XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高阻
增值效率を高めたラトの作り方
私たちはインヒビンのモノクローナル抢夺（ AIMA ）を作制しました。この AIMAは、过排卵效果としてはインヒビンのポrikuroーナル抗体である抗血清に及びませんが、携带动物自身のFSHで卵子を発育させるために母体に优しく、 はマイルドな过排卵法です。これは相同性能の抗体が大量に作制できて、抗血清と异なり、动物からの微生物感染配配心のないクrinな试薬という利点があります。マウを用いた先行研究ではこの AIMA を投与することで子供の数が 1.4 倍に増加し、初めて安定して搬运歯动物の产子数を増やすための试薬を开発することができました注1） 。本研究ではラttoでも多くの系统で同様な效果が得られるかを検证するため、京都大学、东海大学との共同研究を行いました。 注1 ） Hasekawa ら、使用增加小鼠产仔数的抗抑制素单克隆抗体菌株及其在体内基因组编辑技术中的应用生殖生物学，2022：107（2）：605-618。 研究方法と成果
IM8500 Rev B，压阻式压力传感器
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。
新兴的忆阻人工神经元和突触装置......
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
致各位高管
经理负责采购商品、服务和执行工程所需的所有业务活动，也可以通过直接分配，与艺术所预见和规定的内容保持一致。36，第 2 段，信件。a) 立法法令n. 2016 年 4 月 18 日第 50 号立法法令（经第 56/2017 号立法法令修订）并符合该条例为上述商业活动制定的标准；鉴于学院理事会以第 199 号决议通过的学院业务活动规章制度， 2019年 3月 7日 9；了解该学院的三年教育优惠计划 (P.T.O.F.);考虑到需要确保定期进行预定的行政/教学活动；已查看 E.F. 年度计划2021 年经研究所理事会第 2021 号决议批准。 2021年2月15日第35号；已经看到了决心的保护。n. 2018 年 12 月 28 日第 8165 号法令，用于分配 n 的租赁和维护服务。 6 台 A3 多功能复印机和
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本文研究了光纤的设计和优化，以实现高速数据传输，强调了最大程度地提高现代通信网络效率的进步。光纤（全球通信基础架构的核心组成部分）能够在长距离内传输数据，而通过总内部反射等原则，损失最小。本研究探索了单模和多模式光纤设计，提供了关键参数的概述，例如核心直径，折射率索引程序和数值孔径。使用麦克斯韦方程的数学建模在优化纤维性能方面起着核心作用，帮助工程师缓解诸如衰减和分散等挑战。本文还讨论了高级技术，包括密度波长多重多路复用（DWDM），该技术可实现每秒数据速率。实践应用中的案例研究，例如纤维到家（ftth）网络和跨加工电缆，突出了优化设计对网络绩效的影响。展望未来，预计光子晶体纤维和空心纤维的创新将推动进一步的改进，从而实现超高速度数据传输。本文结束了持续研发的意义，以应对光纤技术的挑战并支持全球通信系统的需求不断增长。
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摘要 - 近几十年来，对计算能力的需求激增，特别是随着人工智能（AI）的迅速扩展。当我们浏览后摩尔法律时代时，传统电气数字计算的局限性（包括过程瓶颈和功耗问题）正在探索替代计算范式。在各种新兴技术中，综合光子学成为下一代高性能计算的有前途的解决方案，这要归功于光的固有优势，例如低潜伏期，高带宽和独特的多路复用技术。此外，配备丰富的光电子组件的光子整合电路（图片）的进展，将光电电子集成电路定位为高性能计算和硬件AI加速器的可行效果。在这篇综述中，我们调查了基于PIC的数字和模拟计算的最新进步，以探讨实施的主要收益和障碍。此外，我们从硬件实现，加速器体系结构和软件硬件共同设计的观点中对光子AI进行了全面分析。最后，承认现有的挑战，我们强调了克服这些问题的潜在策略，并为未来的驱动力提供了光学计算的见解。
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摘要：近几十年来，基于侵入性临床研究的大量证据表明，高频振荡（HFOS）是癫痫发作区（SOZ）定位的有希望的生物标志物，因此，有可能改善术后外的癫痫病患者。新兴的临床文献表明，可以使用诸如头皮电解学（EEG）和磁脑摄影（MEG）之类的方法对HFO进行无创记录。不仅HFO被认为是SOZ的有用生物标志物，而且还具有衡量疾病严重程度，监测治疗和评估前进结果的潜力。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。 无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。 HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。 在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。 需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。 进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。
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抽象的微生物组对宿主的健身产生了深远的影响，但是我们很难理解对宿主生态学的影响。微生物组对宿主生态学的影响已经使用两个独立框架进行了研究。经典的生态理论能力代表了预测微生物组对宿主生态学的环境依赖性的机械相互作用，但是众所周知，这些模型很难经过经验评估。另外，宿主 - 微生物组反馈理论代表了微生物组动力学对宿主健身的影响，因为简单的净效应是可与实验评估相关的简单净效应。反馈框架在理解微生物对植物生态的影响方面有了快速的进展，也可以应用于动物宿主。我们从概念上从机械模型参数方面衍生出净反馈的表达来整合这两个框架。这在网络反馈理论和经典的人群建模之间产生了一个精确的映射，从而将机械理解与实验性可持续性合并，这是建立对微生物组对宿主生态学影响的预测理解的必要步骤。
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我们介绍了在高折射率的二氧化硅玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃的整体研究中的全面研究，在不同的飞秒泵浦波长和输入极化状态下。我们首先基于与熔融二氧化硅在48 THz和75 THz的共焦拉曼显微镜基于共焦拉曼显微镜的观察结果。然后，当分别在1200 nm，1300 nm和1550 nm处泵入异常分散体时，我们演示了从700 nm到2500 nm的宽带超脑产生。相反，在1000 nm的自相度调制和光波破裂的1000 nm处泵送时，会产生较窄的SC光谱。与包括新拉曼响应的非线性schr odinger方程的数值模拟发现了一个良好的协议。我们还研究了集成波导的TE/TM极化模式对SC生成的影响。