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朝着物理意识到的深度学习体系结构用于激光雷达强度模拟
摘要：自动驾驶汽车（AVS）在很大程度上依靠LiDAR感知来了解环境的理解和导航。LIDAR强度提供了有关反射激光信号的有价值信息，并在增强AV的感知能力方面起着至关重要的作用。但是，由于环境中物体的材料特性不可用，并且激光束与环境之间的复杂相互作用，因此准确模拟激光雷达强度仍然是一个挑战。所提出的方法旨在通过将基于物理的模态纳入深度学习框架中来提高强度模拟的准确性。捕获激光束与物体之间相互作用的关键实体之一是入射角。在这项工作中，我们证明，将激光雷达的入射角作为单独的输入方式添加到深神经网络中可以显着增强结果。我们将这种新颖的输入方式整合到了两个突出的深度学习体系结构中：U-NET，一个卷积神经网络（CNN）和PIX2PIX，一种生成的对抗性网络（GAN）。我们研究了这两个体系结构的强度预测任务，并使用了Semantickitti和VoxelScape数据集进行实验。综合分析表明，这两种体系结构都从发射角中受益，作为附加输入。此外，Pix2Pix体系结构的表现优于U-NET，尤其是在合并入射角时。
等离子多输入设备的光子与等离子模式转换器的比较是高强度间隔训练比中度连续训练多发性硬化症更有效：一项全面的系统评价和荟萃分析
来自A Ko的C大学翻译医学研究中心（KUTTAM），_伊斯坦布尔，T€urkiye； B KOIT C大学健康科学研究生院C Hasselt大学，比利时Diepenbeek Reval Rehabilitation Research Center的康复科学学院； D伊斯坦布尔物理治疗系卫生科学大学，乌尔基耶； E Cairo University，物理治疗学院，肌肉骨骼及其手术的物理治疗系，埃及吉萨； f西奈大学，物理治疗学院，骨科和骨科手术的物理治疗系，埃及伊斯梅利亚； G大学Centrum Hasselt-Pelt，UMSC，比利时； H运动控制和神经塑性研究小组，生物医学科学，Ku Leuven，Tervuurse Vest 101，卢文3001，比利时； I Leuven Brain Institute，Ku Leuven-LBI，鲁汶，比利时；和J KO×C大学医学院神经病学系，_伊斯坦布尔，T€urkiye。
碳强度得分计算器
航空燃料，替代燃料和替代燃料混合物（国会研究服务，2023年）。TC45Z和到期的规定之间的主要区别在于，尽管后者补贴了特定类型的低GHG发射燃料，但前者是技术中性的，旨在补贴任何具有零或低GHG排放的运输燃料的生产。TC45Z有望向生物燃料炼油厂使用，用于2024年以后生产的合格运输燃料，并在2027年12月31日出售。TC45Z有可能为美国燃料生产设施节省大量税收，以生产“清洁”燃料，该燃料定义为每100万英国热量单元（50千克CO 2 E / 1 MMBTU）生产的燃料，其燃料不超过50公斤二氧化碳。2022 IRA定义了公式，以计算出每吨清洁燃料的信用价值为$ 0.20×[1 - （kg of co 2 e每mmbtu / 50）]，其中方括号中的表达式称为排放因子（EF）。可持续航空燃料（SAF）的基本支付率高于其他燃料：0.35美元而不是0.20美元。最后，如果炼油厂满足了某些工资和学徒要求，则基本支付率从非SAF的0.20美元增加到1.00美元，SAF的$ 0.35提高到$ 0.35。
技术强度对幸福感的影响
先前的研究表明，性别、年龄、就业状况和收入等客观情况对幸福感有中等影响。另一方面，性格特征、社会关系和社会参与对幸福感的影响更大。然而，Headey 和 Wooden (2004) 发现，财富对幸福感的影响比收入更重要，因为它提供了经济保障。作者还指出，先前的研究夸大了物质因素对幸福感的重要性，而过于强调社会因素和年龄。我们得出的结论是，虽然对幸福感的影响值得怀疑，而且年轻人的技术强度高于老年人，但仍有空间来检验年龄对技术与幸福感之间关系的影响。
西牛顿田地的碳强度
Figure 1: Carbon Intensity Rating ........................................................................................................... 3 Figure 2: The West Newton Opportunity in PEDL183 ............................................................................ 6 Figure 3: Proximity to Markets and Infrastructure ................................................................................... 7 Figure 4: West Newton Field OPGEE Results ..................................................................................... 12 Figure 5: West Newton Field Carbon Intensity versus UK Onshore and Offshore Field Analogues .... 13 Figure 6: West Newton Field Carbon Intensity versus All UK Fields & UK Gas and Condensate Fields ................................................................................................................................................ 13 Figure 7：西牛顿球场（基本案例）碳强度（CI）的主要贡献者.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
美国能源部高能物理 - 强度前沿计划
○ 联邦咨询委员会法案 (FACA) 小组 – 美国政府的官方咨询机构 ○ 例如，高能物理咨询小组 (HEPAP) 为 DOE 和 NSF 提供 HEP 计划的主要建议，并包括负责详细研究的子小组（例如，P5 子小组、HEPAP 的“国际基准研究”子小组）
DOE 高能物理 - 强度前沿计划
○ 联邦咨询委员会法案 (FACA) 小组 – 美国政府的官方咨询机构 ○ 例如，高能物理咨询小组 (HEPAP) 向 DOE 和 NSF 提供 HEP 计划的主要建议，并包括进行详细研究的子小组（例如，P5 子小组、HEPAP 的“国际基准研究”子小组）
混合原料的气化，具有碳捕获和固相的混合原料，以实现低碳强度的氢
工作计划•调查基于成像和非成像光谱的实时材料属性测量工具的当前技术。•测试低成本系统可行的关键假设，并确定需要技术开发的特定领域。
注意差距：张量算法的可实现数据运动和操作强度界限
摘要 - 建筑设计空间探索（或DSE）过程（无论是手动还是自动化），从事先了解感兴趣的指标的限制中很大程度上是有益的。数据流动由于对性能和能源效率的影响增加而迅速成为DSE的关键指标。不幸的是，数据移动的常用算法最小值（或“强制性错过”）极限非常松散，从而限制了其在设计空间搜索中的效用。在本文中，我们提出了一种量子算法来计算数据运动限制（或边界）的方法。与算法最小限制不同，Orojenesis理解了重用和缓冲区（例如缓存或SCRATCHPAD）的能力，以利用重复使用以减少数据移动。orijenesis提供了一个结合，即在不同的芯片缓冲区容量限制下不可能超过数据流或映射，包括映射将一系列张量操作融合以利用生产者 - 消费者的重复使用。orijenesis产生的图显示了缓冲区大小与较低的数据运动限制到内存层次结构中下一个级别的限制。此图被称为滑雪坡度图，允许设计师能够对工作负载的行为获得关键的见解，这是存储容量的函数。此分析可以在进行彻底的设计空间搜索之前为早期的高级设计决策提供信息。我们使用牙本质来分析一组有价值的张量算法，包括大语言模型（LLMS）中的批处理和分组矩阵乘法，卷积和操作序列。我们的分析揭示了一系列的建筑见解，包括可实现的数据移动可以是高度高于算法的最低限度的命令，即SRAM和计算资源提供最佳吞吐量之间的最佳位置，并且可以减少5.6倍数据移动，并与320毫米buffer lll一起融合。