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深度池计算与 5G MIMO-OFDM 系统在符号检测中的融合
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN)，具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点，这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中，我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法，以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能：（1）将输出层扩展为三层结构，促进对神经元状态的联合时频处理；（2）顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构，我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器，因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合，使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰，从而实现比现有技术更高的性能。同时，与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同，我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明，基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛，并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真，与浅层 RC 结构相比，误码率 (BER) 提高了 20%。
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1美国北安普敦史密斯学院生物科学系，美国美国，美国2号生物科学系，昆尼皮亚西亚三世大学，昆尼皮亚克大学，汉姆登，康涅狄格州，美国康涅狄格州，美国寄生疾病3实验室，美国国家医学院，美国伯兰群岛，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国。 Missouri, United States of America, 5 Laboratory of Molecular Parasitology, Lindsley F. Kimball Research Institute, New York Blood Center, New York, New York, United States of America, 6 Institute of Medical Microbiology, Immunology and Parasitology, University Hospital Bonn, Bonn, Germany, 7 German Center for Infection Research (DZIF), Partner-Site Bonn-Cologne, Bonn, Germany, 8 Center for Global Health Infectious Disease Research, University of South Florida, Tampa, Florida, United States of America, 9 Parasite and Vectors Research Unit, Department of Microbiology and Parasitology, University of Buea, Buea, Cameroon, 10 Research Foundation in Tropical Diseases and the Environment, Buea, Cameroon, 11 NTD-SC, Task Force for Global Health, Atlanta, Georgia, United States of America, 12 RLMF, The END Fund, New York, New美国，美国，美国马萨诸塞州阿默斯特大学，美国马萨诸塞州阿默斯特大学的13分子和蜂窝生物学计划
节俭物种池和种子大小对探访果树的多样性和功能组成的影响
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使用子图池化改进逻辑公式的图神经网络表示
深度学习与自动定理证明相结合的最新进展主要集中在将逻辑公式表示为深度学习系统的输入。特别是，人们对采用结构感知神经方法来处理逻辑表达式的底层图形表示的兴趣日益浓厚。虽然基于图形的方法比字符和标记级方法更有效，但它们通常会做出表示权衡，从而限制其捕获输入的关键结构属性的能力。在这项工作中，我们提出了一种嵌入逻辑公式的新方法，旨在克服先前方法的表示限制。我们的架构适用于不同表达能力的逻辑；例如，一阶和高阶逻辑。我们在两个标准数据集上评估了我们的方法，并表明所提出的架构在前提选择和证明步骤分类方面都实现了最先进的性能。
选择性激光熔融添加剂制造过程中熔体池区域的反馈控制
摘要：选择性激光熔化（SLM）是一种金属粉末融合添加剂制造工艺，具有为航空航天和生物医学植入物制造复杂组件的潜力。大规模适应受到阻碍。非均匀熔体池尺寸是这些缺陷的主要原因。由于先前的粉末床轨道加热而导致的熔体池尺寸变化。在这项工作中，对相邻轨道产生的热量的效果进行了建模，并设计了反馈控制。控制的目的是调节熔体池横截面区域，以拒绝粉末床内相邻轨道的热量的影响。SLM过程的热模型是使用集总池体积的能量平衡开发的。将来自相邻轨道的干扰热建模为熔体池的初始温度。将热模型与干扰模型结合起来，导致了一个非线性模型，描述了熔体池的演化。PID是一种经典的反馈控制方法，用于最大程度地减少轨道干扰对熔体池面积的影响。在已知的环境中为所需的熔体池区域调整了控制器。仿真结果表明，在扫描16毫秒内的粉末层多个轨道的扫描过程中，所提出的控制器调节所需的熔体池面积，并在0.04 mm的长度内将激光功率降低了10％，大约在五个轨道中。这减少了孔形成的机会。因此，它提高了使用SLM工艺制造的组件的质量，从而减少了缺陷。
日本陆上自卫队中央会计部门授权支出和负担官员
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多种材料处理部门的抽象快速增长驱动了行业中对更强大，有效的设备的需求。这种增长促使需要改进，更有能力的功率来源。响应增强功率和支持数据的设备的需求，雷蒙德（Raymond）开发了包括锂电池（lib lib）的能量必需线路。此外，业务运营开始需要更多的存储空间来应对不断增长的产品可变性。LIB消除了对大型电池房和常规电池维护的需求。此返回的楼层空间要进行操作，需要减少人员干预，他们现在可以将电池维护时间返回增值活动。开发一种启用远程信息处理的NMC（镍锰钴（化学）电源最大化了电池能力和升降机的性能。电池的长周期寿命，具有稳定的性能，可确保对我们的客户进行良好的投资。市场的接受度进展顺利，采用率持续增长。