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言语运动发展的神经计算建模
语音运动控制的 DIVA 模型发音器官速度方向 (DIVA) 模型是一个人工神经网络，可定量描述语音运动控制背后的计算（Guenther，1995；Tourville 和 Guenther，2011；E. Golfinopoulos、Tourville 和 Guenther，2010；有关详细说明，请参阅 Guenther，2016）。它包含一个模拟组件网络，这些组件代表负责产生语音的大脑结构。该模型包括一个模仿声道行为的发音合成器，神经网络学习控制合成器发音器官的运动，以产生可理解的语音。我们在此重点关注模型的神经计算和发展过程的更高级别处理，避免使用数学方程和计算机实现细节，以方便处理。为了理解该模型，我们首先将 定义为大脑中具有自己优化的运动程序的“语音块”。这些块可以是音素、音节和/或单词，具体取决于所考虑的年龄和语言经验。根据许多先前的提议（例如，Kozhevnikov & Chistovich，1965；Levelt，1993；MacNeilage & Davis，1990），并得到音素组合分布分析（Sun & Poeppel，2022；Kessler & Treiman，1997）的支持，我们建议
PRME_Report_2021-22.pdf - 蒂皮商学院
爱荷华大学位于奥吉布韦族/阿尼希纳比族（奇珀瓦族）、巴克索族（爱荷华族）、基卡波族（基卡普族）、Omāēqnomenēwak族（梅诺米尼族）、迈阿密族（迈阿密）、努塔奇族（密苏里族）、Umoⁿho族（奥马哈族）、Wahzhazhe族（奥塞奇族）、Jiwere族（奥托埃族）（渥太华族）、庞卡族、Bodewadmi/Neshnabé族（波塔瓦托米族）、Meskwaki/Nemahahaki/Skiwaki族（萨克和福克斯族）、达科他族/拉科塔族/纳科达族、Sahnish/Nuxbaaga/Nuweta族（三个附属部落）和Ho-Chunk族（温尼贝戈族）等民族的故乡。以下部落民族：乌莫霍 (内布拉斯加州和爱荷华州的奥马哈部落)、波卡 (内布拉斯加州的庞卡部落)、梅斯克瓦基 (爱荷华州密西西比河的萨克和福克斯部落) 和霍-丘克 (内布拉斯加州的温尼贝戈部落) 继续在爱荷华州繁衍生息。作为一所学术机构，我们始终坚持大学对多元化、公平和包容性的承诺，了解原住民的历史和当前经历将有助于我们开展工作；作为一所大学，我们共同致力于通过学术奖学金、合作伙伴关系、社区服务、招生和保留工作来建立关系，承认我们的过去、现在和未来的原住民国家。
空间项目管理的概念框架...
步伐行业是一个复杂的行业，众多参与者在新的太空经济中赢得了股份。必须让空间行业的利益相关者采用可行，合乎逻辑和计算的方法，以便在最佳时间范围内获得投资回报（ROI）。根据Yazici和Darici的说法，空间行业由各种实体组成，例如全球通信，航空交通管理，天气的预测等[1]。Yazici和Darici进一步指出，新的太空经济将为大众创造大量的就业和就业[1]。为了控制和管理太空行业中的复杂实体，具有敏锐的项目管理方法至关重要。良好的项目管理的实施将确保以最佳方式利用资源，并且浪费保持较低。良好的项目管理还需要在所需的持续时间内完成空间项目。霍尔说，有许多项目管理方法，例如PERT，关键连锁项目管理，CPM和Agile [2]。这些方法旨在通过将项目分为可管理的块并为每个块设定适当的里程碑来清楚地管理项目[2]。Harridon进行了研究和调查，证明具有良好管理方法的项目已成功完成了所需的时间范围内的项目或任务[3]。Harridon使用了搜救任务的数据来了解将项目或任务推向正确路径的管理方法[3]。
人类 iPSC 亚型定向分化为心房和心室心肌细胞
15. 将 Matrigel 包被的培养板和 hiPSC 培养基预热至 20-25 C。16. 从预包被的培养板中吸出 Matrigel 并加入 hiPSC 培养基（6 孔板每孔 2 ml）。17. 将 9 ml hiPSC 培养基加入到 15 ml 离心管中。18. 将低温小瓶直接转移到 37 C 水浴中并观察解冻过程。当管中大部分内容物解冻并仅剩下一小块冰时，迅速取出并用 70％ 乙醇彻底清洗。19. 小心地将细胞逐滴转移到准备好的带有培养基的 15 ml 离心管中。以 200 3 g 的速度离心 5 分钟。20. 小心吸出上清液。将沉淀物悬浮在 hiPSC 培养基（例如 1 ml）中，并接种到准备好的 Matrigel 包被的培养板上。前 24 小时加入 1 ml/ml 2 mM Thiazovivin（最终浓度 2 m M）。21. 如果 24 小时后细胞附着良好，则用 hiPSC 培养基更换培养基。如果附着力较低，再加入 1 ml/ml 2 mM Thiazovivin（最终浓度 2 m M），培养 24 小时。从第二天开始，每天更换培养基，每孔（6 孔）加入 2 ml hiPSC 培养基。继续“hiPSC 传代和维护”，步骤 1-8。
浮动太阳能光伏（FSPV）：太阳能光伏行业的第三大支柱？
印度在可再生能源设施部署方面取得了令人瞩目的成就，过去 5-6 年间增长了近 3.5 倍，其中大部分装机容量来自陆上风电和太阳能光伏 (PV) 设施。目前，印度并网太阳能光伏行业主要由地面设施 (93% 1 ) 主导，其余则由屋顶太阳能光伏设施贡献。2010 年至 2018 年间，该国公用事业规模太阳能光伏的安装成本下降了 84% 2，使印度成为世界上公用事业规模太阳能光伏安装成本最低的国家。众所周知，太阳能光伏部署非常耗费土地，扩大项目规模需要大量连续的土地，这在许多情况下都很有挑战性。为了使发展速度与国家太阳能装机容量增加目标相称，需要探索和建立替代方案。浮动太阳能光伏 (FSPV) 或浮式光伏就是这样一种替代方案，它已开始在全球范围内受到关注，预计未来几年将强劲增长。据估计，到 2022 年，年新增装机容量可能从 2018 年的 1.314 GWp 上升到 4.6 GWp。目前，中国是领先的国际市场，其次是日本和韩国。由于拥有大片水域，印度在开发 FSPV 项目方面也前景光明。
启用空中3D打印
抽象的航空3D打印是一项开创性的技术，但在其概念阶段，结合了3D打印和无人驾驶飞机（UAVS）的前沿，旨在自动地在偏远和难以到达的位置建造大型结构。所设想的技术将通过利用无人机作为精确的建筑工人来实现建筑和制造行业的范式转变。但是，无人机的有效负载能力有限，以及操纵和计划所需的复杂敏捷性，施加了一个强大的克服障碍。旨在超越这些问题，本文提出了一种新型的基于空中分解和调度3D打印框架，该框架将模型的原始3D形状的近乎最佳分解分解为较小，更易于管理的子零件，称为块。这是通过基于启发式函数搜索平面切割来实现的，该函数结合了与子部分之间的互连性相关的必要约束，同时避免了无人机的挤出机和生成的块之间发生碰撞的任何可能性。此外，还提出了一个自主任务分配框架，该框架确定了一个基于优先级的序列，将每个可打印的块分配给无人机进行制造。使用基于物理学的凉亭仿真引擎证明了所提出的框架的效率，在该引擎中建立了各种基于原始的CAD的空中3D构造，考虑到非线性无人机动力学，相关的运动计划和通过模型预测性控制的相关运动计划和反应性导航。
使用AI/ML和生成AI
摘要： - 在数字化和旅行限制的背景下，全球云计算市场有望在2025年增长到3425亿美元。全球云服务提供商正在彻底改变其基础架构，服务和应用程序，以捕获市场的大部分市场。在现代时代，AI/ML发现了许多实际应用。在其中，神经网络（NNS）在计算机视觉，自然语言处理，序列生成等领域显示出巨大的成功。In this report, an exhaustive literature survey has been performed to understand how the existing cloud infrastructure and cloud services are using cutting-edge AI/ML capabilities to maximize their presence and the challenges still present that require in-depth analysis.The focus of this report will be on the cutting-edge, end-to-end generative models, graph learning, and AI/ML in 5G cloud services for next-generation cloud services.Generative modeling refers to the process of了解某些目标数据的结构并生成类似于培训数据的新数据。在机器学习文献中已经介绍了许多生成建模程序，例如用于时间建模的马尔可夫模型，受限的玻尔兹曼机器，生成对抗网络，变异自动编码器等。特别是，深度学习已被证明是处理这种生成任务的强大工具。本文涵盖了使用AI/ML，生成模型，其应用，培训，新兴技术的挑战以及最佳实践和指南的各个方面。
启用空中3D打印
抽象的航空3D打印是一项开创性的技术，但在其概念阶段，结合了3D打印和无人驾驶飞机（UAVS）的前沿，旨在自动地在偏远和难以到达的位置建造大型结构。所设想的技术将通过利用无人机作为精确的建筑工人来实现建筑和制造行业的范式转变。但是，无人机的有效负载能力有限，以及操纵和计划所需的复杂敏捷性，施加了一个强大的克服障碍。旨在超越这些问题，本文提出了一种新型的基于空中分解和调度3D打印框架，该框架将模型的原始3D形状的近乎最佳分解分解为较小，更易于管理的子零件，称为块。这是通过基于启发式函数搜索平面切割来实现的，该函数结合了与子部分之间的互连性相关的必要约束，同时避免了无人机的挤出机和生成的块之间发生碰撞的任何可能性。此外，还提出了一个自主任务分配框架，该框架确定了一个基于优先级的序列，将每个可打印的块分配给无人机进行制造。使用基于物理学的凉亭仿真引擎证明了所提出的框架的效率，在该引擎中建立了各种基于原始的CAD的空中3D构造，考虑到非线性无人机动力学，相关的运动计划和通过模型预测性控制的相关运动计划和反应性导航。
Fest 2023会议手册
气候变化是在20世纪的最后两个三十年中全球会议和会议中的边缘问题，但已成为优先问题，尤其是在过去十年中。气候变化，全球变暖，污染，不可再生能源的减少，能源的地缘政治，宏观经济学，供应和需求以及能源独立性的需求是推动寻求可行和可再生能源的力量。在2019年确认英国的当事方（COP）主席会议时，该科学清楚地表明，将变暖限制为1.5°C的途径很快将无法实现，而无需紧急采取行动减少排放。根据2023年1月的世界银行集团旗舰报告，“全球经济前景”，由于气候变化 /全球变暖造成的损失正在使这些国家（尤其是南亚地区）大部分GDP。情况可以通过协作和共享可以停滞 /逆转。这加剧了可靠的可再生能源和清洁能量的必要性。包括印度在内的每个国家都致力于逐步为可再生能源做出更大的贡献。印度已于2030年宣布了500 GW的已安装电力能力。到目前为止，该国至31.10的非化石燃料来源总共已安装了172.72吉瓦。 2022。到目前为止，该国至31.10的非化石燃料来源总共已安装了172.72吉瓦。2022。
魔术师 - Force Magazine
谚语的存在是有原因的。它们简洁地传达了段落无法传达的内容。因此，这里有一个谚语来描述两周前宣布的联邦预算中的国防拨款——只是为了为 2023 年印度航空展营造气氛——事实胜于雄辩。大多数国防工业大佬们通常都准备好了评论，他们已经召开了会议。少数发言者提到了国防现代化、能力建设甚至研发以外的所有事情。原因很简单。在百分比和实际数字增加拨款的背后，是一个可悲的事实，即分配给资本支出 (CapEx) 的资金实际上将用于已经签署的合同。这就是印度空军获得最高金额的原因，因为它必须支付 S-400 等大型平台的费用，用于战斗机升级以及新引进运输机。第二大笔资金流向了三个军种中最小的印度海军。这也是可以理解的，因为海军最近刚刚接收了航空母舰 INS Vikrant，该航母还没有自己的停泊空间，只能使用 L&T 在泰米尔纳德邦卡图帕里 (Kattupalli) 的设施。此外，海军还与印度和俄罗斯签订了多艘水面和水下舰艇的合同，这些舰艇必须分期付款。尽管陆军规模庞大，而且由于北部边境危机而紧急采购，但陆军获得的资本支出份额最小。