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从历史上看，记忆技术已根据其存储密度，成本和潜伏期进行了评估。除了这些指标之外，在低区域和能源成本中启用更智能和智能的计算平台的需求带来了有趣的途径，以利用非挥发性记忆（NVM）技术。在本文中，我们专注于非易失性记忆技术及其在生物启发的神经形态计算中的应用，从而实现了基于尖峰的机器智能。与先进的连续价值神经网络相比，基于离散的神经元“动作电位”的尖峰神经网络（SNN）不仅是生物纤维，而且是实现能量的有吸引力的候选者。nvms提供了实施几乎所有层次结构（包括设备，电路，体系结构和算法）几乎所有层次结构的区域和能量snn计算面料的承诺。可以利用NVM的内在装置物理学来模拟单个神经元和突触的动态。这些设备可以连接在密集的横杆状电路中，从而实现了神经网络所需的内存，高度平行的点产生计算。在架构上，可以以分布式的方式连接此类横梁，从而引入其他系统级并行性，这是与传统的Von-Neumann架构的根本性。最后，可以利用基于NVM的基础硬件和学习算法的跨层优化，以在学习和减轻硬件Inaccu-Racies方面的韧性。手稿首先引入神经形态计算要求和非易失性记忆技术。随后，我们不仅提供了关键作品的审查，而且还仔细仔细审查了从设备到电流到架构的不同抽象级别的各种NVM技术的挑战和机遇，以及硬件和算法的共同设计。
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编辑器：M。Doser使用带有喷气机的事件和缺少横向动量的事件对boson看不见的宽度进行测量，使用37 fb -1，13 tev质子 - 普罗氏素的数据，该数据由Atlas detector在2015年和2016年收集。𝑍→Inv与𝑍→𝓁𝓁事件的比率是指未检测到的粒子，而𝓁则是电子或MUON的，并进行了测量并校正检测器的影响。具有至少一个具有𝑝t≥110GEV的中央射流的事件，同时选择了𝑍→INV和𝑍→𝓁𝓁→𝓁𝓁最终状态，以获得比率的相似相空间。看不见的宽度为506±2（Stat。）±12（Syst。）MEV，是最精确的基于后坐力的测量。结果与LEP的最精确确定和基于三个中微子世代的标准模型预测一致。
2。禁忌症（不对以下患者进行管理）2.1非吸烟者[药物为...
如果接受治疗的患者需要出于任何原因进行住院治疗，则该患者被告知已报告了尼古丁成瘾管理费用的设施标准，并继续基于患者戒烟的强烈意图继续戒烟的治疗，该医疗机构可能会为这种药物计算该药物所需的药物费用。在计算药品费用时，当规定该药物以提供持续计划的戒烟指导时，允许计算，考虑到在门诊诊所中实施的戒烟治疗的内容，不允许进行计算，并且如果该药物被处方与暂时戒断的示例有关，请在征用医疗费用的情况下，请在此药物处方，以征求医疗费用。规定了在门诊诊所计算尼古丁成瘾管理费的患者，以继续戒烟治疗。”住院期限将在12周内不包括在内，这是尼古丁成瘾管理费的计算期，住院期间的处方不包括在5种治疗中，允许计算尼古丁成瘾管理费。
173。肠肝轴和非酒精性脂肪肝病的补充MASP-3林业
1 carpine G，来自Ben M，Passory D，Carenal R，Barata F，Overi D等。令人难以置信的肝肝潜水>
关于专题“当前在线支持状态，包括同步和异步类型”的评论
（ 1 ） Fabriz S, Mendzheritskaya J, Stehle S: 高等教育中同步和异步在线教学设置对学生在新冠疫情期间学习体验的影响。Front Psychol. 12: 733554, 2021 （ 2 ） Sattler A, Dunn J, Albarran M 等：初级卫生保健系统中异步与同步筛查抑郁和自杀倾向：质量改进研究。JMIR Ment Health. 11: e50192, 2024
非小型
抽象背景肿瘤突变负担（TMB）是最近提出的实体瘤免疫疗法的预测生物标志物，包括非小细胞肺癌（NSCLC）。可用的TMB确定测定方法在水平覆盖率，基因含量和算法上有所不同，从而导致结果差异，从而影响患者的选择。迫切需要对NSCLC患者队列中TMB评估的协调研究。方法我们评估了使用两个销售的下一代测序面板获得的TMB评估：Trusight Oncology 500（TSO500）和96 NSCLC样品中的参考分析（Foundation One，FO）与参考分析（FOSTION ONE，FO）相比。此外，我们研究了三种方法与肿瘤中PD-L1表达的一致性水平，检查了不同免疫浸润与TMB的水平，并进行了实验室间可重复性研究。最后，确定了调整后的截止值。结果两个面板都与FO相一致，一致性相关系数（CCC）为0.933（95％CI 0.908至0.959），用于OTML的0.933（95％CI 0.908至0.959）和0.881（95％CI 0.840至0.922）。相应的CCC为0.951（TSO500-FO）和0.919（OTML-FO），在具有PD-L1的细胞<1％（PD-L1 <1％; N = 55）和0.861（TSO500-FO）和0.722（OTML-FO）的肿瘤中，pD-L1（pd-L1 <1％; n = 55）和0.722（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo），带有PD-L1％（n = 41％）（n = 41％）。实验室间的可重复性分析显示，TSO500的可重复性更高。在免疫浸润与TMB方面没有发现显着差异。结论两个面板在TMB评估中均表现出强大的分析性能，并且更强调整后的截止值对应于10个MUTS/MB的FO需要降低到7.847 MUTS/MB（TSO500）和8.380 MUTS/MB（OTML），以确保灵敏度> 88％。随着这些临界值的阳性预测值为78.57％（95％CI 67.82至89.32），负预测值为87.50％（95％CI 77.25至97.75）的TSO500，而OTML则为OTML，而OTML为73.33％（95％CI 62.142.14至84.52）和84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）（84.52）至84.52）分别为74.81至97.41）。