【XAPP1078-AMP-Linux-Bare-Metal 中文版】是关于在赛灵思Zynq-7000 AP SoC平台上实现非对称多处理（AMP）的一个技术文档，主要讲解如何配置和管理双核Cortex-A9处理器，其中一个运行Linux操作系统，另一个运行裸金属应用。在AMP配置中，两个处理器可以独立运行各自的软件栈，并通过共享内存进行通信。 在Zynq-7000 SoC中，每个Cortex-A9处理器拥有私有资源，如L1缓存、私有外围中断（PPIs）、内存管理单元（MMU）和私有定时器，同时也有共享资源，如中断控制器分配器（ICD）、DDR内存、片上存储器（OCM）、全局定时器和监听控制单元（SCU）及L2缓存。在AMP配置下，设计时需确保避免两个CPU对这些共享资源的竞争。通常，CPU0被视为主控，负责管理共享资源，而CPU1如果需要使用共享资源，需通过与CPU0通信来请求控制。 文档详述了一个参考设计，该设计使用Xilinx Platform Studio (XPS) 14.3创建，并包含了使用Xilinx Software Development Kit (SDK)构建的软件。设计文件可供设计师检查、重建或作为新设计的起点。此外，预构建和预实现的文件适用于Zynq-7000 ZC702演示平台，方便快速入门。 为简化设计并防止共享资源问题，CPU1上的裸机应用程序进行了特殊修改，限制其对共享资源的访问。例如： 1. DDR内存：Linux仅使用0x00000000到0x2FFFFFFF的地址空间，而CPU1使用0x30000000到0x3FFFFFFF的地址空间。 2. L2 Cache：CPU1不使用L2 Cache，以减少潜在冲突。 3. 中断控制分配器（ICD）：来自可编程逻辑（PL）核心的中断直接路由至CPU1的PPI控制器，使得CPU1能独立处理中断。 4. 定时器：CPU1使用专用定时器来实现心跳功能。 5. OCM：每个处理器都有独立的OCM区域，且禁用了对OCM的缓存访问，以确保确定性的通信。 通过以上措施，实现了在Zynq SoC处理器上Linux和裸机系统的协同工作，为多核异构计算提供了一个实用的参考框架。这份文档对于理解Zynq-7000 SoC上的AMP设计原理和实践操作具有重要的指导价值。

无过渡金属催化下一锅法合成芳二炔硫醚，王建成，董万荣，本文报道了一种合成芳二炔硫醚的有效方法。芳二炔硫醚能以廉价易得的原料4-烃硫基-1-芳基-1,3-丁二酮经过一锅三步合成，避免了使用�

蛋白质金属结合位点预测 投稿人：田秋，郑子涵，金文浩 生物学意义： 蛋白质及其结构是生命中生物学功能的关键。 通过翻译，核糖体将延长氨基酸序列链，这些氨基酸的物理化学特性及其相互依赖性使一级结构折叠成其复杂的三级结构。 一旦建立了结构，蛋白质结构可能会允许某些离子结合，这可能导致该结构通过构象变化更稳定，或有助于催化。 例如，锌指稳定结构，或血红素基团中离子的必要性，以使血红蛋白转运氧气。 另外，结合位点的序列和结构往往在整个世代中都被保守，并且来自蛋白质数据库（PDB）的大约1/3的蛋白质结构包含金属离子这一事实可能表明它显着干预了蛋白质的行为。 目标 ： 我们的兴趣是利用一个突出的神经网络来识别哪些金属与哪个序列结合，以及该金属与哪些氨基酸特异性结合。 我们的目标是将金属分类为准确度为95％的序列。 我们的目标是对哪些氨基酸与F1分数达75％的金属结合进行分类。 概述： [

ARKit-示例程序包含： 平面检测（检测到平面并根据平面绘制在平面上放3D物体） 骨骼检测（找到身体的所有骨骼，包含2D坐标和3D坐标并且添加3D物体） 图片检测（通过设置图片组，追踪到图片） 仿得物穿戴（参考得物试衣间写了一个demo 包含姿态的识别） metal渲染（使用metal 渲染相机流，不在局限于 iOS 的 SecneKit） UV裁剪 (在metal 渲染时 如果屏幕发生了渲染，会根据旋转来做 纹理裁剪以保证位置）

简单的Metal入门Demo以及相关文档，包含OC版本和Swift版本

Metal 框架使您的应用程序可以直接访问设备的图形处理单元 (GPU)。借助 Metal，应用程序可以利用 GPU 快速渲染复杂场景并并行运行计算任务。例如，这些类别的应用程序使用 Metal 来最大化它们的性能： 渲染复杂 3D 环境的游戏 视频处理应用程序，例如 Final Cut Pro 分析和处理大型数据集的科学研究应用程序

由 Metal 实现的图像处理器。颜色转换、边缘检测、平滑和美肤

该检测器可以在15厘米的距离处检测到一个小的金属硬币。

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ct Matlab代码金属工件仿真 基于[1]的金属伪影仿真的MATLAB实现。 我们还引入了基于水的束硬化校正[2]，以生成与普通CT系统生成的图像相似的图像，其中内置校准线性化了多色X射线投影。 如果您使用此代码，请考虑引用： M.坂本（Sakamoto，M.），平谷（Y.asa），大竹（Otake），高尾（Takao），铃木（Y.Suzuki），佐野（Sugano）和佐藤（Sato）（2019年3月）。 使用CNN在受金属伪影污染的CT中自动分割髋部和大腿肌肉。 在2019年亚洲医学影像国际论坛上（第11050卷，第110500S页）。 国际光学和光子学会。 作者 坂本光树（Mitsuki Sakamoto） 大竹义人 要求 我们使用MATLAB 2015a，2018a和2019a测试了我们的代码。 使用样本数据进行测试 您可以通过运行“ simulation_demo.m”来测试金属工件仿真。 我们在“样本数据”目录中准备了2张图像和不同零件的相应金属标签。 输入和输出图像将保存在“输出”目录中。 样品1（髋关节区域） 在“ sample_1.mat”中，存储了髋关节区域的CT