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电动汽车产品的尺寸
电动汽车（EV）已成为全球减少碳排放和应对气候变化的努力的重点。随着对可再生能源重要性的认识，许多国家和汽车制造商正在从常规车辆和电动汽车中转换为政府的严重关注，而2019年总统第55号法规发布了有关电池运输的加速度，并在其他支持电动机上加速了均应进行电动机电机（随后是电动机的加速度），该公司的生产型（均可制作电动机）（均可生产的电动机（公司）（均可制造的电动机）（均可制造的电动机（公司）（数量并制定战略营销，以使市场需求大大增加。根据Kotler的说法，在市场需求中必须通过的阶段之一是购买决定（Arfah，2022）。根据Kotler的说法，在市场需求中必须通过的阶段之一是购买决定（Arfah，2022）。
铁电畴壁的第三维度
波纹现象和曲率效应可提高稳定性并产生各向异性，以及增强的机械、光学和电子响应。双层石墨烯中的霍尔效应[1]和 MoS 2 中形成的人造原子晶体[2]就是很好的例子，它们表明电导率与偏离完美平坦结构之间存在很强的相关性。最近，铁电畴壁作为一种全新类型的二维系统出现，其形貌和电响应之间具有特别强的相关性。[3–6] 畴壁表现出 1-10 Å 数量级的有限厚度，因此通常被称为准二维系统。除了有限的厚度和与波纹二维材料类似之外，这些壁并不是严格意义上的二维，因为它们不会形成完全平坦的结构。弯曲和曲率自然发生，以尽量减少静电杂散场，确保机械兼容性，或由于导致畴壁粗糙的点缺陷。[7–10] 重要的是，相对于主体材料电极化的任何方向变化都会直接导致电荷状态的改变，从而导致局部载流子
核范数中降维的界限
对于 p ≥ 1，令 ℓ p 表示具有有限 p 阶范数的实值序列 x ∈ RN 的空间 ∥ x ∥ p = ( ∑ i | xi | p ) 1/ p 。对于任何 n ≥ 1 和任何 x 1 , ... , xn ∈ ℓ 2，存在 y 1 , ... , yn ∈ ℓ n 2 ，使得对于所有 i , j ∈{ 1, ... , n } ，∥ xi − xj ∥ 2 = ∥ yi − yj ∥ 2 。这直接源于希尔伯特空间的任何 n 维子空间都与 ℓ n 2 等距。事实上，甚至存在这样的 y 1 , ... , yn ∈ ℓ n 2通过考虑 n − 1 个向量 x 2 − x 1 , ... , xn − x 1 ，我们可以得到 ℓ n − 1 2 中的任意 n 个点都可以等距嵌入到 ℓ n − 1 2 中。通过考虑 n 点集 { 0, e 1 , ... , en − 1 } ⊆ R n − 1 ，其中 ei 是第 i 个标准基向量，不难看出维度 n − 1 是等距嵌入的最佳维度。Johnson-Lindenstrauss 引理 [JL84] 建立了一个惊人的事实，即如果我们允许少量误差 δ > 0 ，那么更好的“降维”是可能的。也就是说，对于任何 n ≥ 1 ，任何点 x 1 , ... , en − 1 } , xn ∈ ℓ 2 , 且任意 0 < δ < 1 , 存在 n 个点 y 1 , ... , yn ∈ ℓ d 2 , d = O ( δ − 2 log n ) , 并且对于所有的 i , j ∈{ 1, ... , n } ,
警务工作的新维度 - 阿萨姆邦警察局
1.1. 背景：冠状病毒及其传播 病毒的多样性可能比人类本身更加丰富。冠状病毒就是这样一种病毒，目前正在全球肆虐。冠状病毒是一类可导致哺乳动物和鸟类患病的病毒。在人类中，这些病毒会引起从轻微到致命的呼吸道感染。人类冠状病毒最早发现于 20 世纪 60 年代 1 。最新的冠状病毒株于 2019 年 12 月首次报道并与中国武汉的一场肺炎疫情有关。国际病毒分类委员会 (ICTV) 于 2020 年 2 月 11 日将该病毒命名为“严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2)” 2 。同一天，世界卫生组织 (WHO) 宣布“COVID-19”为该病毒引起的疾病的名称 3 。世卫组织于 2020 年 3 月 11 日宣布其为“大流行病” 4 。
网络空间的挑战：人为因素 - IDA
事实证明，为满足国防部 (DoD) 的需求而组织有效的网络行动是一项挑战。当前一个特别明显的问题是美国网络司令部 (USCYBERCOM) 的未来组织。总统已决定将该司令部提升为一个完整的作战司令部，这将使其脱离美国战略司令部 (USSTRATCOM) 的管辖范围，而该司令部将与其他全球任务整合在一起。第二个决定目前由国防部长决定，即分离 USCYBERCOM 司令和国家安全局 (NSA) 局长的角色。这个问题要求更深入地了解 USCYBERCOM 的网络行动角色与 NSA 的信号情报任务之间的关系，以及这种关系对这两项任务的影响。关于组织网络行动，需要更清楚地回答一个基本问题：“组织起来做什么？”
维度 - 新加坡社会工作者协会
ABCD是一个有力的框架，作为一个集体的社会工作兄弟会，我们必须勇敢地想象ABCD对新加坡社区和地区的全部潜力。作为与该模型紧密共鸣的专业，我们必须对新加坡未来ABCD的规模进行教育。社会工作者必须以勇气和精确的态度扮演我们的社区发展角色，以便有一天，我们可以看到社区如何成为预防，恢复性，安全的空间。不要低估我们建立未来社会的召集能力，在这个社会中，每个地方的“知识和技能”是我们治愈我们集体整体的资产的一部分（Denborough，2008年）。我们必须设想，加深和扩大我们社区的这种做法，直到本世纪的下半个世纪。
维度特征规范6-EVF-83 12V ...
1。预电位阶段：电池连接到充电器时，充电器应检测电池电压。在V1-V2或电池组之间电池电压的电压以当前的I0-I1预先充电。当电池电压达到V2或充电时间到达S1时，充电将进入下一阶段。参数请参阅表1，附录。2。恒定电流充电阶段：电荷电流为i2;当电荷电压达到V3或充电时间到达S2时，电荷进入下一阶段。参数请参阅表2，附录。3。恒定电流充电阶段：电荷电流为i3;当最大电压达到V4或充电时间到达S3时，电荷进入下一阶段。参数参考表3附录。4。恒定电压有限的电流电荷阶段：恒定电荷电压为v4，有限电流为i4。如图4所示，电荷电流下降到i4的下限值时，或电荷时间到达S4，电荷进入下一阶段。参数请参阅表4，附录。5。trick流动阶段：当电荷时间S2小于3小时时，trick流动充电不会被激活。否则有限电压为v5 v5恒定电流为i5或电荷时间到达S5，电荷进入下一阶段。参数参考表5，附录。6。浮点充电阶段：恒定电压为v6，有限电流为i6。充电器应在4小时内切断充电器。参数参考表6，附录。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换