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简单的表面处理 - 偶联 -
摘要：将有机半导体聚合物与生物学物质有效接口的物质特性对齐对于它们在生物电子设备中的使用至关重要。合成修饰和高级加工技术通常被用于促进细胞粘附和生长。在这项研究中，我们将UV-ozone（UVO）处理作为修改PDPP3T膜的简单替代方法。暴露于UVO会增加半导体表面的极性，如接触角和XPS分析所证实。在优化时间（t≥30s）下及以上的表面处理导致了施旺细胞的生长增强，其行为与标准组织培养塑料（TCP）相当。同时，长时间的暴露开始引起聚合物的光学特性的重大变化，逐渐闪入光漂白导致半导体行为的降低至30 s以上。使用电阻抗光谱测试了紫外线处理的PDPP3T的最佳生物结合特性，该技术在半导体聚合物对支持细胞生存力和增殖方面的有效性进行了使用。这项工作证明了更容易将共轭聚合物与生物环境整合在一起的潜力，从而扩大了探索在存在生物细胞中离子扩散与半导体电动性之间相互作用的机会。
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针对物联网设备和配件的简单、可扩展、安全的身份验证
当用于满足欧盟 DPP 法规时，EdgeLock A30 可简化开发。例如，对于电池，IC 可用于检查电池组的真实性，利用存储在安全认证器内存中的预配置 OEM 证书，从而防止使用克隆和假冒产品。安全认证器内存还可用于存储可信的电池护照数据，并且与再制造、可修复性、重复使用/转售/二次生命和可回收性相关的生命周期数据也可以添加到内存中。
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灵活的变压器：一个简单的基于新颖的变压器网络，用于在变体输入图像尺寸
卷积神经网络（CNNS），是最重要的深度学习网络，用于构想者视觉，已进行了一系列的发展和改进，以进行与图像相关的任务，例如对象识别，图像分类，语义细分等。然而，在自然语言处理（NLP）领域，基于注意力的新网络变速器对机器翻译产生了深远的影响，随后导致了基于注意的计算机视觉模型的繁荣。具有关注的最新模型已经显示出对计算机视觉任务的良好性能。例如，与当前的卷积神经网络的表现相比，自我注意力学会在不同位置的细分或单词之间的关系。受视觉转移（VIT）的启发，我们提出了一个简单的新型变压器体系结构模型，称为Flexible Transformer，该模型继承了基于注意力的架构的属性，并且对于任意大小的输入而言是灵活的。除了自我注意事项外，VIT中的输入没有预处理，例如调整大小或裁剪，但在不改变它们的情况下保持完整，这可能导致信息失真或信息丢失。在本文中，我们想介绍一个满足这些要求的新颖而简单的体系结构。与艺术品相比，我们的模型流程输入具有任意图像大小的输入，而没有任何预处理和预处理成本。此外，实验的结果表明，尽管资源有限，该模型仍可以以很高的精度提供良好的结果。，即使灵活变压器的结果不如视觉变压器的结果准确，但它们显示了具有可变大小图像的图像分类任务中具有高性能的模型的潜力。研究的重要性为处理深度学习任务中的原始图像打开了可能性。基于原始输入，如果对拟议的模型进行了优化并在大型数据集上进行了进一步培训，则可以获得良好准确性的可靠结果。
物理定律的简单性
somice colleism似乎面临着认知差距：如果物理定律是客观的和与思想无关的，那仍然令人困惑，因为它们并不直接从我们的观察中遵循，我们对它们的认知机会。这一差距在科学现实主义（Chakravartty，2017年）中为理论陈述的正当化提供了更广泛的挑战。解决这一认知差距，媒候现实主义者吸引了超级经验的理论美德，这是简单的一个熟悉的例子。简单性使我们能够消除广泛的经验上等效的理论，这些理论认为不必要的复杂定律。与其他理论美德结合在一起，简单性甚至可以帮助缩小鉴于大量证据的独特理论的范围。然而，简单本身提出了几种哲学困难（贝克，2022年，菲茨帕特里克，2022年）：
basta，一种用于测量1型糖尿病中β细胞抗原特异性CD4+ T细胞反应的简单全血分析
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631617 doi：biorxiv preprint