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小型自主记录单元的现场测试
摘要小型自动录制器的增殖使您比以往任何时候都更容易采样陆地声学动物和音景。i进行了四个小录音机的比较，以评估其在现场的表现：野生动植物声学歌曲表mini;野生动物声学歌曲仪表微观；开放声学的声音；和康奈尔·斯威夫恩（Cornell Swiftone）。i解决了两个问题：（1）如何使用这些小的自动录制器比较基于录音机的点计数？（2）录音的质量如何比较这些小型自主录音机？为了评估录音机的性能，我在十个位置进行了面对面和基于记录的点计数。在点计数上，每个录音机的表现都相似地表现出色，从而产生了物种丰富度的COM寓言估计，尽管所有自主录音机都低估了物种丰富度。为了评估记录质量，我进行了声音传输测试，广播和录音声音。记录器的频率响应在12 kHz以上有所不同，但在12 kHz以下的频率下仅显示出频率响应的细微差异。我得出的结论是，这些类型的小记录器中的每一种都为有用的工具提供了用于进行点数计数的有用工具，以及用于对动物声音的被动监测，在研究的模型中只有细微的差异。
考试规则 - Amie Satguru Academy
表格将另行通知。不会向成员单独发送任何信息。1.4 考生必须严格遵守《考场行为准则》（附录二），任何违反该准则的行为将受到惩罚，具体由机构理事会决定。理事会在所有此类事项上的决定应为最终决定，对机构成员具有约束力。1.5 机构考试的所有 A 部分和 B 部分科目、实验室实验和项目作业均应遵循以下评分系统： 分数范围 等级 等级（满分 100 分） 符号 点数 75-100 H 10 66-74 A 9 60-65 B 8 50-59 C 6 35-49 D 5 20-34 E 0-19 F 备注： 1.各科目只提供成绩。2.A 部分/ B 部分考试的及格成绩单上，除了各科目成绩外，还将提供 GPA（平均绩点）。3.A 部分或 B 部分完全及格，最低 GPA 应为 6。1.6 任何随后的规则变更（经理事会不时批准）应被视为已纳入机构考试规则。每次修订均应通知。2.考试详情 2.1 A 部分（非文凭流）考试 [在机构注册的技术员成员只能在规定期限内申请参加机构考试。注册包括注册 A 部分（非文凭）考试]
对比传统方法和机器学习方法......
基于光学的深亚波长尺寸特征尺寸的精确测量一直受到制造工艺改进的挑战，包括更小的线宽、更密集的布局以及近原子尺度上更大的材料复杂性。电磁建模在很大程度上依赖于用于解决光学测量逆问题以进行参数估计的前向映射。机器学习 (ML) 方法一直受到关注，要么作为绕过与模拟直接比较的手段，要么作为增强非线性回归的方法。在这项工作中，使用特征明确的实验数据集及其假设二维几何的模拟库来研究 ML 方法。通过比较一种直接的库查找方法和两种 ML 方法（使用径向基函数 (RBF) 的数据驱动非线性回归替代模型和间接应用模拟强度数据的多输出高斯过程回归 (GPR)），说明了 ML 在光学临界尺寸 (OCD) 计量方面的优势和局限性。 RBF 和 GPR 通常比传统方法的准确度更高，而且训练点数最少只有 32 个。然而，随着测量噪声的降低，RBF 和 GPR 的不确定性差异很大，因为 GPR 的方差后验估计似乎高估了参数不确定性。在 OCD 中，必须同时解决准确度和不确定性问题，同时平衡模拟与 ML 计算要求。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了科学而合理地监测城市居民区绿色空间的土壤环境，研究了居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样方法，包括选择代表性居民区的选择，确定监测点采样位置以及确定点数的确定。作者根据多源数据收集和大数据可视化，对城市居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样进行了研究。通过使用多源大数据可视化方法，选择了某个城市的代表性住宅区来监测其居民区绿色土壤中的重金属（镉，汞，砷，铅，铜，铜，铬，铬，锌和镍）。这项研究揭示了不同建筑年龄的居民区跨土壤中重金属浓度的变化。为了确保对居民区的土壤环境条件进行彻底监控，建议包括不同建筑年龄的社区作为监测地点。我们的发现表明，在这些区域内的采样位置的选择不会显着影响土壤样品中的重金属含量。因此，最好是优先考虑从居民区域进行采样，而不是仅专注于它们内部的大绿色空间，在同一居民区域内不同监控点的样品中存在差异，并且在每个居住区中应在每个居民区域中建立至少3-4个监测点，以代表该居民区域的土壤环境条件。多源大数据的应用对城市土壤监测点的分布具有积极作用和优势。
二甲双胍与CB -839结合特别抑制KRAS卵巢癌
KRAS突变会导致卵巢癌的代谢重编程，从而导致转移能力增加。这项研究研究了卵巢癌中KRAS突变引起的代谢重编程变化以及二甲双胍与谷氨酰胺酶1抑制剂联合的作用机理（CB-839）。KRAS-卵巢癌占卵巢癌的14％。在KRAS卵巢癌细胞中，与葡萄糖代谢相关的表达（PFKFB3，HK2，GLUT1和PDK2）和与谷氨酰胺代谢相关的酶（GLS1和ASCT2）的表达升高，在KRAS-突出的卵巢癌细胞中与野生型细胞相比。KRAS-突出细胞的有氧氧化能力高于野生型细胞。二甲双胍抑制了与对照细胞相比，KRAS-突出细胞的增殖，与葡萄糖代谢相关酶的表达以及KRAS-突出细胞的有氧氧化能力。此外，它增强了KRAS-突出细胞中与谷氨酰胺代谢相关的酶的表达。二甲双胍与CB-839结合抑制KRAS-突变细胞的增殖和有氧氧化程度要比在野生型细胞中观察到的更大程度。此外，二甲双胍和CB-839在KRAS-突变卵巢癌点数抑制作用的抑制作用明显高于药物组中的模型。KRAS突变导致卵巢癌细胞中葡萄糖和谷氨酰胺代谢增强，二甲双胍与CB-839结合抑制。
可重新配置的非均匀功率组合V波段PA，+17.9 dbm PSAT和26.5％的PAE在16 nm Finfet CMOS
摘要 - 本文介绍了双模式V波段功率放大器（PA）的设计，该功率放大器（PA）使用负载调制提高了功率退回（PBO）时的效率。PA利用可重新选择的两/四向电源组合器来实现两种离散的操作模式 - 满足功率和后退功率。Power Combiner采用了两种技术来进一步提高PBO的PA效率：1）使用具有不均匀转弯比的变压器的使用，以减少对两种模式和2模式之间的PA内核的阻抗差异的差异）使用拟议的开关方案，以消除与背部功率模式相关的泄漏电感（bpm）。两阶段PA的峰值增益为21.4 dB，分数BW（FBW）为22.6％（51-64 GHz）。在65 GHz时，PA的P SAT为 + 17.9 dBm，OP 1 dB为 + 13.5 dBm，峰值功率增加了效率（PAE），在全功率模式下为26.5％。在BPM中，测得的P SAT，OP 1 dB和峰值PAE分别为 + 13.8 dBm， + 9.6 dBm和18.4％。在4.5 dB后退时，PAE的点数增加了6％。PA能够在平均P OUT/PAE分别 + 13 dbm/13.6％的情况下扩增6 GB/S 16-QAM调制信号，EVM RMS为-20.7 dB。此PA在16 nm的FinFET中实施，占0.107 mm 2的核心面积，并在0.95-V电源下运行。
网关通信网络产品 - Bitsavers.org
产品策略 和许多从事 LAN 硬件业务的公司一样，Gateway Communications 近期致力于扩大其在 IEEE 802.3 lOBASE-T 市场的份额。随着用户群体广泛接受通过非屏蔽双绞线 (UTP) 进行 10M bps 以太网传输，几乎每一家提供以太网产品的供应商都已将其产品线扩展至 10BASE-T 硬件。Gateway 的产品线称为 G/EtherTwist，包括网络接口卡 (NIC)、集线器和收发器。Gateway 的 G/EtherTwist 系列包含两个独特成员：G/EtherTwist AT 集线器适配器和 G/EtherTwist AT 集线器扩展器。G/EtherTwist AT 集线器适配器于 1991 年 4 月推出，是一张卡上组合的 NIC 和集线器。G/EtherTwist AT 集线器扩展器将 G/EtherTwist AT 集线器适配器支持的节点数从 5 个增加到 9 个；使用第二块扩展卡最多可支持 13 个节点。据 Gateway 销售和营销副总裁 Bert R. Ott 介绍，“这些产品非常适合小型网络，因为在这种网络中，投资更昂贵的全尺寸集线器并不现实。”Gateway 的其他 LAN 硬件产品分为三个系列：G/Ethernet、G/Token-Ring 和 G/Net。G/Ethernet 和 G/Token-Ring 分别符合 IEEE 802.3 和 802.5 规范。G/Net 是 Gateway 的原始产品，是一种非标准 LAN，采用基带线性总线拓扑结构，并使用载波侦听多路访问、冲突检测和收集
索引所有人生的已知生物序列
（‡等等贡献。∗应向谁解决。）9公共存储库中可用的生物测序数据量正在成倍增长，形成了10个宝贵的生物医学研究资源。然而，使其在11种生活和数据科学中的研究人员可以访问且易于访问是一个未解决的问题。在这项工作中，我们利用了最近开发的，非常有效的12个数据结构和算法来表示序列集。我们在所有13个生命的进化枝中制作了DNA序列的石柄，包括病毒，细菌，真菌，植物，动物和人类，都可以完全搜索。我们的索引可供研究社区免费使用。在单个消费者硬盘驱动器（≈100USD）上，输入序列（最多15 5800×）的高度压缩表示形式，使使用可使用的有价值的资源成本效益和16个易于运输。我们提出了一种基本的方法论框架，称为Metagraph，该框架使我们使用注释的DE Bruijn图可缩减索引非常大的DNA或蛋白质序列。我们证明了18个可行性，即索引现有的测序数据的全部范围，并提出新的方法，以实现高效和成本-19有效的全文搜索，按点数为0.10美元，每个查询的MPB $ 0.10。我们探索了几个实际用例20，以挖掘现有的档案，以进行有趣的关联，并证明了我们对综合21分析的索引的实用性。22
具有热梯度的微型多传感器系统
两个微芯片用作纳米电子鼻，分别有四个相同的使用 SnO 2 纳米线作为传感材料的微结构传感器（一个芯片装饰有 Ag 纳米粒子，另一个装饰有 Pt 纳米粒子）。由于集成微加热器产生的热梯度，这种创新方法使用在不同工作温度下工作的相同传感器。使用内部开发的硬件和软件的系统收集来自八个传感器的信号并将它们组合成八维数据向量。这些向量用支持向量机处理，以便在校准后对所有气体进行定性和定量区分。该系统在校准范围内运行良好（100% 正确分类，浓度值平均误差为 6.9%）。这项工作的重点是尽量减少校准所需的点数，同时保持良好的传感器性能，包括分类和浓度估计误差。因此，校准范围（就气体浓度而言）逐渐缩小，并使用超出这些新降低限值的浓度进行进一步测试。尽管只有几个训练点（每种气体只有两个），但该系统表现良好，对于浓度高达校准范围 25 倍的气体，分类正确率为 96%，平均误差率为 31.7%。在非常低的浓度下（低至校准范围的 20 倍），系统工作得不太好，分类正确率为 93%，平均误差率为 38.6%，这可能是因为接近传感器的检测限。© 2023 越南国立大学，河内。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
ODL-BCI：通过超参数调整对学生注意力进行分类的脑机接口最佳深度学习模型
摘要 — 脑机接口 (BCI) 研究在教育领域引起了关注，它为监测和提高学生的认知状态提供了潜力，本研究的重点是开发一种最佳深度学习模型 ODL-BCI，用于实时分类学生的注意力水平。该模型结合了超参数调整技术，并利用了公开的“困惑的学生 EEG 脑波数据”数据集。我们提出了一种通过贝叶斯优化优化超参数的深度学习模型。该模型的架构由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层构成。隐藏层中的节点数和激活函数是使用贝叶斯优化确定的。每一层的学习率也进行了优化。在 EEG 混淆数据集上，对所提出的模型进行了评估，并与几种标准机器学习分类器进行了比较，包括决策树、AdaBoost、Bagging、MLP、朴素贝叶斯、随机森林、SVM 和 XG Boost。实验结果表明，优化后的深度学习模型优于所有其他分类器，准确率达到 74%。该模型在准确分类学生注意力水平方面的有效性凸显了其作为教育环境中宝贵工具的潜力。这项研究促进了 BCI 技术的进步，为基于 EEG 的认知评估的深度学习模型的优化提供了见解。未来的工作包括探索该模型在更大数据集上的通用性，并将其适用性扩展到其他 BCI 应用程序。