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弹射座椅体测射程升级 - 安全欧洲
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耐变异感测放大器电路的设计
摘要 在 DRAM 和 SRAM 等深亚微米存储器中，准确感测位线电压变得非常具有挑战性，因为制造工艺的固有变化导致晶体管特性失配，这带来了严重的挑战，导致电路故障和产量下降。本文解决了这些问题，并将补偿方案应用于各种感测放大器的原理图，从而对工艺引起的变化具有很高的容忍度。使用 DGFinFET 设计的原理图利用增强的自补偿技术来克服物理晶体管特性的差异。使用蒙特卡罗技术重建晶体管失配（阈值电压，V t ），表明即使在 40-50mV 的严重 V t 失配下，所提出的 CCLSA 原理图也能正确运行。将这些结果与文献中报道的相应电路进行了速度、面积和产量的比较。与未补偿的设计相比，该设计还提供了高达 20-30% 的产量，并且降低了电路和性能的复杂性。这些电路在 45nm 和 32nm 技术节点上很容易实现。关键词：补偿、工艺变化、DRAM、FinFET 感测放大器、稳健性
财务泡沫的预测和交易进行了回测...
在我们的现代社会中，财务泡沫通常需要引起巨大的后果。在我们的研究中，我们专注于通过从不同理论中汲取的财务泡沫来定义财务泡沫。我们的工作集中在日志周期性幂律奇异性模型上，该模型将泡沫描述为价格比价格更快的价格级数的增长速度，而价格序列始终是在财务崩溃中。在定义模型理论，其校准并描述了如何通过此模型生成指标后，我们用它来复制文学的一些众所周知的结果。我们在2014年和2015年重现了中国股市SSEC中泡沫的分析。能够预测一个泡沫，然后我们专注于使用LPPLS模型实施交易策略。此后，我们提出了一项策略，该战略在LPPLS置信指标检测到正泡沫时进行投资，而LPPLS信任指标检测到即将崩溃的负泡沫时。然后，在不同类别的资产和财务气泡上测试该策略。结果，我们的分析证明了该方法的效率。此外，我们通过添加不同的功能来增强策略，当我们获得强大的积极LPPLS信任指标信号时离开市场。我们最终添加了一个平均的真实范围策略，以进行大小交易，然后根据我们可以接受的最大损失来调整位置。这些研究是对不同AS组进行的，但是，经常使用加密货币，尤其是比特币来描述整个工作中的策略。
测试以告知PARP抑制剂癌症治疗
肿瘤BRCA变体不是遗传变体，并且可能仅存在于肿瘤中。如果您和您的医生确定肿瘤BRCA变体测试适合您，医生会要求您进入先前活检或手术中采用的癌症组织样本。这些样品存储在医院的实验室中。您的癌症组织样本将从医院的实验室发送到进行测试的实验室。您的医生会尽快与您分享结果
评估强生物膜的法定感测信号
性别频率（f）百分比（％）女性4392 59,1男性3034 40,9级7 2014年27,12 8 1719 23,14 9 1260 16,95 10 1486 20,02 11 947 12,75总计7426 100
为听障人士提供手势识别的人工智能生物传感系统
人工智能技术有潜力帮助聋哑人士交流。由于手势碎片化的复杂性和捕捉手势的不足，作者提出了一种基于 Deep SLR 的手语识别 (SLR) 系统和可穿戴表面肌电图 (sEMG) 生物传感设备，可将手语转换为印刷信息或语音，让人们更好地理解手语和手势。在前臂上安装了两个臂带，臂带上装有生物传感器和多通道 sEMG 传感器，可以很好地捕捉手臂和手指的动作。Deep SLR 在 Android 和 iOS 智能手机上进行了测试，并通过全面测试确定了它的实用性。Sign Speaker 在用智能手机和智能手表识别双手手势方面存在相当大的局限性。为了解决这些问题，本研究提出了一种新的实时端到端 SLR 方法。连续句子识别的平均单词错误率为 9.6%，检测信号并识别一个包含六个手势词的句子需要不到 0.9 秒的时间，证明了 Deep SLR 的识别能力。
在听故事中使用词语上下文语义进行 MEG 编码
大脑编码是将刺激映射到大脑活动的过程。关于功能性磁共振成像 (fMRI) 的语言大脑编码，有大量与句法和语义表征相关的文献。脑磁图 (MEG) 具有比 fMRI 更高的时间分辨率，使我们能够更精确地观察语言特征处理的时间。与 MEG 解码不同，使用自然刺激的 MEG 编码研究很少。现有的关于故事聆听的研究侧重于音素和简单的基于单词的特征，而忽略了上下文、句法和语义方面等更抽象的特征。受先前 fMRI 研究的启发，我们使用基本的句法和语义特征，以不同的上下文长度和方向（过去与将来）对 8 名听故事的受试者的数据集进行 MEG 大脑编码研究。我们发现 BERT 表示可以显著预测 MEG，但不能预测其他句法特征或词向量（例如 GloVe），这使我们能够在听觉和语言区域随时间以分布式方式对 MEG 进行编码。特别是，过去的背景对于获得显著的结果至关重要。索引术语：大脑编码、人机交互、MEG、句法、语义、上下文长度
陶森大学年度语言病理学和听力学研讨会
Deepa Galaiya，医学博士（耳鼻喉科助理教授 - 头颈手术）Deepa Galaiya是一名受过奖学金培训的神经科医生和外侧颅底外科医生。她的临床实践专门研究儿童和成人中中耳，内耳，颅底和面部神经障碍的手术和医疗。这包括治疗颅底肿瘤，前庭schwannomas（或声学神经瘤），人工耳蜗，慢性耳部疾病，听力丧失，胆固醇，耳塞，耳脊髓病，脑脊液漏气泄漏和耳痛。她接受了内窥镜耳部手术的训练，这是一种最少的侵入性方法来治疗胆汁脱蛋白瘤和耳膜穿孔，以减少对可见切口的需求。她将为巴尔的摩和华盛顿特区都会区的患者居民提供服务。Galaiya博士的研究兴趣包括开发用于评估电极插入，尖端折叠和基底膜破裂的人耳塞植入的力感应微量毛。她的其他项目涉及用于手术导航的计算机视觉，用于机器人颞骨手术的工具到组织的注册，手术人体工程学的优化以及与合作控制机器人组合的中耳假体放置力的力量评估。财务披露-Deepa Galaiya受约翰·霍普金斯（John Hopkins）非财务披露雇用-Deepa Galaiya没有非财务披露