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B.Sc.Aero.pdf - 孟买大学
机身结构。结构强度的适航要求；结构分类，一级、二级和三级；故障安全、安全寿命、损伤容限概念；区域和站点识别系统；应力、应变、弯曲、压缩、剪切、扭转、拉伸、环向应力、疲劳；排水和通风规定；系统安装规定；雷击保护规定。应力蒙皮机身、框架、纵梁、纵梁、舱壁、框架、双层板、支柱、拉杆、横梁、地板结构、加固、蒙皮方法和防腐保护的建造方法。吊架、稳定器和起落架附件；座椅安装；门：构造、机制、操作和安全装置；窗户和挡风玻璃构造；燃料储存；防火墙；发动机支架；结构组装技术：铆接、螺栓连接、粘合；表面保护方法、铬酸盐处理、阳极氧化、喷漆；表面清洁。机身对称性：对准和对称性检查方法。
第 XVI 卷，2022 年 2 月 1 日 - 莱顿大学
当前有关跨国圣战主义的特刊由丹麦国际问题研究所 (DIIS) 的 Dino Krause 和 Mona Kanwal Sheikh 担任客座编辑。他们与撰稿人一起，从冲突研究的概念视角来审视圣战主义。除了客座编辑的介绍之外，这期特刊包含五篇文章。第一篇由 Ioana Emy Matesan 撰写，探讨了跨国圣战主义的种类。第二篇由 Dino Krause 撰写的文章探讨了“跨国”圣战主义的真面目。在下一篇文章中，Mark Juergensmeyer 向读者介绍了他对宗教暴力如何结束的看法。Saer El-Jaichi 和 Joshua Sabih 则审视了一些主要“前者”对激进圣战主义的驳斥。最后，Mona K. Sheikh 和 Isak Svensson 比较了打击暴力极端主义方法与冲突解决方法在应对圣战主义时的效用。
抑制剂：有效变压器（学生摘要）
为了提高量化的传输器的计算效率，我们仅用涉及添加和relu激活的替代机制代替了点产生和基于软max的提示。此侧位于矩阵乘法通常需要的双重精度上的扩展，并避免了昂贵的软效果评估，但保持了传统点产物关注的大部分核心功能。它可以在资源约束的硬件或算法算术系统（例如同态加密）上获得更有效的执行并支持更大的量化变压器模型。在四个常见基准任务上进行的训练实验显示了测试集的预测分数，与传统变压器的观点相媲美。我们的缩放体验还表明，无论是在宣传和加密之外，都表明了大量的计算节省。本文中引起的基于RELU和基于加法的注意机制可以通过避免加密变量的昂贵乘法来实现在同态加密下运行的隐私AI应用。
看瑞士奶酪生产和缺陷
牛奶：牛奶质量非常重要；瑞士奶酪更重要。瑞士人不允许从奶牛中使用牛奶，因为孢子形成者可能会在瑞士奶酪中引起气体和变质问题。在美国瑞士奶酪行业中并非如此。优质的牛奶，在体细胞，乳酸杆菌，孢子，标准板数和MUN的低位牛奶中，对于制造瑞士是有利的。尽管瑞士婴儿使用全牛奶，但传统的瑞士奶酪会从全牛奶中除去一些脂肪。通常以3.0-3.3％的脂肪结束。瑞士奶酪的牛奶有时会澄清或通过双乳头运行，这将消除可能导致成熟问题的孢子。在巴氏灭菌之前，将来自双层型的小“滑动流”添加回牛奶中，这有助于提供“核”，从而破坏奶酪体足以允许眼睛发育。使用
（讨论文件）
摘要近年来，变形金刚领导了自然语言处理的一场革命，而视觉变形者（VIT）承诺在计算机视觉中也这样做。广泛使用VIT的主要障碍是它们的计算成本。的确，给定图像分为一个贴片列表，vits计算每一层，每个贴片相对于所有其他贴片的注意力。在文献中，许多解决方案试图使用量化，知识蒸馏和输入扰动来降低注意力层的计算成本。在本文中，我们的目标是在这种情况下做出贡献。特别是，我们提出了一个使用加强学习来培训代理的框架，该框架是在培训VIT期间确定最不重要的补丁的代理商。一旦确定了此类斑块，AgentVit就将其删除，从而减少了VIT处理的斑块数量。我们的目标是减少VIT的训练时间，同时保持竞争性能。
通过增强学习加速视力变压器
摘要近年来，变形金刚领导了自然语言处理的一场革命，而视觉变形者（VIT）承诺在计算机视觉中也这样做。广泛使用VIT的主要障碍是它们的计算成本。的确，给定图像分为一个贴片列表，vits计算每一层，每个贴片相对于所有其他贴片的注意力。在文献中，许多解决方案试图使用量化，知识蒸馏和输入扰动来降低注意力层的计算成本。在本文中，我们的目标是在这种情况下做出贡献。特别是，我们提出了一个使用加强学习来培训代理的框架，该框架是在培训VIT期间确定最不重要的补丁的代理商。一旦确定了此类斑块，AgentVit就将其删除，从而减少了VIT处理的斑块数量。我们的目标是减少VIT的训练时间，同时保持竞争性能。
摘要 - NPL 出版物 - 国家物理实验室
搜索线圈可与电子电荷积分器结合使用，以测量磁通密度；要么改变磁场强度，要么将搜索线圈移入或移出磁场，这样磁通量的变化就会在线圈中产生电动势。通过在稳定的非导电、非磁性线圈架上缠绕单层线圈，可以生产出具有可计算有效面积的搜索线圈。国家物理实验室 (NFL) 已生产出一组非常稳定的线圈，方法是将裸铜线在张力下缠绕在熔融石英线圈架上，线圈之间留有空隙以提供必要的绝缘。线圈架和电线的尺寸用光学千分尺测量（以避免压坏电线），据此计算有效面积，不确定度为：t 0.02%。二级标准搜索线圈通常使用缠绕在树脂粘合布线圈架上的绝缘电线制造，在这种情况下，不确定度应能达到：t 0.2%。
用于文本分类的量子循环架构
循环神经网络 (RNN) 在神经 NLP 的早期阶段具有变革性（Sutskever 等人，2014 年），并且与 Transformers 等较新的架构相比仍具有竞争力（Orvieto 等人，2024 年）。如今，量子计算也正在成为一种潜在的变革性技术（Preskill，2018 年），我们很自然地会考虑 NLP 模型的量子版本，比如 RNN，并问它们是否比经典模型具有任何优势。在这里，我们开发了基于参数化量子电路 (PQC) 的单元量子 RNN。PQC 可用于提供一种混合量子经典计算形式，其中输入和输出采用经典数据的形式，而控制 PQC 计算的一组参数是经过经典优化的（Benedetti 等人，2019 年）。量子计算之所以令人兴奋，是因为它能让我们高效地解决问题或运行模型，而这些在传统计算机上无法高效运行（Nielsen and Chuang，2000）。量子硬件的快速发展意味着
视觉的元构基准
近年来，变形金刚[9]在各种计算机视觉任务[10]，[11]，[12]，[13]中表现出了不前期的成功。变压器的能力长期以来一直归因于其注意力模块。因此，已经提出了许多基于注意力的令牌混合器[4]，[5]，[14]，[15]，[16]，目的是为了增强视觉传输（VIT）[11]。尽管如此，一些工作[17]，[18]，[19]，[20]，[21]发现，通过用空间MLP [17]，[22]，[23]或傅立叶变换[18]等简单操作员更换变压器中的注意模块，结果模型仍然会产生令人鼓舞的性能。沿着这条线，[24]将变压器摘要为一种称为元构造器的通用体系结构，并假设是元构造者在实现竞争性能中起着至关重要的作用。To verify this hypothesis, [24] adopts embarrassingly simple operator, pooling, to be the token mixer, and discovers that PoolFormer effectively outperforms the delicate ResNet/ViT/MLP-like baselines [1], [2], [4], [11], [17], [22], [25], [26], which con- firms the significance of MetaFormer.