和挑战。 IEEE交易智能运输系统。 冯等。 2022。 可解释的深度学习：初学的现场指南。 人工智能研究杂志。 Ras等。 2022。 自动驾驶标准和开放挑战。 P. Koopman。 2023。 密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。 自然。 冯等。Koopman和Wagner。2019。为什么深度学习AI如此容易愚弄。自然。D.天堂。2020。可在物理上可实现的对抗性示例，用于雷达对象检测。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中。tu等。2020。自动驾驶的深度多模式对象检测和语义分割：数据集，方法和挑战。IEEE交易智能运输系统。冯等。2022。可解释的深度学习：初学的现场指南。人工智能研究杂志。Ras等。 2022。 自动驾驶标准和开放挑战。 P. Koopman。 2023。 密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。 自然。 冯等。Ras等。2022。自动驾驶标准和开放挑战。P. Koopman。2023。密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。自然。冯等。
Neumann-1958 计算机与大脑.pdf
约翰·冯·诺依曼（/vɒn ˈnɔɪmən/；匈牙利语：Neumann János Lajos，发音为 [ˈnɒjmɒn ˈjaːnoʃ ˈlɒjoʃ]；1903 年 12 月 28 日 - 1957 年 2 月 8 日）是一位匈牙利裔美国数学家、物理学家、计算机科学家、工程师和博学者。冯·诺依曼被普遍认为是他那个时代最重要的数学家，被称为“伟大数学家的最后代表”；他将纯科学和应用科学融为一体。他在许多领域做出了重大贡献，包括数学（数学基础、泛函分析、遍历论、表示论、算子代数、几何、拓扑和数值分析）、物理学（量子力学、流体动力学和量子统计力学）、经济学（博弈论）、计算机（冯·诺依曼架构、线性规划、自复制机器、随机计算）和统计学。
沙丘背后的非交换性
我将讨论冯诺依曼代数上映射的绝对膨胀概念，主要关注具有附加模块性条件的 B(H) 上的映射。这一概念最近由 C. Duquet 和 C. Le Merdy 定义和研究。他们描述了可膨胀 Schur 乘数的特征。我们通过将 Schur 乘数要求替换为任意冯诺依曼代数上的模数（而不是最大阿贝尔自伴代数）来扩展结果。此类映射的特征是存在一个称为辅助算子的迹冯诺依曼代数 ( N , τ ) 和某个幺正算子。不同类型的辅助算子（阿贝尔、有限维等）导致了局部、量子、近似量子和量子交换可膨胀映射的定义，我将讨论这些类型之间的关系。研究不同类型膨胀的动机来自量子信息论。我将解释 QIT 和可膨胀映射之间的相互关系。
神经形态计算中的新兴材料
五十多年来，冯·诺依曼体系结构的灵活性（其中来自离散内存单元的数据作为操作和操作数到达专用计算单元）推动了系统性能的指数级提升。这些计算系统需要在执行计算任务期间高速来回传送大量数据。但是，随着设备缩放因功率和电压考虑而放缓，在内存和计算单元之间所谓的“冯·诺依曼瓶颈”上传输数据所花费的时间和能量已成为问题。这些性能瓶颈和明显的面积/功率效率低下对于以数据为中心的应用尤其不可避免，例如实时图像识别和自然语言处理，其中最先进的冯·诺依曼系统努力匹配普通人的表现。我们正处于人工智能 (AI) 和认知计算革命的风口浪尖，算法的进步使得深度神经网络 (DNN) 在模式识别、游戏、机器翻译等许多任务上接近甚至超越人类的表现。
篝畿20 ￣）25 鱼簪学科学院寄生虫病研克所
冯学胜 、郑秀娟、 司秋生、林云璐 (上海医科大学觅疫学教研室，上海200032，中国) 常 远 范佩芳、虞建良、张淑人 、刘新垣 (中国科学院上海生物化学研究所，上海200031，中国) 艮口 ] 提要 用蛋tt工狂方法对天然型重组白细胞介素 (rIL-2)~ 行改造，研{6|的两种新型 rtL一2， 125一Ser-rlL-2和125． Ala-rlL-2均能维持NK 细 胞及CTLL一2细胞的增殖或长期传代，这种作用可被 抗rlL-2的单克隆抗体破坏．新型rlL一2还能增强 NK 细胞的话性，并显着提高肝密搔润性淋巴细胞 (TIL)的抗癌活性．这说明新型rlL一2的生物举活性 与天然型flL_2基本一致．可应用于肿瘤的免疫治疫
GCSE 计算机科学 - GwE
冯·诺依曼 早期的计算机通常设计用于执行特定任务或计算。重新编程这些定制的计算机非常困难，甚至可能需要重新布线。1945 年，约翰·冯·诺依曼提议将程序指令与数据存储在同一内存中。这种存储程序的想法通常被称为“冯·诺依曼”架构，它使得计算机可以更轻松地重新编程，并且是现代计算机处理的基础——提取-解码-执行循环的基础。提取-解码-执行循环 处理当前运行的程序给出的指令分为三个步骤：1.提取循环从内存中获取所需的地址，将其存储在指令寄存器中，并将程序计数器移动到一个位置，使其指向下一条指令。2.控制单元检查指令寄存器中的指令。解码指令以确定需要执行的操作。3.执行周期中发生的实际操作取决于指令本身。
