官网最新的BIOS为G1.9L版本，不能支持3代i5以及E3，该BIOS为最新版本4.6.5，修订日期为2012年7月20日，具体刷BIOS步骤请自行百度，本人亲测7月份刷新完，分别上机使用过i5-3475S/3570,e3 1230v2,三个CPU均能正常识别使用，区别与官方公布不同的为，BIOS为全英文，增加了一些小选项，支持硬盘GTP格式，UEFI安装WIN10，内存支持1600，这个主板要送亲戚了，备份BIOS，供大家参考，学习。

Ms Office 控制中心，很多office不带控制中心 不出意外可以使用 如遇到不能使用的请私信留言 windows版本 和office 版本

我们的项目 简称W4M的是法国的基础架构，提供软件工具处理，分析和注释代谢组学数据的功能。 它基于Galaxy平台。 在代谢组学（）和生物信息学平台（ ）之间的协作中，我们已经使用Galaxy框架开发了完整的LC / MS，GC / MS和NMR管道，用于数据分析，包括预处理，标准化，质量控制，统计分析和注释步骤。 这些模块化和可扩展的工作流程由现有的组件（XCMS和CAMERA软件包等）组成，还包括一整套互补的自制工具。 可通过Web界面访问此实现，以确保参数的完整性。 Galaxy的高级功能使来自不同来源和不同类型的组件的集成成为可能。 因此，为代谢组学界（平台，最终用户等）提供了可扩展的虚拟研究环境（VRE），使新用户以及本领域专家可以共享预配置的工作流程。 引文 Giacomoni F.，LeCorguilléG.，Monsoor M.，Landi M.，Pericard P.，

图像小波变换matlab代码多尺度深度压缩传感网络 抽象的 通过联合学习采样和恢复，基于深度学习的压缩感测（DCS）在性能和运行时间减少方面已显示出显着改善。 但是，其重建图像会损失高频内容，尤其是在低子速率下。 可以理解，这是由于捕获到采样矩阵中的低频信息相对较多。 这种行为在多尺度采样方案中也类似，该方案也对更多的低频分量进行采样。 本文提出了一种基于卷积神经网络的多尺度DCS（MS-DCSNet）。 首先，我们使用基于多尺度的小波变换来转换图像信号。 然后，通过卷积逐个比例地捕获信号。 最初的重建图像可以直接从多尺度测量中恢复。 利用多尺度小波卷积来提高最终重建质量。 网络学会了在采样和重建中执行多尺度，从而获得更好的重建质量。 执行 这是使用DagNN网络由MatconvNet [1]实现的测试源代码。 训练有素的CSNet [2]来自[3]，MWCNN来自[4，5]。 此实现源自[6，7]。 结果 第5集 网络 MS-CSNet1 MS-CSNet2 MS-DCSNet3 速度 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 0.1 32.30

ZabbixDBA：Zabbix数据库监视服务（Oracle，Pg，MySQL，MS SQL，DB2等）

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