XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高精
使用描述符 obta 进行高精度材料特性预测的实验设计
摘要 在材料科学中，可控和不可控描述符均可用于表征材料。可控描述符的例子包括元素组成和制造过程；相反，不可控描述符由表征特定样品的实验数据生成，例如原始光谱数据或比重。在本研究中，我们考虑一种实验设计来获得一个高精度预测模型，其中材料的不可控描述符是特征，其材料属性是标签。一般而言，由于不可控描述符与材料属性更密切相关，因此基于它们的预测将更准确。本研究中实验设计的目标不是改善材料属性本身，而是预测其属性。为了实现这种设计，我们选择合适的可控描述符来合成候选材料，当相应的不可控描述符和材料属性添加到训练数据中时，预测精度会提高。我们提出了两种实验设计方法，一种基于贝叶斯优化，另一种基于不确定性抽样。使用记录了可控和不可控描述符以及机械性能的聚合物数据库，我们确认我们的方法可以选择合适的候选材料来训练一个高精度预测模型，其中材料性能由不可控描述符预测。我们提出的方法可以应用于材料开发，其中不可控描述符比获得目标材料性能更容易通过实验获得；它也将有助于提取材料结构和性能之间的关系。
高精度仿真评估任务负荷指数和...
[13]。这项分析主要在模拟内窥镜手术和急诊室情况下进行，与参与者（单独或团队）的设置不匹配，并且表现不会影响任何认证。所有这些差异都可能影响任务负荷，在医学领域很难建立一个通用且可靠的阈值。但是，确定每个场景的相对任务负荷可能有助于讲师确定与提供的任务负荷相关的场景的特定兴趣。需要进一步研究以评估与
适合空间应用的新型高精度旋转变压器拓扑
摘要：近年来，航天工业经历了重大变化，这主要是由于私营公司的进入，震动了该行业。这种新情况允许降低传统航天仪器的可靠性，同时减少开发时间和制造量。因此，尽管使用之前在太空中测试过的设备很常见，但由于前面提到的原因，这可能是引入新技术的最佳时机。一项具有巨大潜力的有趣技术是电机应用中的旋转传感器。从历史上看，电阻电位计因其简单性和坚固性而使用最广泛；然而，它有几个缺点。因此，本文的目的是确定一种有趣的旋转传感器。因此，在本文中，研究了不同类型的传感器。然后，我们回顾了有关旋转变压器的文献，以找到最佳拓扑。我们设计并比较了不同的单速绝对位置旋转变压器，以找到提供最佳结果的旋转变压器。在此过程中，设计了一种新颖的旋转变压器拓扑，该拓扑改进了任何其他研究拓扑的性能。
高精度粒子天体物理学作为宇宙中的新窗口，具有反物质在轨道（Aladino）中的大型接受探测器
抽象的多通用剂天体物理学基于宇宙辐射的检测，其准确性最高。在过去的20年中，太空中的出现太空播种磁光谱仪（AMS-01，Pamela，AMS-02）能够测量将带电的宇宙辐射与反物质分开的带电的宇宙辐射，并与最高的能量相同，可以与最高的能量相同，以确定最高的宇宙射线（CRS）组成部分。这些事态发展开始了精确的宇宙射线物理学时代，从而访问了丰富的高能量天体物理学计划，该计划涉及诸如Matter-Antimters不对称性，暗物质的间接检测以及对CRS的起源，加速和CRS繁殖及其与国际媒介的相互作用的基本问题。在本文中，我们解决了上述科学问题，在第二代，大量接纳，超导磁光谱仪的背景下，在欧洲航天局的Voyage 2050长期计划的背景下，提出的作为使命：反物质在轨道上的大型接受探测器（Aladino）将在能量和速度范围内的分离范围，从而延伸到两种范围之间，以较大的态度/分离量，并使倾斜度分离均匀地分离，并将倾斜度分开，而倾向于散发倾斜度，而淡淡的倾斜度，则可以在范围内进行分离。适用于解决并可能解决现代宇宙学最令人困惑的问题。
优化的脉冲神经元可以通过两个脉冲的时间编码对图像进行高精度分类
目前，人们正在研究使用脉冲神经网络 (SNN) 来解决现代 AI 在边缘设备中得到更广泛应用的一个主要障碍：由深度学习产生的大型先进人工神经网络 (ANN) 的能耗。这尤其适用于常用于图像分类的卷积神经网络 (CNN)，但也适用于其他应用领域。这些 ANN 必须很大才能实现最佳性能，因为它们需要具有足够多的参数才能从它们所训练的庞大数据集（例如 ImageNet2012 数据集的 120 万张图像）中吸收足够的信息。使用这些大型 ANN 的标准硬件实现进行推理本质上非常耗电 1 。脉冲神经元一直是人工智能计算硬件开发的重点，其能量预算大幅降低，部分原因是大脑的巨型 SNN（由大约 1000 亿个神经元组成）仅消耗 20 W（参考文献 2）。脉冲神经元输出一串称为脉冲的典型脉冲。因此，它们的输出与 ANN 神经元输出的连续数非常不同。大多数考虑在神经形态硬件中实现的脉冲神经元模型都受到大脑中脉冲神经元的简单模型的启发。然而，这些简单的神经元模型并没有捕捉到生物神经元通过不同的时间脉冲模式（而不仅仅是通过它们的发放率）编码不同输入的能力（参见图 1 中的示例）。虽然大型 ANN 经过越来越复杂的深度学习算法在巨型数据集上训练，在多个智能类别中接近甚至超过人类的表现，但当前一代基于脉冲的神经形态硬件的性能却落后了。人们希望在循环脉冲神经网络的情况下可以弥补这一差距，因为可以直接训练这些神经网络来实现循环 ANN 的大部分性能 3 。但是，对于前馈网络来说，生成具有与 ANN 类似的性能且脉冲较少的 SNN 的问题仍然存在。实现真正良好图像分类的前馈 CNN
高精度QT分析
我们致力于在所有服务中坚持高标准。我们提供结构良好、清晰且一致的数据来支持您临床研究报告中的声明，同时遵守具有竞争力的时间表。除非另有约定，否则整个研究执行过程中均遵循 CHDR 自己的 Holter 数据收集标准操作程序 (SOP)。由荷兰心脏功能分析师培训基金会 (Stichting Beroepsopleiding Hartfunctielaboranten, SBHFL) 认证的 Holter 专家对单个研究的所有测量均不知情，测量时间、治疗和受试者编号均不知情，以避免观察者之间的差异。我们与 Holter 分析领域的合作伙伴 Intermark Technology BV（荷兰 Someren）密切合作。
科学家开发用于高精度识别手势的人工情报系统
news = 57DCDA7A-BC5D-45C1-AB5B-A8143àb83df）。注意：材料可能已被编辑为长度和内容。有关更多信息，请联系引用的来源。