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World File Search System平均的
Zuo , S. , Nazarpour , K. , Böhnert , T. , Paz , E. , Freitas , P. , Ferreira , R. 和 Heidari , H. ( 2020 ) 集成皮特斯拉分辨率磁阻传感器
摘要 — 肌磁图 (MMG) 是测量人体骨骼肌中由电活动产生的磁信号的方法。然而，目前开发的用于检测如此微小磁场的技术体积庞大、成本高昂，并且需要在温控环境下工作。开发一种小型化、低成本和室温磁传感器为加强这一研究领域提供了一条途径。在此，我们介绍了一种用于室温 MMG 应用的集成隧道磁阻 (TMR) 阵列。TMR 传感器采用低噪声模拟前端电路开发，以在高信噪比下检测未进行和进行平均的 MMG 信号。MMG 是通过使用肌电图 (EMG) 信号作为触发器对信号进行平均来实现的。观察到的幅度为 200 pT 和 30 pT，对应于手紧张和放松的周期，这与基于有限元法 (FEM) 的肌肉模拟一致，该法考虑了从观察点到磁场源的距离的影响。
具有空间时间平均功能的分数 N PLL，用于...
摘要 — 本文介绍了一种空间时间平均技术，该技术可实现瞬时小数分频，从而显著降低小数 N 锁相环 (PLL) 中的量化误差。空间平均可通过使用并行运行的分频器阵列来实现。它们的不同分频比由小数调制器 (DSM) 和动态元件匹配 (DEM) 块产生。为了降低分频器功率，本文还提出了一种仅使用一个分频器和相位选择来实现空间平均的方法。原型 2.4 GHz 小数 N PLL 采用 40 nm CMOS 工艺实现。测量结果表明，所提出的技术分别在 1 MHz 和 10 MHz 偏移处将相位噪声降低了 10 dB 和 21 dB，从而使积分均方根抖动从 9.55 ps 降低至 2.26 ps。索引术语——调制器（DSM）、数据加权平均（DWA）、动态元件匹配（DEM）、小数N分频PLL、频率合成器、相位噪声、锁相环（PLL）、量化噪声降低。
自由空间中的指数威布尔衰落信道模型...
自由空间光通信 (FSO) 作为一种有前途的技术，正受到越来越多的关注，以克服日益拥挤的无线市场的带宽短缺问题。目前，射频 (RF) 技术难以应对日益增长的高带宽数据需求。此外，随着用户数量的增加，RF 频谱变得如此拥挤，以至于几乎没有空间提供新的无线服务，此外，使用 RF 频段的带宽限制有限，并且必须为此类频段支付许可费，这还带来了额外的不便。FSO 通信与其他替代方案相比具有明显的优势，例如更窄、更安全的波束、几乎无限的带宽以及对使用光频率和带宽没有监管政策。此外，在太空领域，由于与 RF 相比，FSO 技术的质量和功率要求较低，因此对卫星通信系统来说，FSO 技术正变得越来越有吸引力。基于 FSO 技术部署无线链路的主要缺点是光波在湍流大气中传播时会受到扰动。会产生许多影响，其中最明显的是信号承载激光束辐照度（强度）的随机波动，这种现象称为闪烁，由闪烁指数 (SI) 量化。FSO 链路中随机辐照度波动的统计分析是通过概率密度函数 (PDF) 进行的，从中可以获得其他统计工具来测量链路性能，例如衰落概率和误码率 (BER)。如今，辐照度数据最广泛的模型是 Lognormal (LN) 和 Gamma-Gamma (GG) 分布。尽管这两种模型在大多数情况下都符合实际数据，但它们都无法在所有大气湍流条件下拟合有限接收孔径尺寸的辐照度数据，即在存在孔径平均的情况下。此外，在某些情况下，LN 或 GG 模型似乎都无法准确拟合辐照度数据，特别是在 PDF 的左尾。本文介绍的工作致力于提出一种新的模型，用于在存在孔径平均的情况下，大气湍流下的 FSO 链路中的辐照度波动；从而得到指数威布尔 (EW) 分布。在这里，使用半启发式方法来找到一组将 EW 参数直接与 SI 相关联的方程。经过测试，这些表达式可以很好地拟合辐照度数据的实际 PDF。提供了新模型出现的物理依据，以及弱到强湍流状态下的大量测试场景（包括数值模拟和实验数据），以评估其在 PDF 和衰减概率方面对辐照度数据进行建模的适用性。此外，
解决方案的奇数问题Bruce T. draine
（a）H原子的平均速度⟨v H⟩（以M H，T和Boltzmann的常数K b）是多少？（b）计算晶粒在气体原子中被其自身质量M击中的时间τm。以m，a，n H和⟨v h⟩表示τm。（c）在半径a = 10-5 cm的晶粒中评估⟨v h⟩和τm，密度ρ= 3 g cm -3，在n h = 30 cm -3且t = 10 2 k的气体中。（d）如果碰撞是随机的，则晶粒速度会随机行走。由于这些随机碰撞而导致的晶粒动能E的增加速率（DE/DT）0。express（de/dt）0以n H，m h，k b t，a和m表示。[提示：想想从初始状态⃗P= 0开始的晶粒动量⃗P经历的随机行走。⟨p 2⟩的速率是多少？]（e）最终将“热化”晶粒运动，并具有时间平均的动能⟨e⟩=（3 /2）k b t。计算时间表
印度政府
根据统计预测系统和新开发的基于预测系统的统计预测系统和新开发的多模型合奏（MME），对全国西南季风降雨进行了月度和季节性运营预测。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心的耦合的全球气候模型（CGCM），包括IMD的季风任务气候预测系统（MMCFS）模型。MMCF和MME数据每月都会更新。这是为了满足不同用户和政府当局的要求，以预测季节性降雨的空间分布以及区域平均的降雨预测，以更好地进行活动的区域规划。自2007年引入统计集合预测系统（SEF）并在2021年使用MME方法进行季节性预测，IMD对季风降雨的运作预测已显示出显着的改善。例如，与过去几年相比，最近18年（2007 - 2024年）在最近的18年（2007- 2024年）（2007-2024）中，对全印度季节性降雨的预测的绝对预测误差降低了约21％（2007- 2024年），这表明与过去几年相比，预测非常成功。
线性分支程序和定向仿射提取器
平均案例复杂性。我们定义了一个伪随机类的功能类别，我们称之为定向仿射提取器，并表明这些功能对于强读型模型平均而言很难。然后，我们用良好的参数提出了这种功能的明确结构。这加强了Cohen和Shinkar（ITCS'16）的结果，他们为平均决策树提供了如此平均的硬度。定向仿生提取器比更熟悉的仿期提取器更强。鉴于这些功能的重要性，我们期望我们的新功能可能具有独立的利益。证明复杂性。我们还考虑了证明系统res [⊕]，该系统是用线性查询分辨率的扩展，并定义了RES [⊕]的常规变体。此证明系统中CNF的反驳自然定义了解决相应搜索问题的线性分支程序。如果驳斥是常规的，我们证明结果程序是读取的。相反，我们表明，解决搜索问题的弱读取线性BP可以转换为常规res [⊕]反驳，并持续爆炸，而规则性条件来自弱读取对立的bps的定义，从而获得了这些证明系统之间的等价。
为超敏光检测的单晶紫磷制造
紫罗兰色磷（VP）因其独特的物理化学特性和光电应用中的潜力而引起了很多关注。尽管VP具有类似于其他2D半导体的范德华（VDW）结构，但在底物上直接合成VP仍然具有挑战性。此外，尚未证明由无转移VP akes组成的光电设备。在此，一种二辅助蒸气相传输技术旨在直接在SIO 2 /Si底物上生长均匀的单晶VP Akes。晶体VP平均的大小比以前的液体脱落样品大的数量级。用VP Akes制造的光电探测器显示出12.5 A W - 1的高响应性，响应/恢复时间为3.82/3.03 ms，暴露于532 nm光线后。此外，光电探测器显示出对高敏化光检测有益的小黑电流（<1 pa）。结果，探测率为1.38×10 13琼斯，与VDW P – N异质结探测器的检测率相当。结果揭示了VP在光电设备中的巨大潜力以及单晶半导体薄膜生长的CVT技术。
Netmarble AI 中心的 WMT21 自动后期编辑共享任务提交
本文介绍了 Netmarble 提交的针对英语-德语语言对的 WMT21 自动后期编辑 (APE) 共享任务。首先，我们提出了一种训练阶段的课程训练策略。Facebook Fair 的 WMT19 新闻翻译模型被选中来参与大型且强大的预训练神经网络。然后，我们在每个训练阶段使用不同级别的数据对翻译模型进行后训练。随着训练阶段的进行，我们通过在不同训练阶段逐渐添加额外信息，让系统学会解决多项任务。我们还展示了一种将大量额外数据用于 APE 任务的方法。为了进一步改进，我们在微调阶段应用了动态加权平均的多任务学习策略。为了使用有限的数据对 APE 语料库进行微调，我们添加了一些相关的子任务来学习统一的表示。最后，为了获得更好的性能，我们在后训练和微调期间利用外部翻译作为增强机器翻译 (MT)。实验结果表明，我们的 APE 系统在开发数据集上显著提高了所提供的 MT 结果的翻译，TER 和 BLEU 分别提高了 -2.848 和 +3.74。它还证明了其在测试数据集上的有效性，质量高于开发数据集。
衍生
摘要：本研究的重点是针对跨各种夸克（Quark）平均的标量和伪级中的中间线性 - sigma模型（ELSM）对拉格朗日的中间潜在贡献。本研究的重点是与Quanmy染色体动力学（QCD）相关的低能现象学，其中介子及其相互作用是相关的自由度，而不是夸克和gluons的基本成分。鉴于SU（4）配置完全基于SU（3）配置，因此在有限的温度下探索了SU（3）中的介子状态与SU（4）中的介子之间的可能关系。meson状态由不同的手性特性定义，根据其轨道角动量J，奇偶校验P和电荷共轭c对其进行分组。因此，该组织产生具有量子数J PC = 0 ++的标量介子，具有J PC = 0 - +的伪级介子，具有J PC = 1--的矢量介子和j pc = 1 ++的AxialVector介子。我们完成了分析表达式的推导，总共有17个未固定的梅森州和29个诱人的梅森州，以便对不同温度下的非芯片和迷人梅森州进行分析比较，并且可以估计，su（3）和su（3）和su（4）可以估算出（3）和SU（3）。
Lyapunov引导的深度加强学习，用于语义意识到的AOI最小化，在UAV辅助无线网络中
摘要 - 该论文研究了一个无人驾驶汽车（UAV）辅助语义网络，地面用户（GUS）通过无人机的继电器定期将传感信息定期捕获到基站（BS）。GUS和UAV都可以从大型原始数据中提取语义信息，并将其传输到BS以恢复。较小尺寸的语义信息可降低延迟并改善信息新鲜度，而较大尺寸的语义信息可以在BS上进行更准确的数据重建，从而保留原始信息的价值。我们引入了一种新颖的语义感知年龄（SAOI）度量，以捕获信息的新鲜度和语义重要性，然后通过共同优化UAV-GU关联，语义提取，以及UAV的轨迹来提出时间平均的SAOI最小化问题。我们通过Lyapunov框架将原始问题分解为一系列子问题，然后使用层次深度强化学习（DRL）来解决每个子问题。具体来说，UAV-GU关联由DRL确定，然后是更新语义提取策略和无人机部署的优化模块。仿真结果表明，层次结构提高了学习效率。此外，它通过语义提取可实现较低的AOI，同时确保最小的原始信息丢失，表现优于现有基准。