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根本原因分析(RCA)对于从模糊结果中发现疾病至关重要。通过在模糊过程中观察到的崩溃来自动化此过程,被认为是具有挑战性的。特别是,已知当今的统计RCA方法非常慢,通常需要数十个小时甚至一周的时间来分析崩溃。此问题来自此类方法的偏差采样。更具体地说,如果输入引起了程序中的崩溃,这些方法通过将其突变以生成新的测试用例,以围绕输入进行样式。这些情况用于模糊程序,希望可以充分采样原始输入的执行路径上的一组程序元素(块,指令或谓词),以便可以确定它们与崩溃的相关性。此过程倾向于生成输入样本,更可能导致崩溃,其执行路径涉及一组类似的元素,而这些元素变得越来越不可分割,直到已经进行了大量样品。我们发现,可以通过对“反例”进行抽样来有效地解决此问题,这会导致当前相关性估计值发生重大变化。这些输入尽管仍然涉及这些元素通常不会导致崩溃。发现它们在区分程序元素中有效,从而加速了RCA过程。基于局面,我们设计并实施了增强学习(RL)技术,以奖励涉及反例的操作。通过平衡随机抽样与反例上的综合采样,我们的新方法(称为r a c ing)被证明可以实质上提高当今统计RCA的可伸缩性和准确性,从而超过最终的最大程度的命令。
在我们位于巴伐利亚雷姆林根的生物甲烷植物上,我们的开创性解决方案将每年从大气中删除约9,000吨的CO 2。我们将这种解决方案扩展到整个德国的其他植物,为打击气候变化做出了有意义的贡献。在Reimlingen中,另一项创新增强了我们的植物的灵活性:Reverion技术。基于固体氧化物燃料电池的晚期发电厂可将现有的电力转换率翻倍。及其积分的可逆性,它可以在网格中剩余的电力期间通过电解提供氢和合成甲烷。在没有阳光和风的几天里,这种存储的能量尤为重要,因为它可以轻松电气化。我们的联合偿还项目赢得了德国天然气行业可持续生产创新奖。
3D NAND垂直堆栈缩放缩放量主要是在膜沉积和蚀刻方面引起的挑战,这与设备通过功能尺寸减小进行缩放不同。与图案,隔离并连接垂直集成的3D存储器设备,需要难以高纵横比(HAR)蚀刻。通常将孔或沟槽的纵横比定义为深度与孔或沟槽宽度的比率。3D NAND制造中的关键过程包括替代堆栈膜沉积,高纵横比蚀刻和文字线金属化。找到位密度,读写速度,功率,可靠性和成本之间的平衡对于应用至关重要。当我们在结构中添加更多层,并且还有额外的资本支出,随着层的数量增加,增加更多的存储容量变得越来越昂贵。
临床和经济评论研究所 (ICER) 是一个独立的非营利性研究组织,负责评估医学证据并召集公共审议机构,帮助利益相关者解释和应用证据,以改善患者治疗效果和控制成本。通过所有工作,ICER 寻求帮助创造一个未来,在那里,将证据付诸行动的合作努力为更有效、更高效和更公正的医疗保健系统奠定基础。有关 ICER 的更多信息,请访问 https://icer.org/。本报告的资金来自政府拨款和非营利基金会,其中最大的单一资助者是 Arnold Ventures。这项工作没有来自健康保险公司、药房福利管理者或生命科学公司的资金。ICER 从这些医疗行业组织获得其总收入的约 24% 来运行单独的政策峰会计划,资金大约平均分配给保险公司/PBM 和生命科学公司。没有与此评论相关的生命科学公司参与此计划。有关资助者的完整列表以及有关 ICER 支持的更多信息,请访问 https://icer.org/who-we-are/independent-funding/ 。对于药物主题,除了接受公众的建议外,ICER 还会查看公开可用的信息,并与 IPD Analytics 合作,后者是一个独立组织,为包括付款人、制药商、供应商和批发商在内的多样化行业利益相关者执行新兴药物管道分析。IPD 会免费为 ICER 提供关于药物管道的定制报告,但不会优先考虑特定 ICER 评估的主题。关于中西部 CEPAC
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而,根据人类的看法,这种系统努力鉴于那些稀疏的点云,因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中,场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距,以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果,我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型,直接应用了基于图像的扩散方法。差不多,我们建议直接在这些点上操作,并介绍尖锐的和降解的扩散过程,以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起,我们提出了正规化损失,以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明,我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景,作为输入,与最新场景完成方法相比,产生了更多详细信息的场景。我们认为,我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而,根据人类的看法,这种系统努力鉴于那些稀疏的点云,因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中,场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距,以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果,我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型,直接应用了基于图像的扩散方法。差不多,我们建议直接在这些点上操作,并介绍尖锐的和降解的扩散过程,以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起,我们提出了正规化损失,以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明,我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景,作为输入,与最新场景完成方法相比,产生了更多详细信息的场景。我们认为,我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
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对于永久性结构,建议温度高于 150 ° C。烤箱烘烤会增加交联,同时应力的增加最小。 存储 避免光照,存放在 4 – 21ºC 的直立密闭容器中。将光刻胶远离氧化剂、酸、碱和火源或点火。 处理和处置 请参阅 SDS 以了解处理和适当的 PPE。 HARE SQ™ 光刻胶含有易燃液体;远离火源、热源、火花和火焰。这种 HARE SQ™ 光刻胶与光刻胶处理中使用的典型废物流兼容。用户有责任按照所有当地、州和联邦法规进行处置。
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