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电池状态估计的物理信息神经网络
摘要：锂离子电池的生命周期和降解机制的准确预测对于它们的优化，管理和安全性至关重要，同时预防潜在失败。然而，由于复杂和动态的细胞参数以及用法条件下的广泛变化，典型的状态估计是具有挑战性的。基于物理学的模型需要由于广泛的参数要求而导致的准确性和复杂性之间的权衡，而机器学习模型则需要大型培训数据集，并且在概括地看不见的情况时可能会失败。为了解决这个问题，本文旨在集成基于物理的电池模型和机器学习模型，以利用其各自的优势。这是通过应用称为物理信息的神经网络（PINN）的深度学习框架来实现的。通过整合FICK从单个粒子模型扩散定律的偏微分方程来预测锂离子细胞的电荷状态和健康状况。结果表明，PINN可以在0.014％至0.2％的范围内估计电荷状态，而健康状况的范围为1.1％至2.3％，即使培训数据有限。与常规方法相比，Pinn的复杂性不那么复杂，同时仍将物理定律纳入训练过程，从而产生了足够的预测，即使对于看不见的情况也是如此。
利用类别的文本到图像扩散模型 -
摘要。类别 - 不足的姿势估计（CAPE）旨在根据该类别的几个提供的示例来检测图像中任意看不见类别的关键。这是一项具有挑战性的任务，因为看不见的类别的有限数据使模型很难有效地进行大规模化。为了应对这一挑战，以前的方法通常会在一组带有广泛宣传的预定义的基本类别上训练模型。在这项工作中，我们建议利用货架文本对图像扩散模型的丰富知识，以有效地解决斗篷，而无需对精心准备的基础类别进行培训。为此，我们提出了一个提示姿势匹配（PPM）框架，该框架通过文本到图像扩散模型学习了伪提示，该伪提示与所提供的几个示例中的关键点相对应。这些学到的伪提示捕获了关键点的杂志信息，然后可以将其用于从图像中找到相同类型的关键点。我们还设计了一个类别共享的及时培训（CPT）方案，以进一步提高我们的PPM的表现。广泛的实验证明了我们方法的功效。
基于功能的注意力加权并重新...
视觉注意力作为一种自适应机制而演变，使我们能够应对迅速变化的环境。它可以促进相关信息的促进处理，通常会自动自动并受隐性动机的控制。然而，尽管了解意识和视觉注意力之间的关系最近取得了进步，但无意识的注意力控制的功能范围仍在争论中。在这里，我们提出了一种新颖的掩盖范式，其中志愿者将区分呈现的布里型呈现的变化方向，并呈现掩盖的光栅刺激。结合了信号检测理论和意识的主观度量，我们表明，在不自觉试验中的表现与视觉选择的反复选择是一致的，朝着重复的Gabor斑块方向加权，并响应新颖的无意识地处理方向而重新分配。这在试验中尤其存在，在该试验中，前面特征的加权强度很大，并且只有新颖的功能是看不见的。因此，我们的结果提供了证据表明，看不见的方向刺激可以触发历史引导的视觉选择权重的重新分配。
使用 Juno AI™ 控制您的整个智能家居
Juno AI 让您可以轻松地将 Alexa 放置到家中的每个房间，最佳位置位于混乱之上，几乎看不见，无需集线器。它清除了杂乱，消除了对桌面单元、冰球和其他壁挂式智能设备的需求。使用 Juno AI，您可以安装一个可以控制多达 200 台设备的智能产品。
新的AI防御方法屏蔽了对抗攻击的模型
“对AI系统的对抗性攻击可以采取微小的，几乎是看不见的调整来输入图像，这可以将模型引导到攻击者想要的结果的微妙修改。“这样的脆弱性使恶意行为者能够以真实产出为幌子以欺骗性或有害内容泛滥数字渠道，从而对AI驱动技术的信任和可靠性构成直接威胁。”
无线电和连接工具、PPE 和材料供应...
Compass™ 经过精心设计，可轻松连接到任何标准安全帽的帽檐下。它位于用户的外围设备内，是同类产品中第一款提供任何看不见的电气威胁的可见警报的产品。这种战略性放置使其能够为用户提供 360° 检测区域。一旦检测到威胁，Compass™ 会立即向用户提供声音和视觉通知。
为什么有些婴儿出生时毛发茂盛？胎毛在早产婴儿中更常见，但无需担心
照片来自 reddit.com 胎毛是宝宝发育过程中的一个重要部分。宝宝出生时，身上就有细软、短小且略带色素的体毛，称为胎毛。这个词源于拉丁语“lana”，意思是羊毛。有些宝宝的胎毛几乎看不见。而有些宝宝的胎毛可能很多，尤其是在脸部、肩膀、背部和头部周围。
产品数据表 - RS组件
状态：液态：浅黄色气味：几乎看不见的气味蒸发率：氧化可忽略：无氧化（通过EC标准）在水中的溶解度：不溶于溶解也可溶于：大多数有机溶剂。粘度：粘性运动学粘度：22粘度测试方法：40C（CST）沸点/范围°C时的运动粘度：> 150闪点°C：> 150相对密度：0.864
更一般的深泡检测的真实外观建模
摘要。在检测与训练中存在类型的深层时，最新研究的最新研究表明了有希望的结果。但是，它们概括地看不见的深泡沫的能力受到限制。这项工作从一个简单的原则中改善了可概括的深层检测：理想的检测器将任何包含在真实面孔中发现的异常的面孔分类为假货。也就是说，检测器应学习一致的真实外观，而不是在训练集中不适用于看不见的深击中的假模式。在这一原则的指导下，我们提出了一项名为“真实外观建模”（RAM）的学习任务，该任务通过从稍微干扰的面孔中恢复原始面孔来指导模型学习真实的外观。我们进一步提出了面部障碍，以产生令人不安的面孔，同时保留了恢复的原始信息，这有助于模型学习真实面孔的细粒度外观。广泛的实验证明了建模真实外观以发现更丰富的深击的有效性。我们的方法通过多个流行的DeepFake数据集的大幅度传递了现有的最新方法。
EnviStats India：常见问题
自然资本 3 包括所有我们容易识别和衡量的资源，如矿产、能源、木材、农业用地、渔业和水资源。它还包括大多数人通常“看不见”的生态系统服务，如空气和水过滤、防洪、碳储存、农作物授粉和野生动物栖息地。这些价值不易在市场上体现，所以我们真的不知道它们对经济的贡献有多大。我们经常认为这些服务是理所当然的，不知道如果失去它们会付出多大的代价。