加密货币已成为一种新型的金融资产,近年来引起了广泛关注。这些数字货币的定义特征是它们明显的短期市场波动,主要受到广泛的情感两极化的影响,特别是在Twitter等社交媒体平台上。最近的研究强调了在各个网络中表达的情绪与加密货币的价格动态之间的共同点。这项研究深入研究了通过基础渠道传播的信息性推文对交易者行为的15分钟影响,重点是与情感极化有关的潜在结果。主要目标是确定可以预测价格转移的因素,并可能通过交易算法利用。为了实现这一目标,我们在推文出版后的15分钟内对收益和超额回报率进行了有条件检查。经验发现表明,返回率的统计学意义显着提高,尤其是在推文出版的最初三分钟内。值得注意的是,未观察到由消息引起的不良影响。令人惊讶的是,人们发现情感对加密货币价格变动没有明显的影响。我们的分析进一步确定了投资者主要受推文内容质量影响的影响,这反映在单词和推文量的选择中。虽然本研究中提出的基本交易算法确实在15分钟内产生了一些好处,但这些好处在统计上并不显着。然而,它是潜在增强和进一步研究的基础框架。
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抽象的背景可靠的临床障碍和多发性硬化症(MS)恶化的预测模型来识别有风险的患者并优化治疗策略。目的是评估机器学习(ML)方法是否可以分类临床障碍并预测MS(PWMS)患者的恶化,如果是的,则临床和磁共振成像(MRI)特征(MRI)特征以及ML算法的组合是最佳的。方法我们使用了来自两个MS队列的基线临床和结构MRI数据(柏林:n = 125,阿姆斯特丹:n = 330)来评估五个ML模型在基线时对临床障碍进行分类的能力,并预测未来的临床恶化,并在2年和5年的随访中进行了恶化。临床恶化是由扩展的残疾状态量表(EDSS),定时25英尺步行测试(T25FW),9孔PEG测试(9HPT)或符号数字模式测试(SDMT)的定义。在预测临床结果时系统地评估了临床和体积MRI测量的不同组合。mL模型,以评估显着性。结果ML模型在阿姆斯特丹队列的基线时显着确定了临床障碍,但在预测2年和5年的随访中临床恶化并没有意义。使用临床和全球MRI量(AUC = 0.83±0.07,p = 0.015),最好通过支持向量机(SVM)分类器来确定高残疾(EDS≥4)。04(p = 0.008)。使用区域MRI体积(Thala -Mus,脑室,病变和海马)最好通过SVM确定认知受损(SDMT Z -SCORE≤ -1.5),达到0.73±0。结论ML模型可以有助于将PWMS分类为临床障碍并确定相关的生物标志物,但是临床恶化的词典是未满足的需求。
电磁干扰更少,因此切割位置附近的任何电子、无线电、电视、电话和计算机系统都不会出现问题。由于没有触发电弧所需的高电压,因此对割炬和相应连接电缆的电应力更小 与市场上其他割炬(无高频)相比更加简单,因此降低了触发电弧的机械气动运动中发生卡住的风险。易磨损(电极、尖端、喷嘴、扩散器等),这要归功于通过减少绝缘厚度(不危及安全参数)获得的更好的割炬冷却效果
在我们最近的工作11中,我们引入了一种基于离散优化的密集图像配准方法,即带有 α 扩展的最小图割。12 其他人之前已经提出过使用最小图割进行图像配准,13、14 但由于该方法的计算成本高,在实践中采用有限。通过将图像划分为子区域,并将每个 α 扩展一次限制在一个子区域,我们能够大幅减少这种配准方法的计算时间,而质量方面仅有很小的损失。处理一个子区域涉及两个步骤:计算体素匹配标准(即构建图形)并通过求解最小图割问题执行离散优化。早期的分析实验表明,对于较小的子区域,大部分计算时间都花在计算匹配标准上,而不是执行图割优化上。当使用计算密集度更高的相似性度量(例如互相关 (CC))时,这种效果更加明显,这已被证明在图像配准中很有价值。15
在本信中,我们介绍了基于五叠自组装 InAs/InAlGaAs 量子点作为活性介质的长波长微盘激光器,这些量子点通过固体源分子束外延在 InP(001)衬底上生长。直径为 8.4 lm 的量子点微盘激光器在脉冲光泵浦条件下在室温下工作。实现了 1.6 lm 的多波长激光发射,低激光阈值为 30 lm W,品质因数为 1336。通过收集到的近场强度分布的“S”形 L-L 曲线、线宽变窄效应和强散斑图案验证了激光行为。所展示的具有低阈值和超紧凑占地面积的长波长激光器可以在集成气体检测和高度局部化的无标记生物和生化传感中找到潜在的应用。
瑞萨电子的四方扁平无引线 (QFN) 封装系列产品是一种相对较新的封装概念,目前正在快速发展。该封装系列包括通用版本 QFN,以及 TQFN、UTQFN 和 XQFN 等较薄版本。该系列的引线间距为 0.4 毫米及以上。四方扁平无引线的一个子集是双面类型(4 个侧面中只有 2 个有引线),其中包括 DFN、TDFN、UTDFN 和 XDFN 等版本。在本文档中,术语 QFN 代表所有系列选项。该系列具有多种优势,包括降低引线电感、小尺寸近芯片级封装、薄型和轻重量。它还使用周边 I/O 焊盘来简化 PCB 走线布线,而裸露的铜芯片焊盘技术可提供良好的热性能和电气性能。这些特性使 QFN 成为许多新应用的理想选择,这些应用对尺寸、重量以及热性能和电气性能都很重要。
简介。近年来,根据纠缠模式对量子态进行分类和研究的重要性已被揭示。一类重要的量子态是那些可以通过最小割方法计算纠缠熵的量子态。该方法假设状态可以用辅助“块”结构表示,通常是张量网络或——在全息对偶 [1] 中——块几何。最小割方法将区域 X 的纠缠熵等同于块割的权重,它将 X 与 ¯ X (X 的补集)分开。该方法适用于大键维度的所有随机张量网络状态 [2],并且——在全息对偶中——对 Ryu-Takayanagi 提案 [3 – 6] 中的主导面积项有效。本文关注最小割方法所暗示的纠缠熵约束。由于应用于全息对偶,此类约束通常被称为“全息熵不等式”。 “在假设的熵分配给区域的向量空间(熵空间)中,每个全息不等式的饱和点都是一个超平面。因此,所有全息不等式允许的熵集称为“全息熵锥” [7] 。进一步遵循全息命名法,我们将割线权重称为“区域”。最简单的全息不等式,称为互信息一夫一妻制 [8] ,是
绿胡子遗传元素编码罕见的可感知信号、信号识别能力和对显示相同信号的其他人的利他行为。假定的绿胡子在各种生物中都有描述,但在一个系统中所有特性的直接证据很少。盘基网柄菌的 tgrB1-tgrC1 同源识别系统编码两种多态性膜蛋白,可保护细胞免受嵌合相关危险。在发育过程中,TgrC1 充当配体信号,TgrB1 充当其受体,但利他行为的证据是间接的。在这里,我们表明混合野生型和活化的 tgrB1 细胞会增加野生型孢子的产生,并将突变体降级为利他茎,而混合野生型和 tgrB1 缺陷细胞会增加突变孢子的产生和野生型茎的产生。 tgrB1 缺失的细胞只会欺骗携带相同 tgrC1 同种异型的伴侣。因此,TgrB1 激活会产生利他行为,而 TgrB1 失活会导致特定同种异型的欺骗,这支持了绿胡子概念,并深入了解了同种异型识别、利他行为和剥削之间的关系。
垂直堆叠的三维集成电路 (3D IC) 中的芯片间电通信由芯片间微凸块实现。微凸块的电迁移可靠性对于了解基于 3D IC 的微电子系统的可靠性至关重要。本文报告了通过热压键合在两个芯片之间形成的 Cu-Sn-Cu 微凸块的电迁移可靠性的实验研究。双芯片 3D IC 组装在线键合陶瓷封装中,并在不同温度下的空气和氮气环境中进行电迁移测试。测量了微连接链和开尔文结构的故障寿命和平均故障时间 (MTTF)。结果表明,Cu-Sn 微连接的本征活化能介于 0.87 eV 和 1.02 eV 之间。基于故障分析,提出了可能的故障机制。这项研究的结果有望提高人们对 3D IC 中电迁移可靠性的根本理解,并促进基于 3D IC 的稳健可靠的微电子系统的开发。2014 Elsevier BV 保留所有权利。