本文综述了忆阻器的基本结构原理和材料,讨论了二元金属氧化物和钙钛矿忆阻器现有的研究,并在现有研究的基础上描述了它们的应用现状。最后对忆阻器的发展进行了全面的总结和展望,未来,忆阻器有望突破硅基集成电路摩尔速率的限制,为电路优化和计算机体系结构的发展做出贡献。
"!陈灵芝 # 中国的生物多样性现状及其保护对策 # 北京:科学出版社, "$$% , " &!'()*+, -# ./01*2(03,+4 +,25 ,2 265 )0157*1,+ 15/51# #$%&'( , "$89 , !"# : 8&: ; 8&8 %!贺福初 # 四条分子进化规律与相应分子进化学说 # 科学通报, "$$% , $% : &&<$ ; &&": :!曹家树 # 论生物适应进化及其分子机制 # 见朱军等主编,生命科学研究与应用,杭州:浙江大学出版社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STAR ( Spliced Transcripts Alignment to a Reference )是用于将 RNA-seq 读取数据与 参考基因组序列进行高度准确和超快速的剪接感知( splice aware ) 比对的工具。注意, STAR 是一个专门针对 RNA-seq 数据映射的比对工具,这意味着不能用于比对 DNA 数据。与 其它的 RNA-seq 比对工具相比,其具有较高的准确率,映射速度较其他比对软件高 50 多 倍。 STAR 在识别经典和非经典剪接位点方面具有很高的精确性,还可以检测到嵌合(融 合)转录本。除了映射短读取数据(例如 ≤ 200 bp ), STAR 还可以准确地映射长读取数据 (例如来自 PacBio 或 Ion Torrent 的数 Kbp 读取数据)。 STAR 在变异检测( SNP 和 INDEL ) 方面具有更好的灵敏度,因此, STAR 被用于 GATK 最佳实践工作流程,用于从 RNA-seq 数据 中识别短变异。
摘要:终身学习、个性化学习理念的日益深入人心,以及对有效、价格合理的自动化学习系统的需求,推动和促进了脑机接口(BCI)在教育领域的应用。但作为智能教学技术的代表,BCI的应用仍处于非主流,在理论基础、技术装备、制度保障等方面存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜力、应用障碍三个方面阐述了BCI在教育领域的优势与不足。虽然在线教学为BCI在教育领域的应用提供了新的机会,但其在改变主流教学方式方面的作用有限。若能将二者有机结合、相互补充,将对提高学生的学习积极性、提高学习效率大有裨益,成为BCI等非主流技术在后疫情时代的有效生存之道。
机器人和自主代理系列)●凯文·墨菲(Kevin Murphy),机器学习:概率的观点。●Daphne Koller和Nir Friedman,概率图形模型:原理和技术,
「生成式ai:文字与图像生成的原理与实务」是一门兼具理论深度与实作乐趣文字与图像生成的原理与实务」是一门兼具理论深度与实作乐趣,专为希望深入了解生成式ai ai ai的认识是基础还是进阶,我们都希望透过这门课程