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闭环可回收和不持久的聚乙烯 -
检测从Terahertz到可见光谱结构域的光脉冲的电场波形提供了平均场波形的完整特征，并具有量子光学的巨大潜力，时间域（包括频率bomb）光谱镜，高谐波，高谐波，高旋转性生成和Attosecond Science，可举几例。可以使用电磁抽样进行场分辨的测量，其中激光脉冲通过与另一个较短持续时间的另一个脉冲的相互作用来表征。测得的脉冲序列必须由相同的脉冲组成，包括其相等的载体 - eNvelope相（CEP）。由于宽带激光增益介质的覆盖率有限，在中红外创建CEP稳定的脉冲序列通常需要非线性频率转换，例如差异频率产生，光学参数放大或光学整流。这些技术以单次通道的几何形状运行，通常会限制效率。在这项工作中，我们展示了对谐振系统（光学参数振荡器（OPO））中产生的脉冲的现场分解分析。由于固有的反馈，该设备在给定的输入功率水平上表现出相对较高的转换效率。通过电磁抽样，我们证明了用CEP稳定的几个周期纤维激光脉冲泵送的亚谐波OPO会产生CEP稳定的中红外输出。完整的振幅和相信息使色散控制直接控制。我们还直接在时间域中直接确认了Opo的外来“翻转”状态，在时域中，连续脉冲的电场具有相反的符号。
使用深度转移学习的自动驾驶汽车的转向角度预测
摘要 - 由于其可靠性，安全性和持续的学习能力，预计自动驾驶汽车将彻底改变未来的运输。研究人员正在积极参与开发自主驾驶系统，采用行为克隆和加强学习等技术。这项研究通过采用端到端方法来介绍一个独特的观点，并使用摄像头输入根据从人类驾驶专业知识中学到的模型来预测转向角度。该模型表现出快速训练，并达到超过90.1％的预测百分比（MPP）。在这种情况下，该研究旨在通过从具有各种激活功能的预训练的VGG19模型中应用转移学习来复制驾驶员行为。培训了所提出的模型，可以将道路图像分析为输入，从而预测最佳转向调整。评估包括ROS2模拟环境中的数据集，将结果与包括NVIDIA，Mobilenet-V2，Resnet50，VGG16和VGG19在内的几个卷积神经网络（CNN）模型进行了比较。还探索了激活功能的影响，例如指数线性单元（ELU），整流线性单元（relu）和泄漏的relu对传输学习模型的影响。这项研究通过解决现实世界驾驶复杂性并促进其融入日常运输的促进自主驾驶系统有助于提高自主驾驶系统。利用转移学习和全面评估的新型方法强调了其在优化自动驾驶技术方面的重要性。关键字 - 自动驾驶汽车，剩余网，Mobilenetv2，VGG16，VGG19，卷积神经网络（CNN），激活功能
MIL-STD-1949 - 航空航天防御涂料
定义 .......G G .G G * G G G G - G “ 环境光 .........G G “= G “ “ 交流电 ......- ..s .Q G G G 背光 ...........- G G G “ w 分类。........G .G G G G G G G 线圈射击 .......G ...G G G 。” G G G 调节水。.........G G G G G G G 连续方法。....1 ...G ..G .G G G 承包机构。....。。。。。。。G G 。G 缺陷。。。。。。。。。。。。。。。* G “- w “ “ 磁通漏泄。..........G G G “ “ 9 G G 拉波整流交流电。.....高斯。...........所以 G “ “ “ ‘“ - “ 半波整流交流电 ......Ileadshot ........。。。。。G G G G G G G G 指示。...G .....G G “ s G “ - 指示，错误。.......w “ .“ G “ G 指示，相关。..........s G “ “ 指示，不相关 ..........G G 磁通量 ............G G * G G G 磁化 ........G G G “ G .“ 多向场 .............s 渗透性。..........G “ G “ * G G G 产品。...........co .“= G “ “ G - 残差法。.........G G G G + G G G 悬浮液。............0 c “ G “ G G G 切向施加场强度。.......破水试验。............G G G G G 湿法。..............G G c G G 轭.. .。。。。。。。。。。。。。。。。。G “ “ 其他定义。。。。。。。。。。G“GG”。
利用人工神经网络提高内洛尔牛肉嫩度的基因组预测准确性
摘要 本研究的目的是比较人工神经网络 (ANN) 与贝叶斯岭回归、贝叶斯套索、贝叶斯 A、贝叶斯 B 和贝叶斯 Cπ 在估计内洛尔牛肉嫩度的基因组育种值方面的预测性能。使用 Illumina Bovine HD Bead Chip（HD，来自 90 个样本的 777K）和 GeneSeek Genomic Profiler（GGP Indicus HD，来自 485 个样本的 77K）对动物进行基因分型。对每个芯片应用基因型的质量控制，包括去除位于非常染色体上的 SNP，其次要等位基因频率 <5%、与 HWE 的偏差（p < 10 –6）以及连锁不平衡 >0.8。使用 FImpute 程序进行基因型估算。基于谱系的分析表明，肉质嫩度具有中等遗传性（0.35），这表明可以通过直接选择来改善肉质嫩度。贝叶斯回归模型的预测准确度非常相似，加性效应和显性效应分别从 0.20（贝叶斯 A）到 0.22（贝叶斯 B）和 0.14（贝叶斯 Cπ）到 0.19（贝叶斯 A）不等。ANN 对遗传价值的基因组预测准确度最高（0.33）。尽管人们认识到深度神经网络可以提供更准确的预测，但在我们的研究中，具有一个隐藏层、105 个神经元和整流线性单元 (ReLU) 激活函数的 ANN 足以提高对肉质嫩度遗传价值的预测。这些结果表明，具有相对简单架构的 ANN 可以为 Nellore 牛肉质嫩度提供卓越的基因组预测。
电子编码：通过验证的模型和专家编码组掌握有效的代码生成
上下文：随着摩尔定律的衰落，软件行业正在为寻找持续性能增强的替代解决方案而越来越重要。近年来，软件性能优化的显着性和研究结果一直在上升，尤其是随着L arge l Anguage M Odel S（LLMS）推动的进步。然而，纠正性能缺陷的传统策略在竞争代码效率优化水平上显示出很大的限制，并且对该主题的研究令人惊讶。目的：本研究旨在解决该领域的研究差距，从而为遇到的各种挑战提供实用的解决方案。具体来说，我们已经克服了传统绩效错误整流策略的限制，并开发了针对竞争性代码效率优化领域量身定制的a andel model（LM）。方法：我们引入了电子代码，一个高级程序合成LM。受到专家LMS最近成功的启发，我们设计了一个名为专家编码组的创新结构。该结构采用多个专家编码器来提取针对不同输入类型的功能。我们在竞争性数据集中评估了电子代码对其他领先模型的性能，并进行了深入的消融实验。结果：在系统评估后，电子码的代码效率提高了54.98％，明显优于其他高级模型。在消融实验中，我们进一步验证了专家编码组和电子代码中其他组件的重要性。结论：研究结果表明，专家编码组可以有效地处理效率优化任务的各种投入，从而大大提高了模型的性能。总而言之，本研究铺平了新的途径，用于开发系统和方法，以帮助程序员编写有效的代码。
颜色和刻痕-2024-sample.pdf
MR Manual Reset OCL Output Current Limiter ODO Open Drain Output OCO Open Collector Output OVIn Over Voltage Rest Input (negative) OVP Over Voltage Protection Osc Oscillator Out Output OV Latched OverVoltage function PA Power Amplifier Pb-free Plumb free PCA Pulse Current Amplitude modulation PDR Internal pull-down resistor PFM Pulse-frequency modulation Pow Power PPO Push-Pull Output PSM脉冲滑动调制PUR内部上拉电阻PWM PWM脉冲宽度调制RDT REDT RESET RESET延迟时间整流。整流器reg。受监管的Res。电阻reset-pr。重置保护RF射频应用RIN输入电阻SBD SHOTTKY屏障二极管SBR Schottky屏障整流器二极管二极管SS软启动ST-DWN Step-DWN Step-Down Step-down store stup stup升级SW。Switching T-MOS Trench-FET MOSFET Tun Tuner U-Speed Ultra-speed UHF RF applications (>250 MHz) ULN Ultra Low-Noise VCO Voltage controlled oscillator VDet Volatge Detector VHF RF applications (100...250MHz) VFM Voltage-Frequency Modulation Vid Video output stages V-MOS Vertical Metal Oxide Semiconductor VR电压调节器WB宽带较小的微电源列“样式”“样式”（SMD代码的Upercase放置和其他信息图形）。所有样式图纸都放在第8节中。列“ ATR”列附加SMD代码侵犯，例如subscipt bar，uperscipt bar，倒向符号和其他（第9节）。列“ A.D.”其他信息，例如年份，月，周或批号指定（第11节）。列“ PIN”相关的常规案例图（第6节和PINOUT分配（从表，第7节）。示例：28DC4-常规案例图纸28（第6节）和PINOUT分配DC4（第7节）。列“ SCH”列的某些元素（ICS）的样本示意图。所有示例示意图图纸都放在第10节中。列“ MNF”缩写（以节省空间）。每个制造商的完整名称，徽标和URL在第12节中按字母顺序列出。
CBA（4-氯-2-（2-氯苯氧甲氧基）乙酰胺）苯甲酸）抑制TMEM206介导的电流，而TMEM206不影响酸诱导的细胞DEA
电导调节剂（CFTR）（Moran，2017）和细胞内钙离子（Ca 2+）激活Anoctamin-1（Ano-1，TMEM16A）（Caputo等，2008）。当前的研究重点是通过增加细胞外质子（H +）浓度激活的Cl-通道。所谓的质子激活外部整流阴离子通道（PAORAC）或酸敏感的外部整流（ASOR）通道在细胞外酸性后介导Cl - 伏布（Lambert and Oberwinkler，Wang等，2007; Wang et al。，2007; Ma等）。tmem206是Paorac/ASOR的分子成分，在2019年已被两个独立研究小组鉴定出来（Ullrich等，2019; Yang等，2019）。此外，最近已经解决了TMEM206的结构：TMEM206形成一个同型通道，每个单体具有两个跨膜跨度的螺旋（Ruan等，2020; Deng等，2021）。根据人类蛋白质地图集，TMEM206显示出几乎普遍存在的mRNA表达，在大脑，肾脏和淋巴组织中最突出的表达（人类蛋白质Atlas，2023）。尚未完全理解其生物学功能。在亚细胞水平上，据报道TMEM206的Cl-电导率可预防内体高酸性（Osei-Owusu等，2021）。此外，已经发现TMEM206有助于大肺炎的收缩，这是一种在免疫和癌细胞中特别重要的内体类型的内体。TMEM206的破坏可降低大细胞体的分辨率，并增加癌细胞的白蛋白依赖性生存率（Zeziulia等，2022）。Wang等。Wang等。除了在囊泡中的丰度外，TMEM206还定位于质膜。在质膜中，据报道TMEM206有助于小鼠，Hela和Hek293细胞的培养神经元细胞中酸诱导的细胞死亡（Wang等，2007; Sato-Numata等，2014; Ullrich等，2019）。 提出TMEM206在诸如缺血性中风和癌症之类的病理中起作用，pH可能会降至6.5以下（Xiong等，2004； Kato等，2013； Thews和Riemann，2019）。 尽管在室温下激活阈值低于pH 5.5，但在37°C时，其转移到〜ph 6.0（Sato-Numata等，2013），因此TMEM206可能在病理生理条件下被激活。 人体内的某些隔室还显示接近TMEM206激活阈值的pH值。 在结肠中，pH值范围从盲肠中的pH值5.7在直肠中缓慢增加到6.7（Fallingborg，1999），因此TMEM206也可能在一般的结肠上皮和结直肠癌中发挥作用，pH值得低于生理条件。 因此，我们想知道TMEM206是否在人类结直肠癌细胞中表达，以及它是否有助于酸诱导的细胞死亡。 为了更好地了解TMEM206对细胞功能的贡献，需要药理学工具。 对通道的药理抑制避免了敲除或敲除的补偿机制。 此外，菲洛莱汀（Wang等，2007）和硫酸妊娠（PS）（Drews等，2014）被报道为PAORAC/ASOR/TMEM206抑制剂，但是，菲律宾是>在质膜中，据报道TMEM206有助于小鼠，Hela和Hek293细胞的培养神经元细胞中酸诱导的细胞死亡（Wang等，2007; Sato-Numata等，2014; Ullrich等，2019）。提出TMEM206在诸如缺血性中风和癌症之类的病理中起作用，pH可能会降至6.5以下（Xiong等，2004； Kato等，2013； Thews和Riemann，2019）。尽管在室温下激活阈值低于pH 5.5，但在37°C时，其转移到〜ph 6.0（Sato-Numata等，2013），因此TMEM206可能在病理生理条件下被激活。人体内的某些隔室还显示接近TMEM206激活阈值的pH值。在结肠中，pH值范围从盲肠中的pH值5.7在直肠中缓慢增加到6.7（Fallingborg，1999），因此TMEM206也可能在一般的结肠上皮和结直肠癌中发挥作用，pH值得低于生理条件。因此，我们想知道TMEM206是否在人类结直肠癌细胞中表达，以及它是否有助于酸诱导的细胞死亡。为了更好地了解TMEM206对细胞功能的贡献，需要药理学工具。对通道的药理抑制避免了敲除或敲除的补偿机制。此外，菲洛莱汀（Wang等，2007）和硫酸妊娠（PS）（Drews等，2014）被报道为PAORAC/ASOR/TMEM206抑制剂，但是，菲律宾是tmem206受到常见的Cl-通道抑制剂DID（4,4' - 二硫代硫代氨基-2,2,2'-省二硫酸）的抑制作用对于TMEM206（Liantonio等，2007； Guinamard等，2013）。
第11章 - 电源和项目
词汇表双极晶体管 - 用来表示共同的两种连接晶体管类型（NPN，PNP）的术语，而不是磁场效应的设备（JFET，MOSFET等）。BLEEDER - 电源的输出或过滤器上的电阻负载，旨在一旦供应关闭，旨在快速排放存储的能量。c速率 - 电池的充电率，表示为电池的安培小时等级。圆形MILS-表达圆形导体的横截面区域的便利方式。通过将直径平方（千分之一英寸）的直径平方，而不是将其半径和乘以Pi乘，可以找到圆形MILS的面积。例如，10口线的直径为101.9 mils（0.1019英寸）。其横截面区域为10380厘米，或0.008155平方英寸。核心饱和度（磁） - 变压器或电感器芯中的磁通量超过核心所能处理的条件。如果强迫通量超出这一点，则核心的渗透性将减小，并且将接近空气的渗透性。撬棍 - 许多电源中包含的最后一个式保护电路，以保护负载设备免受供应中调节器故障的影响。撬棍会在供应的输出上感觉到过电压，并发射短路设备（通常是SCR），以直接缩短电源的输出并保护负载。这会导致电源很高的电流，这会吹出电源的输入线保险丝。这对的有效电流增益大约是两个设备各个收益的乘积。达灵顿晶体管 - 一个情况下有两个晶体管的包装，收藏家绑在一起，一个晶体管的发射极与另一个晶体管相连。DC-DC转换器 - 将直流源电压更改为AC的电路，将其转换为另一个级别，然后对输出进行整流以产生直流电。快速恢复整流器 - 专门掺杂的整流器二极管，旨在最大程度地减少停止传导所需的时间时，当二极管从向前偏置的状态切换到反向偏置状态时。折叠式电流限制 - 线性电源中使用的一种特殊类型的电流限制类型，在短期电路负载条件下，通过电源调节器将电流降低到低值，以保护系列通过晶体管免受过量功率耗散和可能的破坏。地面故障（电路）截止器（GFI或GFCI） - 在房屋之间安装的安全装置 - 持有电源的电源和设备，那里有人员触摸地面地面的危险，而
用于数据高效图像分类的量子神经网络
在我们这个不断发展的世界里，海量的数据无时无刻不在涌入——无论是每天、每小时，甚至是每分每秒。我们交流、分享链接、图像和观点，留下一串串的痕迹，不仅代表着我们广阔的自然环境，也反映了我们的想法、喜好和情绪。认识到这些数据的重要性，数据科学领域应运而生，致力于揭示其中隐藏的洞见。机器学习 (ML) 已成为一个令人着迷的研究领域[8]，因其从大量数据集中提取知识的能力而备受瞩目[20]。机器学习在弥合我们对自然的理解与其复杂性之间的差距方面发挥了关键作用。深度学习 (DL)，尤其是神经网络 (NN)，彻底改变了经典的机器学习，成为建模统计数据的非线性结构[23]。 NN，尤其是卷积神经网络 (CNN)，可以模拟输入和输出之间的复杂关系[8]，在图像模式识别等任务上表现出色，而这些任务的灵感来自视觉皮层的结构。虽然 NN，尤其是多层 NN，已经展现出非凡的能力，但它们的可训练性却带来了挑战。反向传播的出现缓解了这个问题，但训练困难仍然存在，需要整流神经元激活函数和分层训练等解决方案。量子机器学习 (QML) 开辟了新途径，利用嘈杂的中型量子计算机来解决涉及量子数据的计算问题。变分量子算法 (VQA) 和量子神经网络 (QNN) 提供了有前景的应用，利用经典优化器来训练量子电路中的参数。QNN 通过分析具有多项式复杂度的系统[2][6]（在经典机器学习中，该系统的复杂度将呈指数级增长），与经典模型相比具有独特的优势，从而提供了计算优势。值得注意的是，与传统神经网络相比，QNN 表现出更快的学习能力，这归因于第 1 章和 A 章中讨论的纠缠。先前的研究强调了 QNN 在从有限数据中学习方面的有效性，从而减少了训练过程中的时间和精力。这篇硕士论文深入研究了使用用最少图像训练的各种量子模型进行有效图像分类的可能性，最后直接与经典 CNN 性能进行了比较。使用两个不同的数据集进行训练，随后缩小规模以探索 QNN 模型比 CNN 预测更多图像的潜力。
计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。