摘要 - 这项工作着重于在国际Muon Collider合作(IMCC)框架内研究的MUON对撞机加速器的电阻偶极子磁铁的设计以及欧盟(Mucol Pro-gram)的参与。设计规格要求这些偶极子被列为非常快速的坡道,坡道时间在1 ms到10 ms的范围内。这反过来又导致需要非常高的功率,以数十GW的顺序为需要实现的快速循环同步性(RC)链。对于磁铁设计,考虑了三种几何配置,并在这项研究中进行了比较,即沙漏磁铁(以前在美国Muon Collider设计研究中考虑),窗框磁铁和H型磁铁。进行了优化程序,以最大程度地减少磁铁中存储的能量,以降低快速坡道期间的能量。根据总存储能量,运营量周期中的总损失和现场质量,比较了本文中三种考虑的配置的结果。由于低储存能量和低损耗,H型磁铁被识别为适合配置。
交互式模仿学习(IIL)是模仿学习(IL)的一个分支,在机器人执行过程中,间歇性地提供了人类反馈,从而可以在线改善机器人的行为。近年来,IIL越来越开始开拓自己的空间,作为解决复杂机器人任务的有前途的数据驱动替代方案。IIL的优势是双重的,1)它是有效的,因为人类的反馈将机器人直接引导到了改善行为(与增强学习(RL)相反(RL),必须通过试用和错误发现行为(必须通过试用和错误发现),而2),并且2)是强大的,因为它是强大的,因为分配者和教师的分配量直接在教师身上是匹配的,并且在教师中匹配的范围是在范围内逐渐匹配的,并且在教师中匹配的范围是在范围内的指导,而逐渐匹配的是,教师的自我反射是及格的, o line Ile IL方法,例如行为克隆)。尽管有机会,但文献中的术语,结构和适用性尚不清楚,也尚未确定,从而减慢了其发展,因此,研究了创新的表述和发现。在本文中,我们试图通过对统一和结构的领域进行调查来促进新从业人员的IIL研究和较低的入境障碍。此外,我们旨在提高人们对其潜力,已完成的工作以及仍在开放的研究问题的认识。
摘要 - 人类机器的相互作用正在在康复任务中获得关注,例如控制假肢或机器人手臂。手势识别表面肌电图(SEMG)信号是最有前途的方法之一,因为SEMG信号采集是无创的,并且与肌肉收缩直接相关。但是,对这些信号的分析仍然提出许多挑战,因为类似的手势会导致相似的肌肉收缩。因此,所得信号形状几乎相同,导致分类精度低。为了应对这一挑战,采用复杂的神经网络,需要大量的记忆足迹,消耗相对较高的能量并限制用于分类的设备的最大电池寿命。这项工作通过引入生物形态来解决此问题。这个新的基于注意力集中的档案的新家族可以采取最先进的性能,同时减少4.9倍的参数和操作的数量。此外,通过引入新的主体间预训练,我们将最佳生物样品的准确性提高了3.39%,可以匹配最先进的准确性,而无需任何额外的推理成本。在平行,超低功率(PULP)微控制器单元(MCU),Greenwaves GAP8上部署我们最佳性能的生物形态,我们的推断潜伏期和能量分别为2.72 ms和0.14 MJ,比以前是先前的现有的神经网络低8.0倍,同时只有94.2 kbs y 4.2 kb,而不是先前的现有的神经网络。索引术语 - 转化器,SEMG,手势识别,深度学习,嵌入式系统
gialluisi,A.,Santoro,A.,Tirozzi,A.,Cerletti,C.,Donati,M.B.,De Gaetano,G。等。(2021)。生物衰老时钟之间的流行病学和遗传重叠:生物生态学中的新挑战。老化研究评论,72,1-17 [10.1016/j.arr.2021.101502]。
摘要:folfoxiri,即5-脂肪酸,奥沙利铂和伊立替康的组合是对结直肠癌(CRC)的第一线治疗,但非人性化和侵略性。在这项研究中,为了模仿被诊断为晚期CRC并接受Folfoxiri长期治疗的患者的临床状况,我们已经生成了用Folfoxiri长期治疗的CRC细胞克隆。与未得到治疗的调用相比,在所有四个细胞系中,对Folfoxiri的敏感性均显着损失,如2D培养和异型3D共培养所示。通过在肌动灯的组织中形态变化观察到获得的耐药性诱导。块状RNA测序表明,在SW620抗性细胞系中,葡萄糖转运蛋白家族5(GLUT5)的重要上调,而在LS174T耐药细胞系中,蛋白质酪氨酸磷酸酶磷酸酶S(PTPRS)的显着下调和氧气磷酸化酶脱氢酶含量(oxoglutarate eDhifeNAPE)(蛋白酪氨酸磷酸化酶受体S(PTPRS)的显着下调。通过RAS-RAF-MEK-ERK途径作用的优化的低剂量协同药物组合(ODC)克服了对Folfoxiri的抗性。ODC抑制了SW620和LS174T 3DCC中的细胞代谢活性,分别抑制了高达82%。
1 牛津大学克拉伦登实验室,英国牛津帕克斯路 OX1 3PU; vlatko.vedral@gmail.com 2 新加坡国立大学量子技术中心,3 Science Drive 2,新加坡 117543,新加坡 3 新加坡国立大学物理系,2 Science Drive 3,新加坡 117542,新加坡 4 都灵大学物理系,via P. Giuria 1,10125 Turin,意大利; s.virzi@inrim.it 5 国家计量研究所,Strada delle Cacce 91,10135 都灵,意大利; e.rebufello@inrim.it (紧急援助); a.avella@inrim.it (AA); f.piacentini@inrim.it(FP); m.gramegna@inrim.it(MG); i.degiovanni@inrim.it (IPD); m.genovese@inrim.it (MG) 6 都灵理工大学,Corso Duca degli Abruzzi 24,10129 都灵,意大利 7 INFN,都灵区,via P. Giuria 1,10125 都灵,意大利 * 通讯地址:chiara.marletto@gmail.com
摘要 第二次量子革命促进了具有前所未有功能的新型传感器、通信技术和计算机的工程设计。量子技术的供应链正在兴起,其中一些专注于支持技术和/或量子技术研究基础设施的商业化组件,另一些则具有更高的技术就绪水平,接近市场。2018 年,欧盟委员会启动了大规模长期量子旗舰研究计划,以支持和促进具有竞争力的欧洲量子技术产业的创建和发展,以及巩固和扩大欧洲量子技术研究的领导地位和卓越性。量子旗舰在其战略研究议程中确定了实现加速发展和应用的措施之一:促进协调、专门的标准化和认证工作。标准化对于促进新技术的发展以及高效供应链的发展确实至关重要。技术、方法和接口的协调使可互操作的产品、创新和竞争成为可能,所有这些都将导致市场结构化,从而促进市场增长。随着量子技术的成熟,是时候开始考虑进一步的标准化需求了。本文从 CEN-CENELEC 量子技术焦点组 (FGQT) 的角度介绍了对量子技术标准化的见解,该焦点组成立于 2020 年 6 月,旨在协调和支持与欧洲工业和研究相关的标准的制定。
参考量子技术是 HHL 算法。HHL 是一种近似准备形式为 | x ⟩ 的量子叠加的方法,其中 x 是线性系统 Ax = b 的解,A 是厄米设计矩阵,b 以 | b ⟩ 的振幅编码。从计算的角度来看,这需要的时间增长量大致为 O ( s 2 κ 2 log ( n ) /ϵ )(参见表 2 中 HHL 与经典算法的比较)。该算法相对于矩阵的大小呈对数增长,这意味着与经典算法相比,它具有指数优势。但是,它的复杂度是 s 和 κ 的多项式,这意味着我们必须对条件数和稀疏性引入约束,以免破坏 HHL 的计算优势。这使得之前的比较不公平,因为我们无法对设计矩阵做出一般的假设。
M博士学位7 224019785 WSN AI中的Munyaneza Alphonse M PhD用于气候耐性农业:使用地理空间8 220002681 Musabyemariya Cecile f phd的ai模型在WSN Ai-cecile f phd中进行WSN模型,预测了WSN AI Musabyemariya Cecile f phd。 218014245生物医学中的Mukantwari Enatha F PhD
“量子非局域性可以与额外维度联系起来吗?”/ Genovese,M.。 - 出处:国际量子信息杂志。 - ISSN 0219-7499。 - 21:07(2023 年)。[10.1142/S0219749923400038]