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World File Search System过滤
康明斯过滤公司的供应链法案报告（2023）
从地理风险的角度来看，CFI进口到加拿大的产品源自美国，这是一个低风险的管辖权。1但是，我们了解，由于儿童和强迫劳动在特定国家 /地区的普遍性，特定地区，产品和原材料具有更高的儿童和强迫劳动风险。即使在被认为具有较低儿童和强迫劳动风险的国家，也存在与某些行业有关的风险。因此，在报告期间，我们的供应链受到康明斯公司的全球供应风险团队的儿童和强迫劳动风险的评估。这些评估考虑了几个因素的组合，包括类别，行业，国家和供应商管理风险概况。CFI依靠这些风险评估。
逆渲染的时空双侧梯度过滤
- 选项1：选择一个研究主题和实施 - 选项2：选择现有纸张并以某种方式扩展 - 选项3：改进针对纸张实施的现有代码 - 指定组的截止日期：第1周 - 指定主题的截止日期：第3周 - 提交到期：第10周 - 第10周 - 高质量报告 - 典型会议格式
13 年级 - 过滤气泡问题 - 英国课程计划
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风机过滤单元 FFU AC & EC IFInternational Filtration
风机过滤单元 (FFU) 用于需要局部层流空气环境以获得洁净空气和污染控制的应用，符合 ISO 14644-1 或 Fed209E 10/100 级、GMP A、B、C、D 级标准。集成的风扇模块通过 HEPA 或 ULPA 过滤器提供额外或足够的气流和压力。FFU 系列用于工业过程测试、组装、包装和转移，包括微电子、半导体晶圆制造、制药、医疗保健和医院、无菌灌装。食品、实验室和研究、空气净化。洁净室、层流柜、工作站和洁净室。
无酶复制核酸序列的动力学误差过滤机制
准确复制核酸序列对于自我复制系统至关重要。现代细胞利用能够进行动力学校对的复杂酶，将错误率降低至 10-9。相比之下，探索无酶复制 RNA 和 DNA 作为潜在前生命复制过程的实验发现错误率约为 10%。鉴于这种低内在复制保真度，分子进化自发出现的合理情景需要一种提高准确性的机制。在这里，我们研究了一种“动力学错误过滤”场景，它大大提高了产生精确核酸序列副本的可能性。该机制利用了以下观察结果：DNA 和 RNA 模板定向聚合中的初始错误可能会引发一系列连续错误并显著阻碍下游延伸。我们将这些特性纳入具有实验估计参数的数学模型中，并利用该模型探索在多大程度上可以通过动力学区分准确和错误的聚合产物。虽然限制聚合的时间窗口可以防止错误链的完成，从而产生一个全长产品池，其中的准确性更高，但这是以产量降低为代价的。我们表明，这种保真度-产量权衡可以通过在周期性变化的环境中反复复制来规避，例如在热液系统附近自然发生的温度循环。这种设置可以在其生命周期内产生长达 50 个碱基的序列的精确副本，从而促进具有催化活性的寡核苷酸的出现和维持。
利用 HEPA 过滤避免空气中的分子污染 (AMC)
随着特征尺寸的减小和晶圆尺寸的增大，在此期间，支持这些设施的设备成本飞涨。一个全新的芯片工厂可能耗资超过 100 亿美元，但预期投资回报期为 3 年。运营成本过去和现在都很高，而且由于技术在不断发展，生产空间的灵活性至关重要。降低成本、提高产量和开发下一代技术的持续压力促使许多供应商尽其所能进行创新，特别是在提高效率和降低总拥有成本 (TCO) 方面。PTFE 过滤器就是其中一项创新，因为在这十年中，折叠和测试能力得到了极大改善。
基于生物活性涂层的生物过滤，以减少室内空气voc
这项工作旨在设计，开发和评估基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的BCI系统。 div>该应用程序是通过Valladolid大学生物医学工程小组创建的Medusa平台开发的。 div>为此，在Python中实现了应用程序的图形接口和信号处理方法。 div>所研究的BCI系统是一个拼写器，可让您通过在SSVEPS EEG中检测到矩阵单元中代表的命令。 div>后者是由视觉刺激在一定刺激频率下引起的。 div>在审查了最新的现状后，得出的结论是，实现这一目标的最佳方法是通过关节频率案例编码范式和规范处理方法相关性分析。 div>
基于对抗性过滤的脑机接口逃避和后门攻击
脑机接口 (BCI) 可以实现大脑与外部设备之间的直接通信。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 的常见输入信号。大多数对基于 EEG 的 BCI 的研究都集中在 EEG 信号的准确解码上，而忽略了它们的安全性。最近的研究表明，BCI 中的机器学习模型容易受到对抗性攻击。本文提出了基于对抗性过滤的基于 EEG 的 BCI 的逃避和后门攻击，这些攻击非常容易实现。在来自不同 BCI 范式的三个数据集上的实验证明了我们提出的攻击方法的有效性。据我们所知，这是第一项关于基于 EEG 的 BCI 对抗性过滤的研究，这引发了新的安全问题并呼吁更多关注 BCI 的安全性。
使用几何深度学习的监督拖拉图过滤
1微生物学，免疫学和移植部，库素鲁文，比利时2号鲁南2号免疫学和炎症系，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，英国3号病理学和实验室医学系，雪松尔斯 - 西奈岛医学中心，加利福尼亚州洛杉矶，加利福尼亚州，加利福尼亚州，加利福尼亚州，美国4大学。法国巴黎圣路易斯医院的肾脏病和移植，美国内布拉斯加州奥马哈市内医学院5 Nephrology and Dialysis, Department of Medicine III, Medical University of Vienna, Vienna, Austria 9 Department of Pathology and Clinical Bioinformatics, Erasmus University Center Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands, Institute of Experimental Medicine and Systems Biology, RWTH Aachen University, Aachen, Germany 10 Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA 11 UPMC肝和移植病理学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡12
不确定最大的隐式形式的随机过滤方案...
I。i ntroduction离散事件动态系统（DEDS）是其动力学驱动的系统，即状态进化完全取决于随着时间的推移发生异步离散事件的发生。制造系统，电信网络，运输网络是DEDS的示例[2]。要描述这些系统的行为，普通或部分微分方程不合适，因此考虑了更相关的理论设置，其中可以引用以下内容：语言和自动机，马尔可夫链和彼得里网络，邀请读者咨询[3]以获取概述。仅涉及延迟和同步的DED，即，任务的启动等待以前的任务要完成，这是值得的。这些系统可以通过定时事件图（TEGS）以图形方式描绘，该图是定时的培养皿网的一个子类，每个地方每个地方都有一个上游和一个上游过渡，一个和一个下游过渡。最大值代数设置是一种基本的半环，适合描述TEG的行为，这要归功于线性状态方程与经典线性系统理论（即最大值线性系统（MPL）的行为）非常类似的线性状态方程，这可以在此Algebra中定义为矩阵。这些线性状态方程对于处理与经典控制理论相似的控制问题很有用，