在本文中,我们使用一种新型的低D K /D K /D F M-PPE(改良的聚苯苯基醚)堆积的干燥胶片材料以及5G /毫米波频段中传输特性的评估来报告RF滤清器底物的制造。用堆积层的过滤器底物是由SAP(半添加过程)制造的,它确保了铜和绝缘层之间的高粘附力。制造过滤器的传输特性评估表明,在28 GHz和39 GHz时,传输损失大大降低至1.0 dB。1。はじめに
[4] Shyamnath 等人(2017 年)。LoRa 反向散射:实现无处不在的连接愿景。ACM 交互式、移动、可穿戴和无处不在技术论文集。
可再生能源的未来依赖于发现用于高密度储能的新材料。1 由于其多功能性、高极化电位和介电常数,铁电 (FE) ABO 3(A、B = 各种金属离子)钙钛矿是电容器技术中一类受欢迎的材料。2、3 PbTiO 3 和类似的钙钛矿基电容器由于 A 位 (Pb) 与 O 的偏心杂化而表现出出色的能量存储密度。3 然而,Pb 的毒性限制了它们的商业使用,因此需要无铅 FE 替代品。4 遗憾的是,由于 BO 6 八面体旋转/倾斜的反铁电畸变 (AFD) 畸变,导致中心对称 Pnma 空间群的优先稳定,室温下无铅 ABO 3 钙钛矿中的 FE 不稳定性受到抑制。 5 缺陷工程(Ca 掺杂、氧空位等)已被有效利用,通过修改 ABO 3 钙钛矿中的局部 A/B 位对称性来克服这些 AFD 畸变。6 传统上,
摘要 — 准确预测药物-蛋白质相互作用 (DPI) 对于药物发现和推进精准医疗至关重要。该领域的一个重大挑战是表征药物和蛋白质属性及其复杂相互作用的高维和异构数据。在我们的研究中,我们引入了一种新颖的深度学习架构:嵌入级联深度森林 (MVAE-DFDPnet) 的多视图变分自动编码器。该框架熟练地学习药物和蛋白质的超低维嵌入。值得注意的是,我们的 t-SNE 分析表明,二维嵌入可以清楚地定义与不同药物类别和蛋白质家族相对应的聚类。这些超低维嵌入可能有助于增强我们的 MVAE-DFDPnet 的稳健性和通用性。令人印象深刻的是,我们的模型在基准数据集上超越了当前领先的方法,在显着降低的维数空间中发挥作用。该模型的弹性进一步体现在它在预测涉及新型药物、蛋白质和药物类别的相互作用方面的持续准确性。此外,我们还用科学文献中的实验证据证实了几种新发现的 DPI。用于生成和分析这些结果的代码可以从 https://github.com/Macau-LYXia/MVAE-DFDPnet-V2 访问。
作为高清展示领域的后起之秀,研究人员因其宽色范围,1个高色纯度,2个柔性可调性3等,对研究人员进行了广泛研究。自2014年在室温下首次合成的第一颗毛线,因此骨的外部量子效率(EQE)在10年内从不到1%到20%以上。4–6最近,在电荷转运调制,相分布调控和光管理的多重影响下,绿色和红色毛发的均等量超过了25%,而蓝骨的最大eqe也逐渐通过合理设计和有效添加剂的合理设计和结合而逐渐超过18%。9,三种原色的有希望的平衡发展,以及与最先进的有机发光二极管(OLEDS)和量子点发光二极管(QLEDS)等效的工作效率,使得在宽色彩色显示屏和固体照明领域中区分了骨骼。但是,与EQE的快速发展相比,骨的操作稳定性显然落后。高
摘要。对现实世界数据的回归分析并不总是一件容易的任务,尤其是当输入向量以非常低的维空间呈现时。基于EEG的疲劳检测涉及低维问题,并且在降低致命事故的风险中起着重要作用。我们提出了一种内核投影追踪回归算法,该算法是一种针对低维问题(例如疲劳检测)量身定制的两步非线性。以这种方式,可以从两个不同的角度研究数据非线性:通过将数据转换为高维中间空间,然后将其样条估计应用于允许数据层次展开的输出变量。种子VIS数据库的实验结果说明了大脑的时间和后区域的平均RMSE值分别为0.1080%和0.1054%。我们的方法是通过对帕金森氏病预测进行的一些实验来验证的,这进一步证明了我们方法的效率。本文提出了一种新型回归算法,以解决高度复杂的低维数据的编码问题,该问题通常在生物神经学预测任务中遇到,例如基于EEG的驱动疲劳检测。
关于JIIT:建立于2001年,Jiit Noida是1956年UGC法第3条的“被认为是大学”。该研究所是NAAC(MHRD)认可的,NIRF(MHRD)在教学和研究方面排名卓越。最先进的环境条件的校园包括智能建筑,其Wi-Fi连接涵盖了学术街区,教职员工住宅,学生旅馆和Annapurna,可提供愉悦而刺激的氛围。该研究所拥有装备精良的现代实验室,以及以期刊和其他学习材料形式的智力学习资源中心和电子资源。
计时器外围设备对于所有嵌入式设备至关重要[3]。微控制器单元(MCUS)的摄影师今天提供了大量的计时器模块,从通用物质到高度专业的组件。随着新兴的互联网(IoT),嵌入式控制者的设备,应用程序,应用程序和部署上下文的增加,数量和异质性增加了,对促进可移植性的声音硬件抽象的需求也是如此。嵌入式操作系统(OSS)是在物联网中开发可持续应用的普遍解决方案。越来越流行的嵌入式OS是Riot [1]。此开源OS明确针对低功率和资源约束的嵌入式设备。Riot提供了五个不同的低级计时器模块,它们的使用和功能可用性都不同。通过这项工作,我们想设计一个新的低级计时器界面,该接口统一了当前API并在此简化整个Riot生态系统中的计时器使用情况。我们从第2节中的计时器外围设备进行大规模分析开始,然后绘制低级计时器-API,该计时器API改进了现有的