Majdak,Piotr,Bruno Masiero和Janina Fels。 “在个性化和非个人化的串扰取消系统中的声音定位。” Jasa2013。 Brinkmann,Fabian,Alexander Lindau和Stefan Weinzierl。 “关于个体动态双耳合成的真实性。” JASA2017。 Jenny,Claudia和Christoph Reuter。 “虚拟现实中个性化的头部相关传递函数的可用性:矢状平面声音本地化中具有感知属性的经验研究。” JMIR认真游戏2020。Majdak,Piotr,Bruno Masiero和Janina Fels。“在个性化和非个人化的串扰取消系统中的声音定位。” Jasa2013。Brinkmann,Fabian,Alexander Lindau和Stefan Weinzierl。“关于个体动态双耳合成的真实性。” JASA2017。Jenny,Claudia和Christoph Reuter。 “虚拟现实中个性化的头部相关传递函数的可用性:矢状平面声音本地化中具有感知属性的经验研究。” JMIR认真游戏2020。Jenny,Claudia和Christoph Reuter。“虚拟现实中个性化的头部相关传递函数的可用性:矢状平面声音本地化中具有感知属性的经验研究。”JMIR认真游戏2020。
在导航中,从多个传感器中集成数据的能力是一个essen tial元素。如果已知系统的动力学(即可以随机建模),则可以将测量值随时间集成在一起以估计系统的状态。数十年来,Kalman过滤家族(包括线性,扩展,无味和许多其他变体)一直是传感器融合的主力,用于导航。是线性的卡尔曼滤波器,这是当(a)测量和动力学是线性和(b)所有噪声源的最佳最大似然估计器,Gaussian和White(Maybeck,1990)。不幸的是,大多数实用系统不符合这些要求,从而解释了社区中使用的大量Kalman过滤器变体。
有什么想法?决策,计划,信念,回忆,推理 - 所有这些心理现象都是关于某事的。这种基本且看似明显的见解对认知神经科学的当前状态和未来道路产生了深远的影响。当代的认知神经科学,尤其是动物模型研究,经常对感觉运动现象(例如反射等)进行解释。此策略忽略了代表性组成部分对认知的全部含义。相反,这些认知现象的最佳解释模型依赖于计算,即导致行为的大脑表示形式的转换。要从运动转向思维,对智能行为的解释需要比在当代神经科学中广泛地解释感觉运动现象的更弱的代表概念。当代神经科学中的Sherringtonian观点认为,对节点网络,神经元或大脑的区域的描述,通常包括有关神经元本身的生物物理细节,并且需要特定的加权联系来解释认知现象。尽管这种关注分子,细胞和电路可能适用于简单的感觉运动行为,但我们会争辩说它失败了
人工智能技术的发展已经使人类的感知能力和感知能力得到极大的提升,已经渗透到我们日常生活和工业制造的各个方面,为提供智能服务做出了巨大贡献[2]。许多研究关注人工智能技术带来的突破。例如,Rashidi和Cook[3]指出人工智能算法可以使生活环境更加智能,生活质量更高。Parapugna等[4]阐述了人工智能在智能交通系统中的重要意义,如智能车路系统、高速公路事件检测、城市轨道交通走廊控制和短期交通流量预测。Yu等[5]概述了人工智能技术在医疗健康领域带来的最新进展,如自动诊断、临床实践和基础生物医学研究。然而,随着人工智能技术的快速发展和在日常生活中的应用,一些科学家开始担心人工智能发展带来的挑战,特别是人工智能与人类智能的未来关系。从技术方面来看,由于工程上的局限性和人工智能技术不透明性,人工智能的发展面临着巨大的挑战。
摘要 宽带隙器件正日益渗透到汽车市场,并成为汽车应用(无论是牵引逆变器还是电池充电器)的首选。牵引逆变器的任务概况特别艰巨,因为当电机驱动器经历驱动周期的各个阶段(包括加速、减速、失速等)时,功率器件上的电热应力在幅度和频率上会发生很大变化。从历史上看,牵引转换器一直使用硅器件实现,其性能和可靠性众所周知。在汽车应用中应用 SiC MOSFET 和 GaN 功率器件等 WBG 器件需要了解可靠性和认证程序,尤其是根据汽车标准。与硅器件相比,SiC 和 GaN 功率器件具有不同的内部物理特性和工作模式,其稳健性和可靠性性能也大不相同。鉴于应用的敏感性,这些器件必须通过汽车电子委员会 (AEC)、联合电子设备工程委员会 (JEDEC-JC70) 和欧洲电力电子中心 (AQG) 制定的严格汽车可靠性测试和指南。本教程旨在介绍与以下内容相关的主题:(i)WBG 器件的物理和操作:这包括这些 WBG 器件与传统硅 IGBT 和 MOSFET 的不同之处的详细信息;(ii)WBG 器件的可靠性和稳健性:这包括这些 WBG 技术的哪些方面使它们比传统硅器件更稳健或更不稳健的详细信息。(iii)特定于应用的可靠性要求:这包括如何将应用程序的任务概况转化为功率器件上的应力的详细信息。这一点至关重要,因为与牵引变流器或负载服务直流/直流转换器中的设备相比,电动充电器中使用的设备将受到非常不同的电热和热机械应力。(iv)测试方法和规范:这包括用于实施这些测试的电路和系统的详细信息。讨论将包括标准生产线终端生产测试、筛选测试和资格测试之间的差异。由于这些 WBG 设备的性质,其中一些测试方法必须适应 WBG 设备物理的特殊性。
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型,然后介绍一些基本的控制理论概念,例如稳定性、可控性和可观测性,这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关,例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后,介绍量子高斯态,特别是介绍信息论不确定性关系,它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器,它是经典(即非量子力学)线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解,并通过最近的实验说明了它的应用。由于单光子和多光子状态是量子信息技术中的有用资源,因此介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后,简单介绍了量子线性系统的相干反馈控制,并用近期实验证明了量子线性系统与网络理论的有效性。
o req编号RQ-0000 #####EU数据 - 供应商是否会提供任何数据或处理与欧盟个人有关的任何数据? eu数据 - 根据协议,将转移或处理与个人有关的任何数据;协议下的活动是否涉及与欧盟中的个人有关的任何数据? 交易对手联系人 - 名称,电子邮件和电话号码重要:这可以帮助加快UM与供应商之间的沟通。 附件:•咨询问卷需要预先批准的出口商品,UM徽标,网站,社交媒体服务,酒精,软件和硬件•不再需要服务协议。 而是在描述字段中提供详细信息。 该协议将以UM的条款和条件为CONGA建立。 •供应商的合同不是首选,但被接受。EU数据 - 供应商是否会提供任何数据或处理与欧盟个人有关的任何数据?eu数据 - 根据协议,将转移或处理与个人有关的任何数据;协议下的活动是否涉及与欧盟中的个人有关的任何数据?交易对手联系人 - 名称,电子邮件和电话号码重要:这可以帮助加快UM与供应商之间的沟通。附件:•咨询问卷需要预先批准的出口商品,UM徽标,网站,社交媒体服务,酒精,软件和硬件•不再需要服务协议。而是在描述字段中提供详细信息。该协议将以UM的条款和条件为CONGA建立。•供应商的合同不是首选,但被接受。
视频理解是计算机视觉中深度学习研究工作的自然扩展。图像理解领域从人工神经网络(ANN)机器学习(ML)方法的应用中受益匪浅。许多图像理解问题 - 对象识别,场景分类,语义细分等 - 可行的深度学习“解决方案”。 FIXEFFEFFICEDNET-L2当前在Imagenet对象分类任务上拥有88.5%/98.7%TOP-1/TOP-5精度[211,253]。HikVision D模型D在Place2场景分类任务上得分为90.99%的前5个精度[211,322]。hrnet-ocr在CityScapes语义细分测试中的平均值为85.1%[11,40]。自然,许多人希望深度学习方法可以在视频理解问题上取得相似的成功水平。从Diba等人那里绘制。(2019),语义视频理解是理解场景/环境,对象,动作,事件,属性和概念的组合[48]。本文重点介绍了动作理解部分,并通过介绍一组通用的术语和工具,解释基本和基本的概念并提供具体示例,作为教程。我们打算对一般计算机科学受众访问这一点,并假设读者对监督学习有基本的了解 - 从投入输出示例中学习的范式。
- 运用经济学原理分析和评估经济一体化不同阶段对经济绩效的影响。 - 了解在经济一体化条件下国家经济政策的影响如何变化。 - 了解一体化经济中经济政策合作的潜在好处。 - 了解欧洲和欧洲机构的经济和财政政策职责分配。 - 深入了解欧洲经济一体化当前面临的挑战和威胁。 7 推荐先决条件