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达夫 716
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Agilex™ 5 FPGA：带有 AI 张量块的增强型 DSP
Agilex 5 FPGA 具有独特的功能组合，为您提供开发集成高性能 AI 的定制硬件所需的一切。这些功能的核心是一种称为 AI 张量模式的新型操作模式，该模式针对 AI 计算中使用的常见矩阵-矩阵或矢量-矩阵乘法进行了调整。此模式具有旨在有效处理小矩阵和大矩阵大小的功能。与 Cyclone V FPGA 相比，单个带有 AI 张量块的增强型 DSP 在单个 DSP 块的 INT8 操作中实现了高达 25 倍的峰值、理论上的 TOPS 改进。
通过关联 Aadhaar，每月最多可预订 24 张票
IRCTC 注册用户需要使用“我的账户”中的“验证用户”选项通过 Aadhaar 验证其用户资料。 用户的 IRCTC 资料将通过向与 Aadhaar 号码关联的手机号码发送 OTP 进行验证。成功提交 OTP 后，用户将被标记为已成功通过 Aadhaar 验证。 所预订机票上的至少一名 (1) 乘客（每月超过 12 张票）也应通过 Aadhaar 验证。 用户需要通过各自的 Aadhaar 号码验证可能的乘客，并将经过验证的乘客存储在乘客主列表中。这应该在开始机票预订流程之前完成，每月超过 12 张票。 用户可以在预订时从主列表中添加经过 Aadhaar 验证的乘客，以预订额外的机票，每月最多 24 张票。
瓦希德哈尔萨达特·拉菲巴纳达基
目前，SLU 在功能基因组学研究方面存在差距，我们需要进一步发展有关病原体-谷物相互作用的基因功能研究的知识和技术。因此，利用 STSM 资助的这一宝贵机会使我对瞬时基因表达技术和植物物种基因功能研究有了更深入的了解
引用张T，张Y，Liao J，Shepherd S，Huang Z，MacLuskey M和Li C（2024）使用光学
2018; Tirelli等，2018）。特定的血管密度，直径和曲折被发现（Ravi等，1998； Djaberi等，2013； Sasahira和Kirita，2018）。在这种情况下，OSCC病变中微脉管系统的研究已成为有前途的诊断途径。用于评估口腔微举行的成像模式在过去十年中已有显着发展，并且包括高频超声（Huang等，2017; Fogante等，2022），实时光学血管成像（RTOVI）（RTOVI）（RTOVI）（RTOVI）（Bastos等，20222）和视频。但是，与光学成像技术相比，高频超声受其分辨率的限制，而RTOVI受到限制性视野的挑战。视频 - 毛细管镜检查仅具有浅渗透深度，因为使用可见光进行成像。这些限制可能会影响这些技术在OSCC最早阶段捕获细微的血管变化的能力。因此，迫切需要更先进的非侵入性成像技术，这些技术可以准确地可视化和量化OSCC中的微血管变化，从而促进早期和更有效的诊断。基于光学连贯性层析成像（OCT）的血管造影（OCTA）是成像技术中相对较新的创新，已针对口服诊断的应用开发（Choi和Wang，2014; Chen and Wang，2017; Tsai等，2017; Le等，2018; 2022; 2022; 2022; Wei et al an e e et al。，2018 al。这些指标可以在表征各种血管疾病方面带来进步。作为一种非侵入性成像技术，Octa提供了微血管结构的高分辨率，三维视图，而无需对比度（Kashani等，2017）。该技术是基于捕获红细胞对比的原理，从而提供了组织内血流的详细图像（Chen and Wang，2017）。这些新兴应用突出了Octa在口腔医疗保健中的重要意义，为基于成像的口腔疾病评估提供了新的领域。八八颗，这种非侵入性功能成像技术在口服成像中表现出了承诺，仍然需要对捕获的口腔血管造影的客观评估技术。在其他应用中已经实施了对OCT血管造影的定量评估，例如心脏病学（Xie等，2024），皮肤病学（Untracht等，2021; Manfredini等，2023），2023年，2023年）和眼科（Reif等，2012; Agemy et al。et al.，2015年; Engberg等人，2020年；For the analysis of microvascular structures, the aforementioned studies introduced several parameters, such as vessel area density (VAD) ( Reif et al., 2012 ; Jia et al., 2015 ), vessel skeleton density (VSD) ( Reif et al., 2012 ; Agemy et al., 2015 ), vessel diameter index (VDI) ( Chu et al., 2016 ), and tortuosity index （Ti）（Lee等，2018； Martelli和Giacomozzi，2021）。VDI可以通过分析血管的平均直径进一步贡献（Chu等，2016）。vad通过测量血管占据的面积（2012; Jia等，2015; Chu等，2016），提供了对血管网络密度的见解，而VSD则重点介绍这些容器的长度，从而提供了不同的观点，提供了不同的观点（Reif等人（Reif等人）（Reif等人，2012年，2012年； Agemem et egemem et al。这些参数对于识别和量化可能表明疾病存在或进展的细微血管变化至关重要。但是，重要的是要注意，这些参数中的每一个都可能只有