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利用扫描焦耳膨胀显微镜对交叉电阻存储器中的导电丝进行定位
摘要 — 为了确保这种新兴器件的可靠性，控制导电桥式随机存取存储器 (CBRAM) 中的细丝生长至关重要。在这里，我们证明了扫描焦耳膨胀显微镜 (SJEM) 可用于检测和精确定位工作中的交叉 CBRAM 器件中的导电细丝。基于 Pd/Al 2 O 3 /Ag 堆栈的柔性存储器件首先在低温下在聚酰亚胺基板上精心制作。这些器件在低压 (<2V) 下显示置位和复位操作，开/关比高于 10 4 。在低电阻状态下操作时，SJEM 振幅图像显示出单个导电细丝存在下的热点。在 50kHz 下提取的有效热扩散长度为 4.3µm，并且还证明了热膨胀信号与耗散的焦耳功率成正比。我们相信，所提出的程序为可靠性研究开辟了道路，可将其应用于任何基于细丝传导的存储器件系列。索引词——CBRAM、柔性电子、SJEM、长丝定位。
胆固醇确保纤毛多囊蛋白-2定位以预防多囊肾病
覆盖初级纤毛的质膜上积聚了多种受体和通道。为确保纤毛的传感功能，纤毛膜的胆固醇含量高于其他细胞膜区域。过氧化物酶体生物发生障碍 Zellweger 综合征以多囊肾为特征，与细胞中纤毛胆固醇水平降低有关。然而，纤毛胆固醇降低导致多囊肾病的病因机制仍不清楚。在这里，我们证明通过药物治疗或过氧化物酶体的基因耗竭降低纤毛胆固醇会损害纤毛离子通道多囊蛋白-2 的定位。我们还生成了培养的肾髓质细胞和携带在常染色体显性多囊肾病患者数据库中检测到的多囊蛋白-2 胆固醇结合位点错义变体的小鼠。这种错义蛋白显示正常通道活性，但定位到纤毛膜的频率降低。纯合小鼠表现出胚胎致死和内脏反位和多囊肾的纤毛病谱。我们的研究结果表明胆固醇控制多囊蛋白-2的纤毛定位以预防多囊肾病。
创新生态系统演进过程中参与者的重新定位
想法：创新生态系统中的参与者有多种选择和战略选择，可以定位自己以创造和获取价值。尽管文献讨论了生态系统中参与者的角色和动态，但讨论生态系统领导者在可持续发展转型背景下的作用将大有裨益。本文将使用二手数据（例如出版物、专利和公司报告），将参与者的角色与价值链位置联系起来，并确定可靠的指标来评估生态系统领导者及其在生态系统演变中的作用。通过将指标应用于可持续创新生态系统（例如绿色氢、可再生能源或电动汽车），我们旨在揭示生态系统的结构优势和劣势，从而带来商业机会和政策影响。
爆炸效应子PWL2是一种毒力因子，可修饰宿主蛋白HIPP43的细胞定位以抑制免疫
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2025年1月9日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.20.576406 doi：Biorxiv Preprint
破裂和未破裂脑动脉瘤的大小、定位和风险因素
结果：分析的患者中，女性 48 人（60%），男性 32 人（40%）。患者年龄平均为 56.1 ± 10.3 岁（31-84 岁）。动脉瘤破裂和未破裂患者的平均年龄差异无统计学意义，分别为 55.8 ± 9.5 岁和 56.8 ± 12.3 岁。男性患者中动脉瘤破裂的诊断率明显高于女性患者，分别为 84.38% 和 62.5%。在破裂和未破裂动脉瘤组中，小动脉瘤、大动脉瘤和巨大动脉瘤的分布存在统计学上的显著差异，小动脉瘤出血率略高（77.19% vs 56.52%），大动脉瘤不出血率略高（26.09% vs 21.05%），巨大动脉瘤不出血率显著高（17.39% vs 1.75%）。28.75% 的患者动脉瘤未出血，即未破裂，71.25% 的患者诊断为出血，即动脉瘤破裂。69 名（86.25%）患者存在危险因素，其中最常见的危险因素是高血压，占 86.25%。 33.75%的患者患有高脂血症，13.75%的患者患有糖尿病，所有患者均存在吸烟的危险因素。
AI Adents in Oracle SCM SAP云和基础架构更新的Oracle Oracle软件许可基础知识 ia no blandjamento epresarial conectado 年度报告2023-24 提升网络操作效率 方向融合中间件 加利福尼亚AB 1305披露 salto Systems ProAccess空间已验证的集成... SPARC 3.6和Oracle Solaris 11.4 的Oracle VM服务器 Oracle零信任云采用 Oracle Exadata数据库服务@cloud@cultener x10m数据表 Storagetek SL8500模块化库系统数据表 b'' exadata云服务X8M将顶级弹性和非干扰性升级提供给企业 Oracle金融服务贷款和租赁EV电池租赁 - 数据表| Oracle b'' 上下文情报定位和品牌安全部门指南 ACS Oracle配置审查系统和软件的建议 工作更聪明，不是更难 Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云 exadata性能和AWR oracle技术全球价格清单 AI创新： - 塑造客户旅程 Oracle维护云数据表 ACS Oracle性能审查以及针对系统和软件的建议 IT＆业务领导者指南Oracle Cloud Applications-6与Oracle平台建立更好业务的原则 Accenture-Digital-12397637.pdf
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SoundLoc3D：使用多模式RGB-D声学摄像头 /作者= He，Yuhang，Invisible 3D声源定位和分类； Shin，Sangyun； Cherian，Anoop； Trigoni，Niki； Markham，Andrew /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习，语音< /div < /div < /div>
抽象准确地定位了3D声音源并估算其语义标签（其中可能不可见，但假定源位于场景中物体的物理表面上）具有许多真实的应用，包括检测气体泄漏和机械故障。在这种情况下，视听弱相关性在得出创新方法时提出了新的挑战，以回答是否或如何使用交叉模态信息来解决任务。朝着这一目标，我们建议使用由针孔RGB-D摄像头和共面四通道麦克风阵列（MIC-ARRAY）组成的声学相机钻机（MIC-Array）。通过使用此钻机来记录来自多视图的视听信号，我们可以使用跨模式提示来估计声源3D位置。特别是，我们的框架Soundloc3d将任务视为集合预测问题，集合中的每个元素都对应于潜在的声源。鉴于视听弱相关，首先是从单个视图mi-crophone阵列信号中学到的集合表示，然后通过主动合并从多视rgb-d图像揭示的物理表面提示来确认。我们证明了Soundloc3d在大型模拟数据集上的效率和优势，并进一步显示了其对RGB-D测量不准确性和环境噪声干扰的鲁棒性。
精确雷达定位的神经误差协方差估计
自动驾驶汽车由于技术进步及其改变转移的潜力而引起了极大的关注。该领域中的一个关键挑战是精确的定位，尤其是在基于激光雷达的地图匹配中，由于数据中的退化，这很容易出现错误。大多数传感器融合技术，例如卡尔曼过滤器，都依赖于每个传感器的准确误差协方差估计来提高定位精度。但是，获得地图匹配的可靠协方差值仍然是一项复杂的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于神经网络的框架，用于预测LIDAR地图匹配中的本地化错误协方差。为了实现这一目标，我们引入了一种专门设计用于错误协方差估计的新型数据集生成方法。在使用Kalman滤波器的评估中，我们实现了2 cm的定位准确性，这是该域的显着增强。
智能车辆定位的自适应多传感器融合
I。i ntelligent i ntelligent载体（IV）是行业和学术界的热门话题[1]，而本地化是IV的关键组成部分，可提供对其状态的强大和准确估计[2] - [4]。IV配备了许多传感器，例如GPS，惯性测量单元（IMU），光检测和范围（LIDAR）和相机。IMU给出了IV状态的连续性解决方案，其陀螺仪遭受了时间变化的偏见和不确定的声音，以及IMU的位置和方向估计的准确性随着时间的推移而恶化。在[5]中，提出了一个结合深神经网络的Kalman滤波器（KF），以估算死亡折线的噪声参数。在[6]中，使用仅具有IMU数据的神经网络获得了位移分布的先验。然后，将先验信息与扩展的KF（EKF）集成以估算状态。此外，传感器融合用于在文献中提供更准确的结果[7]，[8]。许多GPS/IMU系统已开发用于IV定位。全球位置和速度由GPS提供，同时，从IMU估算了局部位置，方向和速度。GPS/IMU系统可以在许多情况下提供强大的本地化解决方案。但是，GPS在
土地，神经定位和土著弹性
罗谢尔·斯塔尔大学（Rochelle Starr University of Alberta）和Maskwacis文化学院简介土著知识系统提供了一个全面的，相互联系的框架，以了解健康，健康和韧性，尤其是通过与土地的关系。殖民化切断了许多这些关系，从而导致土著人民之间的文化，心理和身体创伤。神经殖民化的过程提供了一种方法，可以通过重新融合传统实践（在陆地上 - 采用现代的治疗技术，例如正念，躯体体验和故意土地康复）来治愈这些历史和持续的创伤。神经殖民化并不与躯体体验固有地保持一致，这是一种独立的治疗方式，侧重于通过身体治愈创伤。但是，本文将躯体体验介绍到神经殖民化过程中，作为恢复健康的补充工具。通过整合体验体验 - 个人与身体重新连接以释放神经系统中的创伤 - 土著人民可以进一步扩大神经殖民化的愈合潜力。这种组合增强了解决殖民化对土著人体的生理影响的能力，从而使它们能够恢复到情感和身体平衡的状态。