XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可纠正
利用设计多样性冗余降低 SoC 模拟数字接口的软错误率
摘要 — 本文在重离子辐照下测试了商用可编程片上系统（PSoC 5，来自赛普拉斯半导体公司），重点测试了系统的模数接口模块。为此，将数据采集系统 (DAS) 编程到被测设备中，并使用设计多样性冗余技术进行保护。该技术通过使用两种不同架构的转换器（一个转换器和两个逐次逼近寄存器 (SAR) 转换器）以不同的采样率运行，实现了不同级别的多样性（架构和时间）。实验在真空室中进行，使用能量为 36 MeV 且足以穿透硅的 16 O 离子束在活性区域产生 5.5 MeV/mg/cm 2 的有效线性能量传输 (LET)。平均通量约为 350 粒子/秒/cm 2，持续 246 分钟。评估了每个转换器对单粒子效应的个体敏感性，以及整个系统截面。结果表明，所提出的技术可有效缓解源自转换器的错误，因为使用分集冗余技术可纠正 100% 的此类错误。结果还表明，系统的处理单元容易挂起，可以使用看门狗技术来缓解。
PT-D7700E/EK
内置多屏处理器、色彩匹配和边缘融合 多屏处理器 PT-D7700E/EK 无需任何附加设备即可投射大型多屏图像。最多可同时对 100 个单元（10 x 10）进行边缘融合。 色彩匹配 当多台设备一起使用时，此功能可纠正各个投影机的色彩再现范围的细微变化。PC 软件确保控制简便、准确。独立的 7 轴调节（红、绿、蓝、黄、洋红、青色、白）确保高精度并最大限度减少色彩变化。为简化设置过程，您可以在将投影机运送到演示现场之前对其进行调节。色彩匹配功能最多可容纳九台设备，用于多屏或单屏演示。 边缘融合 它控制重叠图像边缘的亮度，以确保均匀、自然的多屏图像。使用单台投影机投影高清源时，部分 DLP™ 芯片未使用。使用两台投影机进行多屏投影时，DLP™ 芯片可提高图像的水平分辨率，同时最大化垂直分辨率。
美国地方法院
3个原告提交了大多数这些声明，并支持TRO动议，ECF No.24，并于2025年2月2日晚上提交了一份声明，ECF No.27。通常应同时提出此类声明，但编译这些材料的任何延迟都完全是被告自己的制作。OMB发布了备忘录M-25-13少于二十四小时才能生效。几乎不能指责原告需要一个以上早晨和下午才能在紧急情况下提交关键证据。被告反对一份声明“展览F”，ECF No.24-6，因为它来自一个政党，该党仅在提起诉讼后才加入原告联盟之一。由于“属于诉讼开始的时候进行了评估”，因此642 f.3d at 200，法院不会将展品F视为其常规分析的一部分。但是，法院可以考虑出于评估障碍的目的而考虑展览F，因为穆特尼斯询问召集后事件是否影响法院的管辖权。请参阅Garcia诉U.S.公民身份和immgr。服务。，168 F. Supp。3d 50，65（D.D.C.2016）（解释“站立在提出投诉时的受伤，因果关系和可纠正性的存在”时，而毫无意义”“在提起申请后仔细检查了这些要素的存在 - 即，在法院裁决时”）。
稳定器代码的清理引理
因此，具体而言，如果 M 上不支持任何逻辑运算符，则完整的 k 量子比特逻辑 Pauli 群可在其补码上得到支持。如果擦除 M 中的量子比特是一个可纠正错误，则我们说子集 M 是可纠正的。根据稳定器代码的纠错条件，我们可以说，如果 M 是可纠正的，则任何在 M 上支持的 Pauli 运算符要么与稳定器反向交换，要么包含在稳定器中。相反，如果 M 不可纠正，则存在一个在 M 上支持的非平凡 Pauli 运算符，它与稳定器交换但不包含在稳定器中；也就是说，如果 M 不可纠正，则存在一个在 M 上支持的非平凡逻辑运算符。为了证明清理引理，我们按如下方式进行。我们将阿贝尔化的 n 量子比特泡利群 P 视为二进制域 F 2 上的 (2 n ) 维向量空间，并称如果 P 的相应元素可交换，则向量 x 和 y 是正交的。令 PM 表示 P 的子空间，该子空间由 n 个量子比特的子集 M 支撑。令 S 表示 [[ n, k ]] 量子稳定器代码的稳定器。令 [ T ] 表示子空间 T 的维数。我们可以将 S 表示为 S = SM ⊕ SM c ⊕ S ′ 。（3）
基于机制的治疗可以实现肥厚型心肌病的个性化治疗
心肌病具有尚未解决的基因型-表型关系，并且缺乏针对疾病的治疗方法。我们在此提供了一个框架，以确定基因型特异性的发病机制和治疗靶点，以加速精准医疗的发展。我们使用人类心脏机电计算机建模和模拟，并通过实验性 hiPSC-CM 数据和建模结合临床生物标志物对其进行验证。我们选择肥厚性心肌病作为这种方法的挑战，并研究导致心脏肌节粗丝（MYH7 R403Q/+）和细丝（TNNT2 R92Q/+、TNNI3 R21C/+）蛋白质突变的基因变异。使用计算机模拟技术，我们表明，在 hiPSC-CM 中观察到的肌球蛋白超松弛不稳定会导致携带 MYH7 R403Q/+ 变体的虚拟细胞和心室患病，而细丝活化的次要影响对于导致细胞松弛减慢和心室舒张功能不全是必不可少的。计算机模拟建模表明，Mavacamten 可纠正 MYH7 R403Q/+ 表型，这与 hiPSC-CM 实验一致。我们的计算机模拟模型预测，细丝变体 TNNT2 R92Q/+ 和 TNNI3 R21C/+ 显示钙调节改变作为中枢病理机制，而 Mavacamten 无法完全挽救这种机制，我们在 TNNT2 R92Q/+ 和 TNNI3 R21C/+ hiPSC-CM 中证实了这一点。我们定义了一种新型细丝靶向化合物的理想特性，并通过计算机模拟展示了其功效。我们证明，基于人类的混合 hiPSC-CM 和计算机模拟研究加速了病理机制的发现和分类测试，改善了遗传变异的临床解释，并指导了合理的治疗针对和设计。
SLUFDxGU2U(I) - Mouser Electronics
STEC 的工业级 USB 闪存盘 (UFD) 不仅仅是便携式存储。专为需要高可靠性和数据吞吐量的工业应用量身定制，它以拇指驱动器封装形式提供非易失性工业级固态存储。此外，激光蚀刻的制造信息可实现批次可追溯性，并可在物料清单中提供完整的信息。工业级 UFD 配有 ESD 额定外壳（带 LED 指示灯），适用于需要符合 NEBS 3 级要求的应用。ESD 额定外壳已通过 8KV 接触和 15KV 空气 ESD 抗扰度测试。STEC 的 U2 先进 USB 2.0 闪存控制器集成在工业级 UFD 中，可提供高数据完整性和耐用性。控制器中嵌入的闪存管理软件可模拟硬盘，从而实现与标准扇区硬盘相同的读/写操作。复杂的磨损均衡算法可确保更高的闪存耐久性，而自动坏块管理和内置 ECC 引擎可确保最高的数据可靠性。基于 BCH 错误纠正算法，ECC 引擎每 512 字节最多可纠正 6 位错误。高性能、高可靠性和受控的物料清单使工业级 UFD 成为工业应用（如 POS 工作站、网络设备、汽车诊断和工业 PC）的首选产品。UFD 完全可定制，可添加公司徽标、图形设计或文本。此外，STEC 还为 OEM 客户提供增值服务，例如预加载内容和受控的物料清单。
基于机制的治疗可以实现肥厚型心肌病的个性化治疗
心肌病具有尚未解决的基因型-表型关系，并且缺乏针对疾病的治疗方法。我们在此提供了一个框架，以确定基因型特异性的发病机制和治疗靶点，以加速精准医疗的发展。我们使用人类心脏机电计算机建模和模拟，并通过实验性 hiPSC-CM 数据和建模结合临床生物标志物对其进行验证。我们选择肥厚性心肌病作为这种方法的挑战，并研究导致心脏肌节粗丝（MYH7 R403Q/+）和细丝（TNNT2 R92Q/+、TNNI3 R21C/+）蛋白质突变的基因变异。使用计算机模拟技术，我们表明，在 hiPSC-CM 中观察到的肌球蛋白超松弛不稳定会导致携带 MYH7 R403Q/+ 变体的虚拟细胞和心室患病，而细丝活化的次要影响对于导致细胞松弛减慢和心室舒张功能不全是必不可少的。计算机模拟建模表明，Mavacamten 可纠正 MYH7 R403Q/+ 表型，这与 hiPSC-CM 实验一致。我们的计算机模拟模型预测，细丝变体 TNNT2 R92Q/+ 和 TNNI3 R21C/+ 显示钙调节改变作为中枢病理机制，而 Mavacamten 无法完全挽救这种机制，我们在 TNNT2 R92Q/+ 和 TNNI3 R21C/+ hiPSC-CM 中证实了这一点。我们定义了一种新型细丝靶向化合物的理想特性，并通过计算机模拟展示了其功效。我们证明，基于人类的混合 hiPSC-CM 和计算机模拟研究加速了病理机制的发现和分类测试，改善了遗传变异的临床解释，并指导了合理的治疗针对和设计。
使用深度神经网络对经食管超声心动图图像中的左心室进行分割
胸外按压是心肺复苏 (CPR) 期间促进全身循环的主要手段。最佳胸外按压可使心脏骤停患者获得良好的复苏效果。尽管最近的 CPR 指南建议使用实时反馈设备来在复苏期间维持高质量的 CPR，但它很少与良好的复苏效果相关[1-3]。原因之一可能是未监测胸外按压的位置。先前基于胸部计算机断层扫描的研究还发现，目前建议的胸外按压位置太高，无法有效压迫左心室 (LV) [4,5]。经食道超声心动图 (TEE) 被认为是一种很好的方法，可用于识别心脏骤停的可纠正原因以及监测 CPR 质量和位置[6-8]。它还可以在复苏期间不中断胸外按压的情况下识别受外胸按压的心脏结构[9]。因此，我们可以从心脏骤停患者 TEE 图像中评估胸外按压的准确位置和外部胸外按压产生的收缩功能。这可能验证 CPR 期间促进左心室收缩功能的最佳胸外按压方法[10-12]。分割左心室对于确定胸外按压的位置和获得心脏功能定量评估指标（如舒张末期容积、收缩末期容积、面积和射血分数）是必不可少的。人们进行了许多尝试来分割左心室。Noble 等[13]基于轮廓跟踪方法，采用了基于卡尔曼滤波器的心外膜和心内膜边界跟踪系统。Bosch 等[14]将边界检测的主动外观模型改进为主动外观运动模型，可实现全自动、强大且连续的左心室检测。大多数心脏图像，如超声波图像和核磁共振成像（MRI），都有模糊的边界和严重的噪声；因此，分析这些图像需要时间，而且结果可能因人而异。人工神经网络已被提出，因为它们提供了很高的分析精度，并使医学图像的泛化成为可能[15，16]。Smistad 等人[17]建议使用 U-Net [18] 的深度卷积神经网络进行 LV 分割模型，它由一个编码器-解码器组成，在生物医学图像中显示出鲁棒的分割模型。然而，U-Net 并没有考虑所有语义特征在解码过程中的贡献。因此，Moradi 等人[19]开发了一种改进的 U-Net，称为多特征金字塔 U-Net，其中通过在 U-Net 解码器路径的所有级别上链接特征图来补充特征。然而，现有的方法有一个局限性，即它们无法识别阴影和 LV 之间的模糊边界。此外，由于胸外按压，CPR 期间获取的 TEE 图像比正常超声心动图噪声更大。我们通过应用残差特征聚合方法和各种注意技术开发了基于 U-Net 的网络。我们的模型不仅展示了使用挤压和激励块以及残差块的强大特征提取技术，而且还关注更重要的特征。工作流程如图 1 所示。下一节描述了数据组织、深度学习的数据增强技术以及我们模型的结构。