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erm-sustable-sable-suptucts and-supply链。 ...
在快节奏的全球经济中，差异化和速度对于将产品推向市场至关重要。产品差异化需要设计创新和供应链的演变，以开发与公司可持续性目标和利益相关者需求保持一致的产品。速度需要理解并遵守产品注册和化学披露的法律要求。此外，如果未策略性地识别和管理，诸如诸如per和多氟烷基物质（PFA）的监管（PFA）以及试图提高产品可持续性和循环系统的新规则等新规则。这可以造成物质业务风险，包括市场份额损失和您的运营许可，并限制产品的成功。
引导编辑系统研究进展
flap 之间存在动态转换，使所需 DNA 信息有机会 与基因组的靶标链结合，之后 5' flap 会在细胞修复 的过程中被切除，经过 DNA 修复过程，最终实现基 因组信息的修改 ( 图 1 ) 。在这个过程中，融合蛋白 承担了切割目标位点非靶标链和逆转录的双重功 能，而 pegRNA 既引导 PE 识别目标位点，又包含了编辑 所需的信息。通过这 2 个组分， PE 系统实现了识 别、切割、起始逆转录的引物序列结合、逆转录等一 系列过程，并将所需 DNA 信息直接逆转录至目标 位点的断裂处 [ 26 ] 。 PE 系统的设计非常简单精巧，无 需引入 DNA 模板，也不产生双链断裂，是一种非常
基于多链区块链的水果和蔬菜供应链的优质可追溯性系统
为了提高水果和蔬菜行业的可追溯性效率和安全性，本文提出了一种基于多链区块链技术的优化模型。首先，对水果和蔬菜行业的供应链信息进行了分析，该信息的可追溯性代码和产品信息来自供应链的各个阶段。接下来，基于区块链技术建立了可信赖的可追溯性优化模型。最后，使用HyperLeDger Fabric实现了VFSC的信息可追溯性系统，并提出了改进的Kafka负载平衡算法来提高消息传输效率。仿真结果表明，当数据记录数量超过1000时，多链可追溯性模型就查询效率而言优于传统的单链区块链模型。在区块链上部署了10000个数据记录后，与传统的单链模型相比，多链模型的效率提高了90％以上。
利用链路：通过更高海拔链路改善卫星通信
大多数小型卫星操作（包括立方体卫星社区中的操作）都会最大化与地面站的单次通信持续时间，但这样做并不能最大化传输的总数据量。在本文中，我们研究了通过等待以非直观的高仰角开始传输来最大化数据下载的方法。此仰角缩短了倾斜距离，并允许以更高的固定数据速率关闭链路。虽然传输时间较短，但下载的总数据量较大。我们针对各种通道配置检查了这种方法，并将其与世界各地已知地面站的通道分布进行了比较。本研究的结果（分析和数值）与最大化给定卫星轨道传输数据量的策略建议一起呈现。这些方法依赖于在轨时改变无线电数据速率的能力，这通过使用灵活速率无线电来实现。我们通过检查一年内单个地面站的传输数据量来扩展这项研究。结果表明，可以找到最佳固定数据速率，从而使全年下载的数据量最大化。最后，为小型卫星社区提供了无线电开发建议。
MURF2040 超快速整流器
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超维计算与神经网络
摘要 — 超维计算 (HDC) 作为一种新兴的非冯·诺依曼计算范式得到了广泛关注。受人脑功能方式的启发，HDC 利用高维模式执行学习任务。与神经网络相比，HDC 表现出节能和模型尺寸较小等优势，但在复杂应用中的学习能力却低于平均水平。最近，研究人员观察到，当与神经网络组件结合时，HDC 可以获得比传统 HDC 模型更好的性能。这促使我们探索 HDC 理论基础背后的更深层次见解，特别是与神经网络的联系和差异。在本文中，我们对 HDC 和神经网络进行了比较研究，以提供一个不同的角度，其中 HDC 可以从预先训练的极其紧凑的神经网络中衍生出来。实验结果表明，这种神经网络衍生的 HDC 模型可以分别比传统和基于学习的 HDC 模型实现高达 21% 和 5% 的准确率提高。本文旨在为这种流行的新兴学习方案的研究提供更多见解并指明未来方向。