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框架
1 服务不包含在内，必须单独订购。 2 QLED 电视可以在 DCI-P3 色彩空间中产生 100% 色彩体积，这是大多数影院屏幕和电视 HDR 电影的格式。 3 随可选配件一起展示，单独出售。 4 如果墙壁不是 100% 平坦或与地板成一定角度，或者安装不正确，墙壁和电视之间可能会出现小间隙。 5 不包括 50 英寸和 43 英寸型号的 FreeSync。 6 50 英寸和 43 英寸型号的运动速率为 120。 7 50 英寸和 43 英寸型号不支持广视角。 8 背景特征的准确性可能因电视位置而异，并且取决于墙壁的设计、图案和/或颜色。 某些功能需要移动设备（Android、iOS）上的 SmartThings 应用程序。 应用程序功能在发布时可能会受到限制；请继续检查更新。 9 HDMI — CEC（消费电子控制）有助于通过兼容设备实现便捷的控制功能。 10 需要第三方控制系统安装。请参阅 www.samsung.com/us/business/custominstall。11 20 瓦 2.2 声道，适用于 50 英寸和 43 英寸型号。详情请参阅背面
与Hydro Havrand的框架协议
Hydro Havrand业务的核心是基于可再生能源的绿色氢来代替各个部门的化石燃料。这包括许多重型产业，其中一部分生产过程通常需要的温度远远高于电力的生产，以及海上行业和长途运输。这三个部门将几乎占全球二氧化碳排放量的30％占30％，我们可以通过使它们切换到绿色氢来改变这一点。
深度学习的校准框架
网页：https：//computerscience.aceter.ac.uk/people/profile/profile/index.php？username = gad212项目详细信息：计算机模型或模拟器在各种科学学科中都起着至关重要的作用，包括工程，公共健康，公共健康，空中流量，以及空中控制（ATC）。这些模拟器通常昂贵且耗时运行，依靠参数的准确校准来进行可靠的预测。但是，用于校准的传统高斯工艺（GPS）在处理大型输入数量和多个输出时表现出局限性，通常需要不切实际的简化假设。我们正在寻找一个高技能和积极进取的候选人，以开创性的博士学位项目，旨在通过开发一个通用，基于深度学习的模型校准框架来克服这些局限性。利用基于神经网络的方法在处理输入和输出维度方面的可伸缩性，该项目探讨了有效的深度学习替代模型的构建。重点将放在量化预测中固有的不确定性，并将这种不确定性整合到校准过程中。此外，该项目将研究可逆神经网络和生成模型的应用，以直接输入采样与目标输出对齐。该框架的主要应用在于空中交通管制系统的领域，在该系统中，精确校准昂贵的模拟至关重要。改进的模型校准将提高交通管理预测的可靠性，从而有助于更安全，更明智的决策。该项目的预期可交付成果包括著名科学期刊的高影响力出版物以及开发开源软件套件，该套件封装了我们的创新方法。
当代测量与评估框架...
低速设施中风洞流质量测量和评估的现代框架 随着测试的复杂性增加，对风洞测试测量精度的要求也越来越严格。在风洞测试时间减少和测试成本增加的环境下，重要的是在较长时间内建立、维护和统计控制风洞设施中测量链所有组件的精确校准和验证。本文介绍了在贝尔格莱德军事技术学院的 T-35 4.4 m × 3.2 m 低速风洞中建立和维护测量质量控制系统所做的努力。该设施测量质量的保证基于确保三个主要组成部分的质量：风洞测试部分的校准、所用仪器的校准以及标准风洞模型的定期测试。本文介绍了相关风洞校准测试的样本结果，并将其与其他设施的结果进行了比较。测试证实了该设施的整体质量良好，并且必须保持、定期检查和系统记录所达到的质量水平。关键词：风洞流动质量；低速风洞；标准校准模型；AGARD-B；ONERA M4。
对未来框架合成的调查
未来框架合成（FFS）任务的目标是根据历史框架的顺序生成未来框架（Srivastava等，2015）或仅具有单个上下文框架（Xue等，2016），具有或没有其他控制信号。该FFS的学习目标也被认为是建立世界模型的关键（Ha＆Schmidhuber，2018； Hafner等，2023b）。ffs与低级计算机视觉处理技术密切相关，尤其是在近框架附近合成时（Liu等，2017； Wu等，2022b; Hu等，2023b）。但是，FFS通过隐式要求对场景动态和时间连贯性有更复杂的理解，与其他低级任务分歧，这通常是高级视觉任务的特征。挑战在于设计模型可以实现这种余额，使用中等数量的参数来最大程度地减少推理延迟和资源消耗，从而使FFS适用于现实世界中的应用程序。FFS的这种独特位置表明了其在计算机视觉中低水平感知与预测与高级理解和发电之间差距之间的差距中不可或缺的作用。
心不在焉、框架问题和数字化运营
面临高风险并在纯数字领域运营的组织（如计算机安全和许多金融服务）必须满足两个相互矛盾的目标：它们需要大规模快速地识别数字威胁，同时还要避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，要同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化通常会使组织的运营“失去意识”，无法从容应对高风险领域不断变化的复杂情况。在数字运营中，一个特殊的挑战来自“框架问题”，即算法无法适应其开发人员最初的认知框架中未确定的环境。在一家计算机安全公司 (F-Secure) 内进行了一项探索性、理论生成案例研究，以研究在数字领域行动的组织如何通过缓解框架问题来实现高可靠性。本文研究了运营的认知和实用特征的数字化组织，以及这些特征为应对框架问题而做出的安排。集体正念被认为是在这样的社会技术环境中出现的，通过精心分层的系统组合（人类）正念和（数字）无意识操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果指出了迄今为止与数字组织相关的未探索的可靠性挑战，以及克服和/或缓解这些挑战的几种相关方法。1
超快分子框架量子断层扫描
我们开发并通过实验证明了一种动态多原子系统的完整分子框架量子断层扫描 (MFQT) 方法。我们通过完整表征氨 (NH 3 ) 中的电子非绝热波包来举例说明这种方法。该方法利用能量和时间域光谱数据，并生成系统的实验室框架密度矩阵 (LFDM)，其元素是群体和相干性。LFDM 完整表征了分子框架中的电子和核动力学，生成了任何相关算符的时间和方向角相关期望值。例如，可以构建时间相关的分子框架电子概率密度，从而生成有关分子框架中电子动力学的信息。在 NH 3 中，我们观察到电子相干性是由核动力学引起的，核动力学以非绝热的方式驱动分子框架中的电子运动（电荷迁移）。在这里，核动力学是旋转的，非绝热科里奥利耦合驱动相干性。有趣的是，核驱动的电子相干性在较长的时间尺度上得以保持。总体而言，MFQT 可以帮助量化电子和核自由度之间的纠缠，并为超快分子动力学、电荷迁移、量子信息处理和最优控制方案的研究提供新途径。
心不在焉、框架问题和数字化运营
面临高风险并在纯数字领域运营的组织（如计算机安全和许多金融服务）必须满足两个相互矛盾的目标：它们需要大规模快速地识别数字威胁，同时还要避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，要同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化通常会使组织的运营“失去意识”，无法从容应对高风险领域不断变化的复杂情况。在数字运营中，一个特殊的挑战来自“框架问题”，即算法无法适应其开发人员最初的认知框架中未确定的环境。在一家计算机安全公司 (F-Secure) 内进行了一项探索性、理论生成案例研究，以研究在数字领域行动的组织如何通过缓解框架问题来实现高可靠性。本文研究了运营的认知和实用特征的数字化组织，以及这些特征为应对框架问题而做出的安排。集体正念被认为是在这样的社会技术环境中出现的，通过精心分层的系统组合（人类）正念和（数字）无意识操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果指出了迄今为止与数字组织相关的未探索的可靠性挑战，以及克服和/或缓解这些挑战的几种相关方法。1