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使用减少数据集的机器学习的AESA天线
摘要。本文提出了一种基于深的神经网络（DNN）的方法，用于8个元素分阶段阵列天线的辐射模式合成。为此，将所需辐射模式的181点作为输入到DNN和阵列元素的相位作为输出提取。现有的辐射模式合成技术的DNN技术并不直接适用于数据集大小随数组尺寸呈指数增长时。为了过度使用这个瓶颈，我们提出了为DNN生成数据集的新颖有效的方法。具体而言，通过杠杆，分阶段阵列天线的恒定相移特性，数据集大小减少了几个数量级，并独立于阵列大小。这在速度和复杂性方面具有相当大的优势，尤其是在实时应用中，因为DNN可以立即学习和综合所需的模式。通过使用理想的方形梁和最佳阵列模式作为DNN的参考输入来验证所提出方法的实现。MATLAB和CST中产生的结果证明了所提出的方法在合成所需的辐射模式中的有效性。
利用生物技术的力量改良作物
生物技术涵盖各种技术，使科学家能够操纵农作物的基因组成以获得所需的特性。例如，基因工程可以将特定基因引入植物，赋予植物抗虫、抗除草剂和改善营养成分等特性。分子标记通过标记辅助育种帮助选择所需特性，使育种者能够根据特定 DNA 序列的存在与否做出明智的决定。基因组编辑技术（例如 CRISPR-Cas9）提供了精确而有效的工具来修改植物基因组中的特定基因，为作物改良开辟了新的可能性 [2]。
使用 Tiger Bridge 持续数据保护 (CDP) 实现零浪费备份和即时恢复
Tiger Bridge 版本控制功能与高达 16 个 9 的云耐久性相结合，提供了一种弹性解决方案，可将数据与黑客、恶意软件和加密病毒隔离开来。右键单击并选择所需版本即可访问任何文件的先前版本。右键单击并选择所需的时间戳，将整个文件夹或子文件夹还原到特定日期和时间。使用双向同步和文件锁定功能配置多个端点。通过使用零字节存根文件快速恢复元数据，使用按需文件系统重建立即恢复操作。高级部分和渐进式下载允许应用程序预取整个文件或仅恢复所需的部分。
