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从“建筑定义空间的绝对思想”到“ ...
电子邮件地址：hadrovic.ahmet@gmail.com，ahmet.hadrovic@af.unsa.ba摘要 - 本文介绍了本文标题建议的新的建筑类型：从“建筑定义空间的绝对概念”到“建筑物作为活物体”。新类型学基于作者的“建筑定义空间（ADS）”理论，每个建筑实现都有四个基本要素：环境，人，边界和观点。“绝对思想”一词在最广泛的意义上意味着“空间”，因为“实现人类存在的潜在可能性”。“作为活生物体的建筑”一词涵盖了建筑的每一个外观（地球地球，其大气层，宇宙，宇宙和其他天体）和垂直（按照人类历史的规模）。以这种方式给出了极为简化的体系结构图片，同时，根据自然和聚类环境的无限数量，可以将其分为有限数量的“图片”。关键字 - 建筑的新类型学，架构定义的空间（AD）。
绝对初学者的机器学习
机器已经走了很长一段路。他们继续填补工厂的地板和制造工厂，但它们的功能不仅仅是手动活动，直到最近才能进行性能。评判歌曲竞赛，驾驶汽车和检测欺诈性交易是机器现在能够模拟的复杂任务的三个示例。，但是这些非凡的壮举引发了一些观察者的恐惧。他们的恐惧的一部分坐落在生存主义不安全感的脖子上，并引起了一个深厚的问题，即如果什么？如果智能机器在优胜党的斗争中打开我们该怎么办？如果智能机器具有人类从未打算授予机器的能力的后代，该怎么办？如果奇点的传说是真的？另一个值得注意的恐惧是对工作保障的威胁，如果您是出租车司机或会计师，则有一个有效的理由担心。根据英国广播公司（BBC）在2015年出版的国家统计局的联合研究，包括律师工作的职业职业（77％），服务员（90％），特许会计师（95％），接待员（96％）（96％）和出租车司机（57％）在20335年度的自动化机会很高。[1]然而，应仔细阅读有关机器和人工智能（AI）未来进化的计划工作自动化和水晶球的研究。在超级智能中：路径，危险，策略，作者尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）讨论了对人工智能目标的持续重新部署，以及“二十年来是一个美好的地方……足以引起人们的注意和相关性，但足以使一系列突破……可能发生了。” （
来自光电子光谱的液体的绝对电子能量和定量工作函数
视频：液体喷射光电光谱（LJ-PES）在对液体水，水溶液和挥发性液体的电子结构的实验研究中取得了突破。这种技术的新颖性可以追溯到25年以上，其中在于在真空环境中稳定连续的微米直径LJ，以实现PES研究。PES中的关键数量是与电子垂直促进到真空中的最可能的能量：垂直电离能量，vie，for中性和阳离子，或垂直脱离能量VDE，用于阴离子。这些数量可用于鉴定物种，其化学状态和粘结环境及其在溶液中的结构特性。准确测量VIE和VDE的能力至关重要。相关的主要挑战是针对明确定义的能源参考的确定这些数量。仅采用最近开发的方法是通常的测量，通常对液体可行。实际上，这些方法涉及将凝结的概念应用于从液体样品中获取光电子（PE）光谱中，而不是仅依赖自第一个LJ-PES实验以来通常实施的分子 - 物理处理。这包括在自由电子检测之前明确考虑电子遍及液体表面的遍历。与精确的电离光子能量一起，此功能可以直接确定VIE或VDE，相对于液相真空水平，从任何感兴趣的PE特征中都可以直接确定。我们相对于液态真空水平的测量VIE和VDE的方法特别涉及检测样品中发出的最低能量电子，这些电子的能量勉强能够克服表面电势并积聚在液态光谱的低能尾巴中。通过将足够的偏置电位应用于液体样品，通常可以暴露出这种低能的光谱尾部，其尖锐，低的能量截止均显示出在测得的光谱中揭示真正的动力学零，而与实验中的任何扰动固有或外部电位无关。此外，通过还确定凝结物质中常见平衡能级的溶液 - 相VIE和VDE，费米水平可以量化固态PES溶液溶液工作功能，Eφ和液体可效应表面偶极效应中普遍实现的参考能。使用LJS，只能通过控制不良的表面充电和所有其他外部电势来正确访问费米水平，从而导致所有PE特征的能量移动，并排除准确的电子能量访问。更具体地说，必须设计条件以最大程度地减少所有不良电位，同时保持样品和设备之间的平衡，内在的（接触）的电位差。建立这些液相准确的能量引用方案，重要的是，可以从近偏差溶液中确定VIE和VDE，以及批量电子结构和界面效应之间的定量区别。■密钥参考我们将在此处审查和示例这些方案，并在此处审查这些方案，并在此处进行几种示例性水溶液，重点关注最低的离子化或最低能源 - 能源PE峰，这与水相种类的氧化稳定性有关。
绝对编码器ENA58IL-S *** - PROFIBUS
反干扰测量高度复杂的微电子的使用需要一贯实施的反干扰和布线概念。这变得越重要，建筑物的紧凑程度就越大，对现代机器性能的需求就越高。以下安装说明和建议适用于“普通工业环境”。对于所有干扰环境，没有理想的解决方案。应用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态：•在串行线的开始和结束时，串行线终止了串行线（在接收/传输和接收/传输之间）（例如，控件和最后一个编码器）。•编码器的接线应与能量线的距离很大，这可能会引起干扰。•屏幕的电缆横截面至少4mm²。•电缆横截面至少0,14mm²。•屏幕的接线和0 V的接线应在可能的情况下径向排列。•请勿扭结或堵塞电缆。•遵守数据表中给出的最小弯曲半径，并避免拉伸和剪切负荷。操作说明
绝对式编码器 ENA58IL-S***-CANopen
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。现代机器的结构越紧凑，对性能的要求越高，这一点就变得越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。没有一种解决方案适合所有干扰环境。当采用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态： • 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。 • 编码器的接线应远离可能造成干扰的电源线。 • 屏蔽电缆横截面积至少为 4 mm²。 • 电缆横截面积至少为 0.14 mm²。 • 屏蔽和 0 V 的接线应尽可能呈放射状排列。 • 不要扭结或卡住电缆。
绝对式编码器 ENA36IL-R***-CANopen
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。现代机器的结构越紧凑，对性能的要求越高，这一点就变得越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。没有一种解决方案适合所有干扰环境。当采用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态： • 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。 • 编码器的接线应远离可能造成干扰的电源线。 • 屏蔽电缆横截面积至少为 4 mm²。 • 电缆横截面积至少为 0.14 mm²。 • 屏蔽和 0 V 的接线应尽可能呈放射状排列。 • 不要扭结或卡住电缆。 • 遵守数据表中给出的最小弯曲半径，并避免拉伸和剪切载荷。操作说明
绝对式编码器 ENA36IL-R***-SSI
SSI 输出格式 标准 • 空闲状态下，信号线“Data +”和“Clock +”处于高电平 (5 V)。 • 时钟信号首次从高电平切换到低电平时，开始传输数据，其中当前信息（位置数据 (D n ) 和特殊位 (S)）存储在编码器中。 ± • 最高位 (MSB) 通过第一个脉冲上升沿应用于编码器的串行数据输出。 • 下一个连续的低位通过每个后续的脉冲上升沿传输。 • 传输最低位 (LSB) 后，数据线切换到低电平，直到单稳态触发器时间 T m 到期。 • 直到数据线再次切换到高电平或时钟暂停时间 T p 到期，才能开始后续数据传输。 • 时钟序列完成后，单稳态触发器时间 T m 通过最后一个脉冲下降沿触发。 • 单稳态触发器时间 T m 决定最低传输频率。
绝对地面平面限制了3D激光雷达大满贯
准确的映射和本地化（Dill＆Uijt de Haag，2016年）对于自动驾驶汽车等自主系统（Advs; Huang等，2019）和室内移动机器人技术（Hess等，2016）都是重要的。付出了巨大的努力，致力于使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器的稳健性与基于视觉的SLAM方法相比，使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器实现了准确的同时定位和映射（SLAM）（SLAM）（Qin等，2018，2018）。基于视觉的大满贯基于被动传感器（例如相机）可能对照明和观点变化敏感。相反，像3D激光雷达这样的主动传感器可以为周围环境提供距离测量，而环境不变。出色的鲁棒性和精确度使3D LiDAR成为用于大规模映射和本地化的必不可少的传感器。
接种 COVID-19 疫苗后的绝对淋巴细胞计数与 18F-FDG PET/CT 上疫苗诱导的高代谢淋巴结相关：乳腺癌护理的重点
我们的目的是预测接种 2019 冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗后 18 F-FDG PET/CT 上是否存在疫苗诱导的高代谢淋巴结 (v-HLN)，并确定它们与淋巴细胞计数的关系。方法：在这项回顾性单中心研究中，我们纳入了 2021 年 3 月初至 4 月下旬期间接种基于信使 RNA 或病毒载体的 COVID-19 疫苗后接受 18 F-FDG PET/CT 成像的连续患者。收集人口统计学、临床参数和绝对淋巴细胞计数 (ALC)，并通过逻辑回归研究它们与引流区中 v-HLN 存在的关系。结果：总共有 260 名患者符合条件，其中包括 209 名（80%）女性和 145 名（56%）乳腺癌患者。中位年龄为 50 岁（范围为 23 – 96 岁）。 233 人（90%）接种了信使 RNA 疫苗。90 人（35%）患有 v-HLN，SUV 最大值中位数为 3.7（范围：2.0 – 26.3），74 人（44%）出现淋巴细胞减少，ALC 中位数为 1.4 3 10 9 /L（范围：0.3 – 18.3 3 10 9 /L）。多变量分析显示，年龄≤50岁（OR=2.2；95% CI=1.0～4.5）、无淋巴细胞减少（OR=2.2；95% CI=1.1～4.3）及最后一次疫苗注射与18F-FDG PET/CT显像时间间隔小于30天（OR=2.6；95% CI=1.3～5.6）为v-HLN的独立因素。在乳腺癌患者中，无淋巴细胞减少是与v-HLN显著相关的唯一独立因素（OR=2.9；95% CI=1.2～7.4）。结论：接种 COVID-19 疫苗后 ALC 正常的患者在 18 F-FDG PET/CT 上出现 v-HLN 的可能性更大，这两者都可能与疫苗接种后更强的免疫反应有关。