此预印本的版权所有者此版本于 2021 年 3 月 8 日发布。;https://doi.org/10.1101/2021.03.05.21252998 doi: medRxiv preprint
1加州大学,加利福尼亚州洛杉矶分校,美国加利福尼亚州洛杉矶分校,2大气与海洋科学系,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,加利福尼亚州洛杉矶,加利福尼亚州,美国,美国,哥伦比亚大学,哥伦比亚大学,美国纽约州哥伦比亚大学,美国哥伦比亚大学,美国,美国,美国,美国,美国,纽约州,美国4号,哥伦比亚大学3号。环境与可持续性,加利福尼亚大学,加利福尼亚州洛杉矶分校,美国加利福尼亚州6,地理,发展与环境学院,亚利桑那大学,亚利桑那州图森大学,亚利桑那州图森大学,美国亚利桑那州亚利桑那大学,图森大学,亚利桑那大学,美国亚利桑那大学,美国,美国,美国,加利福尼亚大学,哥伦比亚省,新约克大学。美国纽约
功能说明 1、模式设置 本芯片为单线双通道通讯,采用归一码的方式发送信号。芯片接收显示数据前需要配置正确的工作 模式,选择接收显示数据的方式。模式设置命令共48bit,其中前24bit为命令码,后24bit为检验反码, 芯片复位开始接收数据,模式设置命令共有如下3种: (1)0xFFFFFF_000000命令: 芯片配置为正常工作模式。在此模式下,首次默认DIN接收显示数据,芯片检测到该端口有信号输 入则一直保持该端口接收,如果超过300ms未接收到数据,则切换到FDIN接收显示数据,芯片检测到该 端口有信号输入则一直保持该端口接收,如果超过300ms未接收到数据,则再次切换到DIN接收显示数据。 DIN和FDIN依此循环切换,接收显示数据。 (2)0xFFFFFA_000005命令: 芯片配置为DIN工作模式。在此模式下,芯片只接收DIN端输入的显示数据,FDIN端数据无效。 (3)0xFFFFF5_00000A命令: 芯片配置为FDIN工作模式。在此模式下,芯片只接收FDIN端输入的显示数据,DIN端数据无效。 2、显示数据
摘要 随着封装的微型化和异质集成化,人们一直致力于开发低温焊料。Sn-58Bi 共晶焊料的熔点为 138°C,是一种颇具吸引力的替代方案。由于 Sn-Bi 焊料的熔点较低,即使在室温下也可能发生 Bi 粗化。本文观察了室温储存过程中 Sn-58Bi 接头的微观结构演变。室温老化导致焊料基体中 Bi 相的溶解和粗化,尤其是在初生 Sn 相和 Sn-Bi 枝晶中。通过纳米压痕测量了单个富 Sn 相和富 Bi 相的力学性能。结果表明,由于溶液强化,老化焊点中富 Sn 相比富 Bi 相具有更高的杨氏模量和硬度。Bi 相比 Sn 更柔顺,硬度更低。
3 天前 — 来自大臣官房卫生监察长、防卫政策局局长、防卫采购局局长或陆上自卫队参谋长...... ・与规格相关的内容。 补给队米食课负责人:佐竹(内线 336)。 1. 第 3 页。 物品明细等......
自我监督的单眼深度估计(DE)是一种学习深度的方法,没有昂贵的深度地面真理。但是,它经常在移动物体上挣扎,这些物体违反了训练期间的静态场景假设。为了结束这个问题,我们介绍了一个粗到最新的训练策略,该策略利用了地面与先验接触的地面,该期望是在户外场景中大多数移动物体在地面上造成的。在粗糙的训练阶段,我们将动态类中的对象排除在再投入损失计算中,以避免深度学习不准确。为了对物体的深度进行精确的监督,我们提出了一种新颖的接地式差异平滑度损失(GDS-loss),该损失(GDS-loss)鼓励DE网络将物体的深度与其接地接触点保持一致。随后,在精细的训练阶段,我们完善了DE网络,以了解重新投影损失中对象的详细深度,同时通过使用基于成本量的加权因素利用我们的正则化损失来确保对移动对象区域的准确DE。我们的整体粗表表训练策略可以轻松地与无需修改的方法集成,从而显着提高了挑战性的城市景观和KITTI数据集的DE性能,尤其是在移动对象区域中。
在一年内进行的630万次筛查结肠镜检查可预防十年内的1,134,000个结直肠癌。局部38 3%(434,254),38 8%(440,281)是区域性的,22 9%(259,465)是转移性疾病。预防后的诊断后访问数量最少为I期11,II期为21,第III期25,IV期为20,由诊断,手术评估,化学疗法和监测访问组成。I期筛查预防的访问总数为2,388,397,II期为5,254,421,第三阶段为13,120,369,第IV期为9,210,972。大约3.95亿英里的旅行和158,263吨的二氧化碳,相当于燃烧的1.77亿磅煤炭,收取的190亿智能手机或1800万加仑的汽油消耗,通过筛查得以节省十年。
“在数千个 SARS-CoV-2 突变中,我们发现了少数可以增强病毒传播能力的突变”,多尔蒂研究所实验室主任、墨尔本大学电气与电子工程系 ARC 未来研究员、发表在《自然通讯》上的研究报告的共同主要作者 Matthew McKay 教授说。
基于铁的纳米材料(INM),由于其特殊的磁性,出色的生物相容性和功能,已在肿瘤诊断和治疗中已发展为强大的工具。我们在此处概述了诸如氧化铁纳米颗粒,元素掺杂纳米复合材料和铁基有机框架(MOFS)等INM如何显示多功能性,以改善肿瘤成像和治疗。在成像方面,INM提高了磁共振成像(MRI)和光声成像(PAI)等技术的灵敏度和准确性,并支持多模式成像平台的开发。关于治疗,INM在高级策略中起着关键作用,例如免疫疗法,磁性高温和协同组合疗法,这些疗法有效地克服了肿瘤诱导的耐药性并降低全身毒性。INM与人工智能(AI)和放射线学的整合进一步扩展了其精确肿瘤识别,治疗优化和扩增治疗监测的能力。INM现在将材料科学与先进的计算和临床创新联系起来,以实现下一代癌症诊断和治疗学。