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增材制造技术：对美国制造业竞争力的潜在影响
增材制造，或称三维 (3-D) 打印，正受到前所未有的关注。增材制造是一套新兴技术，它通过增材工艺直接从数字模型制造三维物体，通常通过沉积和“就地固化”连续的聚合物、陶瓷或金属层。2 与涉及减法（例如切割和剪切）和成型（例如冲压、弯曲和模制）的传统制造工艺不同，增材制造将材料连接在一起以制造产品。关于这一新兴行业的文章数量从 2011 年的 1,600 篇增加到 2012 年的 16,000 篇。3 增材制造市场包括全球所有增材制造产品和服务，同样显示出令人印象深刻的增长：从 2011 年的 17 亿美元增长到 2012 年的 22 亿美元，增幅为 28.6%。4 不断发展和流动的增材制造技术正在塑造产品开发和制造的未来。
纵向脑 MRI 与 MS 病变活动变化算法筛查患者统计检测评估
变化蒙版。2、8-15 最近，基于监督深度学习的卷积神经网络模型已成为主要方法。16-20 尽管研究进展迅速，但在体素或病变水平上的检测灵敏度和特异性仍然中等（灵敏度和特异性；，0.8）。4、7 我们之前引入了统计变化检测（SDC）算法作为自动病变变化检测工具，以视觉上协助人类读者。该算法将最佳二元变化检测器应用于 2 个纵向配准的 FLAIR 图像的减法，以描绘出可能存在新病变的大脑区域。14 本研究的目的是评估在 SDC 的协助下，人类读者在受试者级别检测方面的表现是否有所改善，并与临床工作流程中操作的人类读者的基准进行比较。
一种新颖的保守混乱驱动的动态DNA编码图像加密
最近，已经开发了许多基于混合DNA和混乱的图像加密算法。这些算法中的大多数利用混沌系统在分叉图中表现出耗散动力和周期性的窗口/图案以及参数空间附近共存的吸引子。因此，这种算法产生了几个弱键，从而使它们容易受到各种混乱的攻击。在本文中，我们提出了一种新型的保守性混沌标准MAP驱动的动态DNA编码（编码，加法，减法和解码），以进行图像加密。是第一个杂种DNA和基于保守的混乱图像加密算法，具有有效的有限键空间。所提出的图像加密算法是一种动态的DNA编码算法，即用于对每个像素不同规则进行编码，加法/减法，解码等的加密规则。是根据借助保守性混沌标准图生成的伪界序列随机选择的。我们提出了一种新型的方法，可以通过保守的混沌标准图生成伪随机序列，并在最严格的伪随机测试套件（NIST测试套件）中严格测试它们，然后在建议的图像加密算法中使用它们。我们的图像加密算法结合了独特的进纸和反馈机制，以生成和修改动态的一次性像素，这些像素被进一步用于加密普通图像的每个像素，从而在明文上和ciphertext上引起了所需的敏感性。在该算法中使用的所有控制伪序序列都是为参数的不同值（秘密键的一部分）而产生的，并通过混乱映射的迭代（在生成过程中）具有相互依赖性（因此在生成过程中），因此也具有极高的密钥灵敏度。绩效和安全分析已通过直方图分析，相关分析，信息熵分析，基于DNA序列的分析，感知质量分析，关键灵敏度分析，纯文本灵敏度分析，经典攻击分析等进行了广泛的执行。<结果是有希望的，并证明了该算法对各种常见的隐式分析攻击的鲁棒性。
从传感神经刺激器记录的局部场电位中去除心电图伪影
传感神经刺激器是一种用于长期观察大脑活动的先进技术，在闭环神经调节和植入式脑机接口方面表现出巨大潜力。然而，由于记录条件复杂且共模抑制比 (CMRR) 有限，传感神经刺激器记录的局部场电位 (LFP) 可能会受到心电图 (ECG) 信号的污染。在本研究中，我们提出了一种解决方案，用于从传感神经刺激器记录的局部场电位 (LFP) 中去除此类 ECG 伪影。添加同步单极通道作为 ECG 参考，然后应用两种预先存在的方法，即模板减法和自适应滤波。成功去除了 ECG 伪影，并且该方法的性能对残留刺激伪影不敏感。这种去除 ECG 伪影的方法拓宽了传感神经刺激器的应用范围。
使用 ... 实现的 32 位 ALU 性能优化
在当今快速发展的技术中，许多设备的尺寸都非常小，通常以纳米为单位，而算术逻辑单元 (ALU) 在这些系统中必不可少。ALU 负责对二进制数据执行数学和逻辑任务，二进制数据由基本计算机语言零和一组成。算术逻辑单元 (ALU) 是中央处理器 (CPU) 处理计算的主要组件，它解码 CPU 命令并执行加法、减法、乘法和比较等运算，以促进有效的数据处理。在获得二进制输入后，ALU 执行诸如加法之类的任务，然后将结果传输到 CPU 以用于其他目的。除了算术函数之外，ALU 还执行逻辑运算，例如 AND、OR、XOR 和 NOT，这些对于数据比较和决策至关重要。作为计算机设计中的关键元素，ALU 在执行从基本数学运算到复杂数据处理的各种功能中起着至关重要的作用，在当今的计算机系统中至关重要。
病例课 - 神经外科杂志
缩写acoma =前交流动脉； Afr =孔圆形的动脉； apha =上升咽动脉； BMS =裸机支架； BTO =气球测试阻塞； CCA =海绵状颈动脉瘤； DAPT =双重抗血小板治疗； des =洗脱支架； DSA =数字减法血管造影； EC =颅外； ECA =外部颈动脉； ic =颅内; ICA =内部颈动脉； MRI =磁共振成像； NBCA = N-丁基-2-丙烯丙烯酸酯； PCI =经皮冠状动脉干预； pcoma =后验交流动脉； SPECT =单光子发射计算机断层扫描； TAE =经导管动脉栓塞； Vag =椎动脉血管造影。包括2025年2月24日发表的援引； doi：10.3171/case2469 3。于2024年10月7日提交。接受于2024年12月3日。
2024-07-23_brain act_section by Section
逐节说明第1节。简短标题；目的表认为，该法案可能被认为是“加强研究与创新法案”或“大脑法”，并在目录中描述了该法的各个部分。sec。2。查找；目的详细说明发生率，停滞的存活率以及缺乏预防，早期检测和治疗脑肿瘤以及患者的生活质量，以确定对大脑法案的需求 - 综合立法，其目的是加强对大脑和其他重新抗体癌症的研究和治疗，以增强和治疗其他重新抗体的癌症，以提高和提高专业，可享受专门的特殊性。sec。3。促进脑癌研究的生物循环收集收集的透明度需要公开通知和有关联邦政府资助的生物循环收集的信息，这些收集是由于联邦政府资助而建立了联邦政府资助的，对他们的补充/减法以及新的收集以及可公开报告，良好的，可享受，可搜索和可访问的收集。
计算机科学课程介绍代码
纳皮尔的骨头-1614 AD纳皮尔的骨头是苏格兰数学家约翰·纳皮尔（John Napier）发明的第一个算法系统，以帮助大量繁殖。一组骨头由九根杆组成，每个杆1个杆1至9，一个恒定的杆为“ 0”。杆类似于乘法表的一列。约翰·纳皮尔（John Napier）发明了对数的概念（请记住：如果x = yz，则log y x = z），并使用此概念开发了一种称为纳皮尔的骨骼的设备，该设备设法将乘法和分裂的复杂性减少到更简单的加法和减法的操作中。他通过利用一个事实来做到这一点，如果以指数形式表达数字，则可以通过添加指数来执行乘法（例如，10 2×10 4 = 10（2+4），这是100×10,000的简化计算）。
有效的机器学习预测方法：数据分析框架
摘要 - 运输的可用性被认为是发达社会的重要标志。自人类的发展以来，从一个位置迁移到另一个位置的必要性是基本要求。目前，印度尼西亚有很多运输选择。但是，由于其轻松和便利性，大多数人都喜欢公路运输。人口的增加导致道路上的车辆数量相应增加。因此，它给安全部门和政府机构带来了一个挑战，即有效地监督所有汽车的流动性有效。本研究提出了一种使用基于视频的技术检测和跟踪车辆的方法。该过程的初始阶段涉及预处理，包括帧转换和背景减法。接下来，检测车辆的过程涉及使用变化检测和体形模型。随后，下一个阶段需要特征提取过程，重点是提取能量特征和方向余弦。随后，在包含过度提取特征的向量上采用了一种优化数据的技术。
有资格获得资助的低碳材料包括沥青、……
根据《通货膨胀削减法》第 60503 和 60506 条的规定，美国环境保护署 (EPA) 被指示确定“与类似材料或产品的估计行业平均水平相比，在所有相关生产、使用和处置阶段中温室气体排放量显著降低的材料和产品”。2022 年 12 月 22 日，EPA 发布了《IRA 60503 和 60506 下的低碳材料临时裁定》。FEMA 决定采用 EPA 临时裁定中定义和描述的修改版本。这些定义和描述可能会根据 EPA 发布的指导进一步修改，以满足 FEMA 的需求、使命和现有权限。有关为实施 IRA 第 70006(1) 条而制定的低碳材料定义和描述的更多信息，请参阅定义部分：EPA 2022 年 12 月 22 日临时裁定函。