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葡萄酒和蒸馏酒的灌装标准
2 通知 210A 错误地将 19.2 盎司葡萄酒的公制等值列为 545.5 毫升，而不是 568 毫升，这反映了美国苹果酒协会的意见以及英制盎司而非美制液体盎司的换算系数。评论回复涉及 19.2 盎司的尺寸，并在适用的情况下表明读者普遍理解该提案是针对美国盎司的，这是 TTB 的意图。本最终规则使用适当的换算系数来确定法规中的公制等值。
综合膜蒸馏系统的审查
摘要：膜蒸馏（MD）是一个有吸引力的分离过程，可以与具有低温差异的热源一起使用，并且对浓度极化和膜结构的敏感性较小，而不是其他压力驱动的膜分离过程，从而使其可以使用低级热能，从而有助于减少能源的能量，以降低浓度的溶液，并提高了浓度的水平，并提高了浓度的回收率。本文对MD与废热和可再生能源的整合进行了综述，例如太阳辐射，盐梯级太阳能池塘和地热能，以进行淡化。此外，还具有全面总结了具有压力粘贴渗透的MD杂种（PRO），多效应蒸馏（MED），反渗透（RO），结晶，正向渗透（FO）和生物反应器以处理浓缩溶液。对混合MD系统的批判性分析将有助于MD技术的研究和开发，并将促进其应用。最终，提出了MD的可能研究方向。
混合物的组成显式蒸馏曲线...
由于石油原油价格高昂，人们对国内生产生物燃料产生了兴趣，这促使人们考虑用液体来替代或延长传统的石油衍生燃料。虽然乙醇作为汽油增量剂受到了广泛关注，但这种液体存在许多问题，例如对发动机部件的腐蚀性和相对较低的能量含量。由于这些原因和其他原因，丁醇已被研究作为汽油增量剂。对于任何要设计或采用的增量剂，合适的热物理性质知识库都是一个关键要求。在本文中，我们利用先进的蒸馏曲线计量法对典型汽油与正丁醇、2-丁醇、异丁醇和叔丁醇的混合物进行了挥发性测量。这项最近推出的技术是对传统方法的改进，其特点是 (1) 每种馏分都有一个明确的成分数据通道（用于定性和定量分析）；(2) 温度测量是可以用状态方程建模的真实热力学状态点；(3) 温度、体积和压力测量具有低不确定度，适合状态方程开发；(4) 与一个世纪的历史数据一致；(5) 评估每种馏分的能量含量；(6) 对每种馏分进行痕量化学分析；(7) 对每种馏分进行腐蚀性评估。我们已将新方法应用于碳氢化合物混合物和共沸混合物的基础工作以及实际燃料。我们测量的燃料包括火箭推进剂、汽油、喷气燃料、柴油（包括含氧柴油和生物柴油）和原油。
用原始特征重新思考知识蒸馏
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是，这种知识通常是手动设计的，并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中，我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此，我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作，Fitnets可以将平方误差（MSE）损失（MSE）损失最小化。我们的实验表明，在某些情况下，这种幼稚的方法可以产生良好的结果，甚至超过了一些精心设计的方法。但是，它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项，我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明，角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用，而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此，很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响，我们提出了角度蒸馏，并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息，以进行语义分割。广泛的例子表明，我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果，并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
蒸馏视觉语言模型，以增强结局...
摘要。近年来，已经在自动驾驶中调查了大型视力和语言模型（VLM），以解决长期存在的问题，包括推理，概括和长尾方案。但是，将VLM的有效整合到自主驾驶框架中仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了VLP，这是一个新颖的视觉语言规划框架，它利用了大型视觉语言模式来弥合语言理解与自动驾驶之间的差距。VLP是一种训练方法，它通过提出对比度学习目标来提炼VLM的力量到端到端模块化自主驾驶。在开路和闭环任务上进行了广泛的实验，验证了VLP的实用性。尤其是，VLP通过与先前的最佳方法相比，分别在平均L2错误和碰撞率方面，在Nuscenes数据集上实现了状态的端到端计划绩效。
在批处理蒸馏模拟中增强现实主义
摘要。在化学过程工程中，模拟数据的准确性和现实主义对于有效设计和优化广泛的过程至关重要。在本文中，我们演示了神经风格转移方法的功效，以增强模拟产生的时间序列数据的现实性。具体来说，这种机器学习技术使我们能够学习从现实世界化学植物获得的非并行实验数据的样式特征，然后使用它们将模拟数据转换为更紧密地反映了模拟模型未捕获的现实行为和变化。我们提出了一个基于变压器的体系结构，其潜在表示可以纠缠于内容和样式信息。训练后，基础生成模型允许快速和数据有效的风格化生成，而无需每个样本的基于梯度的优化进行许多迭代，就像其他时间序列样式传输基线一样。我们在合成数据和批处理蒸馏的应用中显示了方法的效率。
副细胞动物的蒸馏膜衍生的外膜...
目的：鉴于细菌外膜囊泡（OMV）的有效免疫刺激作用以及副胶束滴虫剂（PD）的显着抗癌特性（PD），该研究旨在阐明PD衍生的OMVS（PD -OMVS）（PD -OMVS）（PD -OMVS）对抗结肠癌的作用和潜在机制。方法：这项研究将PD培养物隔离和纯化的PD -OMV并评估了它们的特征。在体外研究了PD -OMV对CT26细胞摄取，增殖和侵袭的影响。在体内，使用CT26结肠肿瘤模型来研究PD -OMV的抗颜色肿瘤效应和潜在的机制。最后，我们评估了PD -OMV的生物安全。结果：纯化的PD -OMV具有均匀的杯形结构，平均大小为165.5 nm，ZETA电位约为-9.56 mV，其蛋白质与与免疫和凋亡有关的途径有关。体外实验表明，CT26细胞将PD -OMV内化，从而显着降低其增殖和侵袭能力。进一步的体内研究证实了肿瘤组织中PD -OMV的积累，这显着抑制了结肠肿瘤的生长。从机械上讲，Pd -OMVS增加了CXCL10的表达，促进CD8 + T细胞浸润到肿瘤组织中，并表达促炎性因子TNF-α，IL-1β和IL-6。值得注意的是，PD -OMVS表现出高水平的生物安全。这表明PD -OMV可以作为一种新型的纳米级有效免疫刺激剂开发，具有在肿瘤免疫疗法中施用的巨大潜力。结论：本文阐明了PD -OMV可以通过上调趋化因子CXCL10的表达来发挥明显的抗细性肿瘤作用，从而将CD8 + T细胞的浸润增加到肿瘤中并增强抗肿瘤免疫反应。以及开发为一种新型的纳米递送载体，以与其他抗肿瘤药物结合使用。关键字：副细胞曲盘，外膜囊泡，结肠肿瘤，CXCL10，CD8 + T细胞
UAD：机器人操纵中无监督的负担蒸馏
摘要：了解机器人必须在给定开放式任务中的非结构化环境中操纵对象。但是，现有的视觉负担预测方法通常仅在一组预定义的任务上手动注释的数据或条件。我们介绍了无监督的负担蒸馏（UAD），这是一种将负担知识从基础模型提炼到任务条件的辅助模型的方法，而无需任何手动注释。通过利用大型视觉模型和视觉模型的互补优势，UAD自动注释了一个具有详细的<指令，Visual Profiseance> Pairs的大规模数据集。仅在冷冻功能上训练一个轻巧的任务条件解码器，尽管仅在模拟中接受了对渲染的对象的培训，但UAD对野外机器人场景和各种人类活动表现出显着的概括。UAD提供的可负担性作为观察空间，我们展示了一项模仿学习政策，该政策证明了有希望的概括，可以看到对象实例，对象类别，甚至在培训大约10次演示后进行任务指令的变化。项目网站：https：//gpt-affordance.github.io/。