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World File Search System腹流
腹侧视觉流的无监督神经网络模型
深层神经网络目前提供了整个灵长类动物腹视觉流中神经元反应模式的最佳定量模型。然而，作为腹侧流的开发模型，此类网络仍然令人难以置信，部分原因是它们是经过超级可见的方法培训的，需要比婴儿在发育过程中可以使用更多标签的方法。在这里，我们报告说，无监督学习的最新进展在很大程度上缩小了这一差距。我们发现，在多个腹侧视觉皮质皮质区域中，神经网络模型以深层的对比性嵌入方法获得了神经预测的准确性，该区域等于或超过了使用当今最佳监督方法得出的模型，并且这些神经网络模型的映射是神经层在整个通风流中的神经层。令人惊讶的是，我们发现这些方法即使仅接受从头部安装的相机收集的实际人类儿童发育数据进行训练，即使这些数据集很嘈杂且有限，也会产生类似的表示形式。我们还发现，半佩里的深层对比嵌入可以利用少量标记的示例来产生代表，具有大大改善人类行为的错误模式一致性。综上所述，这些结果说明了无监督学习的使用，以提供穆尔氏皮质脑系统的定量模型，并为灵长类动物感觉学习的生物学上合理的计算理论提供了强有力的候选者。
单通道LED 恒流驱动芯片TM1830
如图1 所示，要使TM1830 工作在恒流状态下，芯片OUT 引脚上电压应大于2.2V，即芯片的2、3 脚之间的电压应达到2.2V 以上。在应用时，电源串接LED 灯后加在OUT 引脚上的电压建议在3.0V 左右。 如果芯片持续工作在额定恒流状态下，TM1830-2 和TM1830-3 的OUT 引脚电压应分别在12.0V 和8.0V 以内为宜。
背侧流和腹侧流之间及内部白质束的发育
摘要 几十年来，多个科学领域一直在讨论腹侧和背侧视觉流之间的相互作用程度。最近，由于自动化和可重复方法的进步，研究直接连接与背侧和腹侧流相关的皮质区域的几种白质束已成为可能。这组束（此处称为后垂直通路 (PVP)）的发育轨迹尚未描述。我们提出了一种输入驱动的白质发育模型，并通过关注 PVP 的发育为该模型提供证据。我们使用可重复的云计算方法和成人和儿童（5-8 岁）的扩散成像来比较 PVP 的发育与腹侧和背侧通路内的束的发育。PVP 微结构比背侧流微结构更像成人，但比腹侧流微结构更不像成人。此外，PVP 微结构与腹侧流的微结构比背侧流的微结构更相似，并且可以通过儿童在感知任务中的表现来预测。总体而言，结果表明 PVP 在背侧视觉流的发展中发挥了潜在作用，这可能与其在学习过程中促进腹侧流和背侧流之间相互作用的能力有关。我们的结果与提出的模型一致，表明主要白质通路的微结构发展至少在一定程度上与视觉系统内感觉信息的传播有关。
背侧流和腹侧流之间及内部白质束的发育
摘要 几十年来，多个科学领域一直在讨论腹侧和背侧视觉流之间的相互作用程度。最近，由于自动化和可重复方法的进步，研究与背侧和腹侧流相关的皮质区域直接连接的几种白质束已成为可能。这组束（此处称为后垂直通路 (PVP)）的发育轨迹尚未描述。我们提出了一种输入驱动的白质发育模型，并通过关注 PVP 的发育为该模型提供证据。我们使用可重复的云计算方法和成人和儿童（5-8 岁）的扩散成像来比较 PVP 的发育与腹侧和背侧通路内的束的发育。PVP 微结构比背侧流微结构更像成人，但比腹侧流微结构更不像成人。此外，PVP 微结构与腹侧流的微结构比背侧流的微结构更相似，并且可以通过儿童在感知任务中的表现来预测。总体而言，结果表明 PVP 在背侧视觉流的发展中发挥了潜在作用，这可能与其在学习过程中促进腹侧流和背侧流之间相互作用的能力有关。我们的结果与提出的模型一致，表明主要白质通路的微结构发展至少在一定程度上与视觉系统内感觉信息的传播有关。
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
3通道LED恒流驱动专用电路TM1914A
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
WS9032G 非隔离降压型LED 恒流驱动芯片 - NET
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腹主动脉瘤（AAA）
如果您的动脉瘤较小，则不需要。研究表明，对于动脉瘤小于 5.5 厘米（约 2 英寸）的人来说，不进行手术更安全，因为手术的风险大于收益。大多数小动脉瘤在发现时不需要治疗，但需要通过定期超声扫描进行观察。如果动脉瘤变大，则可能需要通过手术修复动脉瘤。当我们进行超声筛查时，我们将测量您的动脉瘤的大小。这是一种快速无痛的测试，类似于对孕妇进行的扫描。我们使用手持式超声探头在您的腹部皮肤上检查动脉瘤。您需要多久进行一次扫描取决于您的动脉瘤的大小。如果您的动脉瘤很小，您可能每年只需要扫描一次。为什么我需要定期检查动脉瘤？