本文档中有关公司业务或拟议业务的陈述,不是历史事实,是涉及风险和不确定性的前瞻性陈述,例如描述公司未来计划,目标或目标的估计和陈述,包括公司或管理层期望发生陈述条件或结果的效果。由于前瞻性陈述解决了未来的事件和条件,因此它们涉及固有的风险和不确定性。在每种情况下的实际结果可能与此类陈述中当前预期的结果有重大不同。投资者被告知不要过分依赖前瞻性陈述。
本文档中有关公司业务或拟议业务的陈述,不是历史事实,是涉及风险和不确定性的前瞻性陈述,例如描述公司未来计划,目标或目标的估计和陈述,包括公司或管理层期望发生陈述条件或结果的效果。由于前瞻性陈述解决了未来的事件和条件,因此它们涉及固有的风险和不确定性。在每种情况下的实际结果可能与此类陈述中当前预期的结果有重大不同。投资者被告知不要过分依赖前瞻性陈述。
同构f从宾客图G到主机图H是局部的局部培养物,注射剂或弹性,如果对于每个U∈V(g),则F对U附近的F限制分别是生物,注射剂或过渡性。相应的决策问题LBHOM,LIHOM和LSHOM在一般图和特殊图形类别上都进行了很好的研究。除了通过宾客图的树宽和最大程度参数化的问题时,还会产生复杂性,这三个问题仍然缺乏对其参数化复杂性的彻底研究。本文填补了此差距:我们通过考虑访客图G的参数层次结构来证明许多新的FPT,W [1] -HARD和PARA-NP-COMPLETE结果。对于我们的FPT结果,我们通过开发涉及一般ILP模型的新算法框架来做到这一点。为了说明新框架的适用性,我们还使用它来证明角色分配问题的FPT结果,该问题源自社交网络理论,并且与本地透明的同型同态密切相关。
C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315
近年来,许多研究都使用沉浸式虚拟现实(VR)来与真实环境尽可能地分析感知运动的协调(Bideau等,2010; Bideau et al。,2004; Ranganathan and Carlton and Carlton,2007; Vignais et; Vignais et al。,2009; Faure et al。,2020)。对VR的这种强烈兴趣创造了准确控制设备提供的信息,与环境的相互作用和任务的约束的可能性(例如Vignais等,2009; Choi等,2021)。在这种情况下,需要进行研究,以表征虚拟环境中可能的运动动作,这是在深度维度上恰当的(Armbrüster等,2008; Vienne等,2020)。为了解决这一目标,我们的研究团队已经开发了一项视觉运动跟踪任务,以操纵和评估不同虚拟约束对行动参与,尤其是在深度维度上的影响。跟踪任务的原理是移动效应器,以使其与移动目标保持尽可能近,可以通过互动
摘要 - 在此处考虑了动态无线设置中多类调度的问题,其中可用有限的带宽资源分配以处理随机服务需求到达,而在有效载荷数据请求,延迟公差和重要性/优先级方面属于不同类别。除了异质流量外,另一个重大挑战还来自由于时间变化的沟通渠道而导致的随机服务率。现有的调度和资源分配方法,范围从简单的贪婪启发式和受限优化到组合设备,是针对特定网络或应用程序配置量身定制的,通常是次优的。在此帐户中,我们求助于深入的增强学习(DRL),并提出了分配深层确定性策略梯度(DDPG)算法,并结合了深度设置以解决上述问题。此外,我们提出了一种使用决斗网络的新颖方式,这将进一步提高绩效。我们所提出的算法在合成数据和实际数据上都进行了测试,显示了对组合和优化的基线方法的一致增长,以及状态调度计划指标。我们的方法可以使用Knapsack优化的功率和带宽资源降低13%的功率和带宽资源。
∗ 比萨圣安娜高等学校 (SSSA) 经济学研究所,Piazza Martiri della Libert`a, 33, 56127 比萨,意大利 † 马尔凯理工大学 (UNIVPM) 经济与社会科学系,Piazzale Martelli, 18, 2018 海梅一世大学 (UJI) 经济学系,Avda Vicent Sos Baynat s/n, 12071, Castell ́on de la Plana,西班牙
这项研究研究了使用市售活性炭(AC)同时回收贵金离子。在通过微波辐射增强的封闭批处理反应器中进行吸附,从而产生高压和高温条件。检查了溶液的交流质量,过程,过程,温度,pH和离子强度的影响。高温,高压和微波辐射被证明是化学激活的有效手段,导致了近100%的吸附效率。建议微波辐射显着增加活性碳表面的局部温度,从而改变吸附机理。与没有微波支持的传统批处理反应堆相比,这种增强导致了更高的回收率。结果证明了该方法有效金属回收的重要潜力。
摘要——低温共烧陶瓷 (LTCC) 在烧制过程中的收缩是 LTCC 制造中最难控制的特征之一,因为许多因素都会影响结果。胶带制造商给出的收缩率不能完全转移到准备、使用和设备不完全一致的生产环境中。因此,可预测的收缩模型对于按照规格制造 LTCC 设备至关重要。这项工作的目的是使用强大的实验设计 (DOE) 技术为 Ferro L8 胶带开发此类模型。有四个因素不同:堆叠厚度、设备表面、施加的压力和层压过程中的温度。在这些实验中,其他因素(例如操作员、层压时间或烧制曲线)保持为固定值。结果变量是层压质量和 x、y 和 z 方向的收缩。发现叠层质量主要受叠层厚度和叠层表面积相互作用的影响,而对于 z 方向收缩,这种相互作用以及叠层温度是重要因素,最后对于横向收缩,叠层厚度、表面积和温度是主要影响因素。建立了 z 方向和横向收缩的数值模型。这项工作加强了对 LTCC 收缩的理解,并允许 Ferro L8 用户正确补偿收缩布局。