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World File Search System独立设备
小米TCFD报告
通过教育和行动赋能社区，提高环保意识和行动力。小米通过人X车X家将所有独立设备整合成一个统一的系统，优化了智能手机和AIoT设备中关键部件的算法。具体来说，小米空调先进的电子控制算法可以根据室内实际温度和用户偏好自主计算所需的制冷或制热，减少20%以上的不必要运行能耗。在智能模式下，可进一步节能高达30%，大大减少空调使用的碳足迹。小米致力于探索绿色转型技术和智能硬件，为生活、工作和出行场景提供极简的新能源解决方案。小米的产品从便携式光伏和储能设备到消费级、家庭和办公级光伏发电和储能设备，融合直流技术和集体智能控制，为住宅、办公和出行场景部署“光伏、储能、直流、灵活性”响应终端。
基于DNA的福克罗诺探针，用于单次单独...
摘要：组织培养物，尤其是脑器官的分析，进行了高度的协调，测量和监测。我们已经开发了一个自动化的研究平台，使独立设备能够实现以反馈驱动的细胞培养研究实现协作目标。由物联网（IoT）体系结构统一，我们的方法可以在各种感应和驱动设备之间进行连续的，交流的互动，从而实现了对体外生物学实验的准时控制。该框架整合了微流体，电生理学和成像装置，以维持脑皮质器官并监测其神经元活性。类器官是用定制的3D打印室进行培养的，该腔室附着在商业微电极阵列上，用于电生理监测。使用可编程的微流体泵实现周期性喂养。我们开发了抽吸培养基的计算机视觉量估计，达到了高精度，并使用了反馈，以纠正媒体喂养/抽吸周期中微流体灌注的偏差。我们通过比较手动和自动化方案的7天研究对系统进行了为期7天的研究。自动化的实验样品在整个实验过程中保持了强大的神经活性，与对照样品相当。自动化系统启用了每小时的电生理记录，该记录揭示了在每天一次的录音中未观察到神经元发射率的巨大时间变化。
纳米医学和AI
摘要制药纳米技术是一种开创性的，最近新兴的医学知识领域，涉及使用纳米级配件作为药用输送系统和/或独立设备。可以利用纳米递送设备来改善精确药物的专注，特定的精确药物给药。纳米技术和人工智能（AI）是两个不同的学科，对于实施完美药物的想法至关重要，适应每个癌症实例的时尚疗法。这两个领域之间的最新交叉允许更大的病例数据获取并改善了理想癌症药物的纳米材料创建。使用单个纳米颗粒进行了特定的投诉概况，然后通过多种补救纳米技术来利用此概况来改善治疗结果的结果。尽管个人和补救平台的逻辑设计及其关系的研究非常困难，但由于具有实质性的肿瘤内和室内异质性。利用模式分析和括号算法改善了个体和补救精致，AI技术的整合可以缩小这一差距。通过优化与目标药物，天然液体，脆弱系统，脉管系统和细胞膜的预测关系有关的材料数据包，所有这些都会影响治疗功效，纳米医学设计也受益于AI的运行。随后检查了纳米技术与AI对完美癌症药物的未来相结合的好处和希望，然后研究AI中的临时概括。关键字 - 人工智能，纳米医学，基于AI的药物修饰
反馈驱动的脑器官平台可实现自动维护和高分辨率神经活动监控
对组织培养物，尤其是脑器官的分析需要复杂的整合和协调多种技术以监测和测量。我们已经开发了一个自动化的研究平台，可实现独立设备，以实现以反馈驱动的细胞培养研究的协作目标。我们的方法可以在各种感应和驱动设备之间的物联网（IoT）体系结构中进行连续，交流，非侵入性交互，从而确切地控制了体外生物学实验的时间。框架整合了微流体，电生理学和成像装置，以维持脑皮质器官，同时测量其神经元活性。类器官是用定制的3D打印室进行培养的，并固定在商业微电极阵列上。使用可授权的微流体泵实现周期性喂养。我们开发了一种计算机视觉量估计器，用作反馈，以纠正媒体喂养/抽吸周期中微流体灌注的偏差。我们通过一组为7天的小鼠大脑皮层器官进行了验证，比较了手动和自动化方案。在整个实验过程中维持鲁棒的神经活动时，对自动化方案进行了验证。自动化系统启用了7天研究的每小时电子生理记录。通过高频记录揭示了每个样本的中位神经单位射击率都会提高和器官射击率的动态模式。令人惊讶的是，进食不会影响率。此外，在录制过程中进行媒体交换表明对发射率没有急性影响，从而使该自动化平台用于试剂筛查研究。
标题：用于脑器官研究的反馈驱动的物联网微流体、电生理学和成像平台
摘要：组织培养物（尤其是脑类器官）的分析需要高度的协调、测量和监控。我们开发了一个自动化研究平台，使独立设备能够实现反馈驱动的细胞培养研究的协作目标。通过物联网 (IoT) 架构统一，我们的方法能够实现各种传感和驱动设备之间的持续通信交互，实现对体外生物实验的精确定时控制。该框架集成了微流体、电生理学和成像设备，以维持大脑皮层类器官并监测其神经元活动。类器官在定制的 3D 打印腔室中培养，这些腔室连接到商用微电极阵列以进行电生理学监测。使用可编程微流体泵实现定期进料。我们开发了计算机视觉液体体积估计方法，可实现高精度的抽吸培养基，并使用反馈来纠正培养基进料/抽吸循环期间微流体灌注的偏差。我们通过对小鼠大脑皮层类器官进行为期 7 天的研究验证了该系统，比较了手动和自动协议。自动化实验样本在整个实验过程中保持了强劲的神经活动，与对照样本相当。自动化系统可以每小时进行一次电生理记录，揭示了神经元放电率的显著时间变化，而这种变化在每天一次的记录中是观察不到的。
Sekatski，Pavel等。朝量子内存的独立认证。在：物理评论信，2023年，第1卷。 131，n°17，p。 170802。
量子存储器是未来量子技术的中心元素，尤其是量子网络[1-3]。这样的设备允许本地存储，并继电器通过旅行光子携带的量子信息。量子记忆通常涉及一种原子培养基，与光接触，目前正在探索广泛的实验平台，例如，例如[4,5]。为实现实用量子记忆的主要挑战，更通常是所有量子技术，都是它们的认证。，即给定一个由复杂物理系统组成的实际设备，我们如何确保其正确的功能。此外，此认证程序将涉及其他设备，例如，产生特定的光量子状态以及测量设备的来源，该设备可能具有自己的技术缺陷，因此也必须表征。尝试自行认证这些设备将需要访问其他经过认证的设备，依此类推。值得注意的是，事实证明，这项看似艰巨的任务中存在一个优雅的解决方案。量子理论允许“独立设备”的认证技术。“也就是说，可以验证量子设备的正确操作，而无需先验对协议中使用的任何设备（包括可能的源和测量设备）进行先验认证；而不是直接从黑盒情景中观察到的统计数据推断出来。在认证设备以完全表征它时，此概念被称为自我测试[6,7]。[8,9]进行首次实验。到目前为止，这些想法几乎是从纯粹的理论和抽象的观点中完全提出的。见裁判。近年来，已经获得了对自我测试协议的可能性和限制的大量理解，例如，参见[10-20]。虽然自我测试协议通常涉及某些纠缠状态和一些局部测量的认证，但量子进行自测的方法
第 13b 项 Stasis Energy Group LLC
2.如果协议被视为 CEQA 下的“项目”，请回答以下问题。a) 协议是否豁免？是法定豁免吗？否如果是，请列出 PRC 和/或 CCR 章节编号并用逗号分隔。如果不是，请输入“无”并转到下一个问题。PRC 章节编号：无 CCR 章节编号：无类别豁免？是如果是，请列出 CCR 章节编号并用逗号分隔。如果不是，请输入“无”并转到下一个问题。CCR 章节编号：Cal.Code Regs.，tit.14，§ 15301；15303；15306 常识豁免？14 CCR 15061 (b) (3) 否 如果是，请解释协议根据上述条款获得豁免的原因。如果不是，请输入“不适用”并转到下一部分。加州法规，tit。14，Sec。15301 规定，对现有结构、设施、机械设备或地形特征的操作、维修、维护、许可、租赁、许可或小规模改造，如果涉及的使用范围超出现有范围或几乎不扩大，则可获得豁免。该项目涉及设计和创建低速率初始生产 (LRIP) 生产线，目标是用精炼的机器操作流程取代基本的手动操作流程，而无需扩建设施、主要设备或超出牵头机构 CEQA 确定时现有的用途。拟议设备的操作无需对电气、结构或使用进行任何更改或改进。该项目使用的设备包括工业级板材等离子切割机、辊压成型机和剪切设备。我们预计不会对设施进行任何永久性更改。只会添加小型独立设备。Cal.Code Regs.，tit.14，Sec.15303 规定，包括建造和定位有限数量的新小型设施或结构的项目；在小型结构中安装小型新设备和设施，以及将现有的小型结构从一种用途转换为另一种用途，其中只需要轻微的
使用加速度计技术在耕种的吉尔特黑德海bream（Sparus aurata）中的活动模式，代谢率和福利的单个跟踪，面临广泛的压力源
生物传感器技术有可能彻底改变水产养殖行业，但是选择标记方法，操作模式（独立系统与无线系统）和遥测技术最终取决于生活物种，生活阶段和研究问题。尤其是Aefishbit是一种由三轴加速度计，微处理器，电池和RFID标签组成的小型独立设备，该设备设计为外部连接到OperCulum。这个独特的位置用于提供通过板载算法处理的活动模式（X和Y轴信号）和呼吸频率（Z轴信号）的同时测量。最初证明了在游泳隧道呼吸仪中锻炼鱼的有效性，并用作可靠的工具，用于在此处测试在自由降低的吉尔特黑头泡沫中单个监测全体生物特征的人，在此处测试了面对广泛的生物抗性和非生物压力的鱼类。还评估了标记方法的影响，基于使用具有柔性热乙烯环的Monel穿孔鱼标记，并且在评估后10天发现了10天后发现10天的刺激性损害，operculum损害或gill板性损害的迹象。该设备的自主权是连续记录的6小时，并在实验期间（2 - 8天）定期进行2分钟窗口的可重新编程滞后时间和2分钟窗口的记录时间表。这种过程强调了禁食体重减轻和孔呼吸呼吸之间的负线性相关性，成为呼吸频率是基础代谢率的可靠指标。生物传感信号还强调了在一单年和三年的鱼类中进行比较时，年轻鱼的呼吸率更高和呼吸率提高。此外，AEFISHBIT测量结果证明了严重缺氧期间呼吸频率的普遍增加（2-3 ppm），但是被归类为主动鱼类的个体也具有增加氧气可用性环境中SUP移植逃生反应的体育活动增加。同样，我们还观察到体育活动的总体增加，而储罐空间的可用性下降，这可以有助于建立养殖鱼类的福利标准更严格。最后，呼吸频率的降低是用粘液粘液肠肠肠肠肠球菌在实验感染的鱼类中的寄生肠炎进展的一致诊断标记。总的来说，这项工作构成了使用生物传感器技术作为实验室规模上养殖鱼类的单个全生物行为分析的可靠工具的概念证明，这有助于提高水产养殖行业的动物福利和生产力。
TECO-2010 Hietanen P1-19 - 维萨拉
摘要 世界气象组织 (WMO) 对地面风测量的要求进行了升级。为了满足这些要求，传感器进行了改进。本文简要介绍了 Vaisala 内部固态风传感器的不同技术。分享了选定的超声波技术，并讨论了专业超声波风传感器的开发工作。开发工作催生了新的超声波风传感器平台，该平台应用于新的标准超声波风传感器。简要介绍了传感器的性能和特性。此外，还讨论了预见的趋势。 引言 气象界将高质量的专业传感器应用于从小规模的单个研究项目到要求严格的研究计划，一直到运营网络。世界气象组织 (WMO) 制定了地面气象观测指南 [1]，以协助国际社会成员选择合适的传感器，并确保在全球范围内获得足够且可比较的测量数据。其他组织，如国际民航组织 [2]，通常会直接或稍加修改地采用 WMO 指南，这进一步强调了 WMO 的作用。世界气象组织会不时更新传感器建议，以便更好地满足社区的研究需求和运营网络的需求。从风传感器的角度来看，需要用于高达 75 m/s 的高风速条件的专业传感器和用于寒冷气候下结冰条件的传感器。为了能够满足世界气象组织对地面风测量的最新建议，进行了超过 10 年的技术选择和能力开发研究。对于固态风传感器，有几种潜在的传感器原理、方法和技术候选方案。进行了技术研究以确定每种技术选项的弱点和长处。还考虑了客户的偏好和做法。除了技术选择外，还进行了能力开发。能力开发的成果是传感器平台，这是产品的核心。在收集客户要求后，进行了产品开发，包括强制性和自愿性产品测试、设置分包商网络和制造实践。本文回顾了新风传感器平台的技术和产品开发。目的是提供有关 Vaisala Oyj 所做工作的背景信息。介绍了新的风传感器平台，并介绍了新的 WMT700 Vaisala 超声波风传感器系列的一系列最终用户功能。设计原则是，该平台和相关产品可以作为独立设备应用于小型个人研究项目，也可以作为集成和协调网络系统的坚实组成部分应用于全国范围的运营网络。这既强调了高质量的性能，也强调了合理的生命周期成本（包括服务运营）。本文的最后一个主题是传感器和系统级别的趋势。
使用FPGA
摘要：机器人技术，自动驾驶，监视和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。由于其低延迟速度和并行处理功能，FPGA系统吸引了对实现对象检测算法的越来越兴趣，这很重要，因为实时处理变得越来越重要。这项工作提供了FPGA体系结构，优化和实时实现的对象检测的概要。建议的方法是选择一个适当的对象检测算法，例如著名的Yolo（您只看一次）或SSD（单镜头多伯克斯检测器），该对象以其速度和准确性比率而闻名。为了实现实时速度，该算法被映射到基于FPGA的硬件体系结构上，该架构利用其可重构性和并行性。基于FPGA的对象检测的重要组成部分是硬件体系结构的设计。优化数据途径，有效控制逻辑的构建以及将算法拆分为硬件友好型组件都是此过程的一部分。以最大程度地利用资源来实现最大化吞吐量的目标，使用了包括并行处理，循环展开和管道的技术。此外，对FPGA的优化需要调整算法和硬件设计，以充分利用目标FPGA设备的功能。减少延迟和增加的吞吐量需要优化数据传输，并行性和内存访问模式。修复错误，提高性能并添加新功能都需要定期维护和升级。使用FPGA的对象检测系统的另一个重要部分是它们与各种传感器或输入流集成的能力。获取用于实时处理的输入数据需要与各种传感器（例如相机和LIDAR设备）集成。由于它们的适应性，FPGA平台很容易被整合到各种应用程序情况下，这要归功于它们与不同传感器的接口。确保在FPGA上构建的对象检测系统是准确，快速且有弹性的，请使用常见数据集和现实世界情景进行验证和测试。为了确保系统实现目标性能指标，对实时处理要求进行了彻底评估。一旦测试，基于FPGA的对象检测系统就可以将其放置在预期的设置中，作为独立设备或较大嵌入式系统的组件。关键字： - FPGA，对象检测，计算机视觉，实时处理，硬件优化，并行处理，嵌入式系统。简介自动驾驶汽车，监视系统，机器人和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。在许多领域的智能决策依赖于实时检测和定位事物的能力。即使它们起作用，传统的对象检测方法也不能总是处理实时处理的强烈需求，尤其是在带有移动场景的复杂设置和众多项目中。在开发对象检测系统时，使用FPGA而不是CPU或GPU有很多好处。因此，为了加快对象检测算法并获得实时性能，在使用专用硬件平台（例如现场可编程式门阵列（FPGA））的使用方面一直在增加。首先，现场编程的门阵列（FPGA）非常适合并行化，这意味着可以有效地实现卷积神经网络（CNN）之类的对象识别技术