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在定向能量沉积添加剂制造中对温度和谷物生长的快速模拟
摘要。在本文中，提出了定向能量沉积过程中晶粒生长的快速模拟。控制微观结构确实对于获得所需的宏观行为至关重要。我们对温度的快速宏观模拟进行了晶粒生长的占主导地位。所提出的方法重新提出了最新贡献的耦合：（i）DED中的温度模拟，（ii）基于定向的镶嵌更新方法的晶粒生长模型的介质模型，以及（iii）晶粒生长的晶粒晶粒生长模型。一般策略是在整个过程中计算温度场作为时间的函数。在本节目中未解决初始结晶，并引入了任意的初始微观结构以测试模型。计算了由于热循环而引起的晶粒结构的随机演变，并且在整个部分中都遵循了最终的晶粒结构统计。所提出的模型非常快地可以启用大零件的模拟，并且可以执行参数研究或优化循环以调整过程参数。
快速轨道虚拟现实软件，可促进先天性心脏病的三维重建
计算机生成的3维（3D）重建正在成为先天性心脏病（CHD）中不断增长的技术。已经清楚地证明了虚拟现实（VR）或3D打印模型的好处，尤其是在处理复杂的解剖学或计划最小入侵程序的情况下[1]。的确，对不同的解剖结构之间的空间关系有更深入，更广泛的理解，可以采用出色的手术方法，在某些情况下完全改变它[2]。然而，需要进一步的大规模研究来消除3D重建的潜力，以减少手术时间或预防先天性心脏手术的并发症，就像其他外科手术领域已经达到的那样[3-4]。尽管如此，这些系统的临床使用的一个局限性是使用当前可用软件所需的相对较高的成本和专业知识的程度。此外，由于缺乏标准化方法，较长的处理时间和缺乏心脏周期的动态代表，这些技术的传播受到了限制。随着该领域的发展，新的选项已成为获取虚拟模型所需平台的复杂性的潜在简化。DIVA软件（增强和虚拟环境中的数据集成和可视化，巴黎研究所）是一种新的VR技术，允许快速且用户友好的3D重新建立CHD [5]。我们以前将该软件与标准3D渲染技术进行了比较，并得出结论，Diva是系统的一致性和更快的[6]。在本研究中，我们分析了具有有限专业知识的用户对该软件的使用，以评估CHD中3D重建的潜力。
使用深度学习和快速最大内在产品搜索
我们如何构建和优化必须快速填充板岩的推荐系统（即横幅）？深度学习堆栈与快速最大最大产品搜索（MIPS）算法的组合已经表明，可以在生产中部署灵活的模型，从而可以迅速向用户提供人体建议。尽管很有希望，但不幸的是，这种方法不足以构建最大化奖励的推荐系统，例如单击的概率。通常优化了代理损失，并使用A/B测试来测试系统是否实际提高了性能。本教程通过必要的步骤进行参与，以建模奖励，并直接优化基于快速搜索算法构建的建议引擎的奖励，以生成高性能奖励优雅的推荐系统。
在维度4和加密应用中快速计算2个病毒
摘要。维度4在密码学中首先引入了suplydular等菌菌的加密分析（SIDH），并已在包括Sqisignhd（包括Sqisign Isegeny Isegeny Isegeny Signature Signature Specation of Sqisignhd）中进行了建设性地使用。与维度2和3不同，我们不能再依靠雅各布模型及其衍生物来计算同学。在尺寸4（及更高）中，我们只能使用theta模型。罗曼·科塞特（Romain Cosset），戴维·卢比奇（David Lubicz）和达米安·罗伯特（Damien Robert）的先前作品专注于在theta模型中的necrime级别cogenties的计算（这需要在维度g中使用n g坐标）。对于加密应用，我们需要计算2个发病蛋白的链，需要在尺寸G中使用≥3g的坐标，并使用最先进的算法。在本文中，我们提出了算法，以计算2个尺寸的Abelian品种g≥1的Abelian品种的链条，其水平n = 2的theta-coordinate，在Piererick Dartois，Luciano Maino，Luciano Maino，Gi-Acomo Pope and Damien Robert grbert g = 2。我们提出了这些算法在尺寸g = 4中的进化，以计算源自卡尼的引理的椭圆曲线产物的内态 - 并应用于sqisignhd和sidh cryptanalyalysis。现在，当启动曲线的内态环在笔记本电脑的几秒钟内未知的所有NIST Sike参数时，我们都可以对SIDH进行完整的键恢复攻击。
TPS7A02 Nanopower IQ，25-NA，200-MA，带有快速瞬态响应数据表（Rev. C）
6.1 Absolute Maximum Ratings........................................ 4 6.2 ESD Ratings............................................................... 4 6.3 Recommended Operating Conditions......................... 5 6.4 Thermal Information.................................................... 5 6.5 Electrical Characteristics............................................. 6 6.6 Switching Characteristics............................................ 7 6.7 Typical特征........................................................................................................................................................................................................................................................................................... 18
Hines, Adam D.、Stratton, Peter G.、Milford, Michael 和 Fischer, Tobias (2024) VPRTempo：一种用于视觉的快速时间编码脉冲神经网络
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 凭借其潜在的节能、低延迟和持续学习能力，处于神经形态计算的前沿。虽然这些功能非常适合机器人任务，但迄今为止，SNN 在该领域的应用有限。这项工作引入了一种用于视觉位置识别 (VPR) 的 SNN，它既可以在几分钟内训练，又可以在几毫秒内查询，非常适合部署在计算受限的机器人系统上。我们提出的系统 VPRTempo 使用抽象的 SNN 克服了训练和推理时间缓慢的问题，该 SNN 以生物现实性换取效率。VPRTempo 采用时间代码，根据像素的强度确定单个脉冲的时间，而之前的 SNN 则依赖于确定脉冲数量的速率编码；将脉冲效率提高了 100% 以上。 VPRTempo 使用脉冲时间依赖性可塑性和监督增量学习规则进行训练，强制每个输出脉冲神经元只对一个位置做出反应。我们在 Nordland 和 Oxford RobotCar 基准定位数据集上评估了我们的系统，这些数据集包含多达 27,000 个位置。我们发现 VPRTempo 的准确性与之前的 SNN 和流行的 NetVLAD 位置识别算法相当，同时速度快几个数量级，适合实时部署 - CPU 上的推理速度超过 50 Hz。VPRTempo 可以作为在线 SLAM 的环路闭合组件集成到资源受限的系统（例如太空和水下机器人）上。
算法胁迫的价格更快*
1几个因素被认为对于促进勾结，包括相似的规模和成本，需求的可预测性，所有竞争对手价格的可观察力以及频繁直接通信的可能性很重要。参见，例如Scherer（1980），Tirole（1988）或Porter（2005）。2请参阅https://www.informedrepricer.com/（2025年2月访问）。 3 Brown and Mackay（2023）表明，大型在线零售商的定价技术从每周一次更新到每小时多次发生的更新。 在其他环境中也观察到了高速定价算法的采用（例如，Assad等，2024； Aparicio等，2021）。 4美国联邦贸易委员会指出：“亚马逊估计，对于亚马逊上数千种最受欢迎的产品，它可以在数小时内几乎在互联网上的任何地方检测到任何价格变化，”并断言亚马逊会自动对其他在线零售商的价格变化以及其市场上的卖家自动反应。 参见FTC诉Amazon（2023年9月）。2请参阅https://www.informedrepricer.com/（2025年2月访问）。3 Brown and Mackay（2023）表明，大型在线零售商的定价技术从每周一次更新到每小时多次发生的更新。在其他环境中也观察到了高速定价算法的采用（例如，Assad等，2024； Aparicio等，2021）。4美国联邦贸易委员会指出：“亚马逊估计，对于亚马逊上数千种最受欢迎的产品，它可以在数小时内几乎在互联网上的任何地方检测到任何价格变化，”并断言亚马逊会自动对其他在线零售商的价格变化以及其市场上的卖家自动反应。参见FTC诉Amazon（2023年9月）。
在非洲植物生命树上积累的系统发育多样性的一半以上，即使在当前的生物多样性危机下也可能侵蚀，即使受到威胁的物种并不是进化上的独特
通过挖掘现代数据库来寻找具有特定功能的蛋白质，可能会导致从医学和生物技术到Material Science的广泛领域的重大进步。当前可用的算法可以根据其序列或结构来挖掘蛋白质。然而，许多蛋白质的活性，例如酶和药物靶标，是由活性位点残基及其周围环境而不是蛋白质的整体结构或序列决定的。在这里，我们提出了ActSeek（一个由计算机视觉启发的快速程序），该程序搜索具有类似种子蛋白质的活性位点的蛋白质的结构数据库。ActSeek实施从Alphafold数据库中使用所需的活动站点环境开采Proinins。通过发现可用于生产可生物降解的塑料或降解塑料的酶以及对常见药物分子的潜在非目标，可以证明ActSeek为世界上最紧迫的挑战找到创新解决方案的潜力。
在体内猪模型中对肝组织的非侵入性高强度的超声治疗：使用环形换能器
Sophie Cambronero，AurélienDupré，Charles Mastier，David Melodelima。在体内猪模型中对肝组织的非侵入性高强度的超声处理：使用环形传感器快速，大而安全的消融。医学与生物学超声波，2023，49（1），pp.212-224。10.1016/j.ultrasmedbio.2022.08.015。hal-04745052
