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高通道计数的记录策略，密度间隔的微电极阵列
神经科学研究如何在细胞外水平上实施复杂的大脑功能需要体内神经记录界面，包括微电极和读出电路，并且可观察力和空间分辨率增加。神经记录接口的趋势用于采用高通道计数探针或具有密集间隔记录位点的2D微电极阵列，用于记录大型神经元种群，因此很难节省资源。模拟前端的低噪声，低功率要求的规范通常需要大型硅职业，这使问题更具挑战性。减轻该消费区负担的一种常见方法依赖于时间划分多路复用技术，在该技术中，在频道之间部分或完全共享读出的电子设备，同时保留录音的空间和时间分辨率。在这种方法中，共享元素必须在每个通道较短的时间段上操作，因此，在较大的操作频率和信号带宽方面，活动区域被交易。因此，功耗仅受到轻微影响，尽管其他性能指标（例如内噪声或串扰）可能会降低，尤其是在整个读取电路在模拟前端输入中多重的时。在本文中，我们回顾了针对时间划分的多重神经记录系统报告的不同实施替代方案，分析了它们的优势和缺点，并提出了提高性能的策略。
最后进近的基准间隔 (TBS) - 欧洲空中航行安全组织
4.5.1.2 TBS 指示器配置要求.............................................................. 51 4.5.1.2.1 TBS 指示器放置位置：在跑道中心线延长线上。 51 4.5.1.2.2 HMI 同步 ...................................................................................... 51 4.5.1.2.3 CWP 之间的一致性 ...................................................................... 51 4.5.1.2.4 TBS 指示器显示选择的自定义 ...................................................... 52 4.5.1.2.5 指示器含义的清晰度 ...................................................................... 52 4.5.1.2.6 显示 TBS 指示器的标准 ............................................................. 52 4.5.1.2.7 飞机与指示器的关联 ...................................................................... 52 4.5.1.2.8 隐藏视觉分离功能 ............................................................................. 54 4.5.2 飞机序列表 ............................................................................................. 54 4.5.3 混合模式运行（到达时插入间隙） ............................................................. 56 4.5.4 HMI 上的模式转换显示 ............................................................................. 57 4.5.5 警报HMI ................................................................................................................ 58 4.5.6 操作控制和监控面板 ................................................................................ 59 4.6 使用 TBS 支持工具的工作方法 .............................................................................. 59 4.6.1 排序操作 ...
通过间隔者有效控制细丝效率...
基于电阻转换（RS）效应的非挥发性存储设备由于其出色的特征性（例如良好的尺寸可伸缩性和较小的操作电压）而被认为是未来内存应用的最有前途的技术。RS效应基于在涂在电极上的电压下安装在金属电极之间的介电膜中的导电膜（CF）的生长[1，2]。虽然HFO 2是重新拉统设备的最广泛研究的电介质之一[3]，但交替分层的纳米材料引起了人们的兴趣[4]，因为筛选了介电层最适当的材料组合是Reram Fabrication的介电层的最佳组合。在以前进行的几项作品中，HFO 2 -AL 2 O 3纤维与单个HFO 2和Al 2 O 3薄膜相比，已经证明了高级RS特性。电阻开关行为已在Al 2 O 3 / HFO 2 BiLayer [5，6，7]，Al 2 O 3 / HFO 2 / Al 2 O 3 Trilayer [4，7]和Pentalayer [7]结构Ald -Grown在225-250°C处，总厚度达到20 nm。在另一项研究中，Al 2 O 3 / HFO 2 / Al 2 O 3在150ºC下生长的三层，厚度为12 nm，能够证明多级切换特性[8]。周期性的HFO 2 -AL 2 O 3多层含有等量的HF和Al在250ºC时的厚度为6.5 nm [9]。然而，在后一项研究中，没有发现成分层的厚度。hf x al 1 - x o y纤维在240ºC下生长，分级填充，从而从9：1到1：4 [10]变化了HFO 2：Al 2 O 3 ALD循环比率。另一项研究表明，HFO 2 -AL 2 O 3双层的30 nm厚的纳米胺由1.2
使用马铃薯 X 病毒载体中的非间隔 sgRNA 阵列工程进行高效的 Cas9 多重编辑
基于成簇、规则间隔、短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关蛋白 (Cas) 的系统彻底改变了许多生物体（包括植物）的基因组编辑。植物中的大多数 CRISPR-Cas 策略依赖于使用农杆菌进行遗传转化来提供基因编辑试剂，例如 Cas 核酸酶或合成向导 RNA (sgRNA)。虽然 Cas 核酸酶是编辑方法中的恒定元素，但 sgRNA 是靶向特异性的，通常需要筛选过程来识别最有效的 sgRNA。植物病毒衍生载体是将 sgRNA 快速有效地递送到成年植物中的一种替代方法，因为病毒具有基因组扩增和系统运动的能力，这种策略称为病毒诱导的基因组编辑。我们对马铃薯病毒 X (PVX) 进行了改造，以构建一种可在成年茄科植物中轻松表达多个 sgRNA 的载体。使用基于 PVX 的载体，本氏烟基因被有效靶向，在组成性表达化脓性链球菌 Cas9 的转化株系中产生近 80% 的插入/缺失。有趣的是，结果表明 PVX 载体允许表达不间隔 sgRNA 阵列，在成年植物组织中几天内实现高效的多重编辑。此外，可以从受感染组织或受感染植物种子再生的植物中获得无病毒编辑的后代，这些后代表现出高遗传双等位基因突变率。总之，这种新的 PVX 载体可以轻松、快速和高效地表达 sgRNA 阵列以进行多重 CRISPR-Cas 基因组编辑，并将成为跨不同植物物种（尤其是茄科作物）进行功能基因分析和精准育种的有用工具。
校准间隔确定指南 - JAS-AU
在实际使用仪器时，改进对参考值与使用测量仪器获得的值之间的偏差以及此偏差的不确定度的估计；确保使用测量仪器可以实现的不确定度；以及 • 确认测量仪器是否有过任何改动，从而可能对过去一段时间内提供的结果产生疑问。 关于校准的最重要的决定之一是“何时进行”和“多久进行一次”。 许多因素会影响校准之间的时间间隔，实验室应将其考虑在内。最重要的因素是：实验室要求或声明的测量不确定度；
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
荷兰团队展示人工智能如何发现间隔性乳腺癌
Mann 的报告与英国的一项研究相得益彰，该研究发现，同样的人工智能程序在之前的乳房 X 线检查中识别出了 21% 的间隔性癌症。这项研究由英国切尔滕纳姆 Thirlestaine 乳腺中心首席顾问放射科医生兼名誉高级讲师 Sarah Jane Vinnicombe 博士介绍
信息网络资源的功能效率的间隔模型，用于生态专业知识的服务
摘要：本文考虑了信息Web资源的效率动力学的数学模型。在差异方程式的形式中，将间隔离散模型应用于证实，并提出了模型参数估计的方法。所提出的方法基于人工蜜蜂菌落算法（ABCA）。根据与环境监测服务相关的Web资源功能的数据进行了许多实验研究。已经研究了信息Web资源用户活动的指标。已考虑以差异方程为间隔模型（IDM）的三种模型构建案例。它们在一般的表达中有所不同。是计算实验的结果，这表明模型的充分性取决于差异方程的表达。在其错误选择的情况下，所提出的参数识别方法可能是有效的。描述了Web资源的效率的差异方程式中获得的间隔离散模型，使得在使用此Web资源的组织中优化业务流程以及最佳分配组织资源和行政服务中心员工的工作量成为可能。基于进行的实验，确定了所提出模型应用的效率。
被动RF支持紧密间隔对象方案
在太空领域意识（SDA）任务领域，尤其是地球同步轨道，在现有的太空监视网络（SSN）和商业市场中，主要有两个现象，用于观察，测量和表征近距离空间对象（CSO）：地面基于雷达和电动光电传感器。这些现象学和能力在SDA社区中是众所周知的，但跌倒了。本文将介绍并强调强大的SDA现象学，被动射频（RF）的独特能力。被动RF天线可用于支持CSO场景，以进行独特的卫星识别和通过操纵检测产生ephemeris。通过观察每个卫星自己的RF传输，它将涵盖用于轨道测定和操纵检测的独特，高度准确的，非交叉标记的测量结果。包括现实世界的商业示例，用于突出这种能力和对分析的讨论。