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World File Search System接近度
将视觉与硬件保证相结合的一步
来自成像方式的误差以及由于与 IC 样品的物理相互作用而直接导致的误差。由于设计实践和制造 IC 所用材料而在 RE 工作流程中引入的噪声被列为“ 代工厂/节点技术特定 ” 误差源。最后，由于人为相互作用而发生的误差列在“ 人为因素 ” 下。讨论这些噪声源的来源文献还介绍了抑制它的方法。例如，可以通过在 IC 芯片表面沉积薄层导电材料（如碳或铂）来防止与成像相关的误差源中的传导 [18, 11]。为避免冗余，这里不再详细讨论除版图特定误差源之外的各个噪声源。版图特定误差源（例如特征尺寸和接近度）是版图综合和所谓设计规则的直接结果。复杂的几何结构只有在成像方式的分辨率能力范围内才能成像。类似地，彼此靠近放置的结构也可能无法有效解析。简而言之，除非使用较小的视野或高放大倍数，否则这些特征可能会被 SEM 截断。表 1 显示了讨论每个错误源及其解决方法的著作。引用的著作中还提供了全面的模型验证。无法抑制或预防的错误源作为合成图像生成工作流程的一部分，以填充数据集。另一个值得关注的是，用于生成数据集的设计布局选择有限。任何数字设计的基本构建块都是标准单元。它们代表基本逻辑门、更复杂的门（例如全加器）和寄存器，并在整个设计中重复出现。流行的商业 IC 设计工具和开源标准单元库（均由 Synopsys 授权用于生成数据集）用于合成和布局布线高级加密标准 (AES) 设计。这些工具分别遵循 90nm 和 32/28nm 工艺设计套件 (PDK) 中指定的设计规则。
人工智能治理：抓住机遇、应对挑战
简介 人工智能的定义 OECD 将人工智能 (AI) 系统定义为“一种基于机器的系统，它可以通过为给定的一组目标产生输出（预测、建议或决策）来影响环境。它使用机器和/或基于人类的数据和输入来 (i) 感知真实和/或虚拟环境；(ii) 通过自动方式（例如，使用机器学习）或手动方式将这些感知插入模型；(iii) 使用模型推理来制定结果选项。人工智能系统旨在以不同程度的自主性运行”(OECD 2019)。这一定义将人工智能与最近引起技术进步兴奋的技术类型联系起来：机器学习。机器学习是计算统计学的一个分支，专注于设计算法来根据新数据进行预测，而无需明确编程解决方案。自 2012 年以来，机器学习作为一种预测技术的使用大幅增长。机器学习现在已经很常见：Pandora 学习如何根据用户的喜好做出更好的音乐推荐； Google 学习如何根据在线找到的翻译文档自动将内容翻译成不同的语言；Facebook 学习如何根据已知用户的数据库识别照片中的人。一组称为“深度学习”的机器学习算法已被证明对各种预测任务特别有用且具有商业可行性。深度学习算法是一种神经网络，它几乎不需要程序员的指导就能解决大型复杂数据集中的问题。神经网络是一种程序，它使用权重和阈值的组合将一组数据输入转换为输出预测，测量这些预测与现实的“接近度”，然后调整它使用的权重以缩小预测与现实之间的距离。通过这种方式，神经网络可以在输入更多数据时进行学习。它被称为“深度”学习，因为该程序会自动生成多个网络作为数据的抽象层来识别模式。4 虽然最近对人工智能的兴趣是由机器学习推动的，但计算机科学家和哲学家
在虚拟十字路口遇到自动车辆时，解释行人的头部运动
将来，自动车辆（AV）可能能够使用行人的头部运动模式来了解他们的交叉意图。AV预测行人交叉意图的这种能力将改善混合交通情况下的道路安全性，并可能增强交通流量，从而使车辆能够在产量之前逐渐降低速度，从而消除了完全且不稳定的停止。迄今为止，研究行人头部运动进行的大多数工作都是基于观察研究。为了进一步了解这一领域的理解，这项研究检查了在VR环境中开发的各种道路越过场景中与AVS互动时的行人头部运动。38名参与者参加了这项基于洞穴的行人模拟器研究。使用立体运动跟踪眼镜记录了头部运动，因为行人越过道路，以响应从右侧（英国道路）接近的AV。在一半的试验中包括了斑马穿越，以了解其如何影响交叉行为。还研究了AV的不同接近速度的影响，以及外部人机界面（EHMI）的存在对头部运动和交叉行为的影响。结果表明，在交叉开始前1 s左右，绝对的头转弯率（PE Destrians的头部转弯角变化）显着增加，在交叉开始时达到了峰值，在交叉决定之前，行人在交叉决定之前进行了“最后一秒钟的检查”。对于不可用的场景，还可以看到更高的转向率。在穿越末端（越过启动后约1.5 s）可以看到右侧的绝对转向率的另一种增加，以检查接近车辆的接近度。最后，在斑马横交的存在下，在包括EHMI的屈服条件下看到了最少的头转弯。这些结果表明，基于基础设施和车辆的线索在协助行人交叉决策方面的价值，并提供了有关AVS如何使用转弯行为来更好地预测行人在城市环境中的交叉意图的见解。
一种基于知识的气候统计映射的方法
摘要：近年来，对数字形式的空间气候数据的需求显着增加。响应这种需求，已使用多种统计技术来促进与GIS兼容的气候图的生产。但是，观察数据通常太稀疏和无代表性，无法直接支持创建真正代表当前知识状态的高质量气候图和数据集的创建。一种有效的方法是在气候的空间模式及其与地理特征的关系上使用大量专家知识，称为“地理空间气候”，以帮助增强，控制和参数化统计技术。此处描述的是一个基于动态知识的框架，它允许在称为PRISM的统计回归模型（独立斜率模型上的参数 - 高程回归）中表达的有效积累，应用和精致气候知识。最终目标是开发能够再现知识渊博的气候学家将用来创建高质量气候地图的专家系统，并具有一致性和重复性的额外好处。但是，必须首先通过持续的模型应用过程来积累和评估知识；开发知识原型，参数和参数设置；测试；评估;和修改。本文描述了用于气候映射的基于知识的框架的当前状态，并提出了来自Prism的特定算法，以演示如何应用和精制以适应困难的气候映射情况。提出了气候映射示例。加权气候回归函数承认高程对气候的主要影响。气候站是分配的权重，这些权重占其他重要因素以外的其他重要因素。方面和地形暴露，这些范围从山坡到山坡的偏向和背风的各种尺度上影响气候，通过将地形分为地形方面来模拟。沿海接近度措施用于说明海岸线附近的急剧气候梯度。2层模型结构将大气分为下部边界层和上部自由大气层，从而模拟温度反演以及中斜率沉淀的最大值。还估计了各种地形配置在产生地形降水增强方面的有效性。
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
一项关于人尸体B
1 Post graduate trainee, Department of Anatomy, Gauhati Medical College, Guwahati, Assam, India 2 Professor & Head, Department of Anatomy, Gauhati Medical College, Guwahati, Assam, India 3 Assistant Professor, Department of Anatomy, Gauhati Medical College, Guwahati, Assam, India Abstract Background: The Superior Temporal Sulcus is a prominent feature of the brain's lateral surface, playing a在各种认知过程中的关键作用。尽管具有重要意义，但上颞沟的尾端分支的形态变异性仍然没有被倍增。这项研究旨在研究上颞沟的尾端分支的解剖学方差，从而强调它们与周围的硫和回旋的关联。材料和方法：对来自防腐成年人类尸体的25个全脑（50个半球）进行了一项横断面试验研究。在精确的解剖过程中，使用已建立的解剖标志和3-D平面对上颞沟及其尾端分支进行了精心检查。严格遵循三名观察者确保可靠性，并严格遵循包含/排除标准。结果：该研究确定了上颞沟的不同前部，中央和后分支，跨半球具有不同的频率和分布。在这些分支与周围地标的接近度（例如毛内沟和枕前沟）的邻近中观察到了显着的变化。我们的发现与先前的研究保持一致，突出了上颞沟分支的不对称性和变异性。这些结果对神经外科计划，功能神经影像学以及与语言和听觉处理和神经发育障碍有关的临床应用有影响。该研究的局限性包括样本特征，排除标准，方法学限制，无法评估功能相关性以及缺乏纵向数据。结论：这项研究提供了对上颞沟的尾端分支的形态变异性的宝贵见解，这有助于我们理解这一复杂的解剖学特征。未来的研究应在生命主题中验证这些发现，并进一步探索其功能意义。
基准凤凰
在 Benchmark，他们虽然设计不出东西，但他们会做到。他们热爱挑战，并将设计出满足最严格规范的解决方案。Benchmark Phoenix 是首个此类工厂，旨在让客户在其新的 120,000+ SF 制造空间中更快地将尖端 RF 和高速电子产品变成现实，同时减小尺寸、重量、功耗和成本 (SWaP-C)。该工厂是一块绿地，提供一系列工程和制造服务，从 RF 和高速应用的设计工程，到高密度互连 (HDI) PCB 制造和微电子组装，到 SMT 和通孔组装和系统级集成，再到高可靠性和高频产品的功能测试。该工厂还为客户提供直接订单履行、维修/翻新和逆向物流服务。这使客户能够获得从设计和开发到中等规模生产的单站点解决方案。 Benchmark Phoenix 是 Benchmark Lark Technology 射频和高速设计创新中心的所在地，它为客户提供快速迭代的能力，以克服 SWaP-C 挑战，从而推动从 5G 电信到导弹制导系统等各种应用的发展。与 Benchmark 全球制造网络的无缝集成为客户提供了广泛的选择，以满足生产成本/产量、原产国或市场接近度目标。Phoenix 工厂通过了 ISO 9001、AS9100 和 ANSI ESD 20:20 认证，并符合 ITAR/EAR 标准。该工厂采用 HDI 电路拓扑和改进的半加成工艺 (mSAP)，具有 25 微米特征能力；各种最终饰面电镀层；堆叠和交错微通孔；业界最先进的激光直接成像；自动电镀工艺；高性能材料组，如液晶聚合物 (LCP)、PTFE、其他热固性和热塑性系统和混合物；具有 7 微米放置精度的自动芯片贴装；自动引线/带状键合；在 ISO 7 洁净室中组装/测试；喷射分配底部填充/封装/围坝和填充；堆叠芯片封装；CSAM 声学和激光共焦显微镜分析；3D X 射线；芯片
有条件细胞穿透肽作为选择性纳米颗粒摄取信号
摘要：一种主要的瓶颈降低了各种药物的治疗功效，是只有一小部分给药剂量到达作用部位。增加目标组织中药物量的一种有希望的方法是通过用细胞表面受体配体修饰的纳米颗粒（NP）递送，以选择性地鉴定靶细胞。但是，由于受体结合可以无意间触发细胞内信号传导级联，因此我们的目标是开发一种独立于受体的NP摄取方式。细胞穿透肽（CPP）是一种有吸引力的工具，因为它们允许有效的细胞膜交叉。到目前为止，由于其促进能力是非特异性的，因此它们的适用性受到严重限制。因此，我们旨在将有条件的CPP介导的NP内在化仅在目标细胞中。我们合成了不同的CPP候选物，并研究了它们对核心 - 壳 - 壳纳米颗粒系统中的影响，ζ电位和吸收特征，该系统由聚（乳酸糖 - 糖果）（PLGA）（PLGA）（PLGA）和聚（乳酸）和甲基乙二醇（乙烯乙二醇）（PLA）（PLA 10 K PEG）（PLA 10K）组成的壳纳米颗粒系统（PLA）（PLA）（PLA 10K）钉部分。我们将TAT47-57（TAT）确定为最有前途的候选人，随后将TAT修饰的PLA 10K 10K PEG 2K 2K聚合物与更长的PLA 10K PEG 5K 5K聚合物链结合在一起，用有效的血管紧张素转换酶2（ACE2）Infimitor-2（ACE2）Infimitor Mln-47660进行了修饰。MLN-4760启用选择性目标细胞识别时，额外的PEG长度在第一个非特异性细胞接触期间隐藏了CPP。仅在MLN-4760与ACE2的先前选择性结合后，已建立的空间接近度暴露了CPP，从而触发了细胞的摄取。与未修饰的颗粒相比，我们发现ACE2阳性细胞的摄取量有18倍。总而言之，我们的工作为有条件的纳米颗粒摄取为有条件的，高度选择性受体依赖性的纳米颗粒摄取铺平了道路，这在避免副作用方面是有益的。关键字：纳米颗粒靶向，聚合物纳米颗粒，多精氨酸，TAT，纳米粒子表面电荷，聚阳离子，电荷介导的摄取，顺序摄取
使用定向激光驱动的光帆
摘要 - 对人类定居的探索和建立对火星的兴趣正在迅速增长。要实现这一目标，将需要快速运输来携带重要的物资和货物。当前的火星任务至少需要150天，在紧急情况或紧急需求的情况下，这将太长。因此，我们提出了一种尖端技术，该技术可能会使运输时间短达20天：激光驱动的光帆。这种推进方法使用地面激光阵列来推动一个小型轻巧的航天器，该航天器连接到轻帆至非常高速的速度，使任务比目前的任务快得多。通过使用MATLAB模型和激光推进计算工具，我们可以看到并确定这些任务的最佳轨迹和出发窗口。我们讨论了这些轨迹，并表明在2030 - 2032年之间的27个月内，在特定的启动窗口中可能进行了这些任务，但在此期间也面临实际挑战。在太阳连接期间，由于太阳的接近度，这种快速的运输任务受到限制，但是当过境时间要求放松时，在所有轨道相时都可以快速过境。激光阵列能够产生高达13吉瓦的激光阵列，以使20天的任务具有5 kg的航天器，能够将有价值的轻质货物携带到连接附近，但在反对周围只需要0.55 gw。所需的航天速度始终超过太阳系逃逸速度，而轨迹是双曲线。对未来工作的重要挑战涉及减速和进入，下降和着陆的机制和过程。火星上的基于地面的激光阵列可以解决这一挑战的某些方面，但是轨道几何限制了减速潜力，这意味着有效载荷需要对大型减速和影响g-负载稳健。对火星的这些20天任务可以作为更复杂，遥远任务的前身。可以提高航天器质量能力，同时还可以通过优化激光阵列和轻型帆性能来减少运输时间。也可以同时推出和增强多个航天器，以承担更多有效载荷并降低成本。这项工作旨在作为一个概念证明，即可以通过此类任务运输轻巧的有效载荷。可以在接下来的几十年中开发实现快速运输任务的技术，并将其应用于其他天体的深空任务，并将其旅行到星际空间。
Cyclin-G相关激酶（GAK）是一种新型有丝分裂激酶和弥漫性大B细胞淋巴瘤作者的治疗靶标：Olivia B. Lightfuss 1
Machine learning prediction of enzyme optimum pH Japheth E. Gado, 1,2,3,4 Matthew Knotts, 4 Ada Y. Shaw, 4 Debora Marks, 4,5 Nicholas P. Gauthier, 4,6 Chris Sander, 4,5 Gregg T. Beckham 1,2,3* 1 Renewable Resources and Enabling Sciences Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO,美国2瓶财团，美国加利福尼亚州埃默里维尔的敏捷生物基础，美国4个系统生物学系，美国马萨诸塞州波士顿，哈佛医学院。5哈佛大学和麻省理工学院，美国马萨诸塞州剑桥市6数据科学系，达纳 - 法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 *通信：gregg.beckham@nrel.gov摘要pH和酶催化活性之间的关系，尤其是最佳pH（phopt），eNzyme ph（phopt）的关系至关重要。因此，预测PHOPT的计算方法将通过促进准确鉴定在特定pH水平上最佳起作用的酶，并阐明序列 - 功能功能关系，从而增强酶的发现和设计。在这项研究中，我们提出并评估了预测PHOPT，进行广泛的超参数优化以及培训11,000多个模型实例的各种机器学习方法。我们的结果表明，利用语言模型嵌入的模型在预测PHOPT时明显超过其他方法。我们提出了预测PHOPT的表现最好的模型Ephod，这使研究人员公开使用。从序列数据中，以ephod直接学习与PHOPT相关的结构和生物物理特征，包括残基与催化中心的接近度以及溶剂分子的可及性。总体而言，Ephod提出了PHOPT预测的有希望的进步，并有可能加快酶技术的发展。引言酶活性受反应环境的pH值的显着影响，通常由于催化失活和结构不稳定而超出特定pH范围的活性下降。1,2虽然大多数特征性的酶具有最佳的活性pH值（PHOPT）接近7.0的中性值，但某些酶在极度酸性或碱性条件下最佳起作用，酸性或碱性PHOPT值分别低至1.0或高达1.0或高至12.5。3–5在工业生物化学过程中，酶经常被使用或希望使用，远离其PHOPT，从而大大减少了活性。结果，人们对发现和工程酶具有增强的pH耐受性，以克服这些限制。