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纯电动卡车部件转售凸显残值上涨空间
CALSTART 开发了一个财务模型，使用行业合作伙伴提供的合理衰减率逐个评估 BET 组件的 RV。根据该模型，当考虑组件转售价值时，BET 的 RV 预期值会很高，尤其是在卡车使用寿命的后期，但在典型融资期的早期也是如此。具体而言，到第 5 年，建模的 BET 组件合计可保留卡车初始价值的 15-25%——这比贷方在其当前承保流程中使用的前景要好。这种 RV 保留率与柴油卡车的 RV 保留率接近，约为 30%，并且随着 BET 继续变得更具成本效益并受到法规的青睐，未来可能会下降。此外，由于电池在二次使用期间具有持续价值，因此在第 8 年后，BET 保留的 RV 比柴油卡车更高。这个基于 BET 组件转售的 RV 基准得到了众多电池二次生命公司的创新市场活动的支持，例如 Zenobē 和 Connected Energy，他们正在利用到 2030 年二手电动汽车电池供应所带来的 20 至 25 亿美元的机会。
nednatm，...
图3。NEDNA™制造过程。NEDNA™制造过程依赖于不同的酶促和纯化步骤：PHI29聚合酶对前体模板的滚动圆扩增（RCA），通过限制性酶处理前体主链处理，通过teln ProteLomerase和Exonual unucual dna的限制性闭合，并通过exonuluclease semaval闭合。该过程包括色谱和切向流过滤（TFF），以消除酶和DNA残差。
人工智能支持的信息修复和...
电子断层扫描作为一种重要的三维成像方法，为从纳米到原子尺度探测材料的三维结构提供了一种强有力的方法。然而，作为一个重大挑战，缺楔引起的信息丢失和伪影极大地阻碍了我们获得高保真度的纳米物体的三维结构。从数学上讲，断层扫描逆问题定义不明确，因为解是不唯一的。传统方法，如加权反投影 (WBP) 和同时代数重建技术 (SART) [1]，由于倾斜范围有限，缺乏恢复未获取的投影信息的能力；因此，使用这些方法重建的断层图像会失真，并受到伸长、条纹和鬼尾伪影的污染。总方差最小化 (TVM) [2] 结合了迭代重建和正则化，已被开发用于恢复丢失的信息并减少由缺失楔形引起的伪影。然而，TVM 的一个缺点是它不是无参数的并且计算成本高昂。除此之外，TVM 或任何广义 TVM 方法的真正问题是它们被绑定到一个正则化，该正则化会促进对解决方案的一个先验约束，而该解决方案可能适合也可能不适合感兴趣的对象。在本文中，我们应用机器学习，特别是深度学习来解决这个问题。图1 显示，通过在正弦图和断层图域中分别加入两个修复生成对抗网络 (GAN) 模型可以有效地恢复未获取的投影信息 [3]。我们首先设计了一个基于生成对抗网络 (GAN) 中的残差-残差密集块的正弦图填充模型。然后，使用 U-net 结构生成对抗网络来减少残差伪影。联合深度学习模型对于缺失角度高达 45 度的缺失楔形正弦图实现了卓越的断层扫描重建质量。该模型性能的提高源于将问题分解为两个独立的域。在每个域中，都可以有效地学习基于训练过的“先验”的独特解决方案。此外，与基于正则化的方法相比，这种深度学习方法是一种没有任何超参数的端到端方法。其性能与先验知识或人类操作员设置超参数的经验无关。
一种用于机载激光扫描数据的使用布料模拟和浮雕幅度的自适应表面插值滤波器
摘要：将点云分离为地面点和非地面点是处理用于各种应用的机载激光扫描 (ALS) 数据的重要步骤。基于插值的滤波算法通常用于滤波 ALS 点云数据。然而，大多数传统的基于插值的算法在保留突变地形特征方面表现出缺点，导致这些区域的算法精度较差。为了克服这一缺点，本文提出了一种改进的自适应表面插值滤波器，该滤波器具有多级层次结构，使用布料模拟和地形起伏幅度。该方法使用三个层次的临时数字高程模型 (DEM) 栅格表面和薄板样条 (TPS) 插值，基于自适应残差阈值将地面点与未分类点分离。采用布料模拟算法生成足够有效的初始地面种子，以构建高质量的地形表面。根据被检查区域的起伏幅度自适应地构建残差阈值，以在分类过程中捕捉复杂的景观特征。使用来自国际摄影测量与遥感学会 (ISPRS) 委员会的 15 个样本来评估所提算法的性能。实验结果表明，所提方法在平坦区域和陡峭区域都能产生令人满意的结果。与其他方法相比，该方法在滤波结果方面表现出优异的性能，遗漏错误率最低；特别是，所提方法保留了陡坡和阶地等不连续的地形特征。
DMX512 解码及驱动IC TM512AE0
特殊说明 TM512AE0 单位 参数名称 参数符号 测试条件 最小值 典型值 最大值 低电平输出电流 Iol Vo ＝0.4V，ADRO 10 - - mA 高电平输出电流 Ioh Vo ＝4.6V，ADRO 10 - - mA 输入电流 Ii - - ±1 µA 差分输入共模电压 Vcm 12 V 差分输入电流 Iab VDD=5V 28 µA 差分输入临限电压 Vth 0V
dapeep的EEC域协议 - 希腊
取消原籍保证，以证明一个日历年内消费的起源应仅在本日历年的4月1日至下一个日历年的3月31日的时间内举行。每年4月1日之后，本年度之前的消费期内不得取消原产地保证。对于位于希腊领域的最终消费者，只有代表他们在电力市场的供应商有权通过其燃料混合物披露他们消耗的能源的起源，并且代表他们取消了原产地的保证。c.3.4残差混合计算的方法遵循AIB发表的基于发行的方法。
第 3 讲：卷积神经网络
– 特征不变性很难：施加扰动，针对每个变化进行学习 – ImageNet 最佳表现者的进展 – AlexNet：第一个表现最好的 CNN，60M 参数（来自 LeNet-5 的 60k），ReLU – VGGNet：更简单但更深（8 19 层），140M 参数，集成 – GoogleNet：新原始 = inception 模块，5M 参数，无 FC，效率 – ResNet：152 层，消失梯度 拟合残差以实现学习 5. 无数应用程序：通用架构，巨大功能
0.9 V 差分逆变器的设计和特性-...
摘要 — 运算跨导放大器 (OTA) 是许多电子电路（如模拟滤波器和数据转换器）的重要组成部分。由于功耗低，低于 1V 的模拟电路在物联网 (IoT) 应用中越来越受欢迎。此外，人们还在探索基于数字的 OTA，以实现高能效。本文涉及一种基于反相器的 OTA 的实现，该 OTA 采用自偏置技术，通过实现差分差分放大器在共模频带中工作，以减轻在弱反相下工作的不必要变化。OTA 采用 180 nm CMOS 技术设计，由 0.9 V 电源供电。在 GBW 接近 36.66 MHz 的情况下实现了 52.22 dB 的直流增益。对于 10 pF 的负载电容，功耗为 203.71 µW。索引术语 — OTA 反相器、差分放大器、自极化、低压。
用延迟差分分析解码想象的语音
线粒体是细胞最佳功能的关键细胞器。在许多功能中，它们通过自己的蛋白质抑制剂机制维持蛋白质稳态，涉及蛋白酶和伴侣，这些蛋白酶和伴侣调节线粒体内部的蛋白质进口和折叠。在2000年代初期，哺乳动物细胞首先描述了线粒体展开的蛋白质反应（UPR MT）。通过线粒体基质中展开/错误折叠蛋白的积累积累来激活这种应力反应，这导致信号向细胞核传播以增加蛋白酶和伴侣的表达，以解决异常的线粒体蛋白质负载。在发现后，在其他不同复杂性的其他生物体中也描述了这种逆行信号通路，这表明它是一种保守的应激反应。尽管生物体之间存在一些特定的差异，但这种应力反应的机制主要相似，涉及从线粒体传播从线粒体传播到核的核，从而诱导染色质重塑以允许特异性转录因子与伴侣和蛋白酶的启动子和蛋白酶的启动子的结合。在过去的十年中，已经描述了可能与UPR MT调节有关的蛋白质和信号通路，包括Wnt信号通路。此MinireView旨在总结有关UPR MT机制及其调节的知识，该机理在哺乳动物和秀丽隐杆线虫中均具有特定的规定。
脑电信号伪差自动检测与滤波的初步研究*
摘要 —EEG 记录中最大的问题之一是伪影造成的信号污染，因为这些干扰会阻碍对真实神经信息的分析。因此，在研究 EEG 之前，在尽可能多地保留大脑数据的同时消除伪影是一个关键步骤。为了解决颅面伪影的自动去除问题，本文提出了一个两阶段程序：前一个阶段是检测阶段 - 同时应用 MLP 神经网络和动态阈值法来检测 EEG 的污染区域，而后一个阶段是去除阶段 - 结合 CCA 和 EEMD 算法仅去除伪影数据。实验结果表明，两种检测方法相当，但动态阈值检测略优于 MLP。此外，组合技术可以完全去除散布在所有 EEG 通道中的伪影。本研究将扩展到需要更复杂模型的眼部伪影。索引术语 —癫痫、EEG、伪影检测、伪影去除