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World File Search System差分
发行咨询材料（第5版）
在FAL3中，订户应通过向RP提出身份验证器来验证，除了断言。此处使用的身份验证者也称为绑定的身份验证者和sec。。例如，如果订户在IDP和RP之间执行联邦登录过程，则RP将提示用户提供链接到RP用户帐户的界限验证者。FAL3中介绍的界面验证者不需要与订户对IDP身份验证时使用的身份验证者相同。主张来识别订户，并且BOUND身份验证者给出了试图登录的一方的最高概率是由主张确定的订户。请注意，直到使用界面验证者进行身份验证，RP验证了身份验证器是否正确链接到主张指示的RP订户帐户，才能实现FAL3。
基于差分平坦度的双端口双向超级电容器转换器控制策略，适用于氢能移动应用
摘要：本文重点介绍一种应用于交通系统的原始控制方法，该系统包括聚合物电解质膜燃料电池 (PEMFC) 作为主要能源，超级电容器 (SC) 作为储能备用。为了将超级电容器与嵌入式网络的直流总线连接起来，使用了双端口双向 DC-DC 转换器。为了控制系统并确保其稳定性，通过采用微分平坦算法的非线性控制方法开发了网络的降阶数学模型，这是一种有吸引力且有效的解决方案，通过克服交通系统电力电子网络中普遍遇到的动态问题来使系统稳定。系统控制的设计和调整与平衡点无关，在该平衡点上，所提出的控制律考虑了 PEMFC 主电源、超级电容器储能装置和负载之间的相互作用。除此之外，还实现了负载功率抑制的高动态性，这是本文的主要贡献。为了验证所开发控制律的有效性，在实验室中实现了小型实验测试台，并在 dSPACE 1103 控制器板上实现了控制律。实验测试使用 1 kW PEMFC 源和 250 F 32 V SC 模块作为储能备份进行。最后，根据在驾驶循环中测量的实际实验结果验证了所提出的控制策略的性能，包括电动模式、骑行和再生制动模式。
使用数字差分全息显微镜和机器学习对昆虫细胞增殖和杆状病毒感染的实时监测
1。Luckow VA，萨默斯医学博士。杆状病毒表达载体发展的趋势。生物技术。1988; 6（1）：47-55。 doi：10。 1038/nbt0188-47 2。 Possee Rd。 杆状病毒作为基因表达载体。 Annu Rev Micro-Biol。 1988; 42：177-199。 doi：10.1146/annurev.mi.42.100188.001141 3。 Kost T.重组杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞的表达载体。 Curr Opin Biotechnol。 1999; 10（5）：428-433。 doi：10.1016/s0958-1669（99）00005-1 4。 Pijlman GP。 包裹的病毒样颗粒作为针对病原藻病毒的疫苗。 生物技术j。 2015; 10（5）：659-670。 doi：10.1002/ biot.201400427 5。 杆状病毒表达系统的机会和挑战。 J Invertebr Pathol。 2011; 107（增刊）：S3-S15。 doi：10.1016/j.jip.2011.05.001 6。 Kost TA，Condrey JP，Jarvis DL。 杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞中蛋白质表达的多功能载体。 nat生物技术。 2005; 23（5）：567-575。 doi：10.1038/nbt1095 7。 rold〜AO A，Mellado MCM，Castilho LR，Carrondo MJT，Alves PM。 疫苗发育中的病毒样颗粒。 专家Rev疫苗。 2010; 9（10）：1149-1176。 doi：10.1586/erv.10.115 8。 Cox M.现代技术：首选的生物安全策略？ vaccin。 2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。 mbio。 2021; 12：e0181321。 n Engl J Med。1988; 6（1）：47-55。 doi：10。1038/nbt0188-47 2。Possee Rd。杆状病毒作为基因表达载体。Annu Rev Micro-Biol。1988; 42：177-199。 doi：10.1146/annurev.mi.42.100188.001141 3。 Kost T.重组杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞的表达载体。 Curr Opin Biotechnol。 1999; 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用于集成路径差分吸收激光雷达的双激光磷化铟光子集成电路
摘要 — 演示了一种用于大气二氧化碳 (CO 2 ) 集成路径差分吸收激光雷达的磷化铟光子集成电路 (PIC)。PIC 由两个宽调谐采样光栅分布布拉格反射器 (SGDBR) 激光器、定向耦合器、相位调制器、光电二极管和半导体光放大器 (SOA) 组成。一个 SGDBR 激光器（前导）使用片上相位调制器和台式 CO 2 Herriott 参考单元锁定在 1572.335 nm 处的吸收线中心。另一个 SGDBR 激光器（跟随器）在 1572.335 nm 附近以 ± 15 GHz 的频率步进，以扫描目标 CO 2 吸收线。跟随器激光器通过光学锁相环偏移锁定到前导激光器。跟随器激光器后的 SOA 在每个频率步进处产生一个脉冲，以创建对目标 CO 2 吸收线进行采样的脉冲序列。根据目标性能要求对 PIC 组件和子系统进行特性描述和评估。与自由运行相比，引导激光器在锁定状态下的频率稳定性标准偏差提高了 236 倍，而与引导激光器相比，在 2 GHz 编程偏移下，跟随激光器的频率稳定性标准偏差为 37.6 KHz。
采用六个单位电容器的、与分辨率无关的全差分 SCI 型 SAR ADC 架构
现代仪器系统和数据采集系统需要低到中等分辨率、中速的模数转换器 (ADC)。由于这些系统大多是便携式的，因此 ADC 规范对功率和面积参数有严格的要求。尽管传统的逐次逼近寄存器 (SAR) ADC 因结构简单、模拟模块少而在这些应用中很受欢迎，但它们占用的芯片面积很大。传统 SAR ADC 采用二进制加权电容电荷再分配数模转换器 (DAC) [1,2]。传统电容电荷再分配 DAC 的两个主要限制是转换速度和庞大的电容阵列。较大的 MSB 电容限制了转换速度。这种架构中使用的 DAC 电容阵列变得非常笨重。文献中提出了一些新方法来提高 SAR ADC 的速度 [3,4]。此外，还提出了一些用于 SAR ADC 的面积效率高的 DAC 架构 [5-7]。其中一些 ADC 在性能系数 (FOM) 方面优于其他 ADC，但由于所用 DAC 架构的类型，面积效率 (AE) 参数会降低。[8、9] 中的 SAR ADC 将分辨率可变性融入传统电荷再分配 ADC，以适应需要不同分辨率的多种信号，适用于生物医学信号采集系统等应用。
将思维视为差分机
许多人都同意，当一套负责产生人类智能的原理（即计算理论：Marr，1982）被发现时，心理科学就达到了它的目标。传统上，对此类原理的追求植根于对“理性”主体通常应如何表现的牢固先入之见（McCarthy，2007；Millroth 等人，2021；Minsky，2007）。虽然这种方法无疑是卓有成效的（例如，Anderson，2013 年；Chase 等人，1998 年；Marr，1982 年；Chater 和 Oaksford，1999 年），但人们一再争论说，对人类行为的理解仍然很少，因为没有投入足够的精力来研究个人的实际问题和目标，导致对可用于指导计算分析层面研究的规范理论做出过早的假设（Millroth 等人，2021 年；Minsky，1974 年；2007 年）。
实验室 #2 MOSFET 差分对
如图 2.1 (b) 所示，差分增益 (A d ) 定义为输出电压 (图 2.1 (a) 中的 V out ) 除以差分输入电压 (图 2.1 (b) 中的 Vi1 和 Vi2 )。除此之外，共模增益 (A CM ) 定义为输出电压 (图 2.1 (a) 中的 V out ) 除以共模输入电压 (图 2.1 (b) 中的 ViCM )。差分增益表示没有噪声扰动的理想信号增益。共模增益表示共模噪声对输出电压的贡献。
海马CA1中的差分空间表示和在进化的尖峰神经网络中出现的亚表征
摘要 - 在啮齿动物的导航研究中，在海马次区域CA1和下毛（Sub）中都鉴定出空间反应，但这两个大脑区域似乎对空间特征进行了不同的编码。位于子位置细胞的位置比CA1更大且特异性较少。此外，子神经元显示出针对行进标题和轴的更强定向调制。基于记录在“ Triple-T”迷宫上执行导航任务的神经和行为数据，我们提出了一个尖峰的神经网络建模框架，以复制在CA1和SUB中观察到的响应属性。将峰值定时依赖性可塑性和同源缩放（STDP-H）的参数进化，以使两种不同的SNN类似于CA1的录音的响应，当大鼠穿越Triple-t Maze时。我们的结果表明，位置输入在形成CA1位置细胞中可能更具影响力，而Sub似乎同时集成了同类中心位置信息和自我运动提示，以编码“位置类别”。此外，我们的结果预测，这些区域中不同的空间响应可能部分归因于不同的stdp-H学习参数。此处介绍的框架可以用作自动参数调整系统，用于复制其他大脑区域的响应。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
AI（人工知能）
3-1. 深度学习处理概述 ..................................................39 3-2. 准备的数据集 ..............................................................40 3-3. 神经网络中的计算 ..............................................................41 3-4. 激活函数 ......................................................................42 3-5. 损失函数 ......................................................................44 3-6. 独热向量 ......................................................................45 3-7. 误差最小化方法 .............................................................46 3-8. 反向传播方法 .............................................................50 3-9. 批量学习和小批量学习 .............................................51 3-10. 消失梯度问题 .............................................................52 3-11. 过拟合、过拟合 .............................................................53 3-12. 分类评价指标 .............................................................54