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HiRes™ 超 3D
HiFocus™ SlimJ 电极......................................................................................................................................................................................................29 HiFocus SlimJ 电极描述.................................................................................................................................................................................... 29 HiFocus SlimJ 电极规格....................................................................................................................................................................................... 30 HiFocus SlimJ 电极设备要求....................................................................................................................................................................... 31 HiRes 超可重复使用手术工具包，CI-4509............................................................................................................................................................. 31 HiFocus 电极钳，CI-4350............................................................................................................................................................................. 32 HiFocus Mid-Scala 耳蜗切开术测量仪，CI-4347............................................................................................................................................. 32 HiFocus Mid-Scala 爪工具，CI-4254............................................................................................................................................................. 33 HiFocus SlimJ 电极深度测量仪， CI-1605................................................................................................................................................ 33 HiFocus SlimJ 电极 – 插入耳蜗................................................................................................................................................................... 34 HiFocus SlimJ 电极插入 - 使用镊子的徒手技术...................................................................................................................................... 35 成像...................................................................................................................................................................................................... 37 重新插入 HiFocus SlimJ 电极.................................................................................................................................................................... 37 包扎耳蜗造口术.................................................................................................................................................................................... 37 盘绕电极导线............................................................................................................................................................................................................................................ 38
量子纠缠、超对称以及……
纠缠态（例如 Bell 态和 GHZ 态）是使用已知满足杨-巴克斯特方程及其推广的矩阵从可分离态生成的。这一非凡事实暗示了使用编织算子作为量子纠缠器的可能性，并且是拓扑和量子纠缠之间更大推测联系的一部分。我们通过展示超对称代数可用于构造谱参数相关的广义杨-巴克斯特方程的大量解来推动对这种联系的分析。我们提供了许多明确的例子，并概述了任意数量量子比特的通用算法。我们获得的算子依次产生多量子比特系统中的所有纠缠态，该系统由量子信息论中引入的随机局部操作和经典通信协议分类。
B13DET-超微
Supermicro B13DET 支持双第四代 Intel® Xeon® 可扩展处理器（插槽 E1 LGA 4677-1），具有三个 UPI（最高 16GT/s）和高达 350W 的 TDP（热设计功率）。B13DET 采用 Intel C741 芯片组构建，支持 4TB（最高）3DS RDIMM/RDIMM DDR5 ECC 内存，在 16 个 DIMM 插槽中速度高达 4800MT/s（见下文注释 1）。该主板具有出色的 I/O 可扩展性和灵活性，包括两个支持 SATA 6G/NVMe 的 HDD 连接器、一个支持 PCIe 5.0 的 M.2 连接器、两个支持子转接卡的夹层插槽、一个支持 25GbE 以太网 LAN 的中板，以及一个来自 PCH 的用于支持 SATA 6.0 的附加 SATA 连接器。它还提供最先进的数据保护，支持硬件 RoT（信任根）和 TPM（可信平台模块）（下面的注释 2）。B13DET 针对具有高密度和高速输入/输出能力的 4U/8U SuperBlade 系统进行了优化。它是高性能计算 (HPC)、云计算、财务建模、企业应用程序、具有数据密度应用程序的科学和工程计算的理想选择。请注意，此主板仅供专业技术人员安装和维修。有关处理器/内存更新，请参阅我们的网站 http://www.supermicro.com/products/。
具有卵子行为功能的机器人可以改善生命感，可用于儿童...
摘要：本研究旨在在机器人中实施卵形行为功能，并研究其卵形行为对人类生活意识和对人类思维的感知的影响。共有24名成人和儿童参加了这项实验。实验的主要假设是，机器人的卵子行为强调了生活和心理感知，并且参与者对机器人的接触经验和印象评估的问卷做出了回应，并在机器人的鸡蛋衬里行为之前和之后。结果，可以证实，当机器人表现出卵子的行为时，参与者的数量会增加机器人的“心脏”增加。特别是，发现孩子对机器人具有强烈的生活意识。这表明机器人设计模仿生物的行为对于特定受试者，尤其是儿童是有效的。另一方面，在成年参与者中，观察产卵行为对对机器人的生活感的看法没有重大影响。这些结果表明，为了增强机器人的活力，根据受试者的年龄段，有必要不同的方法。
心脏生物标志物的光学感测的进展
摘要：生物标志物在心血管疾病（CVD）的诊断，风险评估，治疗和监督中起关键作用。光学生物传感器和测定是有价值的分析工具，可以满足对生物标志物水平快速可靠测量的需求。本评论介绍了最近的文献调查，重点是过去5年。数据表明，持续的趋势趋于多振荡，更简单，更便宜，更快，更创新的感知，而较新的趋势涉及最小化样品体积或使用替代抽样矩阵（例如唾液）（例如唾液）的侵入性测定较少的侵入性测定。利用纳米材料的酶模仿活性与信号探针更传统的作用相比，固定化支持生物分子和信号扩增。将适体用作抗体的替代方法不断增长，促使DNA扩增和编辑技术的新兴应用。使用较大的临床样品测试了光学生物传感器和测定法，并与当前的标准方法进行了比较。CVD测试的雄心勃勃的目标包括在人工智能的帮助下发现和确定相关的生物标志物，更稳定的生物标志物和快速，廉价读者的特定识别元素以及可支配的测试，以促进房屋的快速测试。随着该领域的进展，生物传感器在CVD生物标志物的光学感知中的机会仍然显着。
体感皮层图内的连续性有助于学习
拓扑组织是感觉皮层的一个显著特征，但其功能作用仍存在争议。特别是，在感觉引导行为期间，皮层区域内的活动整合如何依赖于其拓扑结构尚不清楚。在这里，我们训练小鼠在兴奋性神经元中表达通道视紫红质，以追踪在初级体感皮层的拓扑晶须表示上平稳旋转的光刺激条。小鼠学会辨别光条的角度位置以获得奖励。它们不仅会在该区域的光刺激的时空连续性被破坏时失败，而且当显示地图不连续性的皮层区域（例如躯干和腿部）或没有地形图的区域（例如后顶叶皮层）受到光刺激时也会失败。相反，当皮层拓扑连续性能够预测未来的感觉激活时，小鼠会表现出对奖励可用性的预期。这些发现可能有助于在设计皮层神经假体时优化反馈。
测量基于深度学习的压缩感中的鲁棒性
抽象的深神经网络为重建少量和嘈杂测量的图像重建图像提供了最新的准确性，例如在加速磁共振成像（MRI）中引起的问题。然而，最近的作品引起了人们的担忧，即基于学习的图像重建方法对扰动很敏感，并且比传统方法不那么易用：神经网络（i）可能对小而却对对抗性的扰动敏感，（ii）可能会在分配中表现不佳，并且（iii）可能会在覆盖小型的图像中表现出色，但可能会在一个图像中覆盖重要特征。为了理解对此类范围的敏感性，在这项工作中，我们测量了图像重建的不同方法的鲁棒性，包括训练有素和未经训练的神经网络以及传统的基于稀疏的方法。我们发现，与先前的作品相反，训练和未经训练的方法都容易受到副本扰动的影响。此外，针对特定数据集调整的经过训练和未经训练的方法都在分配转移中遭受的损失非常相似。fi-Nelly，我们证明了一种实现更高重建质量的图像重构方法在准确恢复细节方面的性能也更好。我们的结果表明，基于最新的深度学习图像重新构造方法比没有构成鲁棒性的传统方法提供了改进的穿孔方法。
v2x-real：用于车辆到所有合作感的大规模数据集
摘要。车辆到全能（V2X）技术的最新进步使自动驾驶汽车能够共享感应信息以通过遮挡来查看，从而极大地提高了感知能力。但是，没有现实世界中的数据集来促进真正的V2X合作感知研究 - 现有数据集仅支持车辆到基础设施合作或车辆到车辆的合作。在本文中，我们提出了V2X-Real，这是一个大规模数据集，其中包括多种车辆和智能基础设施的混合物，以促进V2X合作感知的发展，并具有多模式感测数据。我们的V2X-Real是使用两个连接的自动化车辆和两个智能基础架构收集的，它们都配备了包括LIDAR传感器和多视图摄像头在内的多模态传感器。整个数据集包含33K激光镜框架和171K摄像机数据，在非常挑战的城市场景中，有10个类别的注释框架超过120万。根据协作模式和自我观点，我们为以车辆为中心，以基础设施为中心，车辆到车辆和基础设施到基础结构的合作社来得出四种类型的数据集。提供了SOTA合作感知方法的综合多级多级多代理基准。V2X-REAL数据集和代码库可在https://mobility-lab.seas.ucla.edu/ v2x-real上找到。