光学微/纳米纤维(MNFS)从二氧化硅纤维中锥形锥度具有有趣的光学和机械性能。最近,具有相同几何形状的MNF阵列或MNF吸引了越来越多的关注,但是,当前的制造技术一次只能吸引一个MNF,具有低绘图速度(通常为0.1 mm/s),并且用于高级控制的复杂过程,从而使其在制造多个MNF方面无效。在这里,我们提出了一种平行制作方法,以同时绘制具有几乎相同几何形状的多个(最多20)MNF。对于大于500 nm的纤维直径,在1550 nm波长下,所有AS绘制MNF的光学透射率超过96.7%,直径偏差在5%以内。我们的结果为MNF的高产量制造铺平了一种方法,该方法可能从基于MNF的光学传感器,光学操作到纤维芯片互连。
快速傅立叶变换(FFT)广泛用于数字信号处理应用中,尤其是用于使用CNN实时对象检测的卷积操作。本文提出了用于在FPGA上实现的Radix-2 FFT计算的有效的硬件档案,采用了蝴蝶单元的多个平行和管道阶段。所提出的架构利用块RAM存储输入和Twiddle因子值来计算转换。在Zync Ultrascale FPGA上合成了所提出的体系结构的硬件,并使用诸如关键路径延迟,吞吐量,设备利用率和功耗等参数评估其性能。发现在FFTOPS中测量的8点FFT所提出的平行管道结构的性能比非二叠体的AR插条高67%。性能比较与最新的并行管道管道方法证实了所提出的FFT体系结构达到的加速度。在论文中还介绍了拟议的硬件与与Vivado Design套件捆绑在一起的FFT IP核心的合成版本的全面比较。
模型压缩(Dettmers等人,2022; Xiao等。,2022; Frantar等。,2022)压缩参数权重以减少参数存储器的位宽和低级操作,包括KV-CACHE管理(Kwon等人,2023年)和融合的注意内核(Dao等人,2022b)已提出通过系统选择来减少记忆使用量。但是,他们节省内存的能力仍然远非预期。零下载(Ren等人,2021; Aminabadi等。,2022b)提议将未使用的参数卸载到CPU内存和磁盘上,以大大降低内存成本,但它导致速度明显损失。flexgen(Sheng等人,2023)通过计算CPU中的注意力和计算重叠I/O中的注意力,改善了大批次推理的卸载吞吐量。但是,FlexGEN对CPU和I/O资源的利用仍然有限,并且不会有效地减少稀疏输入的延迟。
外星人不知道的是人类读书。外星人现在观察到整齐的网格形扫描路径,并具有许多相当始终如一的定时固定,并由萨卡德斯(Sac-Cades)插入,其短幅度相当一致。外星人在逻辑上会感到困惑:与以前的数据相比,似乎反映了天然的眼动行为,新数据似乎非常人工,也许必须完全源于其他物种。但是,现代人类如此依赖的正是这种人工行为。有关阅读过程的知识不仅重要,而且从根本上很有趣:由于系统性,对各种认知成分的负担(视觉感知,注意力选择,成员,眼球运动计划)的负担可能比任何这些成分都更重。在视觉和注意力方面,我们可能会注意到,与自然场景相比,文本提供的视觉效果要多得多。在亮度,颜色或对比度方面,没有比周围环境更重要的位置。此外,信息在整个视觉范围内非常密集且均匀分布,这意味着视觉范围的每一点都必须进行主动处理,并且必须以特定的,常规的方式进行(例如,左右 - 右 - 右上和自上而下)。最后,所有这些位d,所有单词d都必须作为单独解释的单元接近。自然的场景观看类似于阅读,然后认识到一棵树将涉及计算其树枝和树叶。大脑每天如何应对这些极端条件?没有视觉任务需要像阅读行为这样的系统性;并且没有任何认知成分对于将系统性作为注意选择而重要。在本文中,我们继续进行了关于阅读潜在关注的潜在限制的突出且尚未解决的辩论。显然存在注意力选择;但是,这种情况是如此细化,以至于系统可以离散地插入单词时,而我们的眼睛在尖顶线的海洋上飞来飞去?,如果注意力选择不是那么刻薄,并且大脑确实不断地忙于一个以上的词,那么它如何成功?阅读过程的这一特定方面是在理论之间的裁决中发挥关键作用,在这里我们旨在为其理解做出贡献。We do so by focusing on syntactic pro- cessing, which is assumed, in recent and ongoing modeling work ( Meeter, Marzouki, Avramiea, Snell, & Grainger, 2020 ; Snell & Grainger, 2019a , 2019b ; Snell, van Leipsig, Grainger, & Meeter, 2018a ), to play a key role in the brain ' s ability to deal with multiple words simultaneously.在适当的时候将看到,我们将在句子阅读过程中探测平行的句法处理,并结合眼睛跟踪和电刻画(EEG)。
摘要 - 由于电缆的固有灵活性和弹性,电缆驱动的并行机器人(CDPR)通常对模型和动态控制具有挑战性。将在线几何可重新配置性的附加包含在CDPR上导致具有高度非线性动力学的复杂不确定的系统。必要的(数值)冗余分辨率需要多个优化的层,以使其对实时控制的应用程序计算效率过高。在这里,深厚的强化学习方法可以提供一个无模型的框架来克服这些挑战,并可以提供实时的动态控制。本研究讨论了动态轨迹跟踪中无模型DRL实现的三个设置:(i)具有固定工作空间的标准非冗余CDPR; (ii)在可重构CDPR上具有冗余分辨率的端到端设置中; (iii)在一种脱钩的方法中,分别解决运动学和驱动裁员。
我们报告了一名33岁的南亚妇女的罕见案例,该妇女访问了分子病理学和基因组学部门,被诊断出患有甲状腺的高级,多焦点髓样癌后,被转诊为遗传性种系癌基因测试。遗传咨询表现出癌症的精致家族史。通过下一代测序对113个基因进行种系癌症测试,在RET基因C.1901G> C p.cys634ser(codOn10)中显示了致病性杂合杂合单核苷酸变异,并且在Brca c.213-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-13-1。基于5PS,例如参与,心理支持和风险评估,预防和个性化的预测,进一步以精密医学(PM)范式进行了进一步管理。
为进行民族或亚地区脆弱性以及对气候变化和变化的健康风险的当前和未来脆弱性的适应评估提供基本和灵活的指导,以及考虑到气候敏感健康的多重决定因素。
学习目标: 1.描述美国运输司令部 (USTRANSCOM) 的概况 2.识别何时可能发生系统性损伤,并了解何时可能需要辅助治疗/检测 3.总结医疗专家 (SP) 军团人员在先前大规模作战行动 (LSCO) 环境中的历史作用 4.解释野战医院和实验室在支持部队医疗护理方面的作用 5.总结人道主义援助情况是什么以及灾难救济情况如何相关 6.确定损害控制复苏的指征和目标 7.描述长期伤员护理 (PCC)
电动飞机动力总成包含多个相互作用的子系统,从而使它们比传统的飞机推进系统在整合和控制方面更为复杂。电气化使飞机可以分布产生推力的风扇,使飞行控制系统可以利用可增强的可操作性,从而进一步提高控制复杂性。NASA概念飞机,亚音速船尾发动机(Susan)电动汽车,就是这样的车辆。Susan是一款系列/平行的部分混合电气单向运输飞机,它利用其电气化动力总成在与最先进的艺术品相比提供燃料燃烧和排放效益。实现这些好处需要适当设计的控制体系结构,以协调各种动力总成和飞行控制子系统。因此,Susan飞机的设计具有高水平的自动化,使其可以正确管理耦合子系统,并对失败和异常迅速做出反应。必须有效地执行此操作,必须开发和实施组件健康管理,故障检测,隔离和适应性以及持续优化的算法。本文描述了用于系统健康管理的某些算法的开发,该算法应用于Susan概念飞机的动力总成。
我们对低温三端开关纳米低温加速器 (nTron) 的传统几何形状进行了设计修改。通过包含并行载流通道对 nTron 的传统几何形状进行了修改,这种方法旨在提高设备在磁场环境中的性能。nTron 技术面临的共同挑战是在变化的磁场条件下保持高效运行。在这里,我们表明,并行通道配置的调整可提高栅极信号灵敏度、提高操作增益,并降低超导涡旋对高达 1 T 的磁场内 nTron 操作的影响。与受有效通道宽度限制的传统设计相反,并行纳米线通道允许更大的 nTron 横截面,进一步增强了设备的磁场弹性,同时由于局部电感降低而改善了电热恢复时间。nTron 设计的这一进步不仅增强了其在磁场中的功能,还扩大了其在技术环境中的适用性,为现有的 nTron 设备提供了一种简单的设计替代方案。