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定量能力问题，带有BBA入学考试的选项和答案
- a）6厘米，8厘米，10厘米-b）5厘米，10厘米，15厘米-C）9厘米，12厘米，15厘米-D）8厘米，10厘米，10厘米，12厘米，答案：A）6厘米，8厘米，10厘米，10 cm
Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。
shvit：带有内存有效宏设计的单头视觉变压器
最近，有效的视觉变压器表现出出色的性能，并且在资源受限的范围内延迟较低。通常，他们在宏观水平上使用4×4贴片嵌入式和4阶段结构，同时在微观级别利用多头配置的同时注意力。本文旨在解决记忆效率高的人中所有设计级别的计算重复。我们发现，使用较大的修补茎不仅降低了内存访问成本，而且还通过利用令牌表示，从早期阶段降低了空间冗余，从而实现了态度性能。fur-hoverore，我们的初步分析表明，在早期阶段的注意力层可以用会议代替，并且后期阶段的几个注意力头在计算上是多余的。为了处理这一点，我们介绍了一个单头注意模块，该模块固有地预先预先冗余，并同时通过相结合的全局和本地信息来提高准确性。在解决方案的基础上，我们引入了Shvit，这是一种单头视觉变压器，获得了最先进的速度准确性权衡。例如，在ImagEnet-1k上，我们的SHVIT-S4在GPU，CPU和iPhone12移动设备上比MobileVitV2×1.0快3.3×，8.1×和2.4倍，而同时更准确。用于使用Mask-RCNN头对MS Coco进行的对象检测和实例分割，我们的模型分别在GPU和移动设备上表现出3.8×和2.0×下骨架潜伏期时，可以与FastVit-SA12进行比较。
电动汽车可以通过锂硫电池带有添加的铂金
“我们八年前开始使用这些下一代电池化学。第一个充电周期很棒。到20周期，它是一块无用的金属，”工程与计算学院副教授比拉尔·扎哈布（Bilal El-Zahab）说。“我们必须成为电池窃窃私语者来解决他们的问题，因此在现阶段真正令人兴奋。”
Twitter的创建者推出了一个带有开源的AI助手 div>
Blok将鹅描述为执行指令并自动化工作的助手，尤其是对于软件开发人员。他可以调试代码，提供更改并与GitHub和Google Drive等工具集成。用户可以选择一个首选的AI模型，但是Block推荐来自Anthropic的Claude 3.5 SONNET模型，并且来自OpenAI的O1。
FRDM扩展板带有LIN的电池传感器，用于12 V铅酸电池
•集成温度传感器与电池的紧密接近相结合，可以进行电池温度测量•多个应用特定的硬件块减少了MCU开销和相关功耗•可配置的可配置的低功率模式，具有自动电池状态观测状态，自动化的唤醒能力和复杂的唤醒能力和精致
带有...
摘要：石墨烯纳米纤维（GNR）由于具有高度可定制的物理化学特性和纳米电子学的潜在效用而引起了浓厚的兴趣。除了控制宽度和边缘结构之外，在GNR中包含手性的还带来了另一个维度来微调其光电特性，但是由于缺乏可行的合成策略，相关研究仍然难以捉摸。在这里，我们演示了具有可调手性载体（N，M）的新型Cave-Edged手性GNR（CCGNR）。值得注意的是，（n，2）-CCGNR的带隙和有效质量与n的增加值呈明显正相关，如理论所示。在这个GNR家族中，成功合成了两个代表成员，即（4,2）-CCGNR和（6,2）-CCGNR。两个CCGNR均表现出由沿其外围的掺入[4]螺旋序引起的尤其弯曲的几何形状，也证明了两种相应模型化合物的单晶结构（1和2）也证明了这一点。通过IR，Raman，Raman，Solit-State NMR，UV-VIS和THZ光谱镜以及理论计算的组合，全面研究了（4,2） - 和（6,2） - CCNR的化学身份和光电特性。符合理论期望，获得的（6,2）-CCGNR具有1.37 eV的低光带隙，以及〜8 cm 2 v -1 s -1的电荷载流子迁移率，而（4,2）-CCGNR表现出1.26 EV的较窄频率为1.26 EV，其移动性为〜14 cm 2 v -1 s -1 s -1 s -1 s -1。这项工作为通过操纵手性载体而精确地设计了GNR的带盖和载体移动性的新途径。
带有...
摘要：石墨烯纳米纤维（GNR）由于具有高度可定制的物理化学特性和纳米电子学的潜在效用而引起了浓厚的兴趣。除了控制宽度和边缘结构之外，在GNR中包含手性的还带来了另一个维度来微调其光电特性，但是由于缺乏可行的合成策略，相关研究仍然难以捉摸。在这里，我们演示了具有可调手性载体（N，M）的新型Cave-Edged手性GNR（CCGNR）。值得注意的是，（n，2）-CCGNR的带隙和有效质量与n的增加值呈明显正相关，如理论所示。在这个GNR家族中，成功合成了两个代表成员，即（4,2）-CCGNR和（6,2）-CCGNR。两个CCGNR均表现出由沿其外围的掺入[4]螺旋序引起的尤其弯曲的几何形状，也证明了两种相应模型化合物的单晶结构（1和2）也证明了这一点。通过IR，Raman，Raman，Solit-State NMR，UV-VIS和THZ光谱镜以及理论计算的组合，全面研究了（4,2） - 和（6,2） - CCNR的化学身份和光电特性。符合理论期望，获得的（6,2）-CCGNR具有1.37 eV的低光带隙，以及〜8 cm 2 v -1 s -1的电荷载流子迁移率，而（4,2）-CCGNR表现出1.26 EV的较窄频率为1.26 EV，其移动性为〜14 cm 2 v -1 s -1 s -1 s -1 s -1。这项工作为通过操纵手性载体而精确地设计了GNR的带盖和载体移动性的新途径。
MacBook Air带有M4芯片产品环境报告
我们对Apple建模的MacBook Air（512GB SSD）的MacBook Air 15英寸（512GB SSD）的排放量降低了45％以上。7该产品包含超过55％的再生含量，包括外壳中的100％再生铝，将该配置的总产品排放量降低了30％以上。我们正在与我们的供应商合作，过渡到苹果生产的100％可再生电力。迄今为止，供应商已经实施的可再生电力解决方案使产品排放量减少了约13％。在我们的碳足迹计算中，我们还解释了产生可再生电力所需的排放，特别是为了制造和维护可再生能源基础设施，例如风和太阳能农场。