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稻米和牛奶发酵培养物中细菌的自然耕种识别
由于从美国西海岸到檀香山的运输时间，精神细菌的潜在增加（He等，2010）。用自来水以1：2（杯/杯）的比例将米饭洗涤。将前两个洗涤米水（200毫升）收集在一个干净的玻璃罐中（满满2/3）。罐子上覆盖着薄纸，并用橡皮筋固定以防止害虫。覆盖的罐子在室温（24 o -26 o C）远离直接光线下存放。罐子储存两天而不会发抖，此时米饭会发出略带酸味的气味。在第3天，顶层形成的垫子泡沫。通过倒出并丢弃垫层来收集底部的多云液体（发酵冲洗水）。然后，在一个新的干净罐子中，将大约200毫升（1部分）与约400毫升（2份）全牛奶混合。罐子像以前一样被薄纸覆盖。罐子在室温下储存，远离直接光。四天后，将罐子的内容分成浮动的固体分数和黄色的液体分数。通过将黄色液体收集到新的容器中并存放在冰箱中，从而停止了发酵。重复三次收集发酵液的过程。
基于游戏理论
易于态度的分配系统，生成和负载需求的强烈不确定性给能量相互作用和资源协调带来了挑战。但是，现有的能源互动策略通常仅着眼于经济利益，忽略安全绩效，并且不足以确保系统的可靠运行。为了解决这些问题，本文考虑了各方的经济利益和系统的电压安全性，建议针对多垫圈浮动的分配系统进行能源交互策略。首先，建立了基于Stackelberg游戏的多代理能量交互框架，并为分销网络运营商和生产商建立了双层优化模型。第二，本文创新地将基于软点的电源流控制技术引入能源交易市场。然后，应用KKT条件，双重理论，线性化和放松技术将原始的双层游戏问题转变为单层混合式二阶底线编程问题，从而提高了计算效率。最后，改进的IEEE 33-BUS分配系统将模拟，并与其他两种情况进行了比较。结果表明，提出的策略可以显着改善能源交互系统的经济和安全性能，优化电源发电的分布并有效提高功率质量。该方法为在灵活和可靠的网格操作的背景下管理分布式能源的挑战提供了有希望的解决方案。
2022较高的英语阅读用于理解分析和评估文本问题论文
那么，这给我们留下了什么？太空站，宇宙浮动的宇宙垃圾以及学校项目实验。俄罗斯太空任务控制中心 Kaliningrad为空间提供了比其他任何地方更多的旅行者。 ，它拥有数十个纪念馆，这是旅行者的大胆冒险到遥远的黑暗。 ，但是雕像被碎裂，肮脏且长满。 太空竞赛不是权力的象征。 这是一个尴尬，这是太空计划的伟大真理：应该是未来，但它被当前所取代了。 火箭，旨在象征着我们继续前进的能量的巨大噪音，力量和愤怒，现在看起来像是浪费的碳技术。 未来不会爆炸越来越多的化石燃料。 太空探索会发现人类殖民的新世界看起来不会实现的梦想。Kaliningrad为空间提供了比其他任何地方更多的旅行者。，它拥有数十个纪念馆，这是旅行者的大胆冒险到遥远的黑暗。，但是雕像被碎裂，肮脏且长满。太空竞赛不是权力的象征。这是一个尴尬，这是太空计划的伟大真理：应该是未来，但它被当前所取代了。火箭，旨在象征着我们继续前进的能量的巨大噪音，力量和愤怒，现在看起来像是浪费的碳技术。未来不会爆炸越来越多的化石燃料。太空探索会发现人类殖民的新世界看起来不会实现的梦想。
一种用于无线、1000 通道脑机接口的低功耗通信方案
目的。脑机接口 (BMI) 具有恢复运动功能的潜力，但目前受到电极数量和长期记录稳定性的限制。如果在扩展到数千个微尘时能够将功耗保持在安全水平内，那么这些挑战可以通过使用自由浮动的“微尘”以无线方式传输记录的神经信号来解决。在这里，我们评估了一种用于基于红外 (IR) 微尘的脉冲间隔调制 (PIM) 通信方案，旨在降低无线数据速率和系统功耗。方法。为了测试 PIM 有效传递神经信息的能力，我们在非人类灵长类动物的实时闭环 BMI 中模拟了该通信方案。此外，我们对基于 IR 的 1000 个微尘系统进行了电路模拟，以计算通信准确性和总功耗。主要结果。我们发现每通道 1kb/s 的 PIM 与真实发放率保持很强的相关性，并且与传统有线系统的在线 BMI 性能相匹配。闭环 BMI 测试表明，最小 30 毫秒的滞后可能会对性能产生重大影响。最后，与其他 IR 通信方案不同，PIM 在功率方面是可行的，并且可以使用 3mW 的功率在 1000 个通道的接收器上准确恢复神经数据。意义。这些结果表明，基于 PIM 的通信可以显著降低无线微尘的功耗，从而为高性能 BMI 提供更高的通道数。
质子诱导的单事件对28 nm Kintex-7 FPGA
现场可编程栅极阵列（FPGA）由于有能力，低价和高性能等优势，因此受到了各种领域的研究人员的广泛关注。商业FPGA越来越多地用于卫星和其他航天器中。然而，航空航天环境带来了严重的挑战，这是由于带电的颗粒可以轻松在基于SRAM的FPGA的资源中引起单事件效应（参见），例如可配置的逻辑块（CLBS）和块状-RAMS（BRAMS）[1]。因此，在将FPGA的敏感性应用于航空航天工程时，有必要评估它们的敏感性。考虑到单事件不适（SEU）是最常见的现象，因此对FPGA的SEU评估对于采用有针对性的方法来加强设备至关重要。随着技术的缩放，FPGA的特征大小降低到28 nm甚至更小，FPGA中每瓦的资源和性能量得到了极大的改善。seu发生时，当粒子弹动一个单个存储单元时，当粒子在同一帧中的几个位时，在FPGA中发生了多位upsess（MBU）。特征大小的降低的影响很复杂：降低特征大小会导致细胞之间的距离降低。然后粒子可以影响几个细胞，因此，MBU在FPGA上的概率变得更高。此外，还降低了导致浮动的LET阈值，这会导致SEU敏感性增加，这是由于特征尺寸的降低而增加[2]。已经对FPGA进行了大量研究，其特征大小为28 nm甚至更小。最近的工作[3]描述了不同的
六边形硼硝酸盐调节聚（乙烷氧化乙烷） - 纳米3电解质的结晶度和电荷迁移率
摘要：用于固态钠（NA）电池的复合固体聚合物电解质（CSP），由于其高模量，良好的机械性能和相对于液体电解质的总体安全性而具有吸引力。重要的CSPE特性（例如结晶度和离子电导率）与填充材料的物理化学特征紧密相关。在这项工作中，我们研究了2D六角硼（2D H-BN）含量如何在聚（氧化乙烷）（PEO）基于Na-ion的CSPE中使用NANO 3作为模型盐进行Na-ion传导的聚（PEO）CSPES中的流动聚合物结晶度和离子电导率。使用X射线差异（XRD），差异扫描量热法（DSC）和电化学阻抗光谱镜（EIS），我们发现聚合物结晶度在H-BN浮动的存在中会增加，而总离子电导率相对降低了相对降低的样品。量子机械DFT计算揭示了H-BN与两个离子盐的两个离子结合的能力，更强烈地与Na +阳离子结合，迄今为止，在基于Na的聚合物电解质的情况下尚未报道。这项工作中的实验和计算效果的组合提供了关键的物理见解，以了解填充剂的几何特征和化学特征（即刘易斯酸度和刘易斯碱度）在CSP的设计中用于Na-ion传导。
大脑不是精神上的！人类生物中的神经元和免疫细胞加工
在过去的几十年中，已经做出了明显的努力，以了解大脑中神经机制为心理和认知过程的基础。本文认为，理解人类认知本质的前途有希望的方法是从关注神经基础上的普遍图片中缩小。它考虑了神经元如何与其他类型的细胞（例如免疫）协同起作用，以弥补整个人类有机体的生物学自我组织和适应性行为。我们专门将免疫细胞加工作为关键参与者，以补充神经元加工，以在不断变化的环境中实现成功的自组织和适应人体的适应。我们概述了关于“基础认知”的理论工作和经验证据，挑战了只有大脑中的神经元细胞具有“学习”或“认知”的独家能力的观念。对细胞而不是神经的关注，大脑加工强调了一种观念，即环境中对浮动的敏感反应需要精心制作的生物生物体多个组织水平上的多个细胞和身体系统的编排。因此，认知可以看作是分布在一系列复杂的蜂窝（例如，神经元，免疫等）和网络系统中的动态信息处理的多尺度网络，在整个身体上工作，而不仅仅是在大脑中。最终，本文旨在基于根本性的说法，即不应仅将认知单独用于一个系统，即大脑中的神经系统，无论后者多么复杂。
配备 GPS 的声呐浮标
配备 GPS 的声纳浮标 Gregory J. Baker 和 Y.R.M. Bonin 国防研究机构大西洋，邮政信箱 1012，达特茅斯，新斯科舍省，加拿大 B2Y 3Z7 以及 Michael Morris Ultra Electronics，Hermes Electronics Inc.，大西洋街 40 号，达特茅斯，新斯科舍省，加拿大 B2Y 4N 摘要 配备全球定位系统 (GPS) 的声纳浮标在校准水下声纳系统时非常有用。Hermes Electronics Inc. 与国防研究机构大西洋 (DREA) 合作开发了这样一种浮标。该声纳浮标是 Hermes AN/SSQ53D(2) DIFAR 声纳浮标的改进版。改进包括降低声学接收器的灵敏度、安装商用 GPS 引擎以及在浮标和 GPS 装置之间提供电子接口。由于对 DIFAR 导频音的调制干扰和功率考虑，需要禁用定向通道。浮标使用无源贴片天线和有源（供电）天线进行测试。使用 Waypoint Consulting 开发的 GPS 实时动态 (RTK) 软件评估从浮标传输的二进制数据的质量。本文概述了声纳浮标的改进，并介绍了在两次海上试验中使用浮标获得的结果。简介通常，需要在公海环境中校准水下声源。使用声纳浮标作为自由浮动的声学接收器，通过浮标上的甚高频 (VHF) 发射器和船上的甚高频接收器连接到船上
繁重的指数浓度带来新的风险和机会
在整个历史上，由经过浮动的市值加权的标准普尔500指数旋转了其领先的领域。到1990年底，能源占标准普尔500指数的13.4％，几乎是技术的两倍。但是，到1996年，技术已经超过能源，并继续增长，直到2000年8月达到33.6％。然后，随着技术泡沫破裂，到2001年9月，技术部门在指数中损失了一半以上的重量。虽然技术在2002年后反弹，但在接下来的几年中，它的稳定相对稳定，而能源会因地缘政治紧张局势带来的全球石油短缺和一系列破坏供应的自然灾害而经历了令人难以置信的增长。这些事件在2008年6月之前再次触及了这两个部门，每个部门的重量约为16.5％。在全球财务危机之后，由于压裂和在争夺市场份额之战中供应多个供应的多个实例所引起的能源减少了，而技术将其指数重量增加了一倍，最近在2020年9月，由于使用智能手机，平板电脑，社交媒体，消息传递，流媒体，流媒体等的需求增长，因此在2020年9月的需求增加了28％。的机会是技术部门不会永远占主导地位，但是与此同时，在这场大流行危机期间，出现了一种新的且潜在的索引特征。此外，标准普尔500指数中的最高股票现在比以往任何时候都更重，占20％以上。
基于隧道的CMOS浮动门突触，用于低功率尖峰时序依赖性可塑性
正在实施几种硬件方法，以用于Ma-Chine学习，从von Neumann- Zuse计算机架构上的速率神经元[1]，[2]，FPGA [3]和ASICS [3]和ASICS [4]到从一侧到替代方法，到诸如Neu-Romorphic硬件[5] - [5] - [7]和量子计算机的替代方法，以及量子计算机的量子[8] [8] [8] side Inselum Machine [9] [9]在需要低功耗或准备脑机界面准备的涉及应用程序中，尖峰神经元的电路[10]占据着重要作用。尖峰神经网络（SNN）通过尖峰代替有限的数字传输信息。这种编码方法模拟了生物神经元的效率，在能量管理方面具有巨大的效率[11]。过去，通过设计必要的神经元或突触[12] - [15]或详细阐述复杂网络[16]，[17]来解决低功耗。我们通过设计与商业CMOS技术完全兼容并能够存储多个权重的电路来实现此类目标。该设备旨在永久存储跨神经元的连接，但在我们的情况下，在其一生中，在其一生中对它们进行了修改，在我们的情况下，作为峰值时间依赖性的可塑性（STDP）。后者是一种著名的方法，用于根据所涉及的神经元的相对时间来修饰突触的强度[18]。内存元件是一个浮动的门，可存储准通电，它是神经形态电路的主要候选者之一[19] - [21]，这要归功于与当前CMOS技术的完整兼容性。不同于先前报道的磁性门突触