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World File Search System单元格
使用FinFET和CMOS逻辑的双端口8T SRAM单元格
摘要 - 具有超低泄漏和出色稳定性的静态随机记忆细胞是当代智能设备中设备上层的记忆的主要选择。本文介绍了一个新型的8T SRAM细胞，其泄漏降低并证明是稳定性的。所提出的SRAM单元使用堆叠效果来减少泄漏和传输门作为访问晶体管以增强稳定性。已经根据功耗和静态噪声边缘（RSNM，HSNM和WSNM）分析了所提出的具有堆叠晶体管的拟议的8T SRAM细胞的性能。在22 nm技术节点时，发现基于FIN-FET的8T细胞的功耗为572 PW，与基于CMOS的8T细胞相比，该因子几乎降低了一个因子。此外，对于基于FinFET的新型8T SRAM细胞在22 nm技术节点的情况下，发现功耗被发现减少了一倍。𝟓×𝟏𝟎𝟏𝟎𝟐𝟐𝟐。WSNM，HSNM和RSNM的8T SRAM细胞在0.9 V电压电压下观察到具有FinFET逻辑的8T SRAM细胞的240 mV，370 mV和120 mV。与常规的6T填充细胞相比，所提出的细胞显示了20％，5.11％和7％的WSNM，HSNM和RSNM，这是分数的。还分析了SNM的灵敏度，并报告了温度变化的敏感性。此外，获得的结果证实了所提出的SRAM细胞的鲁棒性，与近期作品相比。
clustermole：公正的单细胞转录组数据单元格类型识别
描述单元类型标签到单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）簇的分配是一个耗时的过程，该过程涉及手动检查群集标记基因与详细文献搜索相结合的群集标记基因。存在未经证实或描述不足的人群时，这尤其具有挑战性。clustermole r软件包为查询数千个来自数据库的人类和小鼠细胞身份标记提供了甲基化。
模块和单元格配置优化了多个电压级别EV
可以看出，多年来，电动汽车的电池电压水平有所增加。这样做的主要原因是减少电力损耗和加热。普通电动汽车在300至1000安培之间绘制电流。这些值可以被认为很高。众所周知，功率损耗与电流平方直接增加。从这个角度来看，更高的电池电压会降低电流。由于电流减少，功率损失和加热也会减少。此外，电流可以使用较低的横截面母线进行。在这项研究中，对电池组的拓扑进行了优化，该拓扑与与所有充电站的电压水平兼容，在充电时以400V水平运行，并且在驾驶时可以达到800V水平。
高素质成像用于监测单个单元格中的信号动力学
所有活细胞都是其环境的传感器：他们感觉到信号，激素，细胞因子和生长因子等。这些信号与细胞表面受体的结合通过蛋白质 - 蛋白质相互作用，酶促修饰和构象变化启动消息沿细胞内信号通路的传播。通常，在整个细胞种群中监测信号通路的激活，从而给予人群平均度量，通常使用破坏和匀浆细胞种群的实验方法。高内容成像是一种自动化的高通量荧光显微镜方法，可实现从活细胞中采取信号转导途径的测量。它可用于测量信号动力学，感兴趣的特定蛋白质的丰度随着时间的流逝而变化，或记录特定蛋白质如何移动和改变其本地化，以响应来自其环境的信号。使用此方法和其他单细胞方法，越来越清楚的是，即使在克隆（同源性）细胞系中，细胞对给定刺激的响应以及它们表达的细胞成分的量也很大。本综述将讨论高素质成像如何促进我们对细胞异质性的日益了解。它将讨论如何将生成的数据与信息理论方法相结合，以量化通过嘈杂的信号通路传输的信息量。最后，将考虑异质性与我们对疾病的理解和治疗的相关性，强调了单细胞测量的重要性。
单元格中的信号：用于治疗的多模式和上下文化的机器学习基础
在空间测量多模式数据的能力中，可以为在转录，翻译和代谢水平上全面探索分子调节的前所未有的机会，以获取对基于健康和疾病的细胞活动的见解。但是，目前缺乏分析工具来整合不同空间 - 词素数据模式的互补信息，尤其是在空间代谢组学数据方面，这变得越来越宝贵。我们介绍了SPAMTP，这是一种多功能软件，该软件实现了空间代谢组学和转录组学数据的端到端集成分析。基于R，SPAMTP Bridges处理功能，用于来自Cardinal的代谢组学数据，并在Seurat中实施了以用户友好的细胞为中心分析。此外，SPAMTP的综合分析管道涵盖（1）自动质量到电荷比（M/Z）代谢物注释； （2）广泛的基于代谢物的下游统计分析，包括差异表达，途径分析和相关分析； （3）综合空间词分析； （4）一套可视化函数。为了灵活性和互操作性，SPAMTP包括用于数据导入/导出和对象转换的各种功能，从而可以与其他R和Python软件包无缝集成。我们证明了SPAMTP通过分析两个生物系统来吸引新的生物学理解的实用性。我们认为，该软件和实施方法将广泛用于空间多媒体和空间代谢组学分析中。
使用增强稳定性10T SRAM单元格的1KB SRAM阵列设计
用于FPGA的摘要SRAM需要更高的稳定性和低功耗。8T SRAM单元随着供应电压的降低而降低了写入稳定性。10T SRAM单元具有较高的写入稳定性，因为其中一个逆变器中的上拉路径中使用了截止开关。具有低功耗和较高稳定性的SRAM阵列的设计至关重要。so，已经设计并比较了使用8T和10T SRAM细胞的1KB SRAM阵列进行不同的设计指标。写0和写1功率较低1.98×，10t sram阵列中的3.52××SRAM阵列在0.9V DD，SS角下方。由于在10T SRAM单元中使用高V th晶体管，读取功率在SS角的0.9V V dd较低1.6倍。保持0时的泄漏功率在10T SRAM阵列中低于1.13×，比在0.9V V dd处的FF拐角处的8T SRAM阵列中的泄漏功率。对设计指标进行了广泛的电源电压评估。设计在45nm技术节点中以Cadence Virtuoso实现。
Calypso Excel 报告
如果值 F14 (-0.035) 介于 D14 和 E14 (+/-0.025) 之间，则单元格将为绿色。如果 F`4 大于 D14 或 E14，则单元格将为红色。如果您在任何时候需要更正其中一条规则，请突出显示需要编辑的单元格，然后选择条件格式并选择管理规则。不断重复此过程，直到所有单元格都完成。请记住，如果它大于公差（无论是正值还是负值），则单元格需要为红色。如果它小于正值或负值，则单元格需要为绿色。下一步很重要。突出显示从 A14 开始到 F14 并向下到整个工作表的所有单元格。完成后，右键单击并选择清除内容。
为什么电池组中的单元格失去平衡？调查包装不均匀性在生命不平衡的作用：一项模拟研究
发现，在负载下测量的包装中的瞬时不平衡会随着平行字符串的添加以及较宽的母线电阻分布而增加。这可能会驱动包装细胞不均匀降解。此外，母线中的开路断层似乎会导致永久性失衡和包装容量的严重缺乏。
安全数据表MSD 2.001.035主要碱性锰按钮单元格系列：V ... MF
49CFR§172.102特别规定130：“该条目涵盖了§172.101中其他条目的干电池（即电池，干燥，密封，N.O.S。）且不受本第章的要求，除了以下内容：[...]（b）准备运输。必须准备并包装装有电池的电池和电池供电的设备，以防止以下方式进行运输：（1）危险的热量演变； （2）短路，包括但不限于以下方法：[...]（ii）以一种方式将电池分开或包装电池，以防止包装中与其他电池，设备或导电材料（例如金属）接触[...]； （3）损坏终端。如果不抗抗性，则不应将外包装用作保护电池端子免受损坏或短路的唯一手段。电池必须牢固地缓冲并打包，以防止转移，这可能会松开端子盖或重新定位端子以产生短路。”
在单元格的监督分类中优化特征提取和分类器的组合xhoena polisi duro 1,2*，arban uka 2，
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*，Arban UKA 2，Griselda alushllari 2，Albana Ndreu Halili 3，Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2，Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia，“ fan nori”，koria，koria，koria，korica，korica，korica，korka，korka，“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al（X.P.D.）。2埃波卡大学计算机工程系，阿尔巴尼亚蒂拉纳市； auka@epoka.edu.al（a.u.）galushllari@epoka.edu.al（G.A。）dkarras@epoka.edu.al（d.a.k.）3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。） 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.） 摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。）4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.）摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型（A549，BALB 3T3和THP1）的Brightfield显微镜图像，以评估Inception V3，Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN，决策树，随机森林，Adaboost，Adaboost，Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度，以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强，从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明，与神经网络配对时，VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比，使用Butterworth过滤器时的精度提高了，并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字：生物材料风险评估，细胞图像分类，分类器，特征提取，个性化医学，监督分类。