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Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。
紧急现场安全通知-PNRR-健康
亲爱的分销商，巴克斯特（Baxter）正在对TRUSYSTEM 7000手术表进行紧急更正，因为客户报告说，电池和相关连接器已经经过电气短路和/或排放烟雾。对关系的调查确定，沿电池的电源线在更换后将电池错误地放在电池下方。此问题仅在维护期间在维护过程中发生不正确放置后才发生。巴克斯特将通过改进的设计提供一个更换电池的套件，这将降低电池定位不正确的可能性，并在更换过程中降低电源线的位置和电源线。更换电池只能由授权人员进行，由百特培训和认证。
集成和现场评估下一代高保真声音和运动标签以调查行为反应
新系统被引入到标签池中。结果将用于评估整个系统的性能（连接、部署、恢复和数据提取）。在项目过程中将制造多达 12 个单元以支持现场测试。单元将在斯特尔瓦根银行国家海洋保护区、夏威夷群岛座头鲸国家海洋保护区和亚速尔群岛海带海洋研究中心进行现场测试。座头鲸是前两个地点的目标物种，众所周知，它们表现出不同的行为，为性能评估提供不同的运动和互动。标签将部署在亚速尔群岛的深海抹香鲸和领航鲸身上，以评估标签对深海物种的性能。喙鲸和灰海豚也存在于研究区域中，如果有的话，它们将成为目标。
阿肯色州电力合作社-公平竞争
塞拉俱乐部委托对清洁能源组合进行独立评估，该组合可以在独立和白崖发电站退役后满足 AECC 的可靠性和能源需求。该分析使用 GenX，这是麻省理工学院和普林斯顿大学的研究人员开发的开源电力系统评估模型，用于评估能源系统如何整合可再生能源、存储和其他技术。该模型可用于评估可再生能源和存储的组合如何满足电力公司的每小时需求。在本例中，该模型用于评估 AECC 的系统。我们的评估保守地假设 AECC 没有机会与 MISO 和 SPP 中的区域电力和容量市场互动，尽管它定期这样做。我们还将 AECC 的 MISO 和 SPP 部门之间的互动限制在仅 275 兆瓦的传输容量，反映了 AECC 对 SPP 需求的预测，该需求与 MISO“伪绑定”。这些保守假设的价值在于，该模型被迫构建替代投资组合，就好像 AECC 完全独立于市场，其系统中的 SPP 和 MISO 部分之间的互动有限，而这种立场通常需要更高的成本。我们的理由是，如果我们能够证明 AECC 可以构建一个独立于市场的具有成本效益的投资组合，那么任何共享的市场资源只会使投资组合更便宜。
2025 现场教员及任务督导员培训.pptx
● 培训将被记录 ● 曼德尔学校信息 ● 实地教育概述 ● 实地教育的重点和意图 ● 角色和职责 ● 定位和安全 ● Tevera ● 实地教育中的课程整合 ● 基于能力的课程 ● 学习协议 ● 评估 ● 监督、指导和学生学习 ● 实地教育资源 ● 总结和评估
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
量子场论-物理学（LM-17）
o 通过详尽准确的描述、解释和例子，展示对内容和概念的知识和理解。 ● 应用知识和理解 o 在实际相关情况下应用概念。 ● 判断的自主性 o 始终如一地识别和分析来源和数据，始终如一地识别不同的观点及其含义。 ● 传达知识和理解 o 有效地组织信息和想法，并以完全清晰的方式传达信息和想法。 ● 沟通技巧 o 以完全适合受众和目的的方式传达信息和想法。 ● 继续学习的能力 o 开发有效的持续评估工具和方法，并选择适当的持续评估工具和方法。 期末考试和评分标准 了解量子场论的原理和模式，理解量子物理的事实和方法。 更多信息
定量测量微电子设备中的电场，位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2
定量测量微电子设备中电场的定量测量由位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2，Matthew Bryan 2，Jean-LucRouvière3和David David Cooper 2** 1* 1。电子显微镜跨学科中心，EPFL，洛桑，瑞士。2。大学。Grenoble Alpes，CEA，Leti，Grenoble，法国。3。大学。Grenoble Alpes，CEA，Irig-Mem，Grenoble，法国。*通讯作者：David.cooper@cea.fr纳米尺度上字段的定量映射对于了解设备的行为并提高其性能至关重要。从历史上看，这是通过过轴电子全息图执行的，因为该技术已经成熟并提供了可靠的定量测量[1]。近年来，硬件的改进使扫描传输电子显微镜（STEM）实验期间的衍射模式的记录成为可能，从而生成所谓的4D-STEM数据集。越来越多的数据处理方法与特定的采集设置相结合，导致了广泛的像素化词干技术[2]。在这里，我们探讨了以像素化的茎构型进行的差异相位对比度（DPC）技术[3] [4]。它允许根据衍射平面中发射光束的强度位移对电场进行定量测量。我们将展示如何受显微镜和数据处理的配置影响类似DPC的像素化的茎测量值。结果将与电子全息图和仿真进行比较。样品在图1和图2中显示。1（c）。开始，我们将在掺杂的硅P -N结上进行工作，并以对称1 E 19 cm -3的浓度掺杂，在-1.3 V的反向偏置下进行检查。使用此样品，平均内部电位（组合电位）没有变化，偏置电压会增加内置电场。通过聚焦的离子束制备了连接的横截面，并在FEI Titan显微镜中使用Protochips Aduro 500样品支架附着在芯片上进行原位偏置实验，该实验在200 kV下运行。1（a，b），晶体厚度为390 nm，如收敛束电子衍射测量。使用二级离子质谱掺杂剂测量作为输入，用Silvaco软件对结中的电场进行建模。整个连接处的轮廓如图通过离轴电子全息图测量了偏置连接的电场，请参见图。1（c，d），并在除去非活动厚度后与建模很好地一致[1]。反向偏见的P-N连接的电场的大小约为0.65 mV.cm -1，耗尽宽度约为60 nm。已经研究了不同的像素化的茎构和处理方法，以测量连接处的电场。当探针大小大于特征场变化长度时，导致射击梁内部强度重新分布时，使用了一种算法（COM）算法。当传输梁小于场变化并经历刚性变速时，使用模板匹配（TM）算法[5]。2（a）。电场图如图首先，使用低磁化（LM）茎构型，使用的一半收敛角为270 µRAD，相机长度为18 m。连接处的衍射图显示了传输梁边缘处强度的重新分布，因此使用COM加工，请参见图。2（e）和图中绘制了一个轮廓。2（i）。连接点的耗尽宽度似乎约为100 nm，这表明由于LM茎配置的探针大小较大，
研究专家可以
国家或居住1专家Abdelali Kaaouachi教授11.1数学摩洛哥2专家教授协助。阿德里安·斯坦（Adrian Stan）12.3罗马尼亚牙科医学3专家协会。Prof. Agnieszka Dardzińska-Głębocka 05.4, 05.5, 06.0, 06.9, 11.0Vocational and Technical Education, APoland 4 Expert Prof. Dr. Ahmad Zargari 06 Industrial Technology, Engineering TecUSA 5 Expert Prof. Dr. Alan Brickwood 03 Furniture and interior design, Fashion DUnited Kingdom 6 Expert Prof. Dr. Alen Host 04, 14?外贸政策，区域综合阿特亚7学生专家博士。Cand Alena Lohrmann 06.0，06.2，06.9工程，技术电气工程俄罗斯8专家Alexandre Tugui 04，04.3，14 Information Technologies，会计，罗马尼亚9学生专家博士。Cand Alicia Presencio Herrero学生传播，新闻，广告10专家Phd Anastastios Dagiuklas 11计算机科学，计算机工程Engineerigreece 11 Expert Assoc。Prof. Anca Greere 09 Philology, English Language, Quality ARomania 12 Expert PhD Anca Prisacariu 05 Education Management, Education LeaRomania 13 Expert Prof. Dr. Andrea Serban 04, 14 Economics, Business &Administration Romania 14 Expert Prof. Dr. Andreas Mehrle 06.1 Mechatronics, Mechanical Engineering Austria 15 Expert Prof. Dr. Andrew Goodspeed 09 English Literature;爱尔兰文学；阿米尔兰16专家协会。Prof. Andriana Surleva 13.3 Chemistry (Analytical Chemistry) Bulgaria 17 Expert Prof. Dr. Anida Kisi 09 French Language Albania 18 Expert PhD Anna Bara 08.3, 10, 14.6 History, Law, International Relations, DAustria 19 Expert PhD Anna Helesh 05, 15, QA Accreditation and Evaluation, Qualitty Ukraine 20 Expert Prof.协助。Anto Cartolovni 12医学和健康科学（医学克罗地亚21专家AntonioSánchezPozo博士教授AntonioSánchezPozo13.6生物科学，健康科学，NSPAIN，NSPAIN 22专家Phd Arlind Farizi 09 Philogology 09 Philogology，Plyology，文学北部MACEDONIA 23 MACEDONIA 23 MACEDONIA 23 EXPECTArmand Faganel教授04旅游，市场，管理，斯洛文尼亚