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西西雅图连接线延伸站规划进度 - ...
本文件旨在补充为西雅图西部和巴拉德连接线扩展项目制定的环境影响声明草案 (EIS)。虽然 EIS 草案研究了每种替代方案的潜在好处和影响，但本进度报告记录了我们关于行人、公交乘客、骑自行车的人和其他人如何进入车站以及车站如何融入每个社区的最新想法。随着项目设计的推进，我们将继续完善和更新车站概念，并征求合作伙伴和社区成员的反馈和想法。本文件中提出的想法来自像您这样的人的积极参与！许多人在 2019 年和 2020 年初参加了社区论坛或社区简报会。随着 Covid-19 的蔓延，我们通过项目网站、电话和虚拟社区简报听到了更多您的意见。我们期待很快再次与您见面。
考试成绩与经济增长：更新与延伸
为了研究考试成绩与人均 GDP 增长之间的关系，我们使用了 Hanushek 和 Woessmann (2012b) 为 50 个国家提供的考试成绩（基于 1963 年至 2003 年在小学和中学进行的国际数学和科学测试）以及 1960 年至 2016 年之间根据购买力调整后的人均 GDP 数据（以 2011 年美元计算），这些数据来自麦迪逊项目数据库（Bolt 等人，2018 年）。虽然 Hanushek 和 Woessmann (2012b) 研究的是 2000 年（和 2007 年）之前的增长，但我们的较长时期包括 2008 年金融危机及其后果。在分析中，我们调整了 1960 年人均 GDP 和受教育年限的差异。2
人工智能（ai）延伸到我们的生活……
能够研究复杂数据来学习和改进特定任务的计算机正变得越来越普遍。结论互联网和智能手机技术正在不断发展，因此技术用户必须不断发展和适应，以根据各自的部分和需求处理所呈现的内容。在年轻一代的成长过程中，特别是在日常生活中适应人工智能，父母或社会的作用非常需要。随着ITE法案的出台，希望公众能够更多地了解必须连接到互联网的技术的使用，以使许多人在进行交易时遇到的问题变得更容易、更快捷，从而减少延迟或排队时间，使生活更有效率。书目 Ahmad, AS (2017)。启发大脑的认知人工智能
延伸心灵
我们的文化坚持认为大脑是思考的唯一场所，是一个封闭的空间，认知在此发生，就像我的笔记本电脑的工作原理被密封在铝制外壳内一样。这本书却持相反观点：它认为思维更像是我在散步时看到的筑巢鸟，在这里拔一根绳子，在那里拔一根树枝，用可用的部分构建一个整体。对于人类来说，这些部分最显著地包括我们身体的感觉和运动；我们学习和工作的物理空间；以及我们与之互动的其他思想——我们的同学、同事、老师、主管、朋友。有时，这三个元素会以特别巧妙的方式结合在一起，就像阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼这对才华横溢的智力团队所做的那样。这两位心理学家在耶路撒冷熙熙攘攘的街道上或加州海岸连绵起伏的山丘上，一起交谈和散步，开展了关于启发式和偏见（人类思维习惯的捷径和扭曲）的开创性工作。卡尼曼说：“我和阿莫斯悠闲散步时，做出了一生中最精彩的思考。”
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是驱除一种解码方法，以同时估计单个纤维的延伸力和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解来鉴定运动单元（MU）的网络信息，然后将MUS进一步分为不同的池中，以通过重新构造程序将单个固定器的浮动和扩展。在人口水平上 MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。 基于常规EMG振幅的方法被用作比较。 结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。 结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。 明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是开发一种解码方法，以同时估计单个手指的屈曲和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解确定了电动机（MUS）发射信息，并将MUS进一步分为不同的池中，以通过细化程序屈曲和扩展单个手指。MU发射速率，然后通过双变量线性回归模型（神经驱动方法）估算单个手指力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能明显更好（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵巧的手指运动提供了可靠的神经解码方法。的意义：进一步探索我们的方法可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人手。
改善目标放射性核素治疗的组合策略Tiffany G. Chan 1，Edward O'Neill 1，Christine Habjan 1和Bart Cornelissen 1* 四头旋转伽马摄像头单光子 火星为核医学，分子成像和分子靶向放射药物治疗 用0-15放射性示例和测量的脑氧利用 鉴定叶酸受体-α成像的PET放射性示例：选择靶向肿瘤治疗的患者的潜在工具 ABT-806i的第1阶段和生物分布研究，insim-111 radiolabel的共轭物 1430.full.pdf jnumed.120.258384.full.pdf 治疗干预后的大脑淀粉样蛋白β 多聚腺苷的动力学和静态分析 间皮素/CD3半寿命 - 延伸的双特异性T细胞Endager分子显示特定的肿瘤摄取，并分布到间皮素和表达CD3的组织 图像引导的高强度集中超声，这是介入核医学的新应用？ 前列腺癌的放射性核素治疗
64像素阵列/矢量（A 1- a 64），其中每个像素具有值：-1（白色）或1（黑色）（图。2a和图2b）。
原子级沉积将延伸摩尔定律及超越
摘要 在过去的几十年中，摩尔定律推动半导体行业不断将晶体管的临界尺寸缩小至7纳米。随着晶体管进一步缩小到更小的尺寸，摩尔定律达到了极限，芯片上晶体管密度的增加速度减慢。目前，一些关键步骤已经采用了极紫外光刻技术，它在大批量生产中面临着对准精度和高成本的问题。同时，新材料和3D复杂结构的引入给自上而下的方法带来了严峻的挑战。因此，自下而上的方案被认为是与自上而下工艺相结合的必要方法。本文对原子级沉积方法进行了回顾和分类，以延伸摩尔定律并超越摩尔定律。首先，沉积带来了垂直方向的横向埃级分辨率以及自上而下的刻蚀，例如双重图案化、纳米线的转移、纳米管的沉积等。其次，各种模板辅助的选择性沉积方法，包括介质模板、抑制剂和校正步骤，已经用于3D复杂结构的对准。更高的分辨率可以通过固有的选择性沉积来实现，并讨论了潜在的选择性机制。最后，还讨论了更高精度和效率制造的要求，包括设备、集成过程、放大问题等。本文回顾了低维制造和三维复杂结构的集成，以在半导体领域以及包括但不限于能源、催化、传感器和生物医学的新兴领域中扩展摩尔定律。
使用运动单位放电信息在手指屈曲和延伸过程中的灵活力估计
摘要 - 随着高级机器人手的发展，可靠的神经机界面对于充分利用机器人的功能灵活性至关重要。在这项初步研究中，我们开发了一种新的方法，可以在灵巧的手指屈曲和伸展过程中连续和同时估计单个手指的等距力。具体而言，分别从手指伸肌和屈肌记录的表面高密度肌电图（EMG）信号中提取运动单元（MU）排放活性。MU信息被分为不同的组，与单个手指的屈曲或伸展相关，然后在多手指屈曲和扩展任务期间用于预测单个手指力。与常规EMG振幅方法相比，当使用线性回归模型时，我们的方法可以获得更好的力估计性能（预测力和测量力之间的较高相关性和较小的估计误差）。对我们方法的进一步探索可以潜在地提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人手。
含 RGD 延伸肽的构象动力学
摘要：RGD 是用于生物材料中促进细胞粘附的大量三肽的例子，但游离或表面结合的 RGD 三肽的效力比天然蛋白质中的 RGD 结构域低几个数量级。我们设计了一组长度不等的肽，由中心三个残基为 RGD 的纤连蛋白片段组成，以便在不改变结合位点化学环境的情况下改变它们的构象行为。利用这些肽，我们测量了活性位点的构象动力学和瞬态结构。我们的研究揭示了侧翼残基如何影响构象行为和整合素结合。我们发现结合位点的无序对 RGD 肽的效力很重要，并且 RGD 位点附近的瞬态氢键会影响肽的能量景观粗糙度和肽结合。这种现象与长程折叠相互作用无关，有助于解释为什么短结合序列（包括 RGD 本身）不能完全复制细胞外基质蛋白的整合素靶向特性。我们的研究强调肽结合是一个整体事件，在设计功能性生物材料的肽表位时，应考虑比直接参与结合的片段更大的片段。■ 简介