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面罩下胡须覆盖的功效在紧密拟合一次性呼吸器的定量拟合测试中
•在2020年，Covid-19的大流行改变了医疗人员提供治疗和保护自己的方式。紧身的一次性呼吸器（例如N95，FFP2，KN95）在用于医疗保健工人的空中疾病的呼吸保护计划中起着重要作用。这些呼吸器的最佳使用取决于用用户的皮肤形成紧密的密封。在气溶胶生成环境中运营的医疗保健工人必须经历并通过定性或定量拟合测试。•众所周知，这些呼吸器可以在用户脸上获得适当的密封件是障碍。在全球范围内，很大一部分男性偶尔留着胡须。此外，出于宗教，医学和文化原因，由于定性和定量拟合测试的失败，有些人无法佩戴紧身的一次性呼吸器。•一项2020年的研究描述了一种“面罩的胡须盖”替代方案，可让面部头发的个体穿着紧身的呼吸器1。此技术被称为“ singh-thatta”方法，从而将带或表带放在用户脸的下巴和脸颊上，并绑在头顶。然后将紧身呼吸器放在其顶部。•本次审查旨在审查文献，以确定是否可以使用面罩下胡须覆盖物来提高紧密拟合一次性呼吸器的定量拟合测试的功效。
拟合项目容量（MW）活动和服务项目的拟合计划的当前状态
LADWP目前管理着美国任何市政公用事业公司中最大，最慷慨的计划。除了满足州和地方可再生能源规定外，FIT计划还为可再生能源行业创造了Angelenos的就业机会和机会的催化剂。
AAV生产拟合建模的机器学习
腺相关病毒（AAV）是将基因疗法递送到靶器官的重要车辆。因此，控制其靶向是极大的治疗兴趣。通常，在搜索具有理想的对流的AAV病毒的过程中，筛选了突变的衣壳的大量库。但是，在任何一个实验中筛选的衣壳的数量通常远小于搜索的序列空间。因此，一开始将搜索空间限制为那些会产生可行病毒的衣壳将是有用的。在这里，我们介绍了在此过程中设计为助手的机器学习模型的结果。他们预测了氨基酸序列的生产拟合度，用于在可变区域中的AAV Capsid蛋白VP1中携带插入突变的AAV9病毒8。我们演示了模型的性能，并展示了它们如何用作预筛选工具，以构建具有高平均生产适应性和高度多样性的热带主义筛查的衣壳库。
对硬性实例对过度拟合的影响...
对抗训练是一种鲁棒性模型来防止对抗攻击的流行方法。但是，它表现出比在干净输入的训练要严重得多的。在这项工作中，我们从培训实例的角度（即训练输入目标对）研究了这种现象。基于训练集中实例相对困难的定量度量，我们分析了该模型在不同难度水平的训练实例上的行为。这使我们证明，对抗训练的概括性能衰减是拟合硬对抗实例的结果。我们从理论上验证了线性和一般非线性模型的观察结果，证明了在硬实例上训练的模型的概括性能要比在简单实例上接受培训的模型要差，并且这种概括差距随着对抗性预算的规模而增加。最后，我们调查了在几种情况下减轻对抗性过度插入的解决方案，包括快速的对抗训练和使用其他数据进行预处理的模型。我们的结果表明，使用训练数据可自动提高模型的鲁棒性。
电池充电器的SEPIC参考设计拟合
此参考设计显示了单端主电感转换器（SEPIC）转换器的降压功能的使用。由于输入和输出由电容器分开，因此该拓扑可用于为电池充电带有可变V的电池以及可变V OUT。使用同步峰值电流模式控制器LM5122；该IC可以通过级别移动（RCD网络）驱动高侧同步FET。通过将9-V至36-V输入施加，该板可用于为两个电压范围为8 V至28 V，最大2-A充电电流或简单用作标准的恒定电压电源。输出电压和电流的两个设定点都是通过两个修剪器定义的，即使两个参考文献也可以通过使用两个数字到Analog转换器来代替。
![通过DNA-拟合[2+2]光循环载体](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fec74b1dbf71412aa6d553670683bdc2692f6aec.webp)
通过DNA-拟合[2+2]光循环载体
在自然界中发现的示例的典范所表明的，光诱导的反应在生物合成转化中的重要性是无可争议的。1光化学在于使用光子将感兴趣的基材从其基态转移到其激发态，在那里它可以反应并随后转化。尽管如此，这些高能量的中间体特别困难地驯服，可以培养出异常和不可预见的反应性。已经制定了各种策略来利用这些瞬态物种并引导光诱导的转化。2中，将特定的超分子相互作用用于模板反应被认为是一种特别有吸引力的策略。3的确，通过提供定义的二维环境，弱静电相互作用，例如静电，H键，p堆叠，仅举几例，可以模板反应性分子并诱导区域和立体选择性。这种策略自然已扩展到将生物分子用作模板sca效率的使用。4
Viper和Nanoviper指尖拟合系统 - 分析Adria
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具有生物拟合的SNN模型的时间学习
这项工作旨在比较这三种SNN模型的模型保真度和学习绩效。用于体外生活神经网络的实验数据用于首先拟合这三个模型的参数。一种自动拟合工具用于匹配体外神经元和建模神经元的精确尖峰时序。alif和Adex可以比LIF更好地与生物神经元的尖峰时间匹配。然后将拟合模型在延迟任务上进行比较，在延迟任务中，网络需要输出最近输入网络中的值。为了计算延迟任务，使用神经工程框架（NEF）来实现Legendre内存单元。使用ALIF在延迟任务上证明了良好的性能，这表明在体外生活神经网络上实施算法的可能性。这项工作提出了一个新的神经元参数拟合