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Ulch Clean STG ULCH CLEAN G2・STP
“ Ulch Clean STG”是一种过滤器，用于过滤，用于在半导体制造过程中在有机剥离溶液和聚合物去除过程中产生的大凝胶状颗粒。凝胶过滤通常会捕获大量的大凝胶状颗粒，这使得过滤介质更有可能早日堵塞。
许多但并非所有深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四种不同任务上训练的内部模型的模型-大脑对应关系。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。在干净语音（未添加背景噪音）上训练的模型产生了更差的大脑预测，这可能是因为在噪音中听觉对生物听觉表征施加了限制。训练任务影响了特定皮层调节属性的预测质量，在多项任务上训练的模型产生的最佳整体预测。结果普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景，但它们也表明当前的模型不能完全解释听觉皮层反应。
使用数码摄影向学生讲授白平衡和色彩校正
传统上，很难向图形通信专业的学生解释光源对彩色图像的影响，因为必须先冲洗胶片才能获得反馈。然而，数码相机的出现使人们不仅可以用照片捕捉正确的颜色，还可以故意捕捉不正确的颜色。此外，几乎可以立即向学生提供反馈。由于原始照片的质量和准确性会影响所有后续过程，本文将描述一个演示活动，教学生为什么以及如何捕捉与原始场景非常接近的图像、校准显示器的重要性以及如何使用图像编辑软件来纠正错误捕捉的图像。
基于 IMU 的人体下肢运动学估计及...
在过去的二十年中，使用可穿戴惯性测量单元 (IMU) 来替代传统的人体光学运动捕捉 (OMC) 技术引起了越来越多的关注。与传统的 OMC 相比，IMU 的侵入性较低，并且可以在感兴趣的环境中进行测量，而不仅仅是在人为的实验室空间中。这项工作的主要目标是通过提高 IMU 得出的人体骨骼关节角度的准确性，同时尽量减少使用基于 IMU 的人体运动捕捉系统所需的校准，来推进人机 IMU 运动建模和估计技术。这项工作的次要目标是展示基于 IMU 的运动捕捉系统在特定感兴趣的领域的实际应用：太空服设计和操作。在这个领域，IMU 提供了一种易于理解的方法来理解该领域适合或不适合的人体运动学。在相关环境中捕捉这些运动学可以让工程师更好地设计和维护太空服，以及模拟未来人类行星际太空飞行的操作范例。
Widn.AI 最终草案发布
有效翻译的一个关键方面不仅是逐字翻译的能力，而且还要捕捉微妙之处和细微差别。Widn 不仅翻译，而且真正理解和捕捉含义，这体现了这一点。其先进的人工智能超越了直译，掌握了上下文的复杂性。它还可以增强和完善内容，不仅提供准确性，还可以解锁跨多种语言的有意义的交流。
电力系统规划中具有分段线性过渡的代表日数和小时数
摘要 — 电力需求和可再生能源变化很大，规划模型的解决方案依赖于捕捉这种变化。本文提出了一种混合多区域方法，该方法考虑了极值，使用有限数量的代表日和每天内的时间点，有效地捕捉实际数据的日内和日间时间序列。提出了一种基于优化的代表提取方法来改进日内时间序列的捕捉。与层次聚类方法相比，它在保存数据时间序列和极值方面具有更高的精度。所提出的方法基于分段线性需求和供应表示，与传统的分段常数公式相比，它减少了近似误差。此外，通过映射过程创建的具有相同代表的顺序链接的日块用于日间时间序列的捕捉。为了评估所提出方法的效率，开发了一个全面的扩展联合规划模型，包括输电线路、储能系统和风电场。
2023 年 CHI 计算机系统人为因素会议扩展摘要：追随大师之手：捕捉钢琴演奏，用于混合现实钢琴学习应用
直觉。我们引入了端到端工作流程，以准确捕捉钢琴家的技术手势并使其与乐谱保持一致。我们记录了钢琴家弹奏的技术练习和乐曲。我们开发了一个多模态性能数据集 (MPD)，其中包括虚拟手模型、键盘 (MIDI) 录音和相应的乐谱，以及捕捉运动的手部轨迹的不同可视化。最后，我们开发了 Pianoverse，一款辅助钢琴学习的 MR 应用程序，并对新手钢琴演奏者进行了探索性用户测试，以了解运动的多模态表示对技能学习的影响。我们的初步观察表明，通过物理键盘理解录制表演的运动轨迹可以提高学习者正确定位身体和手的能力，并在弹奏乐谱时复制手势。进一步的研究将集中于自动化性能数据收集和对主要运动轨迹在钢琴学习中的使用的全面评估。
人工智能辅助战略规划场景生成
5 尽管“查询工作”不是一个正式的概念（就作者的集体知识而言），但在此使用它来捕捉与其他“工作”概念相关的一组类似的想法，这些概念旨在表达为特定任务子集投入的努力和劳动。例如，社会学中发展起来的“情感工作”捕捉了这样一种观念，即个人有效地出卖自己的劳动力（或其中的一部分），以换取对他人和自己的情感管理，这一点在对航空公司乘务员的职业生涯、组织环境中的行政支持角色以及（尤其是）酒店业工作人员的研究中找到。因此，查询工作仅用于捕捉努力，尤其是以专业身份，开发和部署与有效、高效查询相关的技能。
用于战略规划的 AI 辅助场景生成
5 虽然“查询工作”不是一个正式的概念——就作者的集体知识而言——但在这里它被用来捕捉与其他“工作”概念相关的一组类似的想法，这些概念旨在传达为特定任务子集所付出的努力和劳动。例如，社会学中发展起来的“情感工作”捕捉了这样一种观念，即个人有效地出卖自己的劳动力——或其中的一部分——以换取对他人和自己的情感管理，这一点在对航空公司乘务员的职业生活、组织环境中的行政支持角色以及尤其是酒店业工作人员的研究中得到了发现。因此，查询工作仅用于捕捉努力，尤其是以专业身份，开发和部署与有效、高效查询相关的技能。