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飞行后分析 — 最终报告 — 重力探测器 B
1.1 什么是重力探测器B？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2 探索实验真理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3 GP-B 飞行任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.4 两种爱因斯坦效应 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.5 为什么要进行另一次爱因斯坦测试？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.6 实验设计和“接近零点” 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....................6 1.7 独特和非凡的技术 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........................7 1.7.1 世界上最完美的陀螺仪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....7 1.7.2 陀螺悬挂系统（GSS） ................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.8 1.7.3 用于陀螺仪方向读数的SQUID磁力仪 ......................................9 1.7.4 指向望远镜 ........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...........10 1.7.5 将导星的运动与遥远的类星体联系起来 ...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.7.6 杜瓦瓶。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>............11 1.7.7 航天器控制—九个自由度 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>.......13 1.8 管理实验 ..... < /div>.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....13 1.9 GP-B 航天器 .......< div> 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.10 在轨运行。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 1.11 异常解决。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.12 管理项目风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.13 一次成功的任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.14 GP-B 的更广泛遗产。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
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预测分析，机器学习，自然语言处理（NLP）和计算机视觉是所有可以在Salesforce中应用的人工智能技术的类型，以增强业务运营和客户互动的各个方面。预测分析使用历史数据来预测未来事件。机器学习涉及可以根据数据学习并做出决策的算法。NLP使用自然语言关注计算机与人之间的相互作用，计算机视觉解释和处理来自世界的视觉信息，以人类的方式了解它。Salesforce利用这些AI技术，尤其是通过其爱因斯坦平台，提供强大的工具，可帮助企业自动化任务，做出更好的决策，并提供更多个性化的服务。有关Salesforce如何利用这些AI技术的更多信息，您可以探索Einstein
用于对话式 AI 的快速文本转语音 - ISCA 档案
我们描述了为对话式 AI 用例创建和提供自定义语音的方法。更具体地说，我们为数字爱因斯坦角色提供语音，以便在数字对话体验中实现人机交互。为了创建适合上下文的语音，我们首先设计一个语音角色，然后制作与所需语音属性相对应的录音。然后我们对语音进行建模。我们的解决方案利用 Fastspeech 2 从音素进行对数缩放梅尔频谱图预测，并使用 Parallel WaveGAN 生成波形。系统支持字符输入并在输出时提供语音波形。我们对选定的单词使用自定义词典以确保其正确发音。我们提出的云架构能够实现快速语音传输，从而可以实时与阿尔伯特·爱因斯坦的数字版本对话。索引词：人机交互、对话式人工智能、文本转语音
针对2型糖尿病的中国美国人的家庭导向的MHealth干预措施的可行性：试点随机对照试验
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江柏翰 博士 Po-Han Chiang, Ph.D.
Fellowship of the Higher Education Academy (FHEA) from Advance HE, 2020 International Certificate of Learning & Teaching in Higher Education Fellowship of Einstein Program of Young Scholars Fellowship Program, 2018 Ministry of Science and Technology (MOST), Taiwan (ROC) Outstanding Students Conference Travel Award from Foundation for the Advancement of 2014 Outstanding Scholarship to attend and present at Neuroscience 2014, Annual Meeting of Society for Neuroscience in Washington DC, USA Outstanding来自2011年杰出奖学金基金会的学生会议旅行奖，参加了2011年神经科学，美国华盛顿特区神经科学学会年度会议，研究兴趣
使用集成平台创新医疗保健交付
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从生殖阶段到更年期过渡，是
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量子最大的改进的近似算法 -
我们给出了一种量子最大切割的近似算法，该算法通过将半明确程序（SDP）松弛到纠缠量子状态来起作用。SDP用于选择变异量子电路的参数。然后将纠缠状态表示为应用于产品状态的量子电路。它达到0的近似值。582在无三角形图上。Anshu，Gosset，Morenz [AGM20]和Parekh，Thompson [PT21A]的先前最佳算法的近似值为0。531和0。分别为533。此外，我们研究了EPR Hamiltonian，其术语为EPR状态而不是单线状态。（EPR是Einstein，Podolsky和Rosen的缩写。）我们认为这是一个自然的中间问题，它隔离了当地哈密顿问题的一些关键量子特征。对于EPR Hamiltonian，我们给出了一个近似值比1 /√< / div>的近似算法