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请引用原始版本：Liu，F.，Gillan，L.，Leppäniemi，J。，＆Alastalo，A。（2023）。对
平行于金属氧化物TFT，有机材料，碳纳米管（CNT）和2D材料的实现。有关最近的评论，请参见参考。[22,23]。材料方法在其特性上有所不同，例如电荷载体类型（电子或孔），电荷载体迁移率，环境和电气稳定性，机械柔韧性，操作电压，处理的热预算，用于高通量制造的技术阅读水平以及可持续性（环境脚步）（材料和流程的环境脚印）。也有一些方法结合了不同的材料类别，例如，通过将主要的N型氧化物TFT与P型有机TFT结合在一起来构成互补的逻辑。[24]在本文中，我们专注于柔性薄膜设备的表现最高的金属氧化物TFT，这些设备可以通过打印来进行图案，并且已经达到了产品织物的成熟度（例如，平面式显示器）。[2]
在小儿软组织肉瘤中复杂阐明原始细胞：从概念到现实生活，通过表观遗传和转录重编程
摘要：软组织肉瘤（STS）包括一大批间充质恶性肿瘤，具有异质性细胞形态，增殖指数，遗传病变以及更重要的是临床特征。对这种广泛的多样性进行全面阐明仍然是改善其治疗管理和细胞 - 原始肿瘤的身份的核心问题，这些肿瘤是这种谜团的一部分。细胞重编程允许表型或身份之间成熟细胞的过渡，并代表肿瘤异质性的一个关键驱动力。在这里，我们讨论了驱动基因在STS中介导的细胞重编程如何深刻地重塑转化的细胞的分子和形态特征，并导致对其原始细胞的错误解释。本评论质疑必须将遗传改变的表观遗传环境视为STS肿瘤启动和进展的关键决定因素。重试癌症引发细胞及其克隆进化，尤其是通过表观遗传学方法，似乎是了解这些肿瘤起源并改善其临床管理的关键杠杆。
NGD低通及通行复合函数的原始理论用于设计无电感BP NGD集团电路
Blaise Ravelo 1，（成员，IEEE），Samuel Ngoho 2，Glauco Fontgalland 3，（高级会员，IEEE），Lala Rajaoarisoa 4，（成员，IEEE），Wenceslas Rahajandraibe 5 IEEE），Fayu Wan 1，（成员，IEEE），Junxiang GE 1，（IEEE副成员）和SébastienLalléchère7，（成员，IEEE）1电子和信息工程学院Nanjing信息科学与技术大学NANJING 210044，ELANGIED（APSIS 2 PARAGE），75017， Laboratory, Federal University of Campina Grande, Campina Grande 58429, Brazil 4 IMT Lille Douai, Research unit in computer science and automatic, University of Lille, 59000 Lille, France 5 Aix-Marseille Univ, Univ Toulon, CNRS, IM2NP, Electromagnetic Compatibility Laboratory, Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO 65401, USA 7 Institut帕斯卡（Pascal
原始研究人工智能：评估Chatgpt在与Meta-Analysi进行系统评论时的表现
摘要简介人工智能（AI），尤其是诸如聊天生成预训练的变压器（CHATGPT）之类的大型语言模型，在简化研究方法方面具有潜力。系统评价和荟萃分析通常被认为是循证医学的巅峰之作，它本质上是时间密集型且需求细致的计划，严格的数据提取，彻底的分析和仔细的合成。尽管AI有望应用，但其在进行荟萃分析进行系统审查方面的实用性尚不清楚。这项研究评估了Chatgpt在进行荟萃分析进行系统审查的关键任务时的准确性。方法该验证研究使用了脊髓刺激后发表的有关情绪功能的荟萃分析的数据。ChatGpt-4O进行了标题/摘要筛选，全文研究选择以及通过荟萃分析进行系统评价的数据汇总。比较与人类执行的步骤进行了比较，后者被认为是黄金标准。感兴趣的结果包括准确性，灵敏度，特异性，积极的预测价值以及筛选和全文审查任务的负预测价值。我们还评估了合并效应估计和森林图的差异。标题和抽象筛选的结果，ChatGPT的准确性为70.4％，灵敏度为54.9％，特异性为80.1％。在全文筛选阶段，准确性为68.4％，灵敏度为75.6％，特异性为66.8％。森林地块没有明显的差异。chatgpt成功地汇总了五个森林地块的数据，在计算汇总的平均差异，95％顺式和异质性估计值（I 2分和tau平方值）方面达到了100％的准确性，对于大多数结果而言，tau-squared值的差异很小（范围0.01-0.05）。结论ChatGpt在筛选和研究选择任务方面表现出适度至中等准确性，但在数据合并和荟萃分析计算方面表现良好。这些发现强调了AI增强系统审查方法的潜力，同时还强调了对人类监督的需求，以确保研究工作流程中的准确性和完整性。
自重构低噪声系数和高射频输入功率过驱动 LNA 的原始设计程序：应用于 X 波段 GaN MMIC
摘要 — 本文提出了一种基于宽带隙 RF 技术设计低噪声放大器的原创方法。这些 LNA 能够承受高电磁信号（如电子战中使用的信号），同时提供高探测率。该研究介绍了基于相同策略的单级 LNA 和两级 LNA 的原始设计程序。这些自重构 LNA 可以从高探测率模式（低 NF）切换到高线性模式（高输入压缩模式 IP 1dB ）。该设计策略与稳健的 LNA 设计进行了比较，后者使用更大的晶体管尺寸来提高线性度，但代价是 NF 略有下降。在放大器输入端，RF 步进应力结果已达到 30 dBm，没有任何破坏，并提供稳定的 S 参数和噪声系数。
通过直接电刺激绘制临界皮质枢纽和白质途径：人脑的原始功能图集
神经外科，结构和功能连接实验室项目，Azienda Provinciale Per I Servizi Sanitari（APSS），9 Largo Medaglie D'Oro，38122，Trento，Trento，意大利BTRENALO B，ITALY B TRENTO B，NEUROSER GURIGY和NEURORGIGY和NEURELOGRY和NEURELOGY和NEURELOGY和NEURELOGY和NEURELOGY，NERURELOGY和NEURELOGY，NERTERINGER UNIVEMENT，NORTHWESTERN UNIXICY神经外科手术室，神经科学和神经康复部，BambinoGesù儿童医院IRCCS，4 Piazza Sant'Onofrio，00165，00165，意大利d Bruno Kessler Foundation（FBK）法国蒙彼利埃，国家健康与医学研究所（INSERM），U1051，“中枢神经系统的可塑性，人类干细胞和神经胶质肿瘤”，蒙彼利埃大学医学中心蒙彼利埃神经科学研究所，80 AV AVERTIN FLICHE，MONTPELLIER，MONTPELLIER，FRANCE，FRANCE
指导原始治疗 - 普通 - 佩蒂科 -
抑制性疗法：Valacyclovir 10 mg/kg（最大500 mg）PO BID *或Valacyclovir 20 mg/kg（最大1 g）PO每天一次或Acyclovir 20-25 mg/kg（最大400 mg）PO BID； *对于患有非常频繁复发（每年≥10次发作）的患者的有效性较低，淋病婴儿和儿童≤45kg≤45kg，肿瘤炎性炎，宫颈炎，宫颈炎，尿道炎，咽炎，咽炎或前炎或前炎：Ceftriaxone 50 mg/kg（Max 500 mg），曾经是45 mg），> 45淋球菌性外阴炎，宫颈炎，尿道炎，咽炎或脑炎：头孢曲松酮500毫克IM一次（如果≥150kg，1g），如果尚未排除并发的胰chmy虫感染，则添加100 mg bid bid x 7天（如果庆大霉素240毫克IM曾经 +阿奇霉素2 g PO曾经淋巴植物瘤
使用卷积神经网络（CNN）和转移学习技术的原始研究论文遥感图像分类
摘要：本研究研究了描绘变速箱，森林，农田和山脉的航空图像的分类。要完成分类工作，使用卷积神经网络（CNN）体系结构从输入照片中提取功能。然后，使用SoftMax对图像进行分类。要测试模型，我们使用90批量的ADAM优化器和0.001的学习率将其运行了十个时期。培训和评估都是使用数据集进行的，该数据集将Google卫星图像与MLRNET数据集融合在一起的图片。综合数据集包含10,400张图像。我们的研究表明，转移学习模型和MobilenetV2，对于景观分类非常有效。这些模型是实际使用的好选择，因为它们在精度和效率之间很好地结合在一起。我们的方法在内置的CNN模型上以87％的总体准确度获得了结果。此外，我们通过利用验证的VGG16和MobilenEtV2模型作为传输学习的起点，达到更高的精度。具体来说，VGG16的精度为90％，测试损失为0.298，而MobileNetV2的精度优于两个模型，其精度为96％，测试损失为0.119；结果表明，使用Mobilenetv2进行转移学习的有效性来对传输塔，森林，农田和山脉进行分类。关键字：航空图像，图像分类，卷积神经网络（CNN），转移学习
在神经形态硬件上实施的新皮层的生物学现实计算原始素改善视觉变压器性能
恶意化）。此外，此SWTA图案的稀疏耦合也能够模拟TN芯片上的两态神经状态机，从而复制了对认知任务必不可少的工作记忆动力学。此外，将SWTA计算作为视觉变压器（VIT）中的预处理层的整合，增强了其在MNIST数字分类任务上的性能，证明了改进的概括性对以前看不见的数据进行了改进，并提出了类似于零量学习的机制。我们的方法提供了一个将大脑启发的计算转换为神经形态硬件的框架，并在英特尔的Loihi2和IBM的Northpole等平台上使用了潜在的应用。通过将生物物理精确的模型与神经形态硬件和高级机器学习技术集成，我们是将神经计算嵌入神经ai系统中的全面路线图。