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401（k）计划功能和亮点
您的计划提供了由Empower Advisory Group，LLC（EAG）提供的两种不同级别的投资咨询工具和服务，称为Empower Advisory Services，这是注册投资顾问。您可以通过我的总退休™为您管理您的退休帐户。或，如果您希望自己管理退休帐户，则可以使用在线建议。这些工具和服务根据您的投资目标，时间范围和对风险的容忍度为您提供个性化的退休策略。在线建议和我的全部退休是Empower Advisory Group，LLC（注册投资顾问）提供的Empower咨询服务套件的一部分。
BESS软件包的显着技术功能...
NTPC热电站的项目2500 MW/10000 MWH BES的名称。项目总计：每个站点2500 MW/10000 MWH容量：500MW/2000 MWH。暂定最小投标尺寸：250 MW 1000 MWH。（每种植物的两个块250兆瓦。在400kV/220 kV的互连点上测得的所有能力）贝斯服务寿命设计的贝斯的使用寿命为每日单周期操作的20年。o＆m 10年包括该项目的范围。降级额定项目的能力必须在调试期间证明，并且应维持运营的第一年。每日出院能力下降和年度往返效率应每年允许。
功能：坎波医学研究的发展
cmc* 3是用于药物制造和质量控制的一系列重要过程。tsumura已在其Ibaraki研究站点建立了CMC开发研究实验室，以对制造技术进行研发，这些研发可以应用于坎波配方的固有质量特征，并开发多组分分析技术和质量控制技术，以确保持续稳定的生产。实验室的其他责任包括调查新药的制造和质量保证以及基于日本药典的理性质量标准，同时还提及其他国家 /地区的法律法规。CMC研究将在使坎波药物通过建立质量
卡车新功能
TruckSim 2025.0 New Features ............................................................................. 1 TruckSim 2024.3 New Features ............................................................................. 2 TruckSim 2024.2 New Features ............................................................................. 3 TruckSim 2024.1 New Features ............................................................................. 6 Trucksim 2024.0新功能..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 2022.1新功能.....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
CARSIM新功能
在此版本中，支持了X和Y自由度的动态悬架依从性，支持了一个新的独立悬架模块，这可以同时赋予X和Y自由度（DOFS）的动态依从性。可以通过新的VS命令Define_susp_xy_dof激活此模块。请注意，Carsim GUI屏幕中目前没有相应的复选框来激活该模块，并且用户必须在其他黄色字段中指定VS命令；请参阅悬架系统帮助手册以获取使用的详细信息。回想一下，从2024.2版本开始，CARSIM独立悬架仅支持X DOF上的动态符合性，并使用VS命令Define_susp_x_dof，并且GUI屏幕悬架上存在相应的复选框：合规性（非线性）。这些功能仍然像以前一样保留，使继续的用户能够继续使用仅X-Dof的动态合规性。
使用蛋白质结构预测的金属蛋白酶切割靶标的解密特征
此预印本版的版权持有人于2025年1月18日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.13.632885 doi：biorxiv Preprint
揭穿 Deepfakes：利用增强和特征可变性进行 Deepfakes 语音检测
随着深度伪造技术的快速发展，深度伪造语音的检测变得越来越具有挑战性。在本文中，我们提出了一种用于深度伪造语音检测的混合架构，将用于特征提取的自监督学习框架与分类器头相结合，形成端到端模型。我们的方法结合了音频级和特征级增强技术。具体而言，我们介绍并分析了用于增强原始音频频谱图和在训练期间增强特征表示的各种掩蔽策略。我们在特征提取器的预训练阶段加入了压缩增强，以解决小型单语言数据集的局限性。我们在 ASVSpoof5（ASVSpoof 2024）挑战赛上对该模型进行了评估，在封闭条件下在 Track 1 中取得了最佳结果，等错误率为 4.37%。通过使用不同的预训练特征提取器，该模型实现了 3.39% 的增强 EER。我们的模型表现出了抵御未知深度伪造攻击的强大性能，并在不同的编解码器中表现出了强大的泛化能力。
注意力调节神经特征维度图中的刺激表征
图 1：对特定特征维度的注意力如何塑造神经特征维度图？A. 优先级图理论假设各种“特征维度图”用于根据其首选特征维度内的计算来索引视野中最重要的位置，并且这些图中的激活应根据观察者的目标进行缩放。如果正在进行的任务需要检测或辨别运动（例如，识别飞镖蜂鸟的运动方向），则相应“运动图”内的激活将增加与蜂鸟位置相关的重要性。运动图可以通过两种方式优先考虑超出空间注意力预期的局部效应的信息（例如，Sprague 等人，2018 年）。可以发生局部增强，这样只有具有关注特征的刺激的位置才会被优先考虑。或者，可以发生全局增强，这样整个地图上的激活被附加缩放，从而增加对任何位置关注特征维度的敏感度。这种类型的调制仍会驱动更强的目标表征，但当运动是目标相关特征维度时，还会在没有刺激的位置导致更强的反应。这里描绘了运动维度图，但调制同样适用于其他特征维度，例如颜色。B. 评估特征（运动）图中刺激位置和相反位置的激活可以区分局部和全局增强解释。两种模型都预测，当首选特征维度相关（例如运动；左）时，刺激将在刺激位置具有最大的激活。如果增强是局部的，那么相反位置的激活不应该在各种条件下改变（中间）。但是，如果存在全局增强，那么当运动与任务相关时，相反位置的激活应该增加。通过计算刺激和相反位置之间的激活差异，可以评估基于特征的调制的空间特异性（右）。如果运动图中注意运动条件的激活差异（刺激相反）较大，则增强是局部的。然而，如果关注颜色和运动条件之间的激活差异相似，则增强在特征维度图上是全局的。
功能增强的移动映射系统上的LiDAR-SLAM
猛击和进程是使用视觉准确定位车辆的主要方法。SLAM基准[6]使3D大满贯用于自动驾驶。与基于图像的SLAM [11]相比，基于激光雷达的SLAM具有更高的准确性，对照明条件的敏感性降低以及直接获取3D数据的能力。基于激光雷达的SLAM是机器人技术的重要研究主题。第一个值得注意的框架Google制图师[7]是针对2D大满贯开发的。随后，2D LiDAR SLAM已在室内映射中广泛使用，其中包括Navvis M3手推车[2]之类的示例。从2D到3D大满贯，使用两种主要策略来匹配连续的LiDAR点云：基于迭代的最接近点（ICP）的方法[5，14，16]和基于特征的方法[13，17]。深
在使用机器学习模型的植物分类中优化的特征集
摘要：拯救地球成为任何个人的最大优先和责任。环境和生态系统健康评估研究需要精确耕作，使疾病的早期鉴定并优化作物管理。自动植物叶检测将是对生物多样性研究的关键贡献之一。建议的工作提供了在分类植物叶子中的优化功能。这项工作使用了十四个二植物植物叶，即苹果，蓝莓，樱桃，玉米，棉花，葡萄，花生，桃子，胡椒，土豆，覆盆子，大豆，草莓，草莓和番茄。拍摄20，357张图像大约是用于培训和测试目的。功能包括形状，纹理，HSI和小波。使用特征优化技术（例如XG增强，Pearson相关，卡方和ANOVA）降低功能。寻找最佳分类器，五个分类器，即随机森林，k-neart邻居，支持向量机，na'贝叶斯和决策树的超参数变化。SVM分类器给出了最佳结果，并通过四倍的交叉验证获得了99.59％的精度。这项工作的新颖性在于使用农民获得的知识来部署特征。关键字：生态系统：生物多样性：分类：HSI：小波：