类别 5 – 电信和“信息安全” 第 1 部分 – 电信 注释: 1.为电信设备或系统“专门设计”的“组件”、测试和“生产”设备及其“软件”的控制状态在类别 5 第 1 部分中确定。注意::对于为电信设备或系统“专门设计”的“激光器”,请参阅 ECCN 6A005。2.“数字计算机”、相关设备或“软件”,如果对于本类别中描述的电信设备的运行和支持必不可少,则被视为“专门设计”的“组件”,前提是它们是制造商通常供应的标准型号。包括操作、管理、维护、工程或计费计算机系统。3. ECCN 5A001.j 中的商品以及 5D001.c(针对 5A001.j)中指定的相关“软件”,如果同时受 ECCN 5A002.a、5A002.z.1、5A002.z.6、5A004.a、5A004.b、5A004.z、5D002.c.1、5D002.c.3、5D002.z.6、5D002.z.8 或 z 5D002.z.9 的管制,则仍受这些条目在第 5 类 - 第 2 部分中的管制。第 5 类 – 第 2 部分不适用于实现受这些第 5 类第 1 部分 ECCN 控制的功能的源代码元素,也不适用于受 EAR 约束的任何项目,其中加密项目 (EI) 功能缺失、被删除或不存在。4.ECCN 5A001.j、5B001.a(针对 5A001.j)中的项目、5D001.a(针对 5A001.j)和 5D001.c(针对 5A001.j 或 5B001.a(针对 5A001.j))中指定的相关“软件”以及 ECCN 5E001.a(针对
基金相对于基准的表现优于基准,这归因于天然气管道公司的超重位置,这些公司的表现优于基准,并且不包括在基准中。在原油管道大师限量伙伴关系中,相对于基准的伙伴关系中的重量不足职位也有助于基金的相对绩效。该指数的性能是由一家精选的少数公司驱动的,该公司在此期间占指数绩效的很大一部分。尽管收入增长和情感不断提高,但与基金投资组合中的公司相比,该指数仍然经历了更大的多重扩展。能源收入合作伙伴,该基金投资经理,试图通过更加保守的投资组合,拥有更多元化的高质量公司,这些公司本身具有更保守的资产负债表,较低的股息支付比率,较低的商品价格的影响和与基于基准的现金流量更稳定。
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
• 基因组约为 8 kbp • 它们产生两个同向转录本,其差异剪接产生 8-9 种蛋白质 • 转录可从至少两个启动子开始(P 97、P 670)。第一个是早期基因的启动子,第二个是晚期基因的启动子。 • 来自不同启动子的转录本使用不同的终止子(pAE)• 转录本:• P 97 -pAE 导致蛋白质 E6、7、1、5 的剪接和合成。• P 670 -pALs 导致蛋白质 E4、L1 和 L2 的剪接和合成。 • LCR(长控制区)序列包含与启动子相关的增强子。 • E2 蛋白的完整形式作为启动子(特别是早期启动子)的转录激活剂发挥作用,并与 E1 一起诱导复制(在 LCR 中)。
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露,采取了二维(2D)非对比度轴向轴向单板CT CT,而不是在临床实践中常见的三维(3D)体积CT。然而,很难在纵向成像中找到相同的横截面位置,因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化,如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此,增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题,但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响,以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是,在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的,因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是,这种方法不适合解决2D采集中的平面运动,其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13,图像协调方法分为两个主要组:深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体,15-17 Convbat,18和贝叶斯因子回归。19然而,与生成模型不同,统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布,以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布,这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器(VAE),28是一种生成模型,由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布,解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络(GAN)20是另一种类型的生成模型,其中包含两个子模型,一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏,Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中,以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像,Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是,原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN(CGAN)30和CONDINATION VAE(CVAE)31解决了此问题,该问题允许生成具有条件的特定图像,从而对生成的输出提供了更多控制。但是,这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息,例如目标类,语义图或热图,在测试阶段32作为条件,这在我们的情况下是不可行的,因为我们没有任何可用的直接目标信息。
微生物驱动全球碳循环1,并可以与宿主生物体建立象征关系,从而影响其健康,衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明,该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而,这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射,其中通常<1%的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱(MS)基于非靶向代谢组学,这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术,该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物,药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时,也需要进行广泛的文献搜索,以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础,例如Kegg 12,Mimedb 13,Npatlas 14和Lotus 15,可以帮助进行这种解释,但它们大部分限于已建立的,很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外,虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16,但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此,尽管MS参考文库不断扩大,但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白,我们已经开发了Microbemasst(https://masst.gnps2.org/microbemasst/),这是一种利用的搜索工具