XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单元的
深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
识别物种丰富的分类单元的挑战：在线多...
对高度多样化的植物分类单元的保护和研究可能是一个巨大的挑战，因为具有潜在复杂关系的不可管理的物种通常会导致物种鉴定困难。cyrtandra举例说明了这些挑战。CA缺乏身份资源。170种伯恩斯·西拉德拉（Bornean Cyrtandra）的物种使许多标本未识别，从而减慢了该地区的研究工作。本项目通过使用在线生物多样性数据管理平台XPER3（https：//app.xper.fr/）来描述为高度多样化的分类单元创建识别资源的工作流程来解决这一问题。该密钥现已发布并可以在线自由访问。在线多功能分类键通过将可访问的用户友好平台与动态分类研究工具相结合，为生物多样性研究提供了有希望的工具，使其特别适合于解决高度多样化的分类学组。
优化和改善氮的生产单元的过程条件
氮生产单元是炼油厂中最重要的单位之一，根据需求和现有条件，其功能不同。在本研究中，目的是通过更改Hysys软件（V14-2024）的操作条件来优化氮生产单元中的能源消耗。本文的优点和新颖性是因为饲料的数量和纯度没有改变，并且由于炼油厂单位的能源消耗的重要性，因此在单位过程中观察到了大量能源减少。要确定软件中的目标函数，设备的能量量，包括冷却器，进料压缩机，冷凝器和重新启动器。之后，所有这些值在一个单元格中添加在一起以确定目标函数。模拟结果表明，与初始值相比，能源消耗优化了17.4％。
路边单元的标签效率3D对象检测
摘要 - 遮挡对安全至关重要的应用（例如自动驾驶）提出了重大挑战。集体感知最近引起了巨大的研究兴趣，从而最大程度地减少了闭塞的影响。尽管已经取得了重大进步，但是这些方法的渴望数据的性质为其现实世界部署带来了重大障碍，尤其是由于需要带注释的RSU数据。鉴于交叉点的数量和注释点云所涉及的努力，手动注释培训所需的大量RSU数据非常昂贵。我们通过根据无监督的对象发现为RSU设计标签有效的对象检测方法来应对这一挑战。我们的论文介绍了两个新模块：一个基于点云的空间时间聚集，用于对象发现，另一个用于改进。fur-hoverore，我们证明，对一小部分带注释的数据进行微调使我们的对象发现模型可以使用甚至超过完全监督的模型范围缩小性能差距。在模拟和现实世界数据集中进行了广泛的实验，以评估我们的方法†。
通过逐步学习的电池单元的一声分割
由于电动汽车和电池储能系统的重要性日益严重，因此必须在生产过程中和生产后确保电池安全性。一个方面是内部结构的可视化，可以通过计算机断层扫描（CT）作为一种非破坏性测试（NDT）方法来实现。深度学习工具可以快速学习和执行不同的图像处理任务。但是，在大多数设置中，生成训练这些工具所需的标记数据很昂贵。因此，这项工作通过逐步学习（GL）解决了CT体积中阳极和阴极的分割，该技术仅需要单个注释的体积切片。该技术利用了相邻切片之间的高相似性，并应用于电池堆栈细胞和圆柱形细胞。对于堆栈细胞，使用了平移相似性，这导致平均增益比联合（IOU）点相交0.09。对于圆柱细胞，提出了沿旋转中心切片的顺序分割。这导致GL应用之前的堆栈单元的较高初始IOU为0.78 vs. 0.73。对于圆柱细胞类型的GL的IOU增益为0.01 iOU点较小，但由于去除其余的伪影时，定性样品显示出改善。
哌醋甲酯ER多单元的安全性和有效性...
contramyl XR是经批准的扩展释放（ER）哌醋甲酯，可用于治疗儿童和青少年（6-17岁），成人（18-65岁）符合DSM-IV或DSM-IV或DSM-V标准ADHD。与ER渗透释放的口服系统（Oros）哌醋甲酯相比，Contramyl XR使用多单位颗粒系统（MUP），因为经过修改的，受控的释放系统已被证明可以叠加相同的双相释放的甲基苯甲酯。多单位颗粒系统是两个最广泛使用的输送系统之一，用于连续和受控的哌醋甲酯，另一个是OROS。其他一些ER的ER口服递送系统包括球形口服药物吸收系统（例如，sodas，例如Ritalinla®），修改后的释放颗粒（例如medikinetMr®），Oros（例如Concerta®，Neucon®，Mefedenil®，UnicornMPH®），亲水基质释放系统（例如radd®）和ER膜涂层片（例如Acerta®）。
提议的电池存储单元的更改
•系统操作员（SO）标志将应用于这些单元上的所有操作。这是为了反映这一事实，主要是安排并派遣以遵循PNS，并且将出于系统原因而不是基于价格，将作出PNS的派遣决定。•在电池存储单元结算中使用复杂的商业报价数据的要求已被删除。这是不再需要的，因为它将通过应用系统操作员（SO）标志来制定。
TEVoT：动态电压和温度变化下功能单元的时序误差建模
摘要 —随着 CMOS 技术的不断扩展，微电子电路越来越容易受到微电子变化的影响，例如工作条件的变化。这种变化会导致微电子电路的延迟不确定性，从而导致时序误差。电路设计人员通常在电路和架构设计中使用保守的保护带来解决这些错误，但这可能会导致操作效率的显著损失。在本文中，我们提出了 TEVoT，这是一种监督学习模型，可以预测不同工作条件、时钟速度和输入工作负载下功能单元 (FU) 的时序误差。我们执行动态时序分析来表征不同条件下 FU 的延迟变化，并在此基础上收集训练数据。然后，我们从训练数据中提取有用的特征并应用监督学习方法建立 TEVoT。在 100 种不同的工作条件、4 种广泛使用的 FU、3 种时钟速度和 3 个数据集中，TEVoT 的平均预测准确率为 98.25%，比门级仿真快 100 倍。我们进一步使用 TEVoT 通过将电路级时序误差暴露到应用程序级来估计不同操作条件下的应用程序输出质量。在 100 种操作条件下，TEVoT 对两个图像处理应用程序的平均估计准确率达到 97%。
Sn/HC阳极从硬币单元到小袋单元的SN/HC复合材料使用缩放设施
[1] S. Lilley，钠离子电池：廉价且可持续的能源存储，Faraday Insights，https：//wwwww.faraday.ac.uk/wp- content/uploads/ploads/2021/06/faraday_insightsights_11_final.pdf，（2024年8月）。[2] A. Tripathi，C。Murugesan，A。Naden，P。Curran，C。M。Kavanagh，J.M。Candliffe，A。R。Armstrong和J. T. S. Irvine，Batteries Supercaps，2023，6，1-7。[3] Y.
开放位置：博士后，生物信息学家和肿瘤和微环境单元的实验室技术员，米兰T
公开位置：博士后，生物信息学家和实验室技术员，由人类临床和微环境单元，肿瘤和微环境中心，由Humanitas临床和研究中心的Diletta di Mitri博士领导的肿瘤和微环境单元，米兰，米兰，米兰，米兰，米兰，米兰，米兰，米兰，米兰，米兰，寻求我们的动力学研究人员加入我们的动力学研究者。我们正在招募一位博士后研究员，一名生物信息学家和实验室技术人员，为由La Ricerca Sul Cancro（AIRC）和Fondo Italiano Per la la Scienza（FIS）提供了由Italiana Associazione Italiana资助的尖端项目。我们的研究重点是剖析肿瘤及其周围微环境之间的复杂相互作用，特别是研究免疫细胞和细胞外基质在转移形成中的作用。我们工作的一个核心方面是探索先天免疫细胞子集对肿瘤进展，转移和治疗性抗性的影响，其最终目的是开发创新的免疫治疗策略，以重新编程肿瘤微环境和抗癌。Humanitas临床和研究中心提供了一个出色的环境，将最新的实验室设施与临床和研究活动的密切相结合，促进了高度协作和高效的环境。与我们一起推进肿瘤免疫学研究，并为创新癌症疗法的发展做出贡献！可用位置1。博士后研究员我们正在寻找一位对肿瘤免疫学充满热情的高度动机的博士后研究员。资格：理想的候选人将拥有免疫学，肿瘤学或相关学科的博士学位，以及独立，创造性和有效工作的能力。成功的申请人将采用先进的方法来揭示癌症治疗的新治疗策略。