开放和远程学习ODL是作为满足全球社会教育需求的一种手段(Jimoh,2013)。这种通过教育接触每个人的追求导致了许多不同的方法仍然归类为远程学习(联合国教科文组织,2002年)。远程学习被认为是一种主要的方法,可以促进并增强对教师和其他工人之间的进一步教育的渴望。结果,由于其灵活性和吸引尼日利亚各种各样的学习者的能力,开放和远程学习(ODL)已获得了知名度。实际上,尼日利亚的开放和远程学习早于尼日利亚的独立性,因为1950年代至60年代的许多尼日利亚人通过通讯研究进行了基础教育(EKE,2019年)。尼日利亚人寻求进入英国大学和机构的通讯学院,其他一些人获得了录取,并注册为伦敦大学和剑桥大学普通和高级水平的一般教育证书(GCE)的外部候选人。这些计划在一次热蛋糕中,尼日利亚人称之为最佳的脑部craig,并成为改善尼日利亚和大多数非洲国家的教育进步的工具。
摘要:全球变暖威胁不断升级,迫使人们转向清洁能源生产,而可再生能源正成为可持续发电的有希望的解决方案。然而,可再生能源固有的间歇性要求混合系统保持可靠的电力。本综述探讨了双模式可再生混合动力系统的优化,该系统在并网和自主模式下运行,以应对电力稳定性挑战。通过分析最先进的方法,包括控制算法、架构规模和能源管理策略方面的进步,这项工作确定了提高系统效率和成本效益的方法。主要发现表明,优化的双模式系统可提高功率一致性和运行弹性。本综述最后概述了未来研究的路线图,强调了集成技术、环境评估和监管合作方面的创新是最大限度地发挥双模式系统在实现全球能源可持续性目标方面影响的关键步骤。
研究微生物组的常见程序是将测序的28个重叠群固定到元基因组组装的基因组中。当前,使用共同含量和基于序列的30个基序(例如四核苷酸频率)是Metagenome 31 binning的最先进的基于共同学习和序列的基于深度学习的方法。从基于对齐的分类得出的分类标签尚未被广泛使用。在这里,我们提出了一种基于半监督的双模式变异自动编码器的元基因组包装工具33,结合了Tetranu-34克利托德频率,与CONTIG共浸没量与CONTIG注释与任何分类分类级的35个分类级返回了35个。taxvamb在CAMI2 Human Microbiome数据集上的所有其他36个BINNER都优于所有其他36个Binner,平均返回40%37个接近完整的组件比下一个最佳BINNER。在实际的长阅读38个数据集上,税收vamb平均恢复了13%的接近完整垃圾箱和14%的39种。在单样本设置中使用时,平均退税量比VAMB高40 83%。taxvamb垃圾箱不完整的基因组比任何其他工具都要好41个,返回255%的高质量垃圾箱42不完整的基因组比下一个最好的binner。我们的方法具有43个研究和工业应用以及方法论新颖性,可以将44个可以通过半监视的多模式45个数据集转化为其他生物学问题。46
摘要:在材料的同一区域中创建双模式模式是提高信息存储维度,提高加密安全性水平并促进编码技术开发的高级方法。但是,原地,不同的模式可能会导致在制造和使用过程中严重的相互干扰。新材料和图案技术对于进步非介入双模式模式至关重要。在本文中,通过结合结构色和色极化来证明非递交双模式模式,该结构颜色和色极化是由含有偶氮苯的线性液体晶体共聚物设计的,具有光荧光效果。一方面,结构颜色模式是通过硅模板印刷的,并在紫外线诱导的聚合物表面从玻璃状到橡胶状态的局部局部过渡之后,并带有周期性微观结构。另一方面,基于局部光诱导的介体取向的不同极化模式是通过魏格特效应在光荧光区域内产生的。,次级印迹用于消除撰写极化模式期间结构颜色模式的部分损害,从而获得双模式图案而不会干扰。这项研究为创建具有潜在跨行业应用的先进材料和复杂的光图案技术提供了蓝图。■简介
信息的爆炸性增长及其广泛的可用性强调了对强大的加密和反对措施的需求。在这项研究中,CD量子点进行了设计(QD),以通过战略配体设计对单个触发器表现出多种视觉响应。表面工程方法允许QD在光激发引起的电子从CD(II)转移到CD(0)时从黄色变为黑色。表面配体在孔注入下解吸,导致QDS大小增加,并导致光致发光的红移。这种光激发引起的氧化还原反应揭示了前所未有的光致变色和光致发光现象,为先进的信息保护措施建立了基础。利用这些QD,在固态底物中实现了紫外线照射下的出色写作性能,而双模式加密系统则在凝胶矩阵中实现,为信息加密以及累积和交互式信息保护开放了新的途径。此外,CDS QD的氧化还原反应被用作3D打印的墨水,从而通过控制墨水中的氧气含量来调节光致变色的速率,从而创建具有数字可编程的材料。这一进步还阐明了3D打印技术的进度。
摘要 - 高速和功率电路的设计复杂性增加到更高的操作频率。因此,此手稿概述了如何使用两个可切换除法比率为4和5的双重模数预分量器设计和优化完全差异的发射极耦合逻辑(ECL)门。第一个预拉剂被优化为最高的运行频率,分别为5和4的分别为142 GHz,甚至166 GHz。此外,另一位预拉剂已针对广泛使用的80 GHz频段进行了优化,该频段已由汽车行业大量促进,并且该域中有大量组件。可以在具有较宽的除法比率范围的完全可编程频率分隔线中使用两个预分量员。作为对具有出色噪声性能的频率转换设备的添加期噪声的测量非常具有挑战性,因此在理论上进行了讨论,并实际上进行了。在100 Hz的集成极限内,测得的抖动在500 AS和1.9 FS之间,最高为1 MHz偏移频率。
摘要 - 使用肌电假体的高级肢体差异的个人缺乏进行日常生活的灵活活动所需的触觉感官信息。虽然大量研究重点是恢复这种触觉信息,但这些方法通常依赖于单模性反馈方案,这些反馈方案对于中枢神经系统采用的前馈和反馈控制策略不足。多模式反馈方法一直在几个应用领域引起人们的注意,但是,肌电假体的实用性尚不清楚。在这项研究中,我们通过脆弱的对象和可变的负载力在虚拟EMG控制的抓握和固定任务中提出了双模式触觉反馈的实用性。我们招募了n = 20名没有肢体差异的参与者,可以在四个条件下执行任务:无反馈,振动起步滑动,握把力的反馈以及双(振动 +挤压)的反馈反馈和抓地力的反馈。的结果表明,接收任何触觉反馈胜于任何触觉反馈要好,但是,双重模式反馈在防止对象破裂或掉落的方面远优于任何一种单模式反馈方法。用双模式反馈的控制也比任何一种单模式反馈方法都更加直观。
摘要 - 中风会导致患者下肢和偏瘫的运动能力受损。准确评估下肢运动能力对于诊断和康复很重要。可以数字化此类评估,以便可以避免任何时间和主观性来追溯每个测试,我们测试如何将配备压力敏感鞋垫和惯性测量单元配备的双模式智能鞋用于此目的。设计了5m步行测试协议,包括左和右转弯。数据是从23名患者和17名健康受试者中收集的。对于下肢的运动能力,两名医生观察到了测试,并使用五个分级的医学研究委员会进行肌肉检查评估。同一患者的两个医生得分的平均值被用作地面真相。使用我们开发的功能集,在对患者和健康受试者进行分类时可以达到100%的精度。使用我们的功能集和回归方法实现了患者的肌肉强度,平均绝对误差为0.143,最大误差为0.395,比每个医生的得分更接近地面真实(平均绝对误差:0.217:最大误差:最大误差:0.5)。因此,我们验证了使用此类智能鞋的可能性,可以客观,准确地评估中风患者的下肢肌肉强度。索引术语 - 中途,机器学习,智能鞋,下肢的肌肉力量
在人工智能(AI)和物联网(IoT)时代,包括图像,声音,气味和伤害在内的大量感官数据是从外部环境中感知的,对以数据为中心任务的处理速度和能源效率施加了关键要求。1 - 3,尽管已经做出了巨大的努力来提高von Neumann计算机的计算能力和效率,但物理分离的处理和内存单元之间的恒定数据不可避免地会消耗巨大的能量并诱导计算潜伏期。4 - 9另外,基于人工神经网络(ANN)的人脑启发的神经形态计算已经证明了其在AI和机器学习等数据密集应用中的巨大优势。必须开发ANN的硬件实施,即人工突触和神经元,以模仿生物突触和神经元的生理活性。近年来,已经提出了各种神经形态设备,10 - 13,由于其简单的结构,高积分密度,高运行速度,低能量消耗和模拟行为,两个末端的内置构件被认为是最有希望的候选者。1,2,7,8,14 - 17尤其是,最近具有挥发性阈值转换(TS)行为的新型扩散的回忆录已证明它们在泄漏的整合和火灾(LIF)神经元中的潜力,5,7,18,19,19
个性化医疗是解决癌症精准诊断和有效治疗挑战的关键技术[1],比单一的诊断或治疗方法更具优势。癌症诊疗在患者分层和个性化医疗以及实时监测纳米药物治疗过程方面显示出巨大潜力,从而提供有关纳米药物治疗效果的反馈。[2]诊疗系统的诊断功能提供有关生物体内肿瘤位置和大小的信息,而治疗功能则侧重于药物的抗肿瘤作用。[3]此外,分子成像是医学成像中最先进的技术,涉及肿瘤诊断、精准药物开发等领域。[4]在各种技术中,光声 (PA) 成像提供厘米级深成像深度,而荧光 (FL) 成像具有具有出色分辨率和灵敏度的优势;因此受到了广泛关注。PA 成像具有低灵敏度,而 FL 成像缺乏空间分辨率;因此,两者各有优缺点,具有互补的优势。