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热塑性聚氨酯基杂化纳米复合材料的导电和拉伸应变传感性能
1- Yeole，S。P。; Jadhav，P。S。； Joshi，G。M.表面活性剂改性石墨烯及其基于衍生物的聚合物纳米复合材料的最新情况 - 综述。 巨摩尔。 化学。 物理。 ，2023，224，2300122。 2 Imtiaz，s。; Siddiq，M。; Kausar，A。； Muntha，S.T。; Ambreen，J。； Bibi，I。 碳纳米管（CNT）增强聚合物和环氧纳米复合材料的制造，特性和应用的评论。 中文J. Polym。 SCI。 ，2018，36（4），445-461。 3 szeluga，u。; Kumanek，b。 Trzebicka，B。混合聚合物/纳米碳复合材料中的协同作用。 评论。 compos。 A部分appl。 SCI。 制造。 ，2015，73，204-231。 4 Ke，K。; Yue，L。; Shao，H。Q。；杨，M。B。; Yang，W。; manas-zloczower，I。 通过混合碳填充剂来增强聚合物纳米复合材料的电和压电性能：评论。 碳，2021，173，1020-1040。 5刘，H。 Gao，J.C。; Huang，W。J。; Dai，K。; Zheng，G。Q。;刘C. 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基于AI摄像头的挖掘机自动停止系统
*本产品是为了减少挖掘机与附近工人接触风险而设计的安全辅助装置。 请注意，我们无法保证 100% 防止事故发生。 当您使用本服务时，请您签署本公司准备的《同意书》。 *请注意，如果相机镜头变脏，可能会发生故障。 *请小心挖掘机突然停止时引起的悬挂负载的摇摆。 *请注意，根据挖掘机的型号，本产品可能不适合使用。详情请联系我们。 ※根据机器和摄像机的安装位置，可能会有无法检测到的区域。 （摄像头盲区、超出检测范围等）
(様式10) (海外特别研究员事业) 令和5 年9 月5 日
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量子回路设计における最适化问题
（1）（Kokuken）日本科学技术局研究与发展战略中心，“战略建议：每个人的量子计算机”，2018年。 https：// wwwjst.go.jp/crds/pdf/2018/sp/crds-fy2018-sp-04.pdf（2）p.w.Shor，“用于量子计算的算法：离散日志和保理”，Proc第35届IEEE计算机科学序言研讨会，第124-134页，1994年。（3）L.K.Grover，“用于数据库搜索的快速量子机械算法”，第28 ACM计算理论座谈会论文集，第212-219页，1996年。（4）N。Kunihiro，“代理量计算机的计算时间的精确分析”，IEice Trans基础，第88-A卷，第105–111页，2005年。（5）M.A。nielsen和I.L.chuang，量子计算和量子信息，剑桥大学出版社，2000年。（6）A。Peruzzo，J。McClean，P。Shadbolt，M.-H周，P.J。Love，A。Aspuru-Guzik和J.L.O'Brien，“光子量子处理器上的变异特征值求解器”，《自然通信》，第5卷，第1期，2014年7月，第4213页（7）to奥利T.可逆计算，在：de bakker J.，van leeuwen J.（eds）自动机，语言和程序 - iCalp 1980，计算机Sci-Ence中的讲义，第85卷，Springer，柏林（8）Arxiv e-Prints，Quant-PH/9902 062，1999年2月。（9）K。Iwama，S。Yamashita和Y. Kambayashi，“设计基于CNOT的量子CUITS的跨形成规则”，设计自动化会议，第419-429-2002页，2002年。（10）Z. Sasanian和D.M.（12）M。Soeken，M。Roetteler，N。Wiebe和G.D. Micheli，“基于LUT的层次可逆逻辑Synthe-Sis”，IEEE TransMiller，“可逆和Quan-Tum电路优化：一种功能性方法”，《可使用的计算》第4个国际研讨会（RC 2012），第112-124页，2013年。（（11）A。Mishchenko和M. Perkowski，“快速的启发式启发式最小化 - 独家及产品或产品”，第五届国际式Reed-Muller Workshop，pp.242–250，2001。计算。集成。电路系统，第38卷，第9期，第1675–1688页，2019年。（（13）E。Souma和S. Yamashita，“同时分解许多MPMCT大门时，减少T计数”，第50届国际多重逻辑国际研讨会（IS- MVL 2020），第22-22-27页，11月2020年，（（14）X. Zhou，D.W。 Leung和I.L.Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。 修订版 A，第62卷，052316，2000年10月。 （（15）A。Barenco，C.H。 Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。修订版A，第62卷，052316，2000年10月。（（15）A。Barenco，C.H。Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Bennett，R。Cleve，D.P。Divincenzo，
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。