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koreascience.or.kr › article › JAKO2012... PDF 作者:X Wang · 2012 · 被引用次数:203 — 作者:X Wang · 2012 被引用次数:203 Microgrid paradigm, featuring higher flexibility and reliability, becomes an attractive ... power stage, and Digital Signal Processors (DSP) being able.
我们研究了一种在原子薄的半导体中诱导超导性的机制,激子介导电子之间的有效吸引力。我们的模型包括超出声子介导的超导性范式的相互作用效应,并连接到玻色和费米极性的良好限制。通过考虑TRIONS的强耦合物理,我们发现有效的电子相互作用会形成强频率和动量依赖性,并伴随着经历了新兴的BCS-BEC交叉的系统,从弱绑定的S-波库珀对Bipolarons的超浮雕。即使在强耦合时,双丙酸也相对较轻,从而导致临界温度占费米温度的10%。这使二维材料的异质结构有望在通过电子掺杂和Trion结合能设置的高临界温度下实现超导性。
第二届浅水环境探测实验声学反演技术研讨会。声学技术为遥感海洋和海底过程以及探测海底结构提供了最有效的手段。没有其他能量在海洋中传播得如此高效:无线电波和可见光的范围受到严重限制,因为海洋是一种高导电介质。然而,波浪破碎和沿海航运的声音可以在整个海洋中听到,海洋哺乳动物可以在盆地尺度的距离上进行声学交流。本书中的论文表明了人们对实验声学反演技术的高度关注,这在开发和应用实验声学反演技术方面取得了重大进展。应用范围广泛,涵盖地球科学,包括地球物理、生物甚至地球化学研究。清单包括:评估海床材料的岩土特性;海底导航和测绘;渔业、水产养殖和海床栖息地评估;监测海洋哺乳动物;沉积物输送;以及调查海洋沉积物中的自然地质灾害。读者 本书主要面向从事水下声学和海洋工程的物理学家和工程师。海洋生物学家、地球物理学家和海洋学家也将对本书感兴趣,因为他们可能是本书中描述的方法和技术的潜在用户。索书号:
关于FDP:有关人工智能(AI)的教师发展计划(FDP),用于计算机视觉,医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,专注于使用AI进行医学成像,这有助于诊断,医疗保健,农业,零售和监视系统。AI通过基于面部识别,虹膜识别,指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法,在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例,与会者将获得实用技能,可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时,参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中,提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容:针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识,使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法,SVM分类,神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像,基于CT扫描/MRI的图像分析,眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法(例如Yolo等),诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现,例如Jetson Nano,TX2和Pynq等。主持此计划的教师:该计划将由Nit Warangal的教职员工进行;邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
联系人:Sivasankari TP夫人指定:代表性手机:9363521611电子邮件:sankari@ar4-tech.com地址:491/1B,Srinvasa Avenue附近,Senthampalayam,Mastiyam,Mastiyam,Mastiyam,Mastiyam,Mastiyam,Annur,Sarkarsamakulam,Sarkarsamakulam,Sarkarsamakulam,coimbatore,coimbatore,tim/dive>印度641107110711071107.
在外部束放射治疗期间,患者暴露于次级辐射源,导致具有潜在的长期不良影响的非领域剂量。了解光子和电子能谱对于评估现代放射疗法的次要效应至关重要。这项研究旨在评估几个小放射治疗场的光子和电子功能光谱和平均能量以及范围边缘的平均能量。该研究使用了三个常用的线性加速器生成的6 mV光子光束,使用了国际原子能局(IAEA)相空间文件来产生小型和标准场。在三个线性加速器和预先固定的6 mV光谱的多个深度和轴距离处计算平均光子和电子能。研究发现,光子功能光谱在很大程度上取决于空间位置,并且随着深度,距离距离,范围距离,范围大小和Linac模型的函数的显着变化。此外,电子的行为是深度依赖性的,在该领域的边缘之外,在该领域,表面附近的平均电子能量大于内部区域,尤其是在小型领域,导致表面剂量增强。
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型,以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习,(深度)增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能(AGI)铺平道路。但是,AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外,多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私,公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员,领导者,决策者和决策者提供一条途径,以分享AI最前沿的研究和见解,包括其在道德,可解释的,可解释的,隐私的,可信赖的,可信赖的和可持续的方式中的使用。
Field Effect Devices (FET) 4.1 JFET: Construction, symbol, operation, V-I & transfer characteristics MOSFET: Construction, operation, symbol, V-I & transfer characteristics of the DMOSFET & E-MOSFET (theoretical description only for JFET & MOSFET) 4.2 DC Circuit Analysis: DC load line, Q-point & region of operation, common MOSFET configurations of common source (CS), common drain (CD) & common gate (CG),分析偏置电路(仅针对E-MOSFET&D-MOSFET的数值示例; NO JFET)4.3 AC分析:AC负载线,MOSFET的小信号(AC)模型及其等效电路,小信号(AC)的小信号(AC)共同源(CS)配置MOSFET MOSFET AMPLIFIER(包括数字)(数值)>
通过 AR、VR、MR 或 XR 技术进行的技能训练可用于练习以下技能:团队合作、时间管理、注意力控制、想象的身体控制、实际工作中的可视化[2]。利用技术进行工作技能训练例如通过电脑游戏,如果游戏内容、信息、情况和模式发生变化,与工作和现实联系起来,那么玩游戏实际上是一种技能训练方式。技术可以分为工具和情况。1)使用技术练习虚拟工具,如虚拟手术、虚拟机器人控制。[3]当学习者需要使用真实工具时,学习者可以流利而正确地使用它。2)利用技术在虚拟情境中进行训练,如消防训练、虚拟战斗、虚拟工厂和虚拟危险区域。[4]当学习者处于
