XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System变化规律
婴儿指导的语音和跨文化的歌曲中的声学规律
考特尼·B·希尔顿（Courtney B. , Cody T. Ross 10 , Mary Beth Neff 11,12 , Alia Martin 11 , Laura K. Cirelli 13,14 , Sandra E. Trehub 14 , Jinqi Song 15 , Minju Kim 16 , Adena Schachner 16 , Tom A. Vardy 17 , Quentin D. Atkinson 17,18 , Amanda Salenius 19 , Jannik Andelin 19 , Jan Antfolk 19 , Purnima Madhivanan 20,21,22,23 , Anand Siddaiah 23 , Caitlyn D. Placek 24 , Gul Deniz Salali 25 , Sarai Keestra 25 , Manvir Singh 26,27 , Scott A. Collins 28 , John Q. Patton 29 , Camila Scaff 30 , Jonathan Stieglitz 27,31 , Silvia Ccari Cutipa 32 , Cristina Moya 33,34，Rohan R. Sagar 35,36，Mariamu Anyawire 37，Audax Mabulla 38，Brian M. Wood 39，Max M. Krasnow 1,40＆Samuel A. Mehr 1，41，∗
成簇的规律间隔的短回文重复序列...
摘要：CRISPR/Cas 最初于 35 年前在大肠杆菌中被发现，是一种防止病毒（或其他外源）DNA 入侵基因组的防御系统，它开创了功能遗传学的新时代，并成为生命科学所有分支领域的一种多功能遗传工具。CRISPR/Cas 以简便快速的方式彻底改变了基因敲除方法，但它在基因敲入和基因修饰方面也非常有效。在海洋生物学和生态学领域，该工具在“暗”基因的功能表征和基因旁系同源物的功能分化记录中发挥了重要作用。尽管它非常强大，但仍存在一些挑战，阻碍了一些重要谱系中功能遗传学的进展。本综述探讨了 CRISPR/Cas 在海洋研究中的应用现状，并评估了迅速扩大这一强大工具的部署以解决无数基础海洋生物学和生物海洋学问题的前景。
催化变化：
电动汽车：电动汽车中的电池增加重量。为了安全性和效率，必须通过在汽车的其他组件中使用较轻的材料来补偿这种体重的增加。因此，电动汽车的吸收将推动对塑料的需求。，美国化学委员会已经估计，从2012年到2021年，每辆车的塑料量已增加16％，平均为411磅。13行业领导的市场研究估计，电动汽车塑料市场将从2022年的37亿美元增长到2027年的126亿美元。14个电动汽车生产商已经开始考虑如何使供应链净零。大众汽车的净目标包括其供应链，而通用汽车在2023年在其车辆中使用了超过3900万磅的可回收塑料，并设定了目标以增加此数量，EV生产商Rivian的目标是40％的回收和生物含量，用于在其车辆中使用的基于2030年的产品中的基于20303030。15,16,17
我们的总体规划有哪些变化？
弱势群体首当其冲地承受着环境影响和健康危害，这通常是政策和规划决策的结果。根据州法律，当两个或多个要素正在修订，并且该辖区内存在弱势群体时，辖区必须将环境正义政策纳入总体规划。由于安提阿市正在更新住房和环境危害要素，因此该市必须遵守这一要求。
CMOS 180 nm 紧凑建模，包括恶劣环境下的老化规律
本论文是 IMS 实验室、波尔多大学和斯伦贝谢研究与生产部门的合作研究。我要感谢所有人的帮助和耐心，使这份手稿得以实现。首先，我要对我的导师 Cristell Ma-neux 和 Yann Deval 表示深深的谢意，感谢他们的持续支持和宝贵指导。特别是，我要向 Cristell 表示最深切和最诚挚的感谢，她为完成这项工作做出了重大贡献。多亏了她从一开始就提供的宝贵和有益的建议，我才能将这项研究推向正确的轨道。我很感激她在我刚开始问最愚蠢的问题时对我如此耐心。在她用红色写的详细修改后，我感觉自己一天天在进步，对此我深表感激。我还要感谢我在斯伦贝谢的导师 Claire Tassin。从我到达的第一天起，她就帮助我融入了公司。在她的协助和热情支持下，我在斯伦贝谢的实验得以尽快完成。她给了我明确的方向，让我可以坚持下去。我真的很感激她总是在我需要帮助的时候出现。在 ASIC 团队中，我要感谢 Mohamed Salim Cherchali 让我熟悉了编写自动测试台的代码行。他非常耐心地直截了当地解释了 Python 的基础知识，为我以后自学奠定了基础。他还教我如何使用斯伦贝谢实验室的仪器进行实验。此外，我还要感谢 Toshihiro Nomura，他总是以详细和及时的方式回答我的小问题。当我的实验装置出现问题时，他是我第一个去找的人。在装置的最初几天，遇到了很多困难和技术问题。Toshi 和 Salim 必须经常在实验室呆到晚上 9 点以后，帮助我找到问题并一起找到解决方案。我们失败了很多次才完成整个装置。多亏了他们知识渊博、热情洋溢的指导，我的测量得以进行，我从他们的实践经验中学到了很多新东西。感谢 IMS 实验室前秘书 Simone Dang Van 和她的丈夫偶尔在周末到他们家，他们家很宽敞，热情欢迎我。他们向我讲解了很多关于法国文化的知识，帮助我从一开始就融入了波尔多的生活。我还要感谢 IMS 实验室的所有朋友，感谢我们一起共进午餐，一起交谈，分享困难，互相鼓励，克服困难。感谢我的越南朋友，他们也是法国不同城市的博士生，他们总是陪在我身边，鼓励和“提醒”我经常锻炼。假期我们一起旅行，想家的时候互相安慰。
重复短路应力下 SiC MOSFET 栅极老化规律预测
b IRT Saint-Exupéry，图卢兹，法国 摘要 本文提出了 SiC MOSFET 栅极在重复短路应力下的老化规律。基于分析研究、物理形式和预处理数据，提出了基于应力变量 T j、T 脉冲栅极损伤 % 和 E sc 的数值拟合。对老化规律的准确性和预测能力进行了评估和比较。结果提出了一种基于 T Al_Top 金属源的新老化规律。该规律的拟合精度最高。最后，直接基于短路能量 E sc 的老化规律似乎具有最佳的预测能力。 1. 简介 SiC MOSFET 提高了功率转换器效率 [1]。如今，必须保证意外极端操作中的可靠性和稳健性。然而，由于平面结构中的电流密度更高和通道更短，SiC MOSFET 的短路 (SC) 耐受时间 (T SCWT @2/3 x V DSmax ) 低于硅器件，t SCWT = 2μs，而 Si IGBT 的 t SCWT = 10μs。最近，人们投入了大量精力来研究短路测试下的专用 SiC MOSFET 故障机制 [2,3]。高温变化导致栅极区域和 Al 源金属周围产生累积热机械应力。这些通常导致 SiC MOSFET 无法超过源自硅标准的 1000 次重复短路循环阈值。在 SiC MOSFET 栅极损坏之前，对其允许的短路循环次数的预测目前尚不为人所知，但这却是运行阶段主要关注的问题。在 [4] 中，提出了威布尔分布和直接 T j Coffin-Manson 老化定律，但漏源电压偏置降低至 200V，并使用栅极沟槽器件。在 [5] 中，作者通过实验证实了栅极老化与 T j 应力的依赖关系，但未拟合 Coffin-Manson 参数，因此未提出预测能力。在本文中，进行了重复的 SC 研究，以建模并提出一组 SiC MOSFET 上的预测分析栅极老化定律
成簇规律间隔短回文基因编辑技术
摘要 利用CRISPR-Cas9技术开展遗传疾病治疗已取得重大进展。本文讨论了 CRISPR-Cas9 的历史和工作原理，重点介绍了其在遗传疾病治疗中的应用。这项研究的重点包括囊性纤维化、地中海贫血和杜氏肌营养不良症等疾病。利用 CRISPR-Cas9 进行基因治疗涉及编辑特定基因以纠正致病突变，从而开辟更有效治疗的可能性。然而，该技术的使用存在各种障碍，例如可能出现脱靶效应、伦理问题和长期安全性。然而，人们正在努力提高 CRISPR-Cas9 的特异性和准确性，以便开发有效的递送方法和提高安全性成为研究的主要重点。未来，CRISPR-Cas9 可能成为一种更具针对性和个性化的基因疗法，为在分子水平上治疗遗传疾病开辟机会，并为以前难以治疗的疾病提供替代疗法。此外，该技术还有可能早期预防遗传疾病并开发更实惠的基因疗法。跨学科合作是优化 CRISPR-Cas9 潜力的关键，以确保开发出符合伦理道德且有益于未来人类健康的遗传疾病疗法。关键词：CRISPR-Cas9，遗传病，基因编辑技术，基因治疗
存在物体场景规律的人类和人工视觉系统中的表征层次
人类视觉在很大程度上仍未得到解释。计算机视觉在这方面取得了令人瞩目的进展，但目前仍不清楚人工神经网络在行为和神经层面上与人类物体视觉的近似程度。在这里，我们研究了机器物体视觉是否模仿人类物体视觉的表征层次结构，其实验设计允许测试动物和场景的域内表征，以及反映其现实世界上下文规律的跨域表征，例如在视觉环境中经常同时出现的动物场景对。我们发现，在物体识别中训练的 DCNN 在其后期处理阶段获得的表征可以紧密捕捉人类对动物及其典型场景同时出现的概念判断。同样，DCNN 的表征层次结构与特定领域的腹颞区到领域通用的前顶区中出现的表征转换显示出惊人的相似性。尽管有这些显著的相似性，但底层的信息处理却不同。神经网络学习类似于人类的物体-场景共现高级概念表示的能力取决于图像集中存在的物体-场景共现量，从而凸显了训练历史的根本作用。此外，尽管中/高级 DCNN 层代表了 VTC 中观察到的动物和场景的类别划分，但其信息内容显示出领域特定表示丰富度的降低。总之，通过测试域内和域间选择性，同时操纵上下文规律，我们揭示了人类和人工视觉系统所采用的信息处理策略中未知的相似之处和差异。