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World File Search System采样精度
新型低边功率开关限流及短路保护技术
表一总结了本设计与其他参考限流和短路保护电路[6][8][9]在采样精度、电流范围、功耗和温度特性方面的电路性能。本设计在高电源电压和宽电流范围、采样精度、电路复杂度、温度相关控制能力和PSRR方面优于其他提出的电路。测量结果验证了本文提出的电路可以提供
使用人工磁场和配备机器人激光的手臂进行超级kamiokande pmts表征探测用机器学习武装的顽固性BSM参数空间
这项研究引入了创新的机器学习（ML）辅助采样方法，旨在更有效地扩展标准模型（BSM）参数空间。Markov Chain Monte Carlo（MCMC）和Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等传统方法经常在高维，多模式空间中面临限制，从而导致计算瓶颈。我们的方法结合了积极训练的深层网络（DNN）和嵌套采样，动态预测更高的样子区域，以加速收敛并提高采样精度。这些可扩展的框架具有可扩展的框架，可以在高层物理学（HEP）研究中进行全面分析，以解决bsm compariete bsm commiate bsm commiate bsm compariate bsm compariate bsm comporiate comportiation comportiation comportiation。