摘要:近年来,透皮给药途径已成为最有利的给药方式。它克服了口服给药方式的几个问题,包括与先前代谢相关的重大问题。为了绕过这一限制,人们创建了透皮给药系统;然而,通过这种方式给药的药物仍然面临挑战,因为一些药物的颗粒无法有效穿透角质层。我们的科学家和研究人员创造了一种称为极易变形囊泡系统的新技术来解决这一难题。在这种方法中,药物分子(无论是合成的还是天然的)与囊泡结合,以便将其输送到皮肤的特定区域。在传递体和醇质体中,传递醇质体是改善经皮肤透皮给药的独特希望。纳米传递醇质体的有效渗透是由乙醇、边缘活化剂和磷脂促进的。 UDV 可用于通过透皮途径给药多种药物,包括抗关节炎药物、抗菌药物、抗癌药物、抗病毒药物和镇痛药物。
脑机接口可以让失去说话能力的人通过从神经活动中解码预期语音来有效地交流。目前最先进的模型利用循环神经网络将神经活动映射到音素序列,利用维特比算法将音素序列映射到文本,先验概率由大型语言模型给出。我假设这些系统可以通过以下方式得到改进:(a) 识别能够很好地描述日常语音中使用的文本分布的预训练语言模型,(b) 使用转换器而不是 RNN 将神经活动映射到音素。令人惊讶的是,我发现在总机语料库上训练的简单三元语言模型在捕捉口语的统计特性方面优于预训练的大型语言模型。不幸的是,用各种转换器架构替换 RNN 并没有提高神经活动到音素系统的性能。总之,这些结果表明,先验语言模型的原则性选择有可能改善通信神经假体。
ENDEVCO ® 8500 型扩散压阻式压力传感器是压力传感器系列,与 Endevco 生产高质量仪器的传统一脉相承。除了高质量和高性能之外,这些传感器还具有高度的微型化。该产品系列中最受欢迎的版本之一采用 10-32 UNF 螺纹外壳(直径 5 毫米)。由硅制成的压力传感表面的有效面积直径仅为 0.08 英寸(2 毫米)。性能和耐用性的关键在于独特的传感器设计,该设计结合了扩散到硅芯片中的四臂惠斯通电桥。Endevco 开发了一种特殊形状的硅芯片,而不是简单的平面隔膜,可将应力集中在电阻元件的位置。这可以提高给定共振频率的灵敏度,并大幅提高耐用性。小型传感器内包含桥平衡和温度补偿元件,以优化性能。这是通过使用混合电路制造技术实现的。
自从 20 世纪中叶麦卡洛克-皮茨神经元 1 和感知器 2 模型诞生以来,人工智能 (AI) 或人工神经网络 (ANN) 在很大程度上仍然是一个计算机科学术语。由于计算能力不足,本世纪后期的进展受到阻碍。1980-2000 年期间的集成电路制造无法在单个处理器和内存芯片上高密度集成晶体管。因此,在深度神经网络 (DNN) 或深度卷积神经网络 (DCNN) 3 上运行模拟并存储指数级累积的数据在时间和能源成本方面是不切实际的,尽管当时 ANN 模型已经相对完善 4-10 。随着芯片密度的提升以及对摩尔定律的追求带来的图形处理单元 (GPU) 等多核处理器的出现,再加上更高效的 ANN 算法 3,11,12,计算能力瓶颈在本世纪初得到成功解决。2012 年,具有十亿个连接的 DNN 被证明能够识别猫和人体等高度概念化的物体 13。同年,DNN 被证明在图像分类准确率方面与人类不相上下(基于 MNIST 数据库),甚至在交通标志识别方面也超越了人类 14。脉冲神经网络 (SNN) 由 Maass 于 1995 年提出 15,16,它采用脉冲
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摘要:忆阻技术已迅速崛起,成为传统 CMOS 技术的潜在替代品,而传统 CMOS 技术在发展过程中面临着根本性的限制。自 2008 年氧化物基电阻开关被证明可用作忆阻器以来,忆阻器件因其仿生记忆特性而备受关注,有望显著改善计算应用的功耗。本文,我们全面概述了忆阻技术的最新进展,包括忆阻器件、理论、算法、架构和系统。此外,我们还讨论了忆阻技术各种应用的研究方向,包括人工智能硬件加速器、传感器内计算和概率计算。最后,我们对忆阻技术的未来进行了前瞻性展望,概述了该领域进一步研究和创新的挑战和机遇。通过提供忆阻技术最新进展的最新概述,本综述旨在为该领域的进一步研究提供信息和启发。关键词:忆阻器、内存计算、电阻开关存储器、铁电存储器、相变存储器、离子插层电阻、记忆晶体管、神经形态计算、传感器内计算
国内III期临床试验的结果依赖类固醇依赖/抗性慢性移植物的宿主宿主疾病,贝尔莫斯齐甲酯:关于美国血液学杂志
1 𝑔 𝑚5 ⁄ 和 [1 + (𝑔 𝑚4 + 𝑔 𝑚𝑏4 )𝑟 𝑜4 ]𝑟 𝑜2 + 𝑟 𝑜4 ≫ 1 𝑔 𝑚5 ⁄ ,低频下的方程 (5)、(6) 和 (10)